前言
当算法开始驱动世界，企业数字化转型成为必然趋势，越来越多巨头瞄准这片蓝海。
近日，阿里动物园又添新丁——定位企业数智服务的瓴羊一跃而起，将阿里内部核心数字化能力整合输出，形成对千行百业的DAAS服务(Data intelligence as a Service数据智能即服务)。瓴羊提出“Not SAAS，But DAAS”的口号，也带火了DAAS概念。
历经岁月波荡，千行百业贯穿不变的都是商品和服务。实体零售业作为商品流通的终端，是经济的晴雨表，曾一度在种种冲击下走向衰落，如今依靠线上线下融合，价值再度回归。
在疫情催化下，实体零售数字化升级也步入“Not SAAS，But DAAS”的深水区。而提起零售DAAS，不得不提一款由在业内深耕三十年的专家马达教授打造、已经成熟落地的、真正称得上是零售DAAS的新品牌——点三三。
点三三本是围棋里一招有些争议，略显“鸡肋”的招式，使用不当不仅会局限自身棋路，还会给对手留下可趁之机。
但在2016年，Alphago对弈金庭贤时却频繁使用“点三三”这招，通过人工智能“价值神经网络”和“策略神经网络”综合“蒙特卡洛搜索树的程序”，以高维建模和强大计算能力作为基础，唤醒点三三强大的生命力，最终一战封神。
前国防科技大学系统工程系副教授、结行科技首席数据科学家、点三三创始人马达认为：“点三三取名的意义也在于此，在对实体零售行业的深刻洞察基础上，拥有高维数据建模、数据挖掘和分析的技术，摆脱超市经营中对人的绝对依赖，让数据驱动企业增长。”
01
“盲盒转型”不是好转型
在新旧世界的交叉点上，数字化转型的背后迷雾重重。
麦肯锡在2016年调研统计，企业数字化转型成功率仅20%。2021年，贝恩咨询统计，受疫情影响，73%的受访企业将数字化提上日程。但仅有4%的受访企业圆满完成或超越预期，其余皆是喜忧参半甚至转型失败。
尤其在实体零售行业，重金投入转型失败的案例并不鲜见，部分人因此怕“池水太深”持观望态度。
马达教授认为：“隔行如隔山，企业数字化转型的思路大部分要么从众，要么砸钱试错，把实际运营中要不断调整和检验的转型方案变成了开盲盒。”
有的小企业斥资百万买数字化软件，有的大企业上来就做“一把手工程”，投资上亿自建系统运维环境和技术团队，转型投入产出比低。技术部门与业务部门协同成本高，往往以转型失败“打落牙和血吞”收场。即使有进步也轻易被大环境变化和激烈的竞争抵消。
马达教授认为，数字化转型失败的“锅”不能都由企业自己背。好的外部支持，一定是先进理论与超市实际结合的，结果一定是可以量化的。如果技术手段和经营结果之间不能建立起桥梁，一顿折腾，最后结论是企业无能，这不是好的外部支持。
02
用30天的数据找出企业增长抓手
某国内知名连锁超市创始人在与马达教授初次接触时，怀着谨慎的心情接待了他。
在听完马达教授介绍点三三产品后，对方出其不意的来了场“考试”，他递给马达教授一纸文档说：“一个隐匿店，一个月的销售数据，请说几句有用的话。”
看不到现场，看不到完整数据，这不是难为人吗？
不过，在马达教授看来，一个月按天汇总的销售数据，虽然不是一个理想样本，但也包含了一个月内有销售的商品的部分企业信息。
就像医生依赖仪器，零售数据分析依赖模型。点三三中台的模型就象医学仪器，是一个经济学，数学，统计科学、计算机科学和超市经营经验的有机综合体，包含了对数据中信息的解读能力。
将数据对接给点三三，马上检测出有相当大比例的商品行为异常。
马达教授用一个比喻来形容问题的严重性：超市有20％的骨干商品，在超市的经营中起到80％的作用。不幸的是，这20％的骨干商品由于没有得到有效的监督，其中的33％处于“出工不出力”的非正常状态。与其它数据完整的超市相对比，可以推断，该客户整个商品的缺品率应在12％以上，显性和隐性缺货加起来可能会更高。
这样的判断，不仅仅是数理统计上的判断。尽管点三三在自动补货、商品结构优化、促销管理等方面积累了大量的模型和算法，是业内首个将导弹控制论、微观经济学、高等数学理论等引入超市经营，超越报表把操作指令直接对接到ERP软件和实际操作中的产品。但判断出异常只是第一步。实体零售中有大量的不确定性因素，天气、促销活动、社会环境、货品陈列甚至店员的心情都可能影响销售结果。
马达教授说：“点三三之所以被称为数字大脑，因为它能把销售结果和行业规律、科学理论结合，动态实时调整参数，而不是输入数字得到结果的公式化软件。”
这也是控制论的精髓。就像一个人开车，即便只是保持直线行驶，但双手握着方向盘也在实时持续的进行了无数次校正和微调。
而点三三与所有竞品最大的不同就在于导弹控制论的应用，能够千店千面的实时动态调整参数，即使同一家店在不同时间的算法都是不同的，这才是真正的数据智能。
马达教授师承钱学森，毕业于国防科技大学系统工程系，毕业后留校任教，一直到创业前都在国防大学研究导弹控制论。让一枚导弹精准的发射向目的地，需要在过程中不断调整各项参数。
同理，数字化超市经营方案也需要在过程中不断动态调整各项参数，才能保证结果最优。调整依据包括但不限于实体零售行业规律、超市ERP数据、数理科学、商圈数据、社会大数据等。
在初步诊断出问题后，点三三根据超市数据建模运算给出解决方案，对症下药，不断动态调优各项参数，相当于让企业找到增长的抓手。
当客户的业务负责人拿出完整数据核验检测结果，结合实地考察，不禁对点三三的精准诊断拍案叫绝。按照点三三的方案执行，当月整体销售额提升15%，此后一直与点三三保持合作。
03
“是零售DAAS，不是零售SAAS”
虽然点三三的品牌很年轻，事实上并非以新人之姿入场。
从1998年开始，马达教授的团队就为超市开发红太阳POS系统；2005年，开始为零售企业做数字化转型方案，得到了国家科技部最早的零售行业项目数据支持；2015年，引入神经网络技术升级模型和算法，开始为零售企业做智能经营决策解决方案；2018年前马达教授团队已操盘2万家以上实体店铺完成数字化改造。
在2021年接受结行科技集团投资后，马达教授将零售DAAS产品进行品牌升级起名点三三，结行科技遍布全国的几千万商家成为点三三现成的种子用户。
目前点三三客户量已逼进十万家，积累下业内领先的实体零售案例和数据量。
在采访中，马达教授强调：“点三三是零售DAAS，不是零售SAAS。”他的这一观点可以追溯到2000年。
当时马达教授在与一位客户沟通需求之后，看到来竞标的都是SAAS服务商。大家轮番上台介绍产品，客户却并不满意。马达教授意识到，SAAS产品可以在各个环节帮助企业提高数据和信息流转的效率，但是并不能对经营数据进行挖掘和分析，诊断和判断出企业决策上的弱点和企业经营指标的异常，这往往才是零售行业乃至所有企业真正的需求痛点。
因此在2000年时，马达教授就提出了数据智能和辅助决策才是未来的发展方向，这就是DAAS产品的雏形——数据智能成为产品和服务本身。
在为零售行业客户做软件定制开发的时候，马达教授得到大量一手零售数据，这些大数据反复喂养自研的人工智能算法模型，再与他的导弹控制论研究结合，能够挖掘出更多深埋的实体零售行业规律，应用到企业经营后，得到正反馈就形成闭环，逐渐打磨出今天被称为“做导弹的帮你卖茶叶蛋”的零售DAAS产品点三三。
随着实体零售行业生存日益严酷，客户早已不再满足于单纯的数字化工具，也没有耐心提前布局，而是希望投入后马上看到实实在在的增长；需要的不再是一个干活的乙方技术团队，而是一个能提供整体解决方案陪跑的良师益友；以前只要技术强就能一招鲜吃遍天，如今要在此基础上对行业规律有深入的了解和产业链成功实践积累。而不是把业务与技术协同的难题留给企业，任其掉进“高投入低产出”的数字化陷阱。
“如果数字化不能为企业带来增长，甚至成为负担，数字化就是企业的新问题。”马达教授说。也因此点三三是业内唯一先使用后付费、按效果付费的数字化服务商，帮助企业一边造血一边成长。
04
帮你自动补货 让鲜食降损不再难
以点三三服务某国内头部连锁超市为例，客户是国内排名前三的知名连锁便利店品牌，门店遍布全国各省市，总数超过2万家。销售商品种类繁多，总部SKU数在5000个左右，门店SKU数平均2000左右。
其中，短保商品鲜食SKU虽然只有300个~500个左右，但最容易产生过期报损。行业目前普遍的解决方案是“谁要货谁负责”，因此门店要货趋于保守。据点三三测算后统计，保守策略要货会压抑近一半销量。
尤其对于客户这种大型连锁超市，短保食品过期报损如果由门店承担，会降低门店的要货积极性，如果由总部承担，又会造成大量损耗。而鲜食品类如果经常缺货，整体营业额、毛利率、用户粘性等关键业务数据会出现明显下滑。
客户曾经采用过多种方式试图来解决烘焙商品的配送问题：由计算机设上下限控制；派送货司机在现场和门店一起下计划等等，问题都没有解决。
点三三在业内首创鲜食自动补货模型，首先点三三专家调研走访客户全部门店，与一线员工进行深入业务交流，包括店员和采购人员，了解鲜食补货的真实场景中面临的问题和订货时的考量因素，结合系统数据进行问题分析和影响因子的数据化处理。
其次，点三三把鲜食分为季节性商品和非季节性商品，在稳定销售阶段和出清阶段分别给出不同的数据驱动的鲜品配送智能化解决方案。
通过分析店铺经营各项数据、所在商圈数据、供应商数据、行业数据、所在地社会大数据等，快速清洗数据，梳理数据间的关联，建立起完整的“数据清洗-系统工程建模-模型训练-结果输出-误差监控-参数修正-结果输出-参数修正”的AI迭代流程，自动部署门店经营任务，每日对接新数据，实现对未来4-6天的预测输出，合理规划管理鲜食供应链，指导门店配货和资源分配以及日常经营。
点三三零售数字大脑具有自优化能力，系统基于决策论和导弹控制论，根据经营反馈不断修正AI算法和参数，并建立经营异常预警机制，及时提醒店员将滞销产品进行打折处理或汰换。点三三还具有自适应能力，在商圈环境变化时，点三三自适应系统能够捕捉到市场的变化，自动进行跟踪调整。
点三三先选择客户20家门店对零售数字大脑进行两周的试点测试，最终在三种测试鲜食上，两周的预测准确率提升7%，销售额提升15%。不仅降低鲜食的损耗和报废，也保持鲜食的最佳赏味期限。
后续扩展到全国门店以及每个门店的全部鲜食品类，始终保持在10%以上的整体盈利提升，为企业带来年均数百万的经济效益。
05
有回报转型才可持续
任何转型本质都是人思维方式的转型。曾有企业多次邀请马达教授去做顾问，计划每年投资上千万成立开发团队，做数字化转型的“一把手工程”，都被马达教授否定了。
马达教授说：“企业数字化转型全部自己做开发，建环境、部署硬件、请人来开发，成本非常高昂，很多企业好不容易做起来了，最后发现没效果。点三三希望提供轻转型模式。客户用了有回报，就会长期用，不需要上来搞一个大工程。”
点三三的“轻转型模式”即，客户不需要开发投入，数据存储和系统维护，这些都可以通过购买第三方服务实现。
就好像用户不需要家家户户自建发电站，而是引电入户后，安装各种开关和电源，就可以直接享受有电的便利生活。点三三负责算法系统的研发和维护，各家企业接入点三三的系统，点三三首先为其提供千店千面的诊断报告，找出企业各维度的数据异常和原因分析，并将问题量化。
例如缺货损失有10%，用点三三后把缺货损失降到1%，客户看到效果继续使用形成闭环。
点三三给客户的回报不仅仅是短期的效果(ROI)而是更加明确，并且可衡量、可管理、可提升的用户全生命周期价值(CLV)。
点三三数字大脑能够根据门店数据和商圈数据、行业数据生成单店最佳盈利模型，通过对目标客户数据的分析，发现规律，建立模型，并结合等同卫星定系统的算力推算匹配出精准指令。结合算法引擎为不同品类的商品流通生命周期进行智能化管理，提升新品引进、旧品淘汰的准确性和合理性，让数据的力量深度释放，转化为直观的业绩增长。
马达教授说：“零售行业未来一定是智能经营时代。点位量的粗放式经营已经结束，未来的行业赛道一定是通过技术创新，实现精细化、智能化经营。而在智能化经营方面，点三三已垂直深耕多年，积累了足够的案例和算法模型。构建了足够强的技术护城河，拥有核心优势。”
随着智慧零售时代的来临，“人、货、场”三要素数智化愈加融合，零售企业不断向DTC(Direct To Customer直连消费者)模式转型，行业从“买卖关系”转向“服务关系”，用数据做好服务、驱动增长也是后疫情时代零售企业的核心能力。
零售DAAS并不遥远，它就是现在。