平行世界裡的智慧零售（To be continued）

劉慈欣寫過一個短篇科幻小說叫<鏡子>, 對我而言其衝擊力不亞於<三體>。

主人公白冰是一個學數學的碼農，有一天突發奇想嘗試對巨集觀世界建立數學模型實現映象模擬，從宇宙大爆炸的奇點開始設定引數模擬宇宙的誕生，創造的無數個平行世界中有一個對我們的世界實現了百分百的再現，因為他具備了上帝視角，對過去發生的，正在發生的，甚至未來將要發生的一切都瞭如指掌。

相對於對整個世界在原子級進行建模而言，零售行業的場景要簡單很多，只是很少人通過資料驅動的方式來進行決策的優化，又或者完全依賴人工分析的單執行緒迭代的方式過慢。而機器學習可以將進化速度提升幾個數量級別，我們可以同時建立很多個平行世界，通過模擬計算的實時反饋不斷調整引數來逼近最優解。

做機器學習的人往往沉迷於演算法，缺少對業務的深刻理解和發現應用場景的敏銳，業務線的人則更難理解什麼是機器學習，能對自己在哪些方面帶來什麼樣的幫助，兩者之間的鴻溝，更甚於需求方與碼農之間的溝通障礙，而且後者還有個產品經理的角色來充當橋樑。

找到應用場景之後的挑戰是如何設定衡量目標，可量化指標是迭代優化的方向，是評判平行世界是否符合預期的標準，通常我們會用打分的形式來設定這個標準，但是決定評分的高低會有各種不同維度的因素組合，這些維度又有不同的權重，問題在於如何找到合理的維度並設定合理的相應權重。這就是對訓練資料的標註，在我看來也是最棘手的問題。

最後需要考慮的是如何模擬平行世界，找到關鍵因子來建模，基於對業務場景的理解找出有可能影響這個世界演變的維度，獲取這些維度依賴的資料，構建出模擬世界的模型計算出關鍵因子的權重。

如上圖所示，尋找應用場景就是計劃部分的目標設定，在執行階段則收集資料，提取並處理特徵，然後建立模型，根據評估標準不斷進行優化迭代。

下面我會先列舉出我看到的零售行業的部分應用場景，並挑選一個場景加以說明，畢竟前面的描述可能有些抽象。

1. 渠道端場景
   渠道端指的是銷售渠道，包括了線下門店和線上商城，可以圍繞人貨場三要素來展開。

1.1 門店選址
選址決定門店的先天基因，運營決定門店的後天成長，基因好就開了個好頭，之後的運營可以事半功倍。選址關注兩個點，一個是已知的租金，租金是經營成本的大頭; 一個是未知的客流，客流是決定銷售的最關鍵因素。

客流又是由巨集觀選址的外圍因素和微觀選址的內在因素來決定的，拿到了這些資料就能夠建立模型對未知客流實現預測。這正是目前我們在研發過程中的一個專案，細節會在後面展開說明。

1.2 使用者生命週期
使用者的生命週期從新客獲取到二次復購到活躍使用者到沉睡或者流失，每個階段都有一個關鍵時間節點是營銷的最佳時機。如果能實現週期中狀態轉變的預測，就能將精準營銷的ROI最大化，這裡要解決的問題是對誰在什麼時間通過什麼渠道傳送什麼樣的訊息，有的人營銷了也不來，有的人不營銷也會來，我們關注的是那些營銷了才來的使用者。這個場景的預測是已經驗證過可行性的，我們做到了針對90%的使用者的狀態轉變預測準確率達到95%, 除了RFM維度還發現了一些其他的關鍵因子。

1.3 定價策略
商品的價格和銷量有一個價格彈性曲線，價格和銷量是負相關的，銷量對價格是否敏感決定了調價後總銷售額的走向，結合毛利率則會決定總利潤的走向。有兩種方式可以嘗試，一個是內部商品做變價AB測試，另一個是爬取外部商品資料在不同價格帶的銷量來預測。

1.4 促銷策略
促銷也是一種變價方式，但是玩法及其豐富，促銷型別包括滿減，折扣，特價，加價購等，其中滿減又可以衍生出很多種不同型別，不同使用者對不同促銷型別的敏感度是不一樣的，對促銷的門檻和幅度的接受度也不一樣，如何找出規律進而預測出給什麼使用者看什麼促銷能將轉化最大化也可以是一個精細化運營的研究方向。

1.4 推薦演算法
這是最常見最成熟的應用場景，都不用再描述了。

1.5 內容生成
從標題自動化生成，圖片自動化生成，到最近珠璣實現的全文自動化生成。
第一個階段是自動化生成，目標是節省人力成本。
第二個階段是賽馬，勝出的素材自動化全量
第三個階段是千人千面，結合個性化結合使用者的偏好生成多套不同的內容。

2. 供應端場景
   供應端指供應鏈的全鏈條，包括企劃環節，生產環節和配發環節。

2.1 品類規劃

2.2 商品企劃

2.3 產品企劃

2.4 智慧配發