超盟數(shù)據(jù)CTO李健豪

在校創(chuàng)業(yè)被收購(gòu)，進(jìn)入亞馬遜和IBM研究數(shù)據(jù)挖掘

從澳門(mén)高中畢業(yè)后，李健豪來(lái)到美國(guó)UIUC（伊利諾伊大學(xué)厄巴納-香檳分校）攻讀CS專業(yè)。大學(xué)期間，一位在保險(xiǎn)公司實(shí)習(xí)的朋友向他抱怨，手動(dòng)填寫(xiě)保單費(fèi)時(shí)費(fèi)力還難以保證準(zhǔn)確性。2010年還未畢業(yè)的李健豪創(chuàng)辦Synchronize，通過(guò)實(shí)現(xiàn)保單簽名電子化來(lái)改進(jìn)傳統(tǒng)的保險(xiǎn)行業(yè)。在拿下美國(guó)三家最大保險(xiǎn)公司后，公司進(jìn)入快速發(fā)展期，并成功被收購(gòu)。

隨后，抱有更遠(yuǎn)大志向的李健豪進(jìn)入亞馬遜，在支付部門(mén)處理數(shù)據(jù)流。一年多的時(shí)間里，李健豪對(duì)數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)生了濃厚的興趣，便決定重返校園，師從全球大數(shù)據(jù)專家被譽(yù)為“數(shù)據(jù)挖掘第一人”的韓家煒教授專門(mén)研究數(shù)據(jù)挖掘，而具體的研究方向，便是通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘來(lái)研究用戶的購(gòu)買(mǎi)行為。

當(dāng)時(shí)，李健豪所在的實(shí)驗(yàn)室和IBM合作拿到了顆粒度很細(xì)的數(shù)據(jù)，也通過(guò)研究順利拿到和購(gòu)買(mǎi)行為相關(guān)的專利。但對(duì)于李健豪來(lái)說(shuō)，他想要做的不僅是學(xué)術(shù)科研，更想把研究應(yīng)用起來(lái)。

一直以來(lái)，李健豪對(duì)零售都有很濃厚的興趣：為什么一款產(chǎn)品換了新的包裝就會(huì)有新的購(gòu)買(mǎi)群體？人們選擇購(gòu)買(mǎi)或者不購(gòu)買(mǎi)背后的邏輯是什么？

2015年，李健豪創(chuàng)立StylePuzzle，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘解決新產(chǎn)品的市場(chǎng)定價(jià)問(wèn)題，并成功拿到真格基金百萬(wàn)美元投資。

有意思的是，李健豪發(fā)現(xiàn)StylePuzzle的大部分客戶來(lái)自北京，為了一探究竟，2015年李健豪第一次來(lái)到北京，到了年底便搭建了StylePuzzle的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

邂逅另一位創(chuàng)業(yè)者，零售與數(shù)據(jù)碰撞出火花

經(jīng)過(guò)真格基金徐小平介紹，李健豪認(rèn)識(shí)了超盟數(shù)據(jù)CEO李思賢，當(dāng)時(shí)的李思賢想要做的就是通過(guò)采集零售商業(yè)數(shù)據(jù)后為商家提供數(shù)據(jù)營(yíng)銷解決方案，于是兩個(gè)跳躍的因子碰撞在一起。

當(dāng)時(shí)，國(guó)內(nèi)的新零售熱潮還未興起，而在國(guó)外，尤其是美國(guó)和日本，對(duì)于商品的信息化使用程度已經(jīng)成熟，“國(guó)內(nèi)對(duì)于商品的信息化一定是有需求的，只是遲早的問(wèn)題，所以我們決定先進(jìn)入這個(gè)市場(chǎng)?！?/p>

2016年4月，李健豪正式加入超盟數(shù)據(jù)擔(dān)任CTO，專注于提供線下通路零售渠道的大數(shù)據(jù)分析及人工智能產(chǎn)品。

在硅谷時(shí)，李健豪就曾贏過(guò)6次全美黑客馬拉松冠軍，在24小時(shí)內(nèi)把一個(gè)想法實(shí)現(xiàn)出來(lái)，證明自己算法的可行性。這種“小團(tuán)體作戰(zhàn)”的經(jīng)驗(yàn)李健豪快速組建起超盟數(shù)據(jù)的技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

“當(dāng)時(shí)李思賢給我看了一張便利店的小票，上面的數(shù)據(jù)更加真實(shí)且顆粒度更細(xì)，研究起來(lái)也挺有意思?！币婚_(kāi)始，李健豪負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的清洗、處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

由于每個(gè)便利店的小票格式都不一樣，超盟數(shù)據(jù)會(huì)先把數(shù)據(jù)格式標(biāo)準(zhǔn)化，然后進(jìn)行清洗, 之后再進(jìn)行Named-entity recognition(NER)，最后通過(guò)匹配超盟內(nèi)部的商品數(shù)據(jù)庫(kù), 對(duì)每個(gè)商品進(jìn)行維度擴(kuò)充并打上標(biāo)簽。比如說(shuō)一個(gè)商品名稱進(jìn)入系統(tǒng)，我們會(huì)把商品品牌、外包裝顏色、規(guī)格、成分等50多個(gè)維度附加到這個(gè)商品上，因此合作一家新的便利店時(shí)，便能對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行快速的匹配，當(dāng)需要用到數(shù)據(jù)時(shí)就可以快速提取出來(lái)。

“傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)公司可能需要花6個(gè)小時(shí)來(lái)處理，我們能夠把時(shí)間縮短到2-3分鐘。”李健豪說(shuō)。

在超盟數(shù)據(jù)有更多數(shù)據(jù)可以被挖掘

超盟數(shù)據(jù)有數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)、品類管理、消費(fèi)者洞察三類產(chǎn)品，可以服務(wù)連鎖便利店、社區(qū)超市等多個(gè)線下零售業(yè)態(tài)。

在數(shù)據(jù)化運(yùn)營(yíng)方面，主要是基于全量交易的大數(shù)據(jù)分析，精準(zhǔn)定位促銷受眾、同時(shí)通過(guò)算法全自動(dòng)實(shí)現(xiàn)異常數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)反饋，提高銷售機(jī)會(huì)和關(guān)聯(lián)消費(fèi)。因?yàn)閷?duì)于當(dāng)下的便利店主來(lái)說(shuō)，他們所能掌握的便是“一瓶紅茶以多少錢(qián)賣(mài)出，一天賣(mài)出多少瓶”這樣的基礎(chǔ)信息，不容易發(fā)現(xiàn)背后的銷售邏輯。要想看到更加具體的信息，便利店只能通過(guò)自己的ERP系統(tǒng)調(diào)取數(shù)據(jù)，通過(guò)人工處理制作成表格，從數(shù)據(jù)生成到拿到報(bào)告一般會(huì)耗時(shí)多個(gè)工作日。超盟數(shù)據(jù)通過(guò)技術(shù)分析幫助便利店實(shí)時(shí)生成數(shù)據(jù)報(bào)告，讓店主能夠同時(shí)看到銷售業(yè)績(jī)、門(mén)店、庫(kù)存等不同維度的信息。

品類管理則是幫助企業(yè)提高庫(kù)存周轉(zhuǎn)率，有效提升前臺(tái)毛利。一般來(lái)說(shuō)，2/7/1 或者 3/6/1比例來(lái)進(jìn)行行商品劃分，再對(duì)其從銷售量和毛利兩個(gè)維度來(lái)細(xì)分，又可以分成AB、BA、AC等多種不同的組合。比如一件商品的評(píng)級(jí)為AA則意味著它銷量高、毛利高，評(píng)級(jí)為CA則意味著銷量低毛利高。超盟數(shù)據(jù)會(huì)在商品的評(píng)級(jí)中引進(jìn)新的維度來(lái)進(jìn)行評(píng)估，例如商品連帶購(gòu)物籃系統(tǒng)，連帶毛利等，重新計(jì)算商品評(píng)級(jí)，防止一些不該被淘汰的商品被淘汰掉。

當(dāng)連鎖便利店數(shù)量越來(lái)越大時(shí)，靠以往的數(shù)據(jù)手段很難得到如此精準(zhǔn)的分析，但是超盟數(shù)據(jù)可以通過(guò)分析店面周圍的商業(yè)及交通環(huán)境情況、周邊顧客人均工資、房租水平、GDP水平等做出精準(zhǔn)的畫(huà)像，推薦合適的商品上架。李健豪認(rèn)為多維度的門(mén)店相似度模型同時(shí)也是機(jī)器不斷調(diào)優(yōu)相關(guān)參數(shù)的權(quán)重的結(jié)果。精細(xì)化多維度的門(mén)店相似度算法可以更好地將門(mén)店進(jìn)行分類，更甚于傳統(tǒng)的商圈劃分方法，更精準(zhǔn)洞察消費(fèi)者畫(huà)像。多維度的門(mén)店相似度模型同時(shí)也是機(jī)器不斷調(diào)優(yōu)相關(guān)參數(shù)的權(quán)重的結(jié)果。

零售+人工智能在中國(guó)將更有想象空間

“目前很多傳統(tǒng)連鎖便利店尚未全面信息化，所以超盟數(shù)據(jù)的任務(wù)就是為它們配備上信息化的武器?！痹诶罱『揽磥?lái)，零售+人工智能在中國(guó)將更有想象空間。

超盟數(shù)據(jù)的科技壁壘主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是提高數(shù)據(jù)清洗的效率，將用時(shí)從6小時(shí)縮短到2-3分鐘，目前超盟數(shù)據(jù)每天處理的數(shù)據(jù)在百萬(wàn)億級(jí)別；第二是在大量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，算法可以越來(lái)越精準(zhǔn)；第三則是在團(tuán)隊(duì)的組合上，CEO李思賢出身于華東區(qū)TOP3蜂蜜零售家族企業(yè)，對(duì)于快消品零售有深厚積累，李健豪長(zhǎng)于數(shù)據(jù)挖掘，快消零售和數(shù)據(jù)科學(xué)高度融合。

目前，超盟數(shù)據(jù)已經(jīng)覆蓋超過(guò)1萬(wàn)家門(mén)店，包括北京、廣東、河北、內(nèi)蒙古、陜西等連鎖便利店品牌，市場(chǎng)占有率在18%左右。

今年11月，超盟數(shù)據(jù)已完成由襄禾資本和遠(yuǎn)鏡創(chuàng)投投資的數(shù)百萬(wàn)美金A輪融資，此前還曾獲得真格基金和力合清源數(shù)百萬(wàn)人民幣的天使輪投資和山行資本千萬(wàn)級(jí)人民幣的Pre-A輪投資。

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