New Balance百年品牌的科學創新

「數據真的有這麼神奇?」這是台灣紐巴倫總經理常希仁第一次接觸數據分析時的反應。

New Balance在台灣的銷售,目前都是以實體通路為主。在過去,New Balance是靠著現場經驗累積來判斷商品陳列、行銷操作和人力調度,但是從去年開始,他們開始與大數據分析預測軟體公司MIGO合作,在台灣兩家門市和中國約300家門市展開零售科學實驗,企圖從數據中挖掘金礦。

從產品設計到實體店都渴求大數據

New Balance並不是第一次和數據交手,只是應用的方向和過去完全不同。為了研發和改良產品設計,New Balance長期以來都會蒐集運動員的大數據當作參考。但是現在,連實體店面也要利用數據分析來優化消費體驗、提高銷售成績。

常希仁表示,New Balance從前年開始和MIGO接洽,經過不斷討論和溝通,去年5月終於正式導入智慧零售解決方案「AIR」(Artificial Intelligence for Retail),其中包含物聯網感測設備和數據分析模型。依商品貨架數量分配,每間門市平均在天花板上安裝8到10個感測器。大致來說,4公尺高感測器可偵測範圍約1.8平方公尺。

「講實話,大數據什麼的,那時候其實不是很懂。而且當時也沒把握,不知道這個東西對我們有沒有幫助。只是想說走走看,才慢慢變成現在這個樣子。」常希仁說,企業經營過程中,最可怕的事情就是「你並不知道自己『不知道什麼』」(We don’t know what we don’t know.),而透過物聯網數據蒐集,便可以幫助New Balance看到過去看不見的重要資訊,用科學方法來驗證藝術思考。

到目前為止,New Balance已經在台北西門町和台中兩家店舖引進技術,中國採用店鋪數約300間。有趣的是,常希仁說,決定導入技術後,公司內部並沒有出現太多反對意見,幾乎是一致贊同,大家只在意導入速度快慢與否。這或許也間接反映了零售業對於數據的渴求強烈。

用數據照顧現有客戶、找出新客戶

運動用品市場具有特殊性。不論你要買專業慢跑鞋還是經典復古款,一定都得到店頭試穿,才知道合不合腳、是否耐看好搭。因此,實體店的存在不僅無可取代,對實體店面的掌握程度,也是決定銷售成績的關鍵。而New Balance目前主要將數據分析應用在兩個方向,第一是照顧現有客戶,第二是找出潛在客戶。

New Balance過去在經營實體店面時,多半是憑經驗法則思考。例如直覺認為周六下午某個時段的消費者人數最多,應該要加派現場服務人員,或認為消費者走進店裡後,大多先從A點走到B點再走到C點,所以產品陳列應該要符合這樣的行為模式。「結果根本不是這樣,我們錯了!」常希仁舉例,例如原本以為周末下午的某個時段會是人潮高峰期,所以加派人手,但實際監測數據才發現,真正的高峰期是落在兩個小時後,這才從而改善門市人力調度。
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