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李思贤，清华材料科学与工程学士，工商管理硕士，曾在大唐国际发电集团建立担任销售管理职位，家族经营华东区TOP3蜂蜜零售企业。
近期，爱分析对超盟数据创始人兼CEO李思贤进行了访谈，就零售科技行业及超盟数据的战略作了交流，现摘取部分内容分享如下。
助力中小连锁便利店数据化转型
爱分析：超盟数据的客群是如何分布的？
李思贤：对我们需求更迫切、和我们从战略角度合作更密切的，还是腰部客户，我们内部定义为二、三级的客户，大概是省会城市的连锁企业，或者三线城市的连锁企业。
因为他们在发展的过程之中，不想被阿里、京东、腾讯这样的巨头直接兼并或收购，而要用自身力量，和巨头进行博弈。在博弈的过程中，需要有专业数据化能力的第三方进行共同联合，在转型过程中对抗巨头，所以我们跟他们的关系更密切。
去年下半年开始，我们把重点放在连锁企业上，夫妻老婆店没有用更多的资源或精力去做。目前我们的总门店数有3万多家，中型连锁企业占门店总量的百分之七八十。
爱分析：产品功能未来会有哪些更新？
李思贤：主推产品不变，同时会不停迭代。产品综合来看，在PC和移动BI产品满足门店智能化的运营需求，AI智能产品满足供应链优化的需求；随着数据服务量增大，产品功能会不断增加，超盟将打造最大的商品数据库，建立商品链路生态平台。
超盟数据有部分功能是开放给品牌商，甚至供应商来用的。因为品牌商要看门店的数据，经销体系也要看到门店的数据。我们开放部分功能给他们，分角色提供解决方案，整个数据是能协同起来的。但是获得功能最全的肯定还是终端门店，因为它们是在第一线的，而且是直接接触消费者的那一环，他们的数据也是最全的。
爱分析：超盟数据的产品适用于哪些业态？
李思贤：超盟数据的产品主要用于连锁便利店，下一步会在泛零售领域，比如连锁的母婴、药妆、美妆等推广这套超盟智慧门店大脑，之后切到经销商、供应商、品牌商等各个链条。
我们的产品首先是基于连锁终端门店，在这个基础之上，会和品牌商、终端消费者进行互动。
连锁便利店中，适用于几个部门，比如采购部、营运部，营运部中包括督导，督导基本的工作内容就是巡店、管理门店、管理店员，包括考勤之类的。销售分析主要做连锁店整体的数据分析，比如盈亏情况。
爱分析：超盟的数据，主要来自企业原有的ERP系统，还是也有线下采集的数据？
李思贤：超盟数据直接和终端门店的服务器连接，能够采集到全链的数据，不仅是会员数据或商品数据，而是包括全部交易数据。
当然也有和线下数据采集企业进行合作，比如会跟一些聚合支付机构合作，采集支付类的数据；也会跟品牌商合作，获取生产端的数据。超盟希望打造全链条的数据，从品牌端最后到消费端的全链条数据都打通。爱分析：如何确定产品要解决哪些需求？
李思贤：超盟数据的产品集中在零售企业的中台。前台有收银机、移动支付等进入营销这一部分；中台主要是掌控整个供应链的效率。一个往前走，一个往后走，我们选择了往后走。
产品方面，超盟把线下零售企业涉及的所有决策场景先挑出来，有高频的有低频的，我们选择先从高频场景开始做。
比如店长订货是一个很高频的行为，店长的主要工作有订货和码货比如督导巡店，采购、淘汰商品，供应商分析，以及运营总监下达任务等。超盟数据把每一个角色分开，挑出对应角色的高频决策场景。大部分店长订货选品是单凭经验。
711是世界上最好的零售企业之一，其实靠就是经验和辅助的数据分析。这些店长、督导的水平是非常高的，这是由于企业的人才培训体系完善。但是对大量的存量市场而言，店长、店员、督导，甚至运营经理、运营总监，数据化运营思维是很弱的。
超盟数据有两个可以选择的方式：第一，培养他们的数据化思维；第二，给他们最简单的工具，不用具备数据化思维就能搞定。我们选择用第二种简单的方式，就能降低用人成本。这块主要用机器学习、人工智能，不断地调整、优化算法，让展示结果更加准确。
从经营数据向后台切入，打通零售全链条
爱分析：如何看待超盟数据相较于竞争者的优势？
李思贤：通常从两个角度来看，第一个角度是谁采集到了最全量的数据，这就会构建一个数据池壁垒。支付厂商也可以拿到门店数据，但它是从支付体系提取的，可能跟支付、会员，部分和交易相关，但不可能拿到服务器中全部的数据。还有一些做会员分析会员营销的，所得数据也是偏前端的。我们构建的一个端到端的数据壁垒，就是从前端的数据到中后端的数据，再到后台的数据，全部都能拿到，这是从中央门店的角度来看的。
从品牌商和经销商的角度来说，我们也构建了一个链条上的全量数据。从数据量的角度和数据维度的角度，超盟都有全量数据，实际上就体现了一个壁垒。
有了大量的数据，但如果没有算法去进行架构和应用层面的、和零售业务的结合应用，是无法提供解决方案去指导零售业务的。超盟数据在这里的壁垒是，不仅有数据，还会把团队的技术在零售行业进行实际的应用，其中就涉及资源和人才。
现在大数据、AI人才之所以稀缺，并不是说懂这个的人少，而是技术跟实际业务的结合、产生的应用方案比较少，而我们在应用层面上不断实践、调优，形成了零售行业的应用解决方案。
爱分析：品牌商和渠道商对营销的需求也是非常强烈的，未来会切入营销吗？
李思贤：需求是很强烈，但营销一定要拿到消费者数据，把这些东西打通之后才能去做。
我个人特别不看好C端这件事情由创业者来做，因为流量已经被垄断了，C的流量已经没有机会。也不是完全没有机会，如果出来一个超级大IP，比如鹿晗作为IP我觉得还是有机会，它是一个非常刚性的流量。但是说从传统意义上来讲，个人觉得流量对于创业公司没有太多机会。
爱分析：未来链条的延伸会朝哪个方向去做？
李思贤： 超盟数据对商品的刻画，是线下第一的。我们对商品的刻画有几个维度，首先有它的本质属性，包括长宽高、颜色、保质期、生产地、是否进口等，是不因为时间和地点而改变的数据。
当本质属性加上另外两个维度，空间和时间的时候，对一个商品的刻画就会变得非常通透。从厂房，到地区经销商的仓库，到门店，价格都会变化，最后以零售价卖给了消费者，可口可乐是这样流通的。
想象一下，如果所有的品牌和商品都能够用这种方式刻画出来，任何一个产品的生命周期、地点等都会刻画得非常清楚，所有维度也都会非常清楚。接着就可以开始加标签，对应消费者数据，通过营销投放不断优化策略，就能大幅提高推荐的精准度，这是超盟数据最大的价值。
未来可以想像10万个SKU的生命周期我们都能看到，了解哪些要继续生产、哪些不值得。这些数据对品牌会是巨大的指导。
爱分析：超盟数据未来有哪些变现模式？
李思贤：数据化BI系统肯定应该不是一个主要的收入来源，而是用户黏性的体现。我们将来的收入来自于有几个机会。第一，快消行业非常大，有大量的信息不对称的机会，信息不对称就可以提供数据服务；第二个是金融；第三就是精准营销，我们把算法模型加入营销，可以大大提高优惠券的转化率。
最后以结果来付费，一定要靠技术、算法和数据驱动。我一直认为巨头会占有场景、占有数据，创业公司最多是提供技术和服务。因为市场太大了，不是一个甚至一些公司就可以吃得掉，总会有创业公司的一些机会。
继续向下看，二三线城市便利店的自营商品比例非常少，但日本已经达到80%。这些是超级高毛利商品，我们对他们的改造就是商品结构的改造。现在超盟生产贴自己品牌的OEM商品做测试，比如芒果干、坚果类的产品，市场接受度非常好，三周以后测试店铺芒果干的销售份额已经占据50%了。
消费者的消费升级不在于价格高，是在于好的东西更便宜，也就是去中间化，这是一个极大的市场。
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