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html模版 施煒：商業智能與新零售的真正內涵 原標題：施煒：商業智能與新零售的真正內涵
本文根據華夏基石e洞察【思享會】總第159期施煒博士《新零售和商業智能》主題分享整理而成
施煒，“華夏基石e洞察”智庫撰稿人，著名管理學傢，中國人民大學金融證券研究所首席研究員
來源：華夏基石e洞察
各位朋友，晚上好！今天和大傢分享的題目是《新零售和商業智能》。為什麼選這個題目呢？因為最近一段時間以來，新零售比較引人註目。商業智能可以說是新零售的一個組成部分。當然商業智能不僅僅是新零售，兩者有交集。
“新零售”引人註目的三個背景
1.亞馬遜開出瞭無人商店
去年年底，亞馬遜公佈瞭一段在美國西雅圖試運行的無人商店（Amazon Go）的視頻。視頻展示瞭無人商店的一些圖景：一個人走進商店，用手機掃一下碼，從貨架上拿取一個面包，再通過手機支付，他就可以直接走出這個商店瞭。甚至連手機支付的動作都可以沒有，直接通過人臉的識別就把費用從關聯賬號裡扣除瞭。亞馬遜的這樣一個全新的無人零售形態引起瞭人們廣泛的關註，很多人認為這個可能屬於新零售的范疇。把目光從亞馬遜移到國內，因為我們中國創業者很多，現在也有人在做這方面的試驗。基本思路是模仿亞馬遜的做法，在中國開設無人商店。
2.馬雲認為“新零售”時代已經來臨 “新零售”引人關註的第二個背景及原因就是馬雲去年10月份在杭州雲棲大會上的講話。馬雲在演講中提出新零售的時代已經到來。馬雲講的“新零售”和亞馬遜的“新零售”在我看來不太一樣。因為亞馬遜的“新零售”純粹是信息化的，強調無人化、數據化。馬雲講的“新零售”，從他講的一些內容來看，比較強調的是線上、線下以及物流的結合。
以前，中國電子商務通路和線下通路兩者之間是沒有打通的，各自的客戶體驗是割裂的，線上的顧客體驗有線上的特點，線下的顧客體驗有線下的特點。對一個企業或品牌而言，它的數據流沒有能夠實現線上線下的共享。
線上線下融合的形態有點類似於我們以往所說的O2O。O2O曾經熱過一陣，有些模式已經非常成功瞭，比如一些基於地理位置的O2O。但從實體零售店來看，中國到現在還沒有哪傢店真正嘗試做O2O。英國有一傢零售連鎖商叫Argos，線上線下一體化做得比較好。Argos的門店比較小，店裡面隻擺放少量的樣品，顧客可以通過店裡的屏幕上網搜索，選擇商品之後，可以在店裡下單。每個門店後面有個小型倉庫，如果所選的商品是在倉庫裡有的，顧客當場就可以把貨提走；如果暫時沒有現貨，顧客可以在約定的時間到門店自提，當然也可以在傢裡等待配送上門，但需要交費用。從Argos的實際情況來看，70%左右的顧客選擇自提，大概隻有30%的顧客願意交錢等待送貨上門。
3.傳統零售的衰落 “新零售”比較引人註目的第三個背景及原因是傳統零售的衰落。在電子商務（包括移動電子商務、微商等）的沖擊下，傳統商業舉步維艱，甚至節節敗退。這時候突然有一個“新零售”的概念，讓一些傳統商業覺得有可能找到瞭一條道路，抱有某種希望。
當然，我們對“新零售”的關註還有一個眾所周知的背景，就是我們中國的各位朋友包括我們自己在內，對新概念都是比較關註的。一個新概念一出來，可能都會撲上去看看是否能從中得到一些啟發，有沒有顛覆性的創新。
上面我們講瞭新零售出現的三個背景：一是亞馬遜的實踐；二是馬雲的提法；三是傳統零售的問題。
未來新零售的內涵
下面，我們結合這三個背景來談一談未來的新零售可能包括的內涵。
1.數據化和信息化 大傢都知道，線下零售和線上電子商務相比，在信息的獲取、應用方面，線下是不如線上的。比如，對於產品信息的搜尋、評價和分享，價格的比較等，每一個零售店實際上是孤島，顧客體驗顯然是比較少的。從經營者這一方來說，線上的電子商務從一開始就是基於信息流和數據流的。因為看不見真人，隻能根據顧客在網上的動作，比如搜尋、瀏覽、點擊，以及實際發生的銷售數據等，來判斷顧客的行為，從而為顧客提供商品推薦等服務。
因為線上有數據和信息的優勢，因此產生瞭精準廣告投放、推薦銷售、產品之間的交叉銷售等新方式。在很長時間內，線上的商傢是有某種優勢的。而在“新零售”背景下，線下的商傢也要把自己變成一個巨大的信息流和數據流的集合。
第一，零售店面所有的貨架、貨物、購物籃、收款設施等這樣一些物體，構成瞭一個通過傳感器來相互聯系的物聯網。形成一個物聯網之後，信息就開始采錄和聚集。比如說顧客在貨架上每拿一樣貨物，後臺的信息系統都可以同步顯示，可以知道顧客拿走瞭第幾排的貨櫃上的哪些產品，這樣就解決瞭傳統的零售貨物的盤點問題。過去優衣庫在日本基本上要一小時盤點一次，比如毛衣、T恤放在貨格子裡面，早上擺瞭5件T恤，過一小時賣掉2件，還有3件，再動態地預測和補貨。現在有瞭傳感器之後就不用去數瞭，實現瞭即時盤點。
第二，零售店無死角地佈置攝像頭（有的資料裡稱Amazon Go裡也安裝瞭麥克風，這裡我們略去不談），實際上就是圖像采集系統。你走進這個店之後，往哪裡走？在什麼地方停留？有什麼樣的動作（比如拿瞭一個貨物，拿過來之後，又想要又不想要，就退回去；或者放在購物籃裡，放到籃裡之後，又放回貨架，等等）？以前的零售店當然也有攝像頭，現在攝像頭更密、更多。
攝像頭對信息全程進行記載之後，和人臉識別技術結合在一起。很顯然，人臉就是最大的標簽和最顯著的標志。這張臉所對應的人取瞭多少貨、需交多少錢等，系統可以直接識別，錢就自動扣掉瞭。當然，這是一種理想的狀態。無人商店的結算可以有多種方式，包括APP、掃掃二維碼等。
第三，高度數據化和信息化的新零售，還有一個體現就是電子標簽的應用。所有的貨品上可能都有一個二維碼，掃一掃二維碼，這個商品所有的信息（包括價格信息、產地信息等）都可以在手機或其他的載體上顯示出來。有瞭電子標簽之後，對於管理者（即店面的經營者）來說，庫存的盤點、貨物的補充、價格的調整、顧客的結算等，都可以借助電子標簽完成。
未來，傳感信息系統、電子標簽信息系統和攝像（聲音）系統三者之間，既會交互也會共享，還會彼此補充，共同形成零售的海量、動態信息的集合。這樣一來，對於商店的經營者來說，線下的店和網上的店就沒有區別瞭，甚至比網上的店還更有優勢，因為對顧客的行為（包括行為背後的動機）有更加真切的把握。
現在我本人沒有看到無人商店的實際場景，我隻是看瞭亞馬遜的一段視頻和一兩個商業智能的項目建議書裡的描繪，在這裡跟大傢簡單說明一下。有講得不對的地方，請大傢指正。聽說上海已開出瞭第一傢無人便利店，顧客需要下載專用APP才能交易。
2.虛擬世界和真實世界一體化的體驗 在現實的物理空間中，我們的體驗是受環境限制的，我們每個人隻能看到真實世界。而互聯網上會有一些真實世界中不能體會到的炫目、刺激的情景（包括3D畫面）。現在也有人在考慮把一些互聯網上的體驗放到線下來。我們前面舉的英國Argos的案例，其實是個最簡單的模式，就是在線下店裡安裝一些能夠上網的屏幕。
隨著VR、AR技術的發展，線下將會有新的顧客體驗的方式。
新的體驗將首先在遊戲網吧裡出現。遊戲網吧是一種線下零售的特殊場合——目前阿裡巴巴把新零售擴展成一切的線下的物理空間的體驗，遊戲網吧、餐飲、咖啡廳、書店等都算。目前，有一些公司比如有一傢叫順網科技的，它是線下網吧信息軟件系統的主要提供商，將來在虛擬現實方面可能會比較領先。
線下的遊戲很快就會進入虛擬現實的時代。虛擬現實就是每個人頭上戴一個頭盔之後，他所見到的世界不是周邊的真實世界，而是另外意義上的真實世界。我們可能穿越時空進入古代，置身古代的場景，可以參與其中。當然我們也可以看到未來的一些圖景。總而言之，這個和我們戴上3D眼鏡在電影院看3D電影的感受類似。
那麼零售店會怎麼樣？顧客進去之後，戴上一個頭盔，然後通過商店裡的二維碼等一些附著在商品或附著在其他載體上的信息入口，可以進入另外一個世界。它是立體的，在內容上是有無限可能的。這樣就超越瞭店本身的限制瞭。比如說，我要選購一輛日本的汽車，那我就可以通過頭盔看到這輛汽車在日本生產線的過程，當然可能還有一些更縱深的內容。我也可以去選購一個瑞士的產品，那我可以把自己放到日內瓦湖或者阿爾卑斯山的一個背景下，四周有湖水有山，體會瑞士的風光或風土人情。虛擬現實，對於零售有幫助，但是它不是革命性的。未來可能會引發革命性的體驗的，可能是增強現實，但它的應用在技術上可能更困難。
增強現實是什麼呢？就是在真實的環境中突然出現瞭虛擬的景象，這是我的一個理解。舉個例子，我們去傢具賣場看顧傢皮床。現在我們要看一看在這個床邊上擺放兩把椅子是什麼狀態。這個椅子在現實中是沒有的，但是可以通過電腦或手機選擇兩把椅子，在戴上一個特殊的眼鏡之後，這個椅子就會在沙發旁邊出現。我還可以通過電腦或手機上的操作，改變椅子的顏色，改變椅子的形態，可以改變椅子的數量，總而言之，椅子是虛擬的，我們將它與現實的真實情境之間進行匹配。
這就有點類似於前段時間我們在手機上看到的一段視頻，就是“鄧麗君”突然“復活”瞭。這個舞臺是真實的，觀眾也是真實的，突然“鄧麗君”就活靈活現地出現瞭。那個叫全息攝影，這種技術在商業中將來也會運用。
剛才我們提到傢具，瑞典的品牌連鎖——宜傢目前試圖做AR（增強現實）方面的努力。至於說VR、AR在國內有沒有應用，據我所知有一些企業在嘗試。
3.商業智能在新零售中的應用 第三點是我們今天講的重點，就是新零售和商業智能。商業智能，是個很寬泛的概念，簡要地說，就是人工智能在商業中的運用。商業智能目前主要的運作場景、應用的領域就是在零售業。怎麼運用？已經有一些案例。國內很少，幾乎沒有。我搜集瞭一些資料，國外的一些零售商已經開始運用人工智能瞭，當然也是初級的運用。
人工智能的基本要素之一是大數據，也就是說沒有數據就沒有人工智能。數據是人工智能、機器深度學習的原料，是給它喂的飯或者是給它添的油。從零售店角度看，是有大數據的。數據一直是存在的，也是流動的，隻不過以前這些數據可能流失掉瞭。
一個零售的賣場，它究竟有哪些數據？很顯然，主要就是顧客購買行為的數據，這裡包括他的行動路線、來店頻率、逗留時間、決策速度、動作特征等等。此外，還有一些數據就是他的行為的結果，包括顧客買瞭哪些商品，花瞭多少錢，等等。這些數據的流量非常大。
基於這樣一些數據，我們要給智能系統一個指令，要給它一個運算邏輯。也就是說，要規定智能系統根據這些數據產生什麼樣的分析結果。從這個意義上來說，人工智能其實還是人的智能，它基礎的算法還是由人來設定的，包括輸入什麼信息、輸出什麼信息、中間的轉換的邏輯。或者說是一個函數式，是一個解題的步驟和過程。
將來隨著人工智能的發展，它是否能模擬人的神經系統，是否有獨立的智慧，今天還沒有看到，未來可能會有。
（1）商業智能和個人交互的四種情形 零售企業獲取大數據並經過計算之後，會針對顧客產生哪些智能化的反應？總的來說有兩個類型和方向。一個類型和方向是針對每個顧客個體的，根據顧客的信息對每一個顧客進行一對一的精準的營銷。到目前為止，商業智能針對個人，和個人的交互，具體來說可能有四種情形。
第一種情形是基於人像識別的顧客互動。一個人來商場很多次，他的頭像就已經被記錄下來瞭，那麼以後再去的時候，無論是服務員，還是其他的一些信息設施，可能會很熱情地跟顧客說：“歡迎您第N次光臨，您是我們的老顧客”。這是一種初級的、比較基礎性的運用。頭像的背後還有這個人的一些歷史數據，基於這些歷史數據可以準確地跟客戶互動。比如，一個人去吃牛扒，經常有服務員會問：你吃幾分熟啊？有人說五分，有人說八分，那人工智能系統就記住瞭。你再去的時候，服務員在和顧客交流的時候就可以說：先生，知道您喜歡吃五分熟的，現在有一種牛肉，三分熟更好吃。這樣的溝通會更有效一些。
第二種情形，是商超用得比較多的優惠券。包括電子形態的優惠券。比如商場APP裡面送一些電子優惠券，這些優惠券完全是根據顧客的數據自動生成的。顧客去交錢的時候，一邊交錢，優惠券就打出來瞭。優惠券很復雜，結構很精巧，可以根據顧客的購買額，1000元錢以上的給你一張，2000元以上的給你另一張，而且通常都有時間的限定，比如要在5天內用完。有的還有品種的限定，這跟推薦商品有點類似，比如說根據你過去的數據，你似乎比較喜歡喝啤酒，比較喜歡喝德國的黑啤，那就給你兩張黑啤的優惠券。
在優惠券方面，目前還有一些超出我們想象的應用。比如，發現一位顧客從來沒有買過啤酒，基於這樣一個數據，那我們怎麼給他優惠券呢？也給他一張啤酒優惠券，用於測試這個人是不是在其他的店買啤酒。如果他用瞭優惠券，那就證明他還是喝啤酒的，隻是原來不在我這裡買。這個測出來之後，就可以給他更多的啤酒優惠券，這樣就可以對對手構成影響。
基於會員制、積分制以及購買記錄的優惠券系統，是目前商業智能的主要形態。優惠券越來越豐富，越來越有意思。這個在歐美其實是個成熟的系統，可惜的是我國零售企業還用得非常少。國外有專門的這樣的系統服務商，即營銷服務公司，大的甚至能夠覆蓋幾千萬人，數據量非常大。
第三種就是商品的推薦和交叉銷售。通過數據分析發現某一個人去購買某種商品的時候，他同時還會買其他的商品，這就構成一個關聯。以前他買商品的時候都是果汁和酸奶一起買，那就可以同時推薦果汁和酸奶。這在邏輯上比較簡單。另一種邏輯關聯，比如說一位男顧客買瞭紙尿佈，這可能是孩子的爸爸，可以給他推薦奶粉。
人工智能也在發展。以往這種商品整合起來的推薦都比較刻板，或者說是邏輯僵化。比如我一個朋友跟我說，他給傢裡的老人去看過墓地，結果連續一個禮拜甚至更長的時間都有商傢給他推薦骨灰盒。
所以，未來商品的推薦可能是智能推薦，根據顧客長期的購買行為進行一些分析，推斷他可能對哪些商品很感興趣。那就可以進行橫向的相關產品推薦和縱向的上下遊產品推薦。比如顧客買瞭電吹風，解決瞭頭發的問題，再推薦一個剃須刀，一起解決一下胡子的煩惱，這是橫向的推薦。縱向的是什麼呢？比如顧客買瞭刀片，就推薦刀片的上遊——刀架。再比如顧客買瞭CD，就推薦CD的播放機。未來可能還有更加智能的，那就是跳躍式的、非單一線性邏輯的推薦。比如某個人經常買些比較古典的交響樂，推斷出這個人可能是比較傳統的、文化層次比較高的、行為作風比較西化的，那是不是可以給他推薦一款懷舊型領帶？這個跨度比較大，也比較有意思。
第四種，就是行為的預測，即根據以往的行為來推測未來的行為，這個就比較難瞭。比如說一對小夫妻，因為剛成傢，以前可能購買一些生活用品等，過瞭一段時間，通過購買的特點、跡象和數據，推測妻子可能已經懷孕瞭，那就可以贈送一些嬰兒產品的優惠券等。這就是提前推測顧客在未來一段時間的行為特點。
根據顧客購買的時間、動作，還可以分析這個人是屬於簡單購買還是屬於復雜購買。人的購買心理和性格不一樣，有些人買東西比較快，瞬間反應；有些人就要貨比三傢，任何事情他都要認真地盤算。人工智能系統能將他們推斷區別出來，與他們互動的內容和方式也就不同瞭。另外，更進一步，人工智能甚至可以判斷每個顧客的生活態度和生活方式。
（2）商業智能和顧客群體的交互 下面講講商業智能應用的第二個方向，不是針對某個顧客，而是針對顧客的群體。根據大數據做群體分析的時候，大數據的范圍可以擴展到整個互聯網上，比如微博、微信上的顧客心聲和反應。
第一，是對顧客進行分類。商業智能出現之前，商場裡的顧客群畫像，依靠人的智慧，維度是有限的。而到瞭人工智能的時候，就可以增加很多的維度，從不同的角度對顧客總體進行分類，從而形成多種分類模式。也就是說，畫像可以從不同的角度去畫，把顧客分成很多群。比如，按照遠近來分類，過去沒有數據的時候，怎麼知道這個人來自近的地方還是來自遠的地方？現在通過物聯網的信息，就有可能知道顧客的距離遠近，對不同距離的顧客的服務方式可能就不太一樣。
第二，分析這些顧客群的特點。比如，以是否成傢可以將顧客分為單身、兩口之傢、三人核心傢庭。這就構成瞭傢庭的三種形態。在這三種形態的背景下，人均的購物金額、購買的品種、喜愛的審美風格等，都會形成一些比較鮮明的差異。
瞭解瞭這些差異，在貨架的擺放上可以變得更有針對性。比如專門有一些大容量的牛奶是針對三口之傢的；比較小包裝的、時尚的就適合兩口之傢；還有針對單身的產品，在營養的構成、包裝（怎麼開啟）等方面都可以有不同的特色。
第三，分析顧客為什麼流失。哪些群體流失得最快？流失的原因是什麼？推薦根據顧客群體總的行為特征，並找到背後的影響因素，基本上能夠判定顧客流失的原因和背景。
第四，找出顧客行為中出現次數較多的典型行為並分析背後的原因。例如某一種新產品，大多數人都是拿起來看瞭看，並沒有購買。原因是什麼？價格問題，還是產品價值訴求問題？抑或包裝問題？基本上可以建立一個假說，這個假說可以通過大數據和人工智能來進行驗證。
第五，分析零售店裡面的顧客註意力資源的分佈。簡單地說就是顧客更喜歡聚集在什麼地方，在哪些地方投註瞭更多的目光。這個主要通過攝像頭、圖像系統等就可以收集到。這是零售商場動線和商品展示的依據之一。同時，也為廣告競爭提供瞭依據。比如供貨商有A和B，那就可以把廣告位精準地給他們進行推薦，比如這個地方有更多的人流量，顧客停留更長時間，那麼這個地方的廣告就要貴一些瞭。
小結一下，今天我們前面分享瞭新零售產生的緣由，後面講到新零售的三個方面的涵義：一是信息化和數據化，二是虛擬世界和真實世界一體化的體驗，三是基於人工智能的、針對個人以及針對群體的策略回應以及顧客互動。這是目前我從實踐的角度所理解的新零售和商業智能。
兩點感受
最後，我分享最近的兩點感受。
在5月份的時候，我去美國看瞭七八傢美國傢具的零售店，感觸很深。其實美國絕大多數店沒有人工智能這些噱頭，隻是一些會員制的店在做一些嘗試。但是，美國的零售店在基本環節上做得比我們好得多，比如說目標市場定位，這個產品是給誰的；基於這個基礎，產品、品牌宣傳、展示風格是高度一致的。另外就是空間的節奏，疏密有致，空間搭配感覺很舒服，很場景化，也很開放，很通透，色彩很協調。這些方面我們中國的零售企業似乎都不是很關註，所以我們一下子跳到智能化並不能改變我們過去基本功差的局面。這是我的第一點感受。
第二點感受，涉及到一個話題，就是未來人工智能對管理的影響。前幾天，我們華夏基石內部，彭老師等幾位老師做瞭一個座談，我們一致的觀點是：未來人工智能不僅是對初級勞動力進行替代，而且對高級勞動力也會進行替代。比如，營銷部門的一些數據分析人員、統計人員，現在可能不需要瞭，因為人工智能能夠自動生成很多的數據結果。以前可能還有很多人專門對顧客進行分析，現在除瞭不能把握特別隱秘的顧客的心理狀態之外，需求的輪廓、行為的基本特點，人工智能基本是能夠把握的。
但是，人工智能不管怎麼演進，人還是起作用的。數據是自然形成的，但是數據怎麼加工、用什麼樣的邏輯去加工、加工成什麼樣的結果，還是人制定出來的。不管阿爾法狗怎麼厲害，圍棋勝負的規則還是人類去告訴阿爾法狗的。阿爾法狗為什麼能贏人類，其實很簡單，它已經研究瞭幾萬盤棋。柯潔也好，李昌鎬也好，這些人不可能瞭解那麼多棋局。阿爾法狗把幾萬盤棋深度學習之後，把每一步的勝負概率都算出來瞭，往這個方向走，勝率是多少，往那個方向走，勝率是多少，那就選一個勝率較大的步驟。我的理解不一定對，阿爾法狗其實還是人類智慧的結晶。給阿爾法狗喂瞭這麼多的數據，賦予它底層的算法規則，它是否能夠自己長出一套獨立的神經系統、認知系統出來，我們現在不知道，讓我們拭目以待。
今天的主題分享就到這裡。這個話題對我來說是一個新課題，在國內也沒有見到特別多的實例，所以帶有一些設想性。講得不對的地方，請大傢批評指正，謝謝！
（文字整理/編輯 吳林君）
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商品訊息功能:
- 品號：4912036
- 超廣色域，顏色更真實
- 轟天雷音效處理技術
- 低藍光影像模式
商品訊息描述:
商品型號 : EM-55ZT30D
商品特色:
◆55型4K Smart LED
◆解析度3840x2160
◆轟天雷音效處理技術
◆超廣色域，顏色更真實
◆內建世界頻道/多樣影音平台
◆Smart智慧聯網功能
◆聲寶APP
◆智慧傳屏(鏡射功能)
◆低藍光影像模式
◆極纖新視框
機型名稱 | EM-55ZT30D | |
面板與支援信號 (Panel &Signals) | ||
背光源 BackLight | LED | |
螢幕尺寸 inch | 55 | |
解析度 H x V (mm) | 3840x2160 | |
對比 | 4000:1 | |
亮度 cd/m² (Typ) | 280 | |
反應時間 | 8ms | |
可視角度 | 178°/178°(H/V) | |
相容數位訊號 | 480p/720p/1080i/1080P | |
支援PC最大解析度@60Hz | 1920*1080 | |
聲音 | ||
喇叭輸出功率 | 10W+10W | |
輸出入端子 | ||
Jack for 音效輸入 (for RGB & DVI) | 3.5mm Earphone Jack (黑) | X1 |
HDMI 輸入端子 | 19 pin HDMI | X3 |
USB 端子 (多媒體USB) | USB 2.0 | X2 |
RGB 輸入端子 | D-Sub 15-pin | 無 |
AV 影音輸入端子 (Composite) | X1 | |
色差影像輸入端子 (Component) | 共用AV | 無 |
數位音源輸出 | X1 | |
音效輸出端子 (Audio output) | 3.5mm Earphone Jack | X1 |
一般規格 | ||
電源 | AC110V | |
額定電流 | 2.25A 60W | |
消耗功率 | (at 110Vac) | 150W |
消耗功率 (Stand by) | W | ≤0.5W |
外觀尺寸(寬 x 深 x 高)mm無腳座 | W x D x H (mm) | 1233 x 47.8 x 714 |
(寬 x 深 x 高)mm含腳座 | W x D x H (mm) | 1233 x 212.2 x 770 |
重量(kg) (含腳座) | kg | 19.8 |
其他配件 | ||
視訊盒 | MT-30D | |
壁掛孔距 (符合VESA規格) | W x H (mm) | 400*200 |
商品訊息簡述:
特賣
| 品牌名稱 | |
|---|---|
| 尺寸 |
|
| 解析度 |
|
| 面板規格 |
|
| 價格區間 |
|
| 輸出入端子 |
|
| 附加功能 |
|
商品型號：EM-55ZT30D
配件：MT-30D
尺寸：55吋
機型名稱EM-55ZT30D
面板與支援信號 (Panel &Signals)
背光源 BackLightLED
螢幕尺寸 inch55
解析度 H x V (mm)3840x2160
對比4000:1
亮度 cd/m2 (Typ)280
反應時間8ms
可視角度178°/178°(H/V)
相容數位訊號480p/720p/1080i/1080P
支援PC最大解析度@60Hz1920*1080
聲音
喇叭輸出功率10W+10W
輸出入端子
Jack for 音效輸入 (for RGB & DVI)3.5mm Earphone Jack (黑)X1
HDMI 輸入端子19 pin HDMI X3
USB 端子 (多媒體USB)USB 2.0X2
RGB 輸入端子D-Sub 15-pin無
AV 影音輸入端子 (Composite)X1
色差影像輸入端子 (Component)共用AV無
數位音源輸出X1
音效輸出端子 (Audio output)3.5mm Earphone JackX1
一般規格
電源AC110V
額定電流2.25A
60W
消耗功率(at 110Vac)150W
消耗功率 (Stand by)W？0.5W
外觀尺寸(寬 x 深 x 高)mm無腳座W x D x H (mm)1233 x 47.8 x 714
(寬 x 深 x 高)mm含腳座W x D x H (mm)1233 x 212.2 x 770
重量(kg) (含腳座) kg19.8
其他配件
視訊盒MT-30D
壁掛孔距
(符合VESA規格)W x H (mm)400*200
有無含基本安裝:本商品含基本安裝(免樓層,免安裝定位費，廢四機免費回收，但額外施工之材料及施工費另計）
(1)影音類:拆箱組裝後,定位於平面指定位子(壁掛之材料及施工需另計費用)
(2)洗衣機類:拆箱組裝後,定位於指定位子(不含拆門或因無法過門而需跨窗之類似案件,需另計費用)
(3)冰箱類:拆箱組裝後,定位於指定位子(不含拆門或因無法過門而需跨窗之類似案件,需另計費用)
(4)冷氣類:窗型及分離式冷氣含基本安裝(分離式冷氣基本安裝含銅管五米之內，超過需額外收費,拉線及改電壓亦額外收費)
**請消費者於鑑賞期內保留主商品、贈品、包裝材料及外箱須齊全完好,若有缺損或缺件需照價賠償．
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本文根據華夏基石e洞察【思享會】總第159期施煒博士《新零售和商業智能》主題分享整理而成
施煒，“華夏基石e洞察”智庫撰稿人，著名管理學傢，中國人民大學金融證券研究所首席研究員
來源：華夏基石e洞察
各位朋友，晚上好！今天和大傢分享的題目是《新零售和商業智能》。為什麼選這個題目呢？因為最近一段時間以來，新零售比較引人註目。商業智能可以說是新零售的一個組成部分。當然商業智能不僅僅是新零售，兩者有交集。
“新零售”引人註目的三個背景
1.亞馬遜開出瞭無人商店
去年年底，亞馬遜公佈瞭一段在美國西雅圖試運行的無人商店（Amazon Go）的視頻。視頻展示瞭無人商店的一些圖景：一個人走進商店，用手機掃一下碼，從貨架上拿取一個面包，再通過手機支付，他就可以直接走出這個商店瞭。甚至連手機支付的動作都可以沒有，直接通過人臉的識別就把費用從關聯賬號裡扣除瞭。亞馬遜的這樣一個全新的無人零售形態引起瞭人們廣泛的關註，很多人認為這個可能屬於新零售的范疇。把目光從亞馬遜移到國內，因為我們中國創業者很多，現在也有人在做這方面的試驗。基本思路是模仿亞馬遜的做法，在中國開設無人商店。
2.馬雲認為“新零售”時代已經來臨 “新零售”引人關註的第二個背景及原因就是馬雲去年10月份在杭州雲棲大會上的講話。馬雲在演講中提出新零售的時代已經到來。馬雲講的“新零售”和亞馬遜的“新零售”在我看來不太一樣。因為亞馬遜的“新零售”純粹是信息化的，強調無人化、數據化。馬雲講的“新零售”，從他講的一些內容來看，比較強調的是線上、線下以及物流的結合。
以前，中國電子商務通路和線下通路兩者之間是沒有打通的，各自的客戶體驗是割裂的，線上的顧客體驗有線上的特點，線下的顧客體驗有線下的特點。對一個企業或品牌而言，它的數據流沒有能夠實現線上線下的共享。
線上線下融合的形態有點類似於我們以往所說的O2O。O2O曾經熱過一陣，有些模式已經非常成功瞭，比如一些基於地理位置的O2O。但從實體零售店來看，中國到現在還沒有哪傢店真正嘗試做O2O。英國有一傢零售連鎖商叫Argos，線上線下一體化做得比較好。Argos的門店比較小，店裡面隻擺放少量的樣品，顧客可以通過店裡的屏幕上網搜索，選擇商品之後，可以在店裡下單。每個門店後面有個小型倉庫，如果所選的商品是在倉庫裡有的，顧客當場就可以把貨提走；如果暫時沒有現貨，顧客可以在約定的時間到門店自提，當然也可以在傢裡等待配送上門，但需要交費用。從Argos的實際情況來看，70%左右的顧客選擇自提，大概隻有30%的顧客願意交錢等待送貨上門。
3.傳統零售的衰落 “新零售”比較引人註目的第三個背景及原因是傳統零售的衰落。在電子商務（包括移動電子商務、微商等）的沖擊下，傳統商業舉步維艱，甚至節節敗退。這時候突然有一個“新零售”的概念，讓一些傳統商業覺得有可能找到瞭一條道路，抱有某種希望。
當然，我們對“新零售”的關註還有一個眾所周知的背景，就是我們中國的各位朋友包括我們自己在內，對新概念都是比較關註的。一個新概念一出來，可能都會撲上去看看是否能從中得到一些啟發，有沒有顛覆性的創新。
上面我們講瞭新零售出現的三個背景：一是亞馬遜的實踐；二是馬雲的提法；三是傳統零售的問題。
未來新零售的內涵
下面，我們結合這三個背景來談一談未來的新零售可能包括的內涵。
1.數據化和信息化 大傢都知道，線下零售和線上電子商務相比，在信息的獲取、應用方面，線下是不如線上的。比如，對於產品信息的搜尋、評價和分享，價格的比較等，每一個零售店實際上是孤島，顧客體驗顯然是比較少的。從經營者這一方來說，線上的電子商務從一開始就是基於信息流和數據流的。因為看不見真人，隻能根據顧客在網上的動作，比如搜尋、瀏覽、點擊，以及實際發生的銷售數據等，來判斷顧客的行為，從而為顧客提供商品推薦等服務。
因為線上有數據和信息的優勢，因此產生瞭精準廣告投放、推薦銷售、產品之間的交叉銷售等新方式。在很長時間內，線上的商傢是有某種優勢的。而在“新零售”背景下，線下的商傢也要把自己變成一個巨大的信息流和數據流的集合。
第一，零售店面所有的貨架、貨物、購物籃、收款設施等這樣一些物體，構成瞭一個通過傳感器來相互聯系的物聯網。形成一個物聯網之後，信息就開始采錄和聚集。比如說顧客在貨架上每拿一樣貨物，後臺的信息系統都可以同步顯示，可以知道顧客拿走瞭第幾排的貨櫃上的哪些產品，這樣就解決瞭傳統的零售貨物的盤點問題。過去優衣庫在日本基本上要一小時盤點一次，比如毛衣、T恤放在貨格子裡面，早上擺瞭5件T恤，過一小時賣掉2件，還有3件，再動態地預測和補貨。現在有瞭傳感器之後就不用去數瞭，實現瞭即時盤點。
第二，零售店無死角地佈置攝像頭（有的資料裡稱Amazon Go裡也安裝瞭麥克風，這裡我們略去不談），實際上就是圖像采集系統。你走進這個店之後，往哪裡走？在什麼地方停留？有什麼樣的動作（比如拿瞭一個貨物，拿過來之後，又想要又不想要，就退回去；或者放在購物籃裡，放到籃裡之後，又放回貨架，等等）？以前的零售店當然也有攝像頭，現在攝像頭更密、更多。
攝像頭對信息全程進行記載之後，和人臉識別技術結合在一起。很顯然，人臉就是最大的標簽和最顯著的標志。這張臉所對應的人取瞭多少貨、需交多少錢等，系統可以直接識別，錢就自動扣掉瞭。當然，這是一種理想的狀態。無人商店的結算可以有多種方式，包括APP、掃掃二維碼等。
第三，高度數據化和信息化的新零售，還有一個體現就是電子標簽的應用。所有的貨品上可能都有一個二維碼，掃一掃二維碼，這個商品所有的信息（包括價格信息、產地信息等）都可以在手機或其他的載體上顯示出來。有瞭電子標簽之後，對於管理者（即店面的經營者）來說，庫存的盤點、貨物的補充、價格的調整、顧客的結算等，都可以借助電子標簽完成。
未來，傳感信息系統、電子標簽信息系統和攝像（聲音）系統三者之間，既會交互也會共享，還會彼此補充，共同形成零售的海量、動態信息的集合。這樣一來，對於商店的經營者來說，線下的店和網上的店就沒有區別瞭，甚至比網上的店還更有優勢，因為對顧客的行為（包括行為背後的動機）有更加真切的把握。
現在我本人沒有看到無人商店的實際場景，我隻是看瞭亞馬遜的一段視頻和一兩個商業智能的項目建議書裡的描繪，在這裡跟大傢簡單說明一下。有講得不對的地方，請大傢指正。聽說上海已開出瞭第一傢無人便利店，顧客需要下載專用APP才能交易。
2.虛擬世界和真實世界一體化的體驗 在現實的物理空間中，我們的體驗是受環境限制的，我們每個人隻能看到真實世界。而互聯網上會有一些真實世界中不能體會到的炫目、刺激的情景（包括3D畫面）。現在也有人在考慮把一些互聯網上的體驗放到線下來。我們前面舉的英國Argos的案例，其實是個最簡單的模式，就是在線下店裡安裝一些能夠上網的屏幕。
隨著VR、AR技術的發展，線下將會有新的顧客體驗的方式。
新的體驗將首先在遊戲網吧裡出現。遊戲網吧是一種線下零售的特殊場合——目前阿裡巴巴把新零售擴展成一切的線下的物理空間的體驗，遊戲網吧、餐飲、咖啡廳、書店等都算。目前，有一些公司比如有一傢叫順網科技的，它是線下網吧信息軟件系統的主要提供商，將來在虛擬現實方面可能會比較領先。
線下的遊戲很快就會進入虛擬現實的時代。虛擬現實就是每個人頭上戴一個頭盔之後，他所見到的世界不是周邊的真實世界，而是另外意義上的真實世界。我們可能穿越時空進入古代，置身古代的場景，可以參與其中。當然我們也可以看到未來的一些圖景。總而言之，這個和我們戴上3D眼鏡在電影院看3D電影的感受類似。
那麼零售店會怎麼樣？顧客進去之後，戴上一個頭盔，然後通過商店裡的二維碼等一些附著在商品或附著在其他載體上的信息入口，可以進入另外一個世界。它是立體的，在內容上是有無限可能的。這樣就超越瞭店本身的限制瞭。比如說，我要選購一輛日本的汽車，那我就可以通過頭盔看到這輛汽車在日本生產線的過程，當然可能還有一些更縱深的內容。我也可以去選購一個瑞士的產品，那我可以把自己放到日內瓦湖或者阿爾卑斯山的一個背景下，四周有湖水有山，體會瑞士的風光或風土人情。虛擬現實，對於零售有幫助，但是它不是革命性的。未來可能會引發革命性的體驗的，可能是增強現實，但它的應用在技術上可能更困難。
增強現實是什麼呢？就是在真實的環境中突然出現瞭虛擬的景象，這是我的一個理解。舉個例子，我們去傢具賣場看顧傢皮床。現在我們要看一看在這個床邊上擺放兩把椅子是什麼狀態。這個椅子在現實中是沒有的，但是可以通過電腦或手機選擇兩把椅子，在戴上一個特殊的眼鏡之後，這個椅子就會在沙發旁邊出現。我還可以通過電腦或手機上的操作，改變椅子的顏色，改變椅子的形態，可以改變椅子的數量，總而言之，椅子是虛擬的，我們將它與現實的真實情境之間進行匹配。
這就有點類似於前段時間我們在手機上看到的一段視頻，就是“鄧麗君”突然“復活”瞭。這個舞臺是真實的，觀眾也是真實的，突然“鄧麗君”就活靈活現地出現瞭。那個叫全息攝影，這種技術在商業中將來也會運用。
剛才我們提到傢具，瑞典的品牌連鎖——宜傢目前試圖做AR（增強現實）方面的努力。至於說VR、AR在國內有沒有應用，據我所知有一些企業在嘗試。
3.商業智能在新零售中的應用 第三點是我們今天講的重點，就是新零售和商業智能。商業智能，是個很寬泛的概念，簡要地說，就是人工智能在商業中的運用。商業智能目前主要的運作場景、應用的領域就是在零售業。怎麼運用？已經有一些案例。國內很少，幾乎沒有。我搜集瞭一些資料，國外的一些零售商已經開始運用人工智能瞭，當然也是初級的運用。
人工智能的基本要素之一是大數據，也就是說沒有數據就沒有人工智能。數據是人工智能、機器深度學習的原料，是給它喂的飯或者是給它添的油。從零售店角度看，是有大數據的。數據一直是存在的，也是流動的，隻不過以前這些數據可能流失掉瞭。
一個零售的賣場，它究竟有哪些數據？很顯然，主要就是顧客購買行為的數據，這裡包括他的行動路線、來店頻率、逗留時間、決策速度、動作特征等等。此外，還有一些數據就是他的行為的結果，包括顧客買瞭哪些商品，花瞭多少錢，等等。這些數據的流量非常大。
基於這樣一些數據，我們要給智能系統一個指令，要給它一個運算邏輯。也就是說，要規定智能系統根據這些數據產生什麼樣的分析結果。從這個意義上來說，人工智能其實還是人的智能，它基礎的算法還是由人來設定的，包括輸入什麼信息、輸出什麼信息、中間的轉換的邏輯。或者說是一個函數式，是一個解題的步驟和過程。
將來隨著人工智能的發展，它是否能模擬人的神經系統，是否有獨立的智慧，今天還沒有看到，未來可能會有。
（1）商業智能和個人交互的四種情形 零售企業獲取大數據並經過計算之後，會針對顧客產生哪些智能化的反應？總的來說有兩個類型和方向。一個類型和方向是針對每個顧客個體的，根據顧客的信息對每一個顧客進行一對一的精準的營銷。到目前為止，商業智能針對個人，和個人的交互，具體來說可能有四種情形。
第一種情形是基於人像識別的顧客互動。一個人來商場很多次，他的頭像就已經被記錄下來瞭，那麼以後再去的時候，無論是服務員，還是其他的一些信息設施，可能會很熱情地跟顧客說：“歡迎您第N次光臨，您是我們的老顧客”。這是一種初級的、比較基礎性的運用。頭像的背後還有這個人的一些歷史數據，基於這些歷史數據可以準確地跟客戶互動。比如，一個人去吃牛扒，經常有服務員會問：你吃幾分熟啊？有人說五分，有人說八分，那人工智能系統就記住瞭。你再去的時候，服務員在和顧客交流的時候就可以說：先生，知道您喜歡吃五分熟的，現在有一種牛肉，三分熟更好吃。這樣的溝通會更有效一些。
第二種情形，是商超用得比較多的優惠券。包括電子形態的優惠券。比如商場APP裡面送一些電子優惠券，這些優惠券完全是根據顧客的數據自動生成的。顧客去交錢的時候，一邊交錢，優惠券就打出來瞭。優惠券很復雜，結構很精巧，可以根據顧客的購買額，1000元錢以上的給你一張，2000元以上的給你另一張，而且通常都有時間的限定，比如要在5天內用完。有的還有品種的限定，這跟推薦商品有點類似，比如說根據你過去的數據，你似乎比較喜歡喝啤酒，比較喜歡喝德國的黑啤，那就給你兩張黑啤的優惠券。
在優惠券方面，目前還有一些超出我們想象的應用。比如，發現一位顧客從來沒有買過啤酒，基於這樣一個數據，那我們怎麼給他優惠券呢？也給他一張啤酒優惠券，用於測試這個人是不是在其他的店買啤酒。如果他用瞭優惠券，那就證明他還是喝啤酒的，隻是原來不在我這裡買。這個測出來之後，就可以給他更多的啤酒優惠券，這樣就可以對對手構成影響。
基於會員制、積分制以及購買記錄的優惠券系統，是目前商業智能的主要形態。優惠券越來越豐富，越來越有意思。這個在歐美其實是個成熟的系統，可惜的是我國零售企業還用得非常少。國外有專門的這樣的系統服務商，即營銷服務公司，大的甚至能夠覆蓋幾千萬人，數據量非常大。
第三種就是商品的推薦和交叉銷售。通過數據分析發現某一個人去購買某種商品的時候，他同時還會買其他的商品，這就構成一個關聯。以前他買商品的時候都是果汁和酸奶一起買，那就可以同時推薦果汁和酸奶。這在邏輯上比較簡單。另一種邏輯關聯，比如說一位男顧客買瞭紙尿佈，這可能是孩子的爸爸，可以給他推薦奶粉。
人工智能也在發展。以往這種商品整合起來的推薦都比較刻板，或者說是邏輯僵化。比如我一個朋友跟我說，他給傢裡的老人去看過墓地，結果連續一個禮拜甚至更長的時間都有商傢給他推薦骨灰盒。
所以，未來商品的推薦可能是智能推薦，根據顧客長期的購買行為進行一些分析，推斷他可能對哪些商品很感興趣。那就可以進行橫向的相關產品推薦和縱向的上下遊產品推薦。比如顧客買瞭電吹風，解決瞭頭發的問題，再推薦一個剃須刀，一起解決一下胡子的煩惱，這是橫向的推薦。縱向的是什麼呢？比如顧客買瞭刀片，就推薦刀片的上遊——刀架。再比如顧客買瞭CD，就推薦CD的播放機。未來可能還有更加智能的，那就是跳躍式的、非單一線性邏輯的推薦。比如某個人經常買些比較古典的交響樂，推斷出這個人可能是比較傳統的、文化層次比較高的、行為作風比較西化的，那是不是可以給他推薦一款懷舊型領帶？這個跨度比較大，也比較有意思。
第四種，就是行為的預測，即根據以往的行為來推測未來的行為，這個就比較難瞭。比如說一對小夫妻，因為剛成傢，以前可能購買一些生活用品等，過瞭一段時間，通過購買的特點、跡象和數據，推測妻子可能已經懷孕瞭，那就可以贈送一些嬰兒產品的優惠券等。這就是提前推測顧客在未來一段時間的行為特點。
根據顧客購買的時間、動作，還可以分析這個人是屬於簡單購買還是屬於復雜購買。人的購買心理和性格不一樣，有些人買東西比較快，瞬間反應；有些人就要貨比三傢，任何事情他都要認真地盤算。人工智能系統能將他們推斷區別出來，與他們互動的內容和方式也就不同瞭。另外，更進一步，人工智能甚至可以判斷每個顧客的生活態度和生活方式。
（2）商業智能和顧客群體的交互 下面講講商業智能應用的第二個方向，不是針對某個顧客，而是針對顧客的群體。根據大數據做群體分析的時候，大數據的范圍可以擴展到整個互聯網上，比如微博、微信上的顧客心聲和反應。
第一，是對顧客進行分類。商業智能出現之前，商場裡的顧客群畫像，依靠人的智慧，維度是有限的。而到瞭人工智能的時候，就可以增加很多的維度，從不同的角度對顧客總體進行分類，從而形成多種分類模式。也就是說，畫像可以從不同的角度去畫，把顧客分成很多群。比如，按照遠近來分類，過去沒有數據的時候，怎麼知道這個人來自近的地方還是來自遠的地方？現在通過物聯網的信息，就有可能知道顧客的距離遠近，對不同距離的顧客的服務方式可能就不太一樣。
第二，分析這些顧客群的特點。比如，以是否成傢可以將顧客分為單身、兩口之傢、三人核心傢庭。這就構成瞭傢庭的三種形態。在這三種形態的背景下，人均的購物金額、購買的品種、喜愛的審美風格等，都會形成一些比較鮮明的差異。
瞭解瞭這些差異，在貨架的擺放上可以變得更有針對性。比如專門有一些大容量的牛奶是針對三口之傢的；比較小包裝的、時尚的就適合兩口之傢；還有針對單身的產品，在營養的構成、包裝（怎麼開啟）等方面都可以有不同的特色。
第三，分析顧客為什麼流失。哪些群體流失得最快？流失的原因是什麼？推薦根據顧客群體總的行為特征，並找到背後的影響因素，基本上能夠判定顧客流失的原因和背景。
第四，找出顧客行為中出現次數較多的典型行為並分析背後的原因。例如某一種新產品，大多數人都是拿起來看瞭看，並沒有購買。原因是什麼？價格問題，還是產品價值訴求問題？抑或包裝問題？基本上可以建立一個假說，這個假說可以通過大數據和人工智能來進行驗證。
第五，分析零售店裡面的顧客註意力資源的分佈。簡單地說就是顧客更喜歡聚集在什麼地方，在哪些地方投註瞭更多的目光。這個主要通過攝像頭、圖像系統等就可以收集到。這是零售商場動線和商品展示的依據之一。同時，也為廣告競爭提供瞭依據。比如供貨商有A和B，那就可以把廣告位精準地給他們進行推薦，比如這個地方有更多的人流量，顧客停留更長時間，那麼這個地方的廣告就要貴一些瞭。
小結一下，今天我們前面分享瞭新零售產生的緣由，後面講到新零售的三個方面的涵義：一是信息化和數據化，二是虛擬世界和真實世界一體化的體驗，三是基於人工智能的、針對個人以及針對群體的策略回應以及顧客互動。這是目前我從實踐的角度所理解的新零售和商業智能。
兩點感受
最後，我分享最近的兩點感受。
在5月份的時候，我去美國看瞭七八傢美國傢具的零售店，感觸很深。其實美國絕大多數店沒有人工智能這些噱頭，隻是一些會員制的店在做一些嘗試。但是，美國的零售店在基本環節上做得比我們好得多，比如說目標市場定位，這個產品是給誰的；基於這個基礎，產品、品牌宣傳、展示風格是高度一致的。另外就是空間的節奏，疏密有致，空間搭配感覺很舒服，很場景化，也很開放，很通透，色彩很協調。這些方面我們中國的零售企業似乎都不是很關註，所以我們一下子跳到智能化並不能改變我們過去基本功差的局面。這是我的第一點感受。
第二點感受，涉及到一個話題，就是未來人工智能對管理的影響。前幾天，我們華夏基石內部，彭老師等幾位老師做瞭一個座談，我們一致的觀點是：未來人工智能不僅是對初級勞動力進行替代，而且對高級勞動力也會進行替代。比如，營銷部門的一些數據分析人員、統計人員，現在可能不需要瞭，因為人工智能能夠自動生成很多的數據結果。以前可能還有很多人專門對顧客進行分析，現在除瞭不能把握特別隱秘的顧客的心理狀態之外，需求的輪廓、行為的基本特點，人工智能基本是能夠把握的。
但是，人工智能不管怎麼演進，人還是起作用的。數據是自然形成的，但是數據怎麼加工、用什麼樣的邏輯去加工、加工成什麼樣的結果，還是人制定出來的。不管阿爾法狗怎麼厲害，圍棋勝負的規則還是人類去告訴阿爾法狗的。阿爾法狗為什麼能贏人類，其實很簡單，它已經研究瞭幾萬盤棋。柯潔也好，李昌鎬也好，這些人不可能瞭解那麼多棋局。阿爾法狗把幾萬盤棋深度學習之後，把每一步的勝負概率都算出來瞭，往這個方向走，勝率是多少，往那個方向走，勝率是多少，那就選一個勝率較大的步驟。我的理解不一定對，阿爾法狗其實還是人類智慧的結晶。給阿爾法狗喂瞭這麼多的數據，賦予它底層的算法規則，它是否能夠自己長出一套獨立的神經系統、認知系統出來，我們現在不知道，讓我們拭目以待。
今天的主題分享就到這裡。這個話題對我來說是一個新課題，在國內也沒有見到特別多的實例，所以帶有一些設想性。講得不對的地方，請大傢批評指正，謝謝！
（文字整理/編輯 吳林君）
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華夏基石e洞察（微信號ID：chnstonewx）：由我國人力資源管理泰鬥、咨詢業開拓者、《華為基本法》起草人之一的彭劍鋒教授領銜，資深媒體人及企業文化咨詢專傢宋勁松先生聯合創辦，我們努力提供最具原創性、思想性和實踐意義的管理文章，是中國頂尖管理智庫平臺和原創中國管理思想策源地。權威、理性、睿見，高級管理者必讀！
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