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用设计与消费者沟通，是NOME主张的原则。大多数受到人们喜欢的品牌，并不在于应用多么***的技术，或采用昂贵的材料，而在于探索产品如何在使用过程更有趣，传递设计者的情感，近而打动人心，让用户觉得易用、好用、开心。就像在玩乐高积木玩具时，几乎没有人去看说明书，那些凹凸的表面及平滑的侧面很自然地让人将一块积木嵌在另一块积木上，不同人的，不同的思考，也可以通过积木构建出多彩的世界。为生活增添趣味，并使之更加美好是NOME与设计师们达成的共识。看着别人享受全新模式带来的优惠和经济利益，确迟迟不敢行动~这是人性的一个特点，也是缺乏主观判断力的表现，一个模式好与坏，不在于说得有多好，吹得有多1牛。小饰品货架图片***

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　　但是阿尔法狗到alphazero之间发生了什么变化?大多数受到人们喜欢的品牌，并不在于应用多么***的技术，或采用昂贵的材料，而在于探索产品如何在使用过程更有趣，传递设计者的情感，近而打动人心，让用户觉得易用、好用、开心。阿尔法狗做的是我们说的演进史第三步自动化，它的训练方式是读所有棋谱并记下来：人类棋手怎么做决策，什么样的局面走怎样的定式，找到一个***1优解。Alphazero是一个质变的升华版，它脑子里面没有经验，定式都是不存在的，它只有一个客观规则就是棋类的落子规则是什么，怎么计算输赢，这是唯1原则。小饰品货架图片

　　AlphaZero上来就左右互博先自己和自己博弈个几十万局，再用MCTS(蒙特卡罗树搜索)评估，然后对网络重新训练优化，***后看这个算法是否是***1优解，这应该是可以给零售行业很多启发。我们面对复杂的零售规则，拍脑袋做的决策能保证都是***1优解吗，肯定不是，我们只能相信机器，靠算法、靠AI来解决。我们做会员的思路，觉得首先要提升会员开通率，积累了一定数量的会员后，接下来就可以做千人一面和千人千面的营销策略。

　　零售核心主数据及相关分析

　　零售业有“人、货、场”三个主数据，“人”是会员数据，“货”是商品数据，“场”是门店数据。小饰品货架图片

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　　如果做上层预测，正负相互抵消，有的门店多10%，有的门店少10%，差距不会很大，但是做单店、单品差距就很大，我有两个提升精准度的思路跟大家分享。

　　1. 时间周期拉长，不做单店单品单日销售预测，可以做成七天预测。

　　2. 把尾部商品放弃掉，因为它的误差***1大，而我们***关心的其实也是头部商品。

　　我们做门店销售的时候看到尾部商品差异大，且占比并不高。为什么差距大?数据少、日均销的少。我们关注头部top300或者top500商品，这样准确率就会提升。小饰品货架图片

　　场—门店数据观远数据门店相关分析示意图

　　? 智能选址

　　“场”这块的智能选址，我们实践的效果非常不错，比目前渠道团队人工销售预测的精度高一倍以上。我们是将数据分为两大类：

　　1. 宏观选址外围数据小饰品货架图片

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　　什么是新零售?是否有新的零售?

　　当然，这里有新的零售店。那些说没有新的零售商的人是那些只能开车，不能修理汽车的人。

　　这些人开得又快又稳，他们只觉得自己技术娴熟，有什么不同，如果出了什么问题，他们就会停下来重新启动汽车，甚至不知道如何打开前盖。NOME诺米是新零售吗

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　　张晓宇在他的“商业经典案例”专栏中讲述了美国零售业的简史。184年以前，美国的零售业主要是布店和豆腐店，单手付款，单手交货，效率低下。小饰品货架图片