北方穿貂，南方露腰，H&M 用人工智能来决定每间店卖什么

业绩没起色，逼得 H&M 用起了人工智能，希望借助大数据的力量力挽狂澜。

与大多数零售商类似，H&M 一直也是依靠设计师的直觉和判断来确定消费者想买什么样款式的衣服，但现在情况有了变化，它开始打破其长期以来在各地商店保留同样库存的做法，取而代之的是利用算法为每家门店定制不同的销售计划。

据 《华尔街日报》透露，H&M 已经用上了商店的收据、退货和会员卡数据，更好地调节供需的同时，也能达到降低促销幅度的目的。因此，一些商店已经开始售卖更多的时尚款式，减少基础款 T 恤和紧身裤的进货。

报道举了位于瑞典斯德哥尔摩 Östermalm 社区附近的一家门店作为例子，这家店过去售卖的商品一直以男、女性和儿童的基本款为主，这些是管理人员认为当地消费者所需要的产品，但通过更细致的购买和退货数据分析，公司发现该店的大部分消费者都是女性，像色彩柔和的春季裙装和价格较高的时尚单品销量反而不错。

于是去年年底，H&M 砍掉了该店 40% 的原有产品，尤其是男装类，增设了餐具区、咖啡厅和鲜花售卖亭，在 6 美元的 T 恤和 12 美元的短裤旁，也摆上了 118 美元的皮包、107 美元的羊绒衫等更高档的服装，更符合这个以中产阶级人群为主的社区的消费水平和需求。

H&M 表示如今该门店的销量已经有大幅提高，但拒绝提供具体数据。

H&M 甚至还分析了大量社交网络、搜索引擎的数据，以提前 3-8 个月了解流行趋势，以往这都是由设计师们决定的。

就连产品的定价，也离不开算法的帮助。H&M 将货币波动、原材料成本等因素都考虑在内，用算法来保证商品在到店时就能有正确的定价。

H&M 已经连续 10 个季度出现同店销售下滑的局面了，还有 40 亿美元的库存亟待清理，但线下零售增长受阻，也不是 H&M 一家面临的难题，网购的增加导致线下门店顾客流失，是困扰整个零售业的共同难题，H&M 的竞争对手们也在想办法吸引顾客的注意力。

Zara 给一些门店配备了机器人，方便顾客在线上下单后，到店内取货；Gap 则借助 Google 分析和市场调研数据来监控消费者偏好。然而，像 H&M 这样利用粒度数据挖掘，因地制宜配置店内商品的做法，在零售业中还尚未有过先例。

（图片来自：WSJ）

考虑到 H&M 的规模，如何将这一做法推广到每一家门店，却是个艰巨的任务，要知道 H&M 在全球的门店多达 4000 家，是 Zara 的两倍，Gap 的三倍以上。

况且，算法也不一定就比人靠谱。去年年底，由于没有把圣诞节的因素计算在内，数据分析的结果建议 H&M 应该在 1 月份推出驯鹿印花毛衣。

所以 H&M 也强调说，公司并不是想用人工智能来取代通常为商品作决策的主管们，而是为他们作出决定提供更好的工具。

不过，也有专业人士指出，根据不同地区不同人群的喜好定制商店，这事梅西百货在 30 年前就做过了，只不过当时用的是人力，“结果现在人们只会想到用 AI 来完成，真是可笑。”

题图来自：Quartz