沃尔玛第三季度表现强劲：科技和数据大放异彩

时下通货膨胀、供应链动荡、又正值假日季节、消费者对库存和价格都有担忧，但这些却可能意味着沃尔玛在第四季度的表现仍然强劲。究其原因，技术和数据是一个重要因素。

沃尔玛日前发布了业绩报告，第三季度同店销售额为9.2%，每股收益为1.11美元，总收入为1405亿美元。沃尔玛一年前曾录得大规模2019新冠（COVID-19）增长，第三季度沃尔玛的电子商务销售额增长了8%。这家零售巨头还提高了对2022财年的展望，预计调整后每股收益为6.40美元，之前的指引是每股6.20至6.35美元。

沃尔玛是个长期低成本供应商，在美国通货膨胀激增的情况下自然受欢迎，这一点并不奇怪。但可能有点令人惊讶的是，沃尔玛的技术实力提高了很多，而且该零售商知道如何利用自己的数据栈。

在通货膨胀、供应链问题和消费者需求强劲但不稳定之际沃尔玛却表现强劲，原因如下：

沃尔玛已经成为一家科技公司。虽然沃尔玛一直在部署科技术方面都十分娴熟，但COVID-19大流行加速了该零售商的数字化转型。沃尔玛其时只得匆匆地进行创新，但现在已占据了独特优势。其中的关键是科技发展。

沃尔玛GoLocal是该公司的白标最后一英里送货服务，沃尔玛现在已经与家得宝公司（The Home Depot）签约成了客户。Spark Driver是沃尔玛专有司机平台，将在全球推广。Spark在美国900个城市都很活跃。

沃尔玛Connect是该零售商的广告网络，发展势头良好并且可为供应商和市场卖家创造“飞轮”效应。沃尔玛Connect的销售额在两年的时间里增长了近240%。沃尔玛还与The Trade Desk建立了伙伴关系，目标是扩展场外媒体产品。

数据产品沃尔玛Luminate可为商家和供应商创建可操作的类别和项目见解。

沃尔玛市场现在是一个拥有1.6亿件商品的平台。

沃尔玛首席执行官Doug McMillon表示：

我们在业绩中看到了不错的后劲。强劲的消费者、一定程度的通货膨胀和政府的刺激措施都是相关的因素，但我也喜欢在业务核心中看到的势头。我们的商店和俱乐部交易量在增长。库存增加了11.5%。我们的价格差距正是我们想要的。我们在供应链上进行创新，增加产能。我们正在建立一些业务，例如沃尔玛GoLocal、沃尔玛Connect、沃尔玛Luminate、沃尔玛+、Spark Delivery、以及我们的Marketplace和沃尔玛Fulfillment Services。

沃尔玛已经重新调整了实现数字优先和全渠道的方法。McMillon概述了沃尔玛采用的涉及到全渠道结果设计的方法。

他表示：我们在这里用了一个短语，叫做“四位一体”，四位一体是一种灵活的工作方式，客户、产品、设计、技术、工程聚在一起，为客户和会员设计出全渠道结果。

看一下过去，如果你回顾一下几年前，沃尔玛是在各种专门的孤岛上运作，包括商品销售、运营、财务、物流等等。团队近年来不断地学习并仍在学习如何更快速地行动，以目标为出发点，以结果为导向进行设计。这使得我们能够以一种真正的全渠道方式将科技用于工作，而不是用孤岛式的方法。

沃尔玛的模型善于预测顾客对通货膨胀反应。McMillon指出，“对抗通货膨胀是我们的基因”，沃尔玛公司的模型和算法已经能够驾驭供应链的困境、库存需求和消费者可能的反应。为什么呢？沃尔玛在全球范围内运营，包括一些通货膨胀远比美国目前看到的情况严重的地区。这些数据点可以告知消费者将如何反应。

McMillon表示，通货膨胀的压力更多地体现在成本上，而不是零售上，也是沃尔玛愿意看到的。沃尔玛公司可以管理产品结构、供应链灵活性和价格差距，为客户和公司管理好基础底线。

他表示，“我们已经很久没有在美国看到这样的通货膨胀了。但我们在一些市场上运营过，在那里我们基本上看到的永远都是这种情况，甚至更极端。所以这些经验是有帮助的。”

沃尔玛能够利用其市场、供应链和其他服务的数据。最终的结果就是，沃尔玛的真正益处在于其分类和零售业务产生的数据。

沃尔玛美国首席执行官兼总裁John Furner称：

举一个例子，我们正在管理我们的超级中心和全国各地的邻近市场的后院，用到计算机视觉和增强现实技术，不仅知道后院有什么，而且知道什么可以搬到台面上来。我们用到增强现实，是一种让员工知道如何督导工作的方式。由此，我们每周产生了几十亿条的数据，这些数据可以帮助我们进行整体库存管理。我认为我们的库存地位反映了这项工作的一个例子。

McMillon补充表示，沃尔玛的数据栈是旗下机器学习和人工智能战略的基础。McMillon还表示：

我们正在用机器学习和人工智能做不同的事情。我们用二者来帮助适应新冠大流行，把商店作为执行中心。我们在预测篮子、智能替换上也用到机器学习和人工智能。我们的库存助理获得人工智能授权。到目前为止，我们已经将153000T字节的数据转移到云端里。而且我们在这一块还有增长空间。我们可以将数据和机器用于本公司的工作，我们还没有做到，但我们正取得进展。