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新零售的未來,人工智能將發揮哪些作用?

2019-08-21 11:00 蘇寧金融研究院

導讀:從設備感知,到大數據分析,再到輔助決策,人工智能能力的提升逐步帶來了各領域商業形式的改變。今天,人工智能被視為數字網絡的升級版,相關的產品或服務,加速在不同領域商業化實踐。

新零售的未來,人工智能將發揮哪些作用?

從上世紀五十年代起,人工智能歷經多年的起伏發展,不斷在業務場景中嘗試應用,終于在2016年出現轉折——世界圍棋冠軍李世石在與Alpha Go的比賽中投子認輸,之后的幾年里,各種形式的人機大戰不斷上演(從圍棋、德州撲克到即時戰略游戲等),機器相對人類取得一連串壓倒性的勝利。人們驚訝地發覺,人工智能的力量已經不容忽視。

過去的二十年,算法的優化、數據的積累和計算力的提升,這三個要素極大地助推了人工智能的崛起。

從設備感知,到大數據分析,再到輔助決策,人工智能能力的提升逐步帶來了各領域商業形式的改變。今天,人工智能被視為數字網絡的升級版,相關的產品或服務,加速在不同領域商業化實踐。其中,在零售業的表現尤其明顯,正在經歷以消費者為核心的“零售革命”,助推傳統零售行業升級。

新零售是以數據為驅動的,對人、貨、場等角色及相互關系的重構。互聯網時代,碎片化的消費行為令傳統的零售方式難以為繼。而基于數據分析,綜合使用各個維度來源的數據:歷史交易數據、社交網絡關系、購物習慣、在線瀏覽記錄、周期性消費習慣等,人工智能在零售場景中可以實現營銷預測并輔助決策。如今,智能貨倉、無人快遞車、精準營銷等,都是人工智能與新零售結合的產物。

新零售的未來,人工智能將發揮哪些作用?

其中,人工智能(AI)技術是連通線上、線下場景的橋梁,可以跨越在線電商與實體門店的鴻溝,實現線上、線下數據互補,打造全新的購物體驗。下面,我們從人、貨、場三個維度舉例說明。

一、人的維度:智能推薦

想象一下,施瓦辛格和赫本走進一家超市,理想情況下,我們希望門店會自動引導他們關注符合各自需求的單品,以不同的動線逛完這家店。

可實際上,目前大多數零售店提供的是完全一樣的服務,因為在傳統的零售市場里,他們即使被區分為不同客群,得到的也是幾乎相同的服務。

眾所周知,施瓦辛格和赫本無論是性別還是消費習慣等都差異極大,應當有完全不同的購物體驗。這正是人工智能技術在新零售體驗中發展的方向,針對不同人群的差異化需求,推出個性化的解決方案,這需要人工智能的深度融合。

個性化、定制化的推薦服務在零售行業能很好的提升顧客體驗,隨著消費的不斷升級,品質消費、個性化消費也開始日漸崛起,越來越多的零售企業開始推出私人定制的服務:服裝店可以根據尺寸定制服裝,食品店可根據口味定制蛋糕,等等。

對于線上場景,如網上商城,通過埋點獲取每個用戶的頁面瀏覽數據,根據這些數據,可以統計用戶從哪里進入頁面,中間如何跳轉并查看了哪些頁面,每個頁面停留的時間及行為:如瀏覽、點擊或收藏,最后在哪個頁面結束。基于此類數據可進行瀏覽軌跡分析,計算網站關鍵路徑的轉化率,以了解整個網站設計的合理性、優化空間等,為優化頁面設計提供基礎,提升線上精準營銷的效果。

線上購物的一個缺點是無法直接觸摸感受商品,圖片往往是消費者對商品認知的主要來源,尤其是服裝的網銷,如尺碼、色差、質地等經常會有偏差導致糾紛。

這幾年,網絡虛擬試衣技術的發展相當迅速,虛擬試衣的難點在于既要對消費者的體型建模,又要對服裝建模,對兩者進行匹配,展示穿著效果。首先,消費者體型數據的采集大多依賴用戶輸入的測量數據,缺點是測量和填寫的步驟比較繁瑣,而且不完全精準。

相對的,此類數據收集問題在實體門店更加容易解決,比如蘇寧推出的虛擬試衣鏡系統。在實體門店中,試衣鏡安裝的角度是固定的,用戶和鏡子之間的距離可以通過引導探測,做到較為精確的建模。

新零售的未來,人工智能將發揮哪些作用?

在未來,試衣鏡可能是線上、線下的鏈接點,在實體門店線下采集用戶的體型數據建模后,便可以真實可靠地實現線上和線下的虛擬試衣。虛擬試衣鏡能智能匹配許多套不同的搭配,這些款式既可以是店鋪陳列的,也可以是從廠家訂制的。試衣下單后,商家可以直接安排調貨,寄送到指定的地點。

此外,線下實體店還可以創造店內互動體驗,讓線下購物更高效、更有趣、更個性化。相對于傳統購物體驗,有人工智能助力的購物更像是一種線下的生活方式,這對零售業生態提出了新的要求,也帶來了巨大的變化。

二、貨的維度:智能貨架管理

在零售終端的智能化管理領域,雖然消費者支付方式發生了快速的迭代,從鈔票支付,到卡支付,再到移動支付,店鋪的貨架管理手段卻還停留在比較原始的階段。其實,實體店的貨品擺放可以通過人工智能實現更有效的終端管理。

設想一下,周末晚上有場精彩的足球賽轉播,作為球迷的你準備邀請幾個朋友一起喝啤酒觀賞比賽。但當你到超市的時候,發現自己最喜歡的啤酒已經空架了,是不是有點抓狂?

對于廠商而言,產品在各個超市的貨架擺放情況、是否及時補貨、銷售情況及關聯因素、相應調整措施等信息都要通過人工巡查獲得。缺陷很明顯,信息收集和反饋的時間過長,并且監測數據不一定全面。

新零售的未來,人工智能將發揮哪些作用?

新一代零售的發展方向必將是貨架管理的智能化,有效提升用戶體驗。比如:通過攝像頭的人臉識別功能,可以在顧客進店時進行新老客戶的身份識別,對老客戶可以根據購物歷史及周期習慣推薦購物路線,對新客戶可以制作客戶畫像,精準營銷;客戶進店后,攝像頭可以記錄客戶的行進軌跡,優化貨架擺放設置。此外,還可以使用壓力傳感器監測商品被拿起、放下的情況,以及存貨數量,對貨架進行自動化的實時監測管理。

這對于零售管理的意義重大,將會真正實現從決策到銷售的全流程貫通管理。例如,當缺貨或者貨品信息展示不合規時,可以實時發出警示;同時,對用戶的挑選、購物行為可以有大量的數據積累,從而可以結合人工智能技術進行本地化展陳優化。

三、場的維度:智能物流管理

如今,零售行業不斷發展,數字化的商品信息、高效的倉儲和物流,從產品的生產到配送,正形成一個完整的智慧化零售業態。國內外的電商巨頭都已經開始部署智慧供應鏈,自動預測、采購、補貨、分倉,根據實時情況調整庫存精準發貨,從而對海量商品庫存進行自動化、精準化管理。

具體來說,目前可以看到的智能供應鏈應用場景主要有:

(1)自動預測備貨:通過歷史記錄、節假日及促銷、周期性因素、商品特性等數據預測備貨,有效減少庫存;

(2)智能選品:智能化診斷當前品類結構,優化品類資源配置,實現了商品全生命周期智能化管理;

(3)智能分倉調撥:預先將商品匹配到距離消費者最近的倉庫,盡量減少區域間的調撥和區域內部倉庫之間的調撥,提高時效性,同時優化調撥時的倉配方案,最大化降低調撥成本。

新零售的未來,人工智能將發揮哪些作用?

以蘇寧為例,蘇寧超級云倉是自主研發的定制化、系統化解決方案。它使貨物從入庫、補貨、揀選、分撥到出庫全流程自動化、智能化作業,極大的提升了倉儲水平以及工作效率。

在這個過程中,采用了大量的物流機器人進行協同與配合,通過人工智能技術,讓機器人適應不同的應用場景,完成各種復雜的任務,在商品分揀、運輸、出庫等環節實現自動化。

與傳統倉儲或者僅在單個環節實現自動化的倉儲模式相比,智能倉儲最大的特點在于機器人融入生產,改變生產模式,以及人工智能算法指導生產。因此,機器人技術、人工智能算法、海量商品的精準識別成為實現無人倉的主要技術瓶頸。

新零售的未來,人工智能將發揮哪些作用?

近年來,無人駕駛技術的研發得到了眾多企業的重視,在商業化應用中不斷成熟,包括無人重卡、快遞機器人、快遞無人機等,在物流運輸、無人配送方面,構成一個完整的智慧物流配送體系。其中,無人重卡是連接區域物流中心的橋梁,快遞機器人為最后一公里配送構建基礎,快遞無人機則全方位、無死角的保證這一公里的配送。越來越多的無人智能化設備被應用到具體場景,每個智能化的場景應用連成一體,構成智慧零售的關鍵一環。

四、困難及前景

當前,人工智能已經成為傳統行業轉型升級的助推力,持續地改變我們的商業模式和生活方式。而人工智能技術在新零售體驗中的應用,必將進一步推動深度定制購物體驗的發展,深度定制購物體驗則會帶來用戶使用的粘性。

當然,在發展過程中,也面臨著一些困難與挑戰。

首先,在目前階段,數據是AI應用的必要基礎,在長期的業務開展中,積累的數據維度多樣、體量巨大、形式復雜,并且數據間很多時候無法融合互聯,形成數據壁壘。

其次,零售行業注重利潤率,而科技落地的成本不是每個零售企業都能夠接受的。例如,對于大型的連鎖便利店,如要實現眾多門店的智能化,一次性投入成本較高,因而升級門檻較高,往往傾向于依舊采用傳統方式。

盡管存在重重困難,眾多的科技企業仍然進行了有益的嘗試,在一些典型場景中探索人工智能技術的應用。尤其在零售行業,新技術的應用落地呈現爆發趨勢。例如,零售企業在加速與人工智能技術融合,在“物”端深耕供應鏈管理的同時,在“人、貨”端的用戶體驗上也增強了線上、線下的融合。從無人值守的便利架到無人配送車,從單個的機器人到智能化的無人超市,各種技術、產品和解決方案,向人們展示了人工智能助跑“新零售”的誘人前景。


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