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每卖一件商品都自动记录分析 新零售+AI技术将形成消费大数据,

发布时间:2018/07/31 商业 浏览次数:1173

2016年,马云在云栖大会上首次提出“新零售”概念,整合线上、线下、现代物流等概念,重新定义零售行业。零售业正在突破单纯的线下传统零售或线上电子商务的模式,试图借助数据化和智能化技术,更加深入地理解及重构“人货场”概念,为消费者提供更系统的服务。在整个转型的过程,既传统零售业的机遇,也蕴含着创业者的机会。
零售业的三次转型
零售业是一个直达消费者,随着生活方式的改变而快速革新的行业。在中国,现代零售业仅有二十多年发展历史,却已经经历了多次转型。
最初的大卖场、百货商场时期,中国经济飞速发展、消费者的钱包开始鼓了起来,希望能一站式地购买商品,造就了零售行业的十年红利期。中国最大的连锁百货商店万达,开出了全国各地九十多家门店。
此后,传统零售业开始面临成本急剧上涨的问题。
一是房租上涨,一般来说零售业的租期合同是十年,而前十年零售业的租金成本相对较低。“这最初的十年之后,租金成本大幅上涨。”ImageDT(图匠数据)联合创始人兼CMO 王芹说道。她曾供职联合利华、箭牌、美赞臣等大型跨国消费品公司,在消费品和零售行业有十余年的从业经验。
二是同期中国人力成本的增长。在中国社会老龄化的趋势下,人力成本上涨的趋势还将继续。这两个原因让传统零售业的总体成本压力变得很高。
此外,随着电子商务的崛起,传统零售商还面临着客流量变少、客单价降低的问题,因此销量和利润也严重下滑,处境也就更为艰难。为了生存,传统零售商必需转型,它们开始向线上迈进。与此同时,之前的纯电子商务公司也在谋求向线下扩张,寻找新的业务增长点。
王芹分析,在电子商务出现后,零售业有两个比较显著的转型阶段:一是线上与线下的融合;二是新零售的兴起,实现“人货场”的重构。
其中线上与线下融合发生在五年之前。在这个阶段,随着电子商务的发展,线下零售渠道的销量增长遇到了障碍,同时成本也在不断增长,因此很多线下零售渠商都往线上布局,实现线下与线上的整合,比如苏宁、国美、银泰等传统零售企业都成功地打开了线上零售渠道。
此前急速扩张、在中国开店速度惊人的快时尚品牌ZARA,也在面临线下销售数据下滑时,果断选择发力线上,电商渠道成为驱动其业绩增长的最主要动力。
而在现在的新零售阶段,从业者关注的发展方向已经不再仅仅是线上与线下的简单整合了。他们希望能把线上的客流引导至更具互动性的线下,实现“人货场”的重构。
重构“人货场”
在“新零售”或“智能零售”的语境中,“人货场重构”是一个常被提及的概念。简单来说,“人货场”是指企业针对消费者(人)和产品(货)方面的问题,通过某种经营方式(场)来加以解决,而“人货场重构”是要通过数字化和智能化技术来重构整个“人货场”的产业链条。从某种程度上来说,新零售领域的创业者选择的切入点都和这三个方向有关。
在“人”方面,要做的是了解用户的基础信息(年龄、性别等)和用户数据(购买记录等),得到用户画像,并对用户喜好进行标签定位,从而在营销环节中做到精准营销精准推送。
在“货”方面,则主要是围绕商品的数字化;比如货架上采用怎样的货物摆放方式才更能吸引消费者购买。之前因为没有智能化的工具,需要人工来采集数据,所以这方面的工作做起来会比较艰难。而通过智能图像识别技术,可以低成本且高效地把货架信息数字化,然后再通过强大的算法对这些数据进行分析,能够得出对销售经营的合理预测。
王芹在2016年联合创立的ImageDT主攻的领域正是这方面,这家公司研发的图像识别技术可以通过手机照片识别货架信息,能够帮助品牌商和零售商大幅提升效率,同时降低人力成本。通过分析货架图像,ImageDT的解决方案还还原店内货架场景,监控货架上的产品摆放,陈列位置,促销活动,价格活动,结合销售数据进行ROI评估,进而帮助品牌商和零售商了解如何提升货架产出效率,提升商品的流转速度。目前,该公司已经在一年内完成了三轮近亿元融资。
另外,人工智能在“货”方面还能推动供应链的效率提升,比如人工智能可以根据以往的销售数据预测未来的销售情况,合理调配供应链,从而避免商品缺货或库存积压。
在“场”方面,因为线下场景更容易实现与消费者的互动,加强消费者对产品的感知,购买体验和娱乐性。所以针对这一场景的优化也一直都在发展,甚至有的纯电子商务平台也在走向线下;比如阿里巴巴收购大润发,通过阿里巴巴的线上及新零售优势赋能大润发门店。
当然,自动化和智能化技术也正试图从根本上革新“场”。比如亚马逊和阿里巴巴的“无人超市”模式有可能为线下场景的购物方式带来颠覆——借助于图像识别、目标跟踪等技术,顾客再也无需排队结账,直接拿取商品离开超市即可,系统可以自动结账。
挑战和未来
在成本和电子商务的双重夹击下,传统零售商面临着很大的挑战。
“它们应当解决的核心难题最终围绕着效率;而效率正是自动化数据处理技术的核心卖点之一。”王芹解释道。
也就是说,借助自动化和智能化的数据处理方法,实现从传统零售向新零售或智能零售的正确转型对于这些零售商的生存和发展而言至关重要。
经过多年的发展,实现转型的技术难度已经不大,目前相关技术已经相当成熟并足以应用,比如ImageDT的图像识别准确率可达95%-99%,能够保证客户能获取到非常准确的数据。而且ImageDT的方案也能够从不同维度来帮企业诊断经营情况,其中包括分销、陈列、促销、价格等。
另外,针对企业的技术方案也可以根据企业自身的特点和需求进行定制。比如,在地下商场等地方受网络信号限制,用手机拍摄货架照片后无法现场上传到云端,ImageDT针对这种情况推出了离线识别的产品——不需要上传到云端,可以直接在手机上完成识别分析。
这一领域真正的挑战是市场的接受程度和速度。王芹表示:“市场的接受度有一个爬坡的过程。一个新技术的落地,所牵涉的事情是多方面的,市场需要一个教育周期。”比如,需要对客户已有的系统进行改造,需要客户不同部门的统一行动,甚至需要改变客户已有的作业流程等。
针对这些难题,往往需要同时理解客户所在的具体行业和对应技术的人来帮助牵线搭桥。ImageDT的CEO郭怡适曾是大数据领域的创业者,在企业级服务方面有丰富的经验。除此之外,ImageDT还构建了一个由不同领域背景的员工构成的强大商务团队,这些来自不同行业的人能够站在行业客户的角度上理解它们的痛点,成为客户与ImageDT技术团队之间的桥梁。
作为曾在快消和零售行业从业十余年的老兵,王芹自己也对这些行业痛点深有体会,她把自己领导的商务团队比作是诊断客户痛点的专业医生,“在接触客户的时候,我们先了解客户的情况,进而进行诊断,再针对性的开具药方,提供解决方案。我们的目标是开出的药方能够治好客户的痛点,提升客户的业务。”
幸运的是,人工智能技术的必要性已经得到了消费品和零售行业的重视,王芹表示有大量客户主动咨询他们的技术和服务,而已经应用了ImageDT的技术的企业也已经实现了效率、管理、生意的显著提升,比如某知名奶粉品牌在使用了他们的技术后,货架商品识别准确率达到99.76%,重点SKU的分销率提升了9%,2018年上半年销售业绩也提升了近20%。
对于未来,王芹非常乐观。“行业都已意识到数据化、透明化和智能化是现在的大趋势,所以我认为未来图像识别和大数据分析一定会实现普及,成为未来企业的一大刚需和必备工具。”在这个趋势下,她表示,ImageDT,正是希望能够运用先进科技服务品牌商和零售商、助力行业创新升级,最终成为全球零售与消费品行业的AI商业服务领导者。

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