人工智能如何重構(gòu)和驅(qū)動(dòng)新零售的“人貨場(chǎng)”
“人貨場(chǎng)”是零售行業(yè)中永恒的概念,,不管技術(shù)與商業(yè)模式如何變革,,零售的基本要素離不開這三個(gè)字,。零售行業(yè)未來的大趨勢(shì)就是企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù),,以實(shí)體門店、電子商務(wù),、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為核心,通過融合線上線下,,實(shí)現(xiàn)商品,、會(huì)員、交易,、營(yíng)銷等數(shù)據(jù)的共融互通,,將向顧客提供跨渠道、無縫化體驗(yàn),。
根據(jù)阿里巴巴CEO張勇的觀點(diǎn),,圍繞著人、貨,、場(chǎng)當(dāng)中所有商業(yè)元素的重構(gòu)是走向新零售非常重要的標(biāo)志,,而其核心就是商業(yè)元素的重構(gòu)能不能有效,能不能真正帶來效率。簡(jiǎn)單來說新零售使零售業(yè)通過數(shù)字技術(shù),,圍繞消費(fèi)者需求,,重構(gòu)人貨場(chǎng),最終實(shí)現(xiàn)以消費(fèi)者體驗(yàn)為中心,,創(chuàng)造高效企業(yè),,帶動(dòng)消費(fèi)升級(jí)。
未來零售的核心就是消費(fèi)者體驗(yàn),,通過以消費(fèi)者的體驗(yàn)感為核心,,搭建一種或者多種購(gòu)物場(chǎng)景,讓消費(fèi)者在場(chǎng)景中感受場(chǎng)景和產(chǎn)品所傳遞的價(jià)值,,在合適的時(shí)間和地點(diǎn),,以最實(shí)惠的價(jià)格和最放松、最有成就感和控制欲的情緒之下買到想買的東西,,這對(duì)任何消費(fèi)者都是最重要的,。
假如這種體驗(yàn)缺乏基于數(shù)據(jù)的支撐和優(yōu)化,也會(huì)成為無本之木,,無源之水,。而滿足這個(gè)最基本需求的能力,仍然是基于消費(fèi)者購(gòu)買過程中的數(shù)據(jù)分析和預(yù)判,。傳統(tǒng)零售很大程度上依賴于員工的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),、領(lǐng)導(dǎo)意志拍腦袋來完成這個(gè)過程,而真正代表未來的方向的是基于已有的多維度數(shù)據(jù)來對(duì)“人貨場(chǎng)”進(jìn)行優(yōu)化,。
從這個(gè)意義上說,,未來的零售不是一個(gè)簡(jiǎn)單的商店升級(jí)或新利潤(rùn)模式,而是一個(gè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新零售商業(yè)模式,,決定這個(gè)商業(yè)模式成敗的關(guān)鍵因素是企業(yè)收集數(shù)據(jù)和運(yùn)用數(shù)據(jù)來指導(dǎo)零售各種決策的能力,。人工智能毋庸置疑成為這種能力的技術(shù)核心和基礎(chǔ),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)規(guī)?;?、自動(dòng)化和前所未有的精準(zhǔn)度,通過人工智能重構(gòu)和驅(qū)動(dòng)新零售的“人,、貨,、場(chǎng)”已經(jīng)是大勢(shì)所趨了。
人:洞察最熟悉的陌生人由于每天大量的交易產(chǎn)生,,消費(fèi)者對(duì)于零售商來說并不陌生,,但對(duì)于消費(fèi)者的需求理解到底有多深,特別是對(duì)消費(fèi)者內(nèi)在,、本質(zhì)的心理訴求的把握,,傳統(tǒng)零售商其實(shí)是非常茫然的。在新零售的業(yè)態(tài)下,零售商通過深入洞察消費(fèi)者,,可以對(duì)他們的目的,、行為和動(dòng)機(jī)進(jìn)行研究和分析,挖掘用戶間的差異,,并運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的算法對(duì)他們相似的行為和心理特征進(jìn)行分類和聚類,,從而得到最典型的消費(fèi)者特征。
通過添加場(chǎng)景,、人口學(xué)屬性就可以讓該形象鮮活起來,,為他們?cè)O(shè)計(jì)、推薦商品也會(huì)更加有針對(duì)性,。
例如未來零售商家對(duì)于“消費(fèi)者”的個(gè)人生物屬性,、著裝打扮、行走路徑,、駐足停留,、表情情緒、觸摸觀察,、歷史購(gòu)買數(shù)據(jù)等行為都能完整的進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄和搜集,,來創(chuàng)建非常有見地的個(gè)人資料,然后對(duì)于不同的消費(fèi)者進(jìn)行聚類分析,,來給消費(fèi)者進(jìn)行畫像,,讓他們來虛擬代表真實(shí)用戶,這其實(shí)是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的用戶模型,。
根據(jù)他們的特征,、行為的差異將他們區(qū)分為不同的類型并且進(jìn)行分類和聚類,形成完整的特征總結(jié),,模仿他們的思維和邏輯,,進(jìn)而用“特征和行為定向”來預(yù)測(cè)消費(fèi)者的消費(fèi)興趣和行為,這樣能夠讓消費(fèi)者獲得對(duì)他們而言有價(jià)值的信息,,能夠讓零售商在適合的時(shí)間向合適的消費(fèi)者提供合適產(chǎn)品的信息,,以及與未來有購(gòu)買產(chǎn)品意愿的消費(fèi)者建立起良好的關(guān)系,讓消費(fèi)者對(duì)于商品,、零售商的溫度提升,最終的目的是提升消費(fèi)者體驗(yàn),,精準(zhǔn)服務(wù)消費(fèi)者,。
場(chǎng):如何讓“人貨”更加合一沒有場(chǎng),人和貨之間就沒有鏈接的途徑和媒介,。人和貨如同是陰陽(yáng)兩極,,相互吸引而產(chǎn)生場(chǎng)景,場(chǎng)景具有無形的吸引力,可以拉近人和貨之間的距離,,最終達(dá)到“人貨合一”,。
未來,隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步成熟發(fā)展,,消費(fèi)場(chǎng)景將實(shí)現(xiàn)真正的無處不在,,所見即所得,同時(shí)并對(duì)場(chǎng)中的各個(gè)元素如支付,、環(huán)境,、等待、距離等進(jìn)行重構(gòu),、整合和優(yōu)化,,零售門店就是店型機(jī)器人,真正提升消費(fèi)者體驗(yàn),。
擁擠和等待是零售銷量的殺手,。消費(fèi)者討厭購(gòu)物和付款時(shí)的擁擠和等待,特別是在收款臺(tái)前面這一消費(fèi)最后環(huán)節(jié)前長(zhǎng)時(shí)間等待,,這往往是零售場(chǎng)景中最長(zhǎng)時(shí)間的等待,,這樣就讓購(gòu)物所帶來的歡愉心情、控制感和自主感一掃而空,。
而以深蘭科技“Takego”為代表的無人或者少人值守智能零售系統(tǒng),,免現(xiàn)場(chǎng)結(jié)算支付系統(tǒng)借助卷及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí),、機(jī)器視覺,、生物識(shí)別、生物支付,,AR/VR等先進(jìn)的技術(shù),,將最大程度的減少排隊(duì)、付款等待時(shí)間,,從而讓消費(fèi)者真正的忘掉結(jié)算,。
未來數(shù)量眾多并且面積不大的無人商店會(huì)將之前的大店化為小店,每一個(gè)小店的商品將會(huì)形成統(tǒng)一和直觀的劃分,,商品的陳列將根據(jù)最佳路徑,、行為習(xí)慣、生理特征等進(jìn)行優(yōu)化,,實(shí)現(xiàn)最佳的人店交互體驗(yàn)和互動(dòng),,SKU數(shù)量未必龐大但一定是暢銷品,購(gòu)物就像在家里拿東西一樣,,看到即接觸,,所見即所得,。
在深度洞察消費(fèi)者以后,可以對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行人口學(xué)屬性,、行為屬性和心理屬性三個(gè)維度進(jìn)行劃分,,深度了解基于當(dāng)?shù)厣倘οM(fèi)者的購(gòu)物習(xí)慣和興趣愛好以及過往的購(gòu)買歷史記錄。場(chǎng)景其實(shí)協(xié)助品牌商,、零售商連接到最小個(gè)體的消費(fèi)者,,并且這種連接是頻繁和持續(xù)的,在場(chǎng)景中可以和消費(fèi)者進(jìn)行溝通,,借助人工智能的技術(shù)直接詢問消費(fèi)者的需求,,并且針對(duì)洞察過程中所掌握的信息給消費(fèi)者進(jìn)行量身定制的推薦和建議,這也為“千店千面”的最終實(shí)現(xiàn)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ),。
貨:最容易被忽視的致命因素新零售高度關(guān)注人,,強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景消費(fèi),提升消費(fèi)者體驗(yàn),,貌似在和傳統(tǒng)零售以“貨”為核心在劃清距離,。
產(chǎn)生這樣誤解的原因是商品的管理往往扮演的是“幕后英雄”的角色,沒有場(chǎng)景那么炫目多彩,,也不會(huì)和消費(fèi)者直接發(fā)生接觸,,所以不太被消費(fèi)者關(guān)注,也是零售商所忽視的地方,,但涉及商品管理的領(lǐng)域如選品,、定價(jià)、促銷,、供應(yīng)鏈,、采購(gòu)、物流等所構(gòu)成的運(yùn)營(yíng)體系則成為支撐零售商日常正常運(yùn)轉(zhuǎn)的半壁江山,,也是消費(fèi)者體驗(yàn)成敗與好壞的重要物質(zhì)基礎(chǔ),,這將成為新零售能否成功的致命因素。
在新零售的業(yè)態(tài)中,,大量零售運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)包括消費(fèi)者,、商品、銷售,、價(jià)格,、庫(kù)存、訂單等在不同的應(yīng)用場(chǎng)景中海量產(chǎn)生,,結(jié)合在不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景和業(yè)務(wù)目標(biāo),,如商品品類管理、銷售預(yù)測(cè),、動(dòng)態(tài)定價(jià),、促銷安排、自動(dòng)補(bǔ)貨,、安全庫(kù)存設(shè)定,、倉(cāng)店和店店之間的調(diào)撥、供應(yīng)計(jì)劃排程,、物流計(jì)劃制定等,,再匹配上合適的算法即可對(duì)這些應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行人工智能數(shù)字建模,邏輯簡(jiǎn)單來說就是“獲取數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)—建立模型—預(yù)測(cè)未來—支持決策”,。
本質(zhì)上說,,人工智能是一項(xiàng)預(yù)測(cè)科技,而預(yù)測(cè)的目的不是為預(yù)測(cè)而預(yù)測(cè),,而是用來指導(dǎo)人類的各項(xiàng)行為決策,,以免人在決策時(shí)因?yàn)槲粗筒淮_定而焦慮。就人工智能在新零售業(yè)態(tài)中“貨”的應(yīng)用而言,,其有兩大類核心模型,,一是預(yù)測(cè)模型,二是決策模型,。
預(yù)測(cè)模型主要是通過回歸,、分類、時(shí)間序列等算法在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)建立統(tǒng)計(jì)模型上對(duì)未來的銷售進(jìn)行預(yù)測(cè),,而決策模型則通過啟發(fā)算法,、整數(shù)規(guī)劃、解析求解等算法建立運(yùn)籌模型來對(duì)以上具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用進(jìn)行決策,,這樣就構(gòu)建了企業(yè)預(yù)測(cè)與決策可視化平臺(tái)系統(tǒng),,對(duì)以上應(yīng)用場(chǎng)景的決策進(jìn)行模擬,以提升商業(yè)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性為核心,,實(shí)現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景的智能和高效決策,,精確的為客戶解決“賣什么、賣多少,、怎么賣,、送到哪、賺多少”五大核心問題,。
在新零售業(yè)態(tài)中,,商業(yè)的本質(zhì)沒有改變,其實(shí)還是買賣,,人要買貨,,貨要找到合適的購(gòu)買者,人,、貨交易要通過場(chǎng)來實(shí)現(xiàn),,這種業(yè)態(tài)下的“人貨場(chǎng)”的特點(diǎn)就是“連接,、動(dòng)態(tài)和精準(zhǔn)”。消費(fèi)者真正的和商品,、商家連接起來,,自己真實(shí)的需求能夠被用心的了解,而動(dòng)態(tài)運(yùn)營(yíng)則是基于時(shí)刻變動(dòng)的用戶畫像,,動(dòng)態(tài)的開發(fā)或者選擇適合的商品,,同時(shí)動(dòng)態(tài)的調(diào)整場(chǎng)景,這是都是以精準(zhǔn)的服務(wù)消費(fèi)者為目的,。
而在傳統(tǒng)零售業(yè)態(tài)中,,這三個(gè)要素是完全割裂的,原因是圍繞這三個(gè)要素的數(shù)據(jù)雖然有不少的搜集,,但這些數(shù)據(jù)并沒有真正的串聯(lián)起來,,還是處在“分而治之”的狀態(tài)。
新零售業(yè)態(tài)其實(shí)需要的是基于數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)鏈條的整體優(yōu)化,,數(shù)據(jù)如同企業(yè)的血液,,出現(xiàn)在企業(yè)運(yùn)營(yíng)的各個(gè)環(huán)節(jié),并且能夠把“人貨場(chǎng)”三個(gè)要素有機(jī)的整合起來,,在選品時(shí)充分考慮“人”的偏好和“場(chǎng)”的特性,,在備貨時(shí)充分考慮進(jìn)入“場(chǎng)”的“人”的類型的流量和轉(zhuǎn)化率,鋪貨時(shí)充分考慮“場(chǎng)”的類型所需的貨品結(jié)構(gòu),。
人工智能則如同心臟和水泵,,將“數(shù)據(jù)”血液轉(zhuǎn)化為企業(yè)決策依據(jù)的能量和動(dòng)力。
在傳統(tǒng)的零售業(yè)態(tài)中,,無論在實(shí)踐界還是研究界,,無論是技術(shù)、工具,、人才培養(yǎng),、解決方案等都沒有找到行之有效的方法對(duì)“人貨場(chǎng)”進(jìn)行串聯(lián)和整合,這三個(gè)要素還在各自為政,,歸根結(jié)底還是缺乏這樣的技術(shù)和數(shù)據(jù)能力和素養(yǎng),。
而在眼下的市場(chǎng)環(huán)境中,阿里,、京東等零售巨頭基于自身數(shù)據(jù)能力以及試圖在蹚出一條有效路徑,。同時(shí)將來會(huì)有更多的零售企業(yè),練就技術(shù)與數(shù)據(jù)的扎實(shí)功力,,參與到這場(chǎng)變革中來,,真正形成“人貨場(chǎng)”的聯(lián)動(dòng)和協(xié)同。
未來是人工智能的時(shí)代,,人工智能將重新定義零售,,零售市場(chǎng)是屬于用好人工智能的企業(yè),。雖然每個(gè)公司都會(huì)得益于大數(shù)據(jù)和人工智能使用所帶來的好處,但這并不意味這每家公司都要自己養(yǎng)著數(shù)據(jù)科學(xué)或者機(jī)器智能方面的專家,,可以由專門的公司例如深蘭科技,、歐睿供應(yīng)鏈等提供給全社會(huì)使用,這樣才能一同促進(jìn)新零售的發(fā)展,。
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