編輯導(dǎo)語(yǔ)：如今，AI 變得不再遙遠(yuǎn)，在已經(jīng)到來(lái)的 5G 時(shí)代，AI 會(huì)與更多的行業(yè)進(jìn)行融合，推出各種新興模式，AI 與零售業(yè)的結(jié)合就是零售業(yè)的一大改變；本文作者對(duì) AI 賦能新零售商業(yè)化進(jìn)行思考。

創(chuàng)新互聯(lián)長(zhǎng)期為近1000家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開(kāi)放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為官渡企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作，官渡網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十多年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開(kāi)發(fā)。

本文分 零售現(xiàn)狀、零售與 AI 技術(shù)融合、AI+ 零售未來(lái)展望 三部分來(lái)闡述對(duì) AI 技術(shù)賦能新零售商業(yè)化思考。

一、線下零售基本現(xiàn)狀

1. 零售優(yōu)勢(shì)

移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代極大促進(jìn)了線上電商崛起與繁榮，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)紅利耗盡，獲客成本增加，線上電商增長(zhǎng)也逐漸見(jiàn)頂，線下零售再次成為了資本與行業(yè)巨頭重點(diǎn)關(guān)注的戰(zhàn)場(chǎng)。

相比于線上，線下零售有著獨(dú)特優(yōu)勢(shì)

可見(jiàn)即可得，線下實(shí)體選物體驗(yàn)好，即見(jiàn)即可選，即選即可得；

覆蓋最后一公里生活圈，選購(gòu)日常生活用品方便，生活儀式體驗(yàn)感強(qiáng)；

擴(kuò)展線上服務(wù)邊界，將能力下沉到線下。

2. 零售痛點(diǎn)

線下零售雖然離最后一公里生活圈消費(fèi)者最近，但仍然也有著自身業(yè)務(wù)痛點(diǎn)。

用工成本高，零售行業(yè)屬于典型勞動(dòng)力密集行業(yè)，在運(yùn)營(yíng)、收銀、導(dǎo)購(gòu)、倉(cāng)儲(chǔ)、供應(yīng)鏈、物流等環(huán)節(jié)需要大量人力資源；

缺乏用戶感知，缺少對(duì)用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)獲取與管理，如消費(fèi)者買完就走，很難知道下次是否還來(lái)買；

無(wú)法多路徑精準(zhǔn)觸達(dá)消費(fèi)者，缺少與用戶連接的數(shù)據(jù)管理中心，如傳統(tǒng)線下廣告、派發(fā)傳單等營(yíng)銷方式單一，效率也不高；

獲客難，線上電商品類數(shù)字化豐富了消費(fèi)者選擇，加大了線下商家獲客成本；

巨頭電商幾乎壟斷流量，巨頭電商在線上建立了完整消費(fèi)者畫(huà)像數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，憑借著大數(shù)據(jù) + 技術(shù)與精準(zhǔn)營(yíng)銷策略，收割了絕大部分用戶流量，極大擠壓了線下實(shí)體零售生存空間；

SKU 管理難、缺乏有效運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)支撐造成 SKU 庫(kù)存高、周轉(zhuǎn)期長(zhǎng)。

3. 零售轉(zhuǎn)型

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，線上電商平臺(tái)積極投身數(shù)字化、智能化變革，享盡了技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的人口紅利，者對(duì)于線下零售來(lái)說(shuō)是降維打擊。

線下零售處于劣勢(shì)根本原因：沒(méi)有選擇智能數(shù)字化技術(shù)賦能，傳統(tǒng)零售經(jīng)營(yíng)方式也無(wú)法高效提高運(yùn)營(yíng)能力、降低成本、促進(jìn)銷售額增長(zhǎng)。

隨著 5G 時(shí)代到來(lái)，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)不斷成熟，加上國(guó)家宏觀政策支持實(shí)體零售業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，各省政府相繼出臺(tái)指導(dǎo)意見(jiàn)進(jìn)一步推動(dòng)零售行業(yè)數(shù)字化，促進(jìn) AI+IoT、大數(shù)據(jù)等先進(jìn)技術(shù)在新零售行業(yè)應(yīng)用落地。

據(jù)第三方機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，AI+ 零售業(yè)領(lǐng)域市場(chǎng)規(guī)模 2022 年將達(dá) 27 億元，2018-2022 年復(fù)合增長(zhǎng)率 GAGR 達(dá) 45%，這意味著 AI+ 零售行業(yè)市場(chǎng)增長(zhǎng)有很大潛力空間。

二、AI 賦能零售方案設(shè)計(jì)與商業(yè)邏輯

闡述 AI 賦能業(yè)務(wù)框架流程 + 商業(yè)運(yùn)作模式 + 創(chuàng)新性思考。

傳統(tǒng)零售領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)鏈由品牌商、零售商、消費(fèi)者、代理商等相關(guān)方構(gòu)成，而這些相關(guān)方運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)是孤立的，沒(méi)有形成數(shù)據(jù)鏈條通路。

AI 技術(shù)賦能零售業(yè)目標(biāo)：打通產(chǎn)業(yè)鏈里品牌商、零售商、消費(fèi)者、代理商等相關(guān)方數(shù)據(jù)通路，貫通零售業(yè)務(wù)場(chǎng)景每一環(huán)節(jié)，構(gòu)建 人—貨—場(chǎng) + 數(shù)據(jù) 商業(yè)閉環(huán)；

借助 AI 技術(shù)實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者用戶畫(huà)像構(gòu)建 & 識(shí)別、商品品類庫(kù)構(gòu)建 & 識(shí)別、智能化運(yùn)營(yíng) + 客服、精準(zhǔn)營(yíng)銷、驅(qū)動(dòng)零售業(yè)務(wù)快速增長(zhǎng)。

1. 用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)建模

構(gòu)建用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)本質(zhì)：將用戶在消費(fèi)場(chǎng)景下的每個(gè)信息抽象成具體標(biāo)簽，根據(jù)這些標(biāo)簽化信息為用戶提供針對(duì)性服務(wù)（如優(yōu)品智能推薦等）。

用戶畫(huà)像涉及到以下幾方面：

1）用戶特征

2）用戶行為

3）用戶興趣愛(ài)好數(shù)據(jù)

用戶特征：姓名、年齡、職業(yè)、收入水平、住在哪個(gè)小區(qū)等；

用戶行為：對(duì)商品品類選擇、購(gòu)物評(píng)價(jià)、商品消費(fèi)額度、商品選購(gòu)時(shí)間等；

用戶興趣愛(ài)好：對(duì)不同商品品類偏好、日常購(gòu)物時(shí)間段等。

以上維度數(shù)據(jù)可以通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué) + 智能語(yǔ)音技術(shù)對(duì)顧客行為分析，再結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法模型、大數(shù)據(jù)進(jìn)一步加工處理，生成具體用戶畫(huà)像，有了用戶畫(huà)像后便可以有針對(duì)性制定運(yùn)營(yíng)策略，促進(jìn)消費(fèi)者轉(zhuǎn)化率提升，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)銷售額增長(zhǎng)。

2. AI 賦能零售行業(yè)商業(yè)方案設(shè)計(jì)

AI 技術(shù)本質(zhì)由算法、算力、數(shù)據(jù)構(gòu)成，數(shù)據(jù)是業(yè)務(wù)發(fā)展的基石，AI 技術(shù)賦能行業(yè)初衷，是結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景解決業(yè)務(wù)問(wèn)題，驅(qū)動(dòng)商業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)。

AI 賦能零售商業(yè)方案框架分為 前端 + 中臺(tái) + 業(yè)務(wù)（后）端 三部分構(gòu)成：

前端：主要完成消費(fèi)者用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)構(gòu)建 & 初步分析，以攝像頭、麥克風(fēng)、智能貨架結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理 + 語(yǔ)音識(shí)別、IoT 技術(shù)完成對(duì)消費(fèi)者行為數(shù)據(jù)、商品狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入并進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，提取出用戶畫(huà)像；

中臺(tái)：主要通過(guò) AI 技術(shù) + 云計(jì)算服務(wù)完成對(duì)用戶畫(huà)像 + 商品數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，提高實(shí)時(shí)用戶畫(huà)像精準(zhǔn)度，并建立起消費(fèi)者與商品 SKU 之間關(guān)系模型，提升對(duì)消費(fèi)者心智模型洞察力，加強(qiáng)精準(zhǔn)營(yíng)銷 / 商品庫(kù)存管控能力，為業(yè)務(wù) ( 后 ) 端決策提供數(shù)據(jù)支撐；

業(yè)務(wù)（后）端：主要完成精細(xì)化運(yùn)營(yíng)與業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

下面以具體實(shí)際場(chǎng)景對(duì)以上商業(yè)方案應(yīng)用進(jìn)行說(shuō)明：

實(shí)例目標(biāo)：小 A 去早上到樓下超市買菜。

購(gòu)物前：

小 A 進(jìn)入超市時(shí)，里面的攝像頭、麥克風(fēng)開(kāi)始進(jìn)入工作狀態(tài)，系統(tǒng)首先識(shí)別出了小 A 是超市?？?，身高 175 左右，體重 70Kg 左右，但還沒(méi)在建立會(huì)員，還是別到了今天小 A 心情不錯(cuò)，還哼著周杰倫的《稻花香》。

購(gòu)物中：

攝像頭與麥克風(fēng)持續(xù)跟蹤著小 A 移動(dòng)軌跡，發(fā)現(xiàn)小很快走到生鮮區(qū)，仔細(xì)挑選了 5min 左右才拿起一塊半斤左右新鮮牛肉，給賣肉師傅打稱并說(shuō) 牛肉好貴啊，快吃不起了 ；然后走到蔬菜區(qū)，很快地挑選了 2 把菠菜；之后走到海鮮區(qū)呆了 10min 左右，仔細(xì)觀看了活魚(yú)、大蝦形態(tài)和它們價(jià)格，喃喃道 海鮮也好貴啊，就不能便宜點(diǎn)嘛… ；最后在超市里面飲料、零食區(qū)停留了 1min 左右，小 A 拿起了一瓶可樂(lè)，猶豫了一會(huì)兒又放回去了，喃喃告誡自己 減肥中少喝甜飲料 。

此時(shí)系統(tǒng)已完成了對(duì)小 A 用戶畫(huà)像構(gòu)建：一個(gè) 25 歲左右年輕小伙兒、洋溢著青春活力、飲食均衡、對(duì)新鮮事物充滿好奇、高質(zhì)量生活追求者但對(duì)價(jià)格較為敏感、對(duì)自己形體健康有著較高要求。

購(gòu)物后：

小 A 來(lái)到了收銀區(qū)排隊(duì)，輪到了小 A 后他將選購(gòu)商品放在臺(tái)上，然后打開(kāi)手機(jī)里微信支付碼，收銀員此時(shí)根據(jù)后臺(tái)系統(tǒng)推送的信息跟小 A 說(shuō)： 這次辦理掃碼注冊(cè)會(huì)員，完善用戶信息，可享受八折優(yōu)惠 ；小 A 非常愉快的拿起手機(jī)掃碼辦理了注冊(cè)會(huì)員，很開(kāi)心跟收銀員說(shuō)道 這樣優(yōu)惠活動(dòng)往后你們多搞搞啊，我還會(huì)常來(lái)的 。

小 A 會(huì)員注冊(cè)信息完善，再加上系統(tǒng)識(shí)別到小 A 在超市里行為與選購(gòu)商品數(shù)據(jù)綜合分析后，超市的小程序后臺(tái)主動(dòng)為小 A 備薦了零糖可樂(lè)飲料、周杰倫代理的低卡路里薯片，同時(shí)新增了牛肉海鮮組合滿 100 減 10 營(yíng)銷套餐，選擇合適時(shí)機(jī)推送給小 A。

除此之外，系統(tǒng)后臺(tái)還新增了低糖飲料品類、低卡路里零食選品組合推薦給到店長(zhǎng)參考決策，新增了牛肉海鮮組合滿 100 減 10 營(yíng)銷套餐建議推送給到市場(chǎng)營(yíng)銷部門(mén)參考決策，以及未來(lái)牛肉與海鮮增大進(jìn)貨量信息給到供應(yīng)鏈管理部門(mén)參考決策。

3. 商業(yè)邏輯思考

AI 計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)、機(jī)器 / 深度學(xué)習(xí)算法等近幾年飛速發(fā)展和成熟，已經(jīng)為很多產(chǎn)業(yè)帶來(lái)了可觀規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；

如：計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用于手機(jī)終端解鎖、自然語(yǔ)言處理應(yīng)用于智能客服、大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于內(nèi)容推薦與分發(fā)。

新零售即 AI+ 零售 ，以 AI（視覺(jué) / 語(yǔ)言 / 語(yǔ)音 / 機(jī)器 / 深度學(xué)習(xí)等）技術(shù)為核心，將線下零售場(chǎng)景中 人—貨—場(chǎng) 數(shù)據(jù)打通并聯(lián)動(dòng)，構(gòu)建起動(dòng)態(tài)的用戶畫(huà)像數(shù)據(jù) + 商品信息數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，為線下零售選品推薦、供應(yīng)鏈管理、運(yùn)營(yíng)策略制定等決策賦能、提高運(yùn)營(yíng)能力、降低人工經(jīng)營(yíng)成本、改善顧客消費(fèi)體驗(yàn)、促進(jìn)消費(fèi)者者轉(zhuǎn)化率提升，形成業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的商業(yè)閉環(huán)。

三、AI+ 零售行業(yè)展望

從技術(shù)、應(yīng)用、生態(tài)三個(gè)維度來(lái)展望 AI+ 零售行業(yè)趨勢(shì)。

縱觀每個(gè)行業(yè)發(fā)展規(guī)律，通常由技術(shù)發(fā)展帶來(lái)特定場(chǎng)景應(yīng)用可能性，而場(chǎng)景應(yīng)用需求又驅(qū)動(dòng)技術(shù)工程化迭代落地，技術(shù)與場(chǎng)景應(yīng)用成熟后逐漸培育出產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)，行業(yè)有了成熟產(chǎn)業(yè)鏈生態(tài)后可以更好實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值增長(zhǎng)。

1. 技術(shù)趨勢(shì)

眾所周知 ABCDE 技術(shù)（AI、Block Chain、Cloud Computing、Data Tech、Edge Computing）。

技術(shù)中臺(tái) + 業(yè)務(wù)中臺(tái)結(jié)合的方式將會(huì)成為未來(lái)主流趨勢(shì)，這里技術(shù)分為兩部分：

AI 技術(shù)方案供應(yīng)商

零售客戶 ( 技術(shù)方案采用商 )

隨著 5G 技術(shù)和基建不斷成熟完善，AI 方案技術(shù)供應(yīng)商也加快了 AI 技術(shù)能力邊界擴(kuò)展，優(yōu)化在視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音、機(jī)器 / 深度學(xué)習(xí)算法、算力等領(lǐng)域解決方案能力。

在同樣背景下，零售客戶對(duì) AI 技術(shù)方案高質(zhì)量輔助決策系統(tǒng)需求迫切，采購(gòu)?fù)度朐龆?，AI 賦能零售本質(zhì)是通過(guò) AI 技術(shù)完成零售行業(yè)智能數(shù)字化，建立起用戶畫(huà)像數(shù)據(jù)模型，深刻洞察用戶，全方位挖

其中價(jià)值：精準(zhǔn)營(yíng)銷、實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)是 AI 技術(shù)基礎(chǔ)，也是業(yè)務(wù)管理的基礎(chǔ)，有了數(shù)據(jù)即可驅(qū)動(dòng) AI 技術(shù) + 業(yè)務(wù)兩大飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)。

2. 應(yīng)用趨勢(shì)

AI 技術(shù)賦能零售行業(yè)應(yīng)用趨勢(shì)將會(huì) 由點(diǎn)帶面 ，逐步滲透業(yè)務(wù)全流程。

在零售領(lǐng)域里，AI 技術(shù)賦能方案與規(guī)劃已完成理論驗(yàn)證，目前零售行業(yè)已在進(jìn)行點(diǎn)狀 AI 方案應(yīng)用試驗(yàn)，業(yè)務(wù)與 AI 技術(shù)融合的背后需要企業(yè)與 AI 技術(shù)供應(yīng)商共同調(diào)整優(yōu)化；

在單點(diǎn)業(yè)務(wù)流程完成降本增效只是時(shí)間問(wèn)題，將來(lái)有望逐步一點(diǎn)點(diǎn)推廣到更多業(yè)務(wù)鏈流程上，形成覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈 AI 技術(shù)化。

3. 生態(tài)化

AI+ 零售解決方案落地背后，需要產(chǎn)業(yè)鏈多方共同參與打磨技術(shù)方案與優(yōu)化商業(yè)邏輯，方能 真正解決場(chǎng)景實(shí)際需求，為消費(fèi)者帶來(lái)良好用戶體驗(yàn) 。

新零售產(chǎn)業(yè)鏈涉及到云服務(wù)廠商、面向業(yè)務(wù)的軟件開(kāi)發(fā)商 / 集成商、零售企業(yè)、AI 技術(shù)供應(yīng)商等多方資源；

在 5G、網(wǎng)絡(luò)智能互聯(lián)技術(shù)助力下，多方協(xié)同合作，搭建共贏生態(tài)尤為重要。

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分享名稱：5G時(shí)代下，AI賦能新零售商業(yè)化思考
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