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掌握AI战略思维 决胜新零售变革

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2018年11月23日 | 营销与传媒管理

近几年,人工智能(AI)技术发展和新零售变革成为市场上引人瞩目的焦点。而AI逐渐在零售行业渗透衍生出的新零售模式,将实现实体门店在获客、门店场景、体验和供应链的大变革,或解决目前实体零售产业面临的问题。

孙忆明

香港大学SPACE中国商业学院客席讲师、澔奇教育科技集团总裁孙忆明先生拥有20年高科技行业背景,于微软、麦肯锡、富士康等知名企业担任管理芽要职。近年投身教育科技行业,为新一代学子提供创新学习技术和模式。

针对AI在智慧零售的深度应用,孙忆明先生从战略思维打造、智能化工具选择等多元维度,全面阐述如何助力企业抓住变革机遇。


零售业将成为人工智能应用的重要领域

人工智能(AI)是指让机器具备和人类相似的思考逻辑与行为模式。发展过程包括学习(大量读取信息、判断如何使用信息)、感知、推理、自我校正、如何操纵或移动物品。

AI在高科技业、金融业早就被大规模使用。如今,随着便捷支付和客户信息收集的加强需求,越来越多零售业的先行者开始拥抱AI技术,探索新零售转型。孙忆明强调,大量数据早期已被互联网企业投资。如果能够持续掌握这些数据,再配合AI机器进行深度学习,将会获得快速发展。

比如,近期全球最大零售业巨头美国西尔斯公司宣布破产,这家成立于1886年的百货公司,被谁打败了?沃尔玛。过去十年,越来越多实体店开始整合线上线下进行转型,而西尔斯的变革步伐明显落后许多,正是这种对传统零售的固步自封,让它终将走向灭亡之路。                   

“任何企业如果不了解你的客户,不了解市场的变化,再多的技术也不一定做的好。”西尔斯的教训,无疑是具有深刻启迪意义的。实际上,很多零售商正在以创纪录的方式倒闭,这也暗示了掌握AI战略思维变革的必要性。


AI与深度学习深度融合

未来AI发展核心是什么?孙忆明先生提炼出三个关键词:创新、整合、智慧化。

反观AI发展,从以软件为主,到可以跟着专家思考,前面两波的发展都还实现不了以设定规则的方式决定行为的路径。近几年,AI发生飞跃性发展,以深度学习的演算法则,运用大量数据、多层神经网络、以及特征训练逻辑算法等达到机器学习。

这一波发展与零售行业特别相关的技术主要分三大类:第一类是电脑视觉,即图像及影像辨识;第二类是自然语言分析处理;第三类是传感器、智能装置、物联网 。

1. 电脑视觉
过去电脑虽然会计算,可是它不会感知。未来感知是AI非常重要的功能之一。其实,图像及影像识别的应用,在无人车、沃尔玛超市的货架机器人等已经开始普及。当你在规划货架产品的时候,用机器人视觉就可以实时知道哪个货架还剩下多少产品,这是不是就能提高效率,降低成本,而且很多信息数据都可以被精准掌握。

2. 自然语言分析处理
最典型的应用场景就是手机或电脑的语音助理和机器人客服,如iPhone Siri、亚马逊语音助理、微软小冰、国内科大讯飞的机器人、阿里巴巴的客服机器人等。以阿里巴巴为例,据统计,2017年光棍节一天,就有超过300万客服电话是被服务机器人处理的,AI基于多方面数据搜集,通过建立相应模型,可以有效解答大部分客户问题。当然,如果客户需要更深入的回答,依然需要转到人工客服来处理,但此时需要的人力已大幅降低。

3. 传感器、智能装置和物联网
店内的传感器,可以与人互动、了解人类行为,并搜集人类数据。比如百丽与腾讯合作,在鞋店内以及鞋子里面安装传感器,获得了很多有效经营数据,比如哪些品牌?哪些模式?哪些没有被购买?什么样的人试穿什么样的状况,都可以被商家清晰地掌握。


AI技术创新应用五大趋势

在实体零售场景中,AI技术的应用创新为零售业的智能化转型提供有力支持。那么,在实践应用中,典型的融合创新应用场景主要呈现五大趋势。

1. 提高实体店数字化运营
目前AI正在以颠覆性力量,通过技术创新的手段,重塑个体与实体零售互动的方式。主要的手段是透过实现感知AI及相关技术,让店铺有了视觉、有了感觉,并且能够与客户更好的互动。而这些技术应用在实体零售门店的工具也是多样化的,可表现为穿戴装置、增强现实辅助购物、智能贩卖机、智能橱架、智能镜子、互动显示板等等。
实际上,通过这种技术上的深度互动,实体零售门店可以获得较为精准的店内购物分析,从而实现运营上的多方面升级。比如远端即时监控、人流分析统计、购物轨迹分析、热点分析、排队状况分析、偷窃侦测&预防及营销整合,带来的将是导购员排班及销售行为的最佳化、商品摆设和橱窗显示的优化、门店运营的标准化、销售损失的最小化、营销效益的增加以及购物者满意度的提升。

2. 数字建模实现顾客为中心多渠道运营
移动互联网时代,用户越来越没耐心,需求意向变得碎片化,决策即时性、冲动性的特征被放大。同时,全渠道环境下,包括直营实体门店、其他实体门店、官方网上商城、垂直或水平电商平台、移动APP、社交网络、CRM会员管理及营销广告活动等在内的客户触点越来越多,实体零售想针对用户需求开展营销变得越来越难。
而AI应用或许能帮助解决以上问题。在新零售业态中,大量零售运营数据,包括销量、营销活动效果、消费者购买渠道偏好和行为、客户流失、媒体效果等在不同的应用场景中海量产生,结合不同的业务场景和目标,再匹配合适的算法即可对这些应用场景进行人工智能数字建模,就可以实现纷繁复杂的营销过程高效化。整体逻辑简单来说就是“描述—诊断—预测—决策”。

3. AI语音服务带来多样商机
AI语音服务应用分为两类:一类是智能客服,即聊天机器人;一类是智能助理,即智能音箱。孙忆明先生指出,语音是最自然的。对人类来讲,尤其不喜欢用电脑,或者双手没有办法拿手机出来的时候语音是最自然的人机互动,这个非常重要。而且语音足够聪明,可以第一时间为我们提供产品服务。因此,更自然的人机互动,上行数据搜集,服务人力及成本的重新部署,全方位服务的入口带来多样商机。

4. 大数据驱动供应链,提高运营效率
大数据驱动供应链,从而实现相关应用场景的智能和高效决策,帮助实体零售解决“产品预测、自动补货、库存健康、供应商罗盘、智慧选品、智慧定价”六大运营难题,人工智能毋庸置疑成为这种能力的技术核心和基础。
实际上,AI正在构建一种新的人-货-场互动模式、服务体系以及运营生态链。智慧零售可以采用RFID、无人分拣系统到仓储机器人来完成,实现自动预测、采购、补货、分仓,根据客户需求调整库存和精准发货。

5. 企业里人和服务的价值正在重塑
瑞士联合银行集团(UBS)和高盛证券 (Goldman Sachs) 作为世界知名投资银行。如今对人才招聘的要求也已经从单纯的金融、财务类专业,转向科技及AI相关专业,而导致这种转变的本质,正是人工智能时代带来的是企业里人和服务的价值正重新被塑造。
这些银行将不再是单纯的金融服务提供者,他们已经逐渐降低人来主导分析或资产管理,而是依托金融行业积累的大数据基础,借助人工智能专家,提升大数据洞察力、决策分析力和自我优化力,因而组织结构与服务文化也跟着产生变化。

零售产业转型的关键机遇期,AI无疑发挥着不可或缺的作用。企业想要在新一轮转型浪潮中不被颠覆和淘汰,必须先自我革命。

企业需要选择适当的平台、工具及合作伙伴,提前进行科技布局;尽快建立“数据导向”的运营制度及决策文化;提早培育AI人才,建立人机协作和共存的能力,短期从关键问题着手,实验迭代与学习。

从大局来看,中国企业只有拥抱新技术,拥抱变化,才能在AI领域引领潮流。