search
零售的終極之路:人工智慧

零售的終極之路:人工智慧

而隨著更多的實體零售走向互聯網產業升級,數據的體量將更加龐大,顆粒度也將更細小,更先進的演算法邏輯,更強大的處理能力成為行業所需。

圖片來自「123rf.com.cn」

關於新零售,阿里給出的定義是「以消費者體驗為中心的,數據驅動的泛零售業態」,這裡道出了兩個關鍵點,一個是「以消費者體驗為中心」,另外一個是「數據驅動」。

筆者採訪了多名從事數據、零售行業內人士,本文將立足新零售,淺談數據是如何為其賦能?

數據的價值

互聯網的本質在於用戶經營、流量經營,而數據在這其中是最為基礎的一環。

首先,數據的價值在於,可以驅動業務的增長。實際上不僅僅是在零售行業,每一個行業對於數據的應用,數據對於驅動業務本身起到至關重要的作用。

以盒馬鮮生的第一家店金橋店為例,目前線上部分的銷售額已經超過了50%,這樣的營收模型對於傳統零售商來講是可遇不可求的。實際上這個結果並非一蹴而就。

其次,深入進行數據管理與挖掘,可以更好的服務用戶。這裡面包含了兩個維度的用戶,一是服務於企業內部,實現數字化管理。二是在消費者層面,可以提供個性化、多元化的服務。

在傳統零售行業,企業內部管理的效率非常低,總部統一下達任務往往要著急各個分店店長統一參會來傳達。而數字化的好處在於,極大提高了信息同步的即時性。

而在消費者層面,掌握更多的消費行為數據以後,平台方可以藉助這些開展商品的個性推薦以及精準營銷。

此外,數據本身或者基於數據分析得到的結論是具有價值的。我們可以看到,越來越多的企業也在以數據的標籤來標榜自己。比如滴滴出行、摩拜OFO等出行類工具,雖未上市,但估值都在數十億、上百億美金。如果單純看其本身的業務模型來看,雖然可以實現盈利,但不足以支撐如此高的估值。

實際上更多的投資者看重的,是其出行數據背後,有著更大的商業價值。以零售行業,通過這些出行數據,可以做出更好的選址決策,基於人群的年齡、職業、喜好等畫像分析,也可以幫助零售商在商品層面以及運營層面做出更好的策略。

由經驗思維到數字化思維

上文有提到過,對於新零售業態,最核心的一個特徵就是打通了線下和線上,這樣帶來的直接結果就是,新零售業態可以採集到的數據更多。

傳統零售商在數據方面一直不夠重視,一位在零售領域從事多年的高管曾這樣表達:

「這些數據看上去並沒有什麼用處,特別是北上廣一線城市,店面覆蓋的3公里範圍,人員流動性比較大,另外有些人的消費習慣你很難去改變。」

實際上這也是大部分傳統零售人的思維,我們可以把它看作是經驗思維,比如貨架怎麼擺放,商品怎麼選擇、動線怎麼設計。但對於新零售業態,在數字化經營思路下,這些數據並非如想象中那麼無跡可尋。

在傳統零售店面,商品完全依賴供應鏈以及價格體系,促銷活動做了很多,究竟是誰買的單卻很難清楚,包括店面的消費動線設計也是完全以貨為中心,消費者在廚具攤位買完咖啡壺,還要跑到食品區去購買咖啡。此外,諸如天氣等社會公共信息等,其對於到店客流的影響也會十分顯著,傳統零售商僅僅通過銷售數據是很難捕捉到消費者的行為變化,知其然並不知其所以然。

換做新零售,基於消費者為中心的業態,可以藉助門店的wifi探針,藍牙感知技術,可以自動識別他們的手機或者其他聯網設備獲得數據,可以在不驚擾客戶的情況下,調取其資訊並快速提醒前台導購或服務人員。

消費者在哪些貨架停留了多久、經歷怎樣的動線,這些數據對於店面的反向管理都起到至關重要的作用,直接影響了店面的倉儲管理、買點捕捉硬體設備的位置。

下一站,人工智慧?

2000年以前,互聯網發展初期的數據,以結構化文本為主的粗顆粒度數據,以天為單位響應時間,數據結構也十分單一;

進入到2000年以後,互聯網、web飛速發展,真正意義上的結構型數據開始出現,特別是隨著社交媒體發展,多元化的數據包括文本、音頻、視頻,小顆粒度的數據呈現爆髮式增長;

在2008年以後,移動互聯網時代又將數據推向更高的維度,感測器、GPS等便攜設備的出現,數據開始以秒為響應單位,數據量達到PB級別,這也催生了大數據生態圈Hadoop這種分散式處理的軟體框架。

而隨著更多的實體零售走向互聯網產業升級,數據的體量將更加龐大,顆粒度也將更細小,更先進的演算法邏輯,更強大的處理能力成為行業所需。

去年亞馬遜推出Amazon Go,利用了機器視覺智能識別技術,讓無人便利店成為大家津津樂道的話題。包括阿里近期即將初推出無人超市「淘咖啡」,透過其購物流程來看,也極有可能應用到該技術。

雖然這樣的方案隨著店鋪規模擴大,系統的計算量將大幅飆升,對GPU提出巨大的挑戰。但至少目前,在數據方面,零售的終極必將走向人工智慧、機器學習這條路。

本文系投稿稿件,作者:少年維特;轉載請註明作者姓名和「來源:億歐」;文章內容系作者個人觀點,不代表億歐對觀點贊同或支持。

熱門推薦

本文由 一點資訊 提供 原文連結

一點資訊
寫了5860316篇文章,獲得23306次喜歡
留言回覆
回覆
精彩推薦