2019必知AI 战略思维!决胜新零售变革

近几人工智能技术的发展和新零售的变革成为市场上引瞩目的焦点。而AI 人工智能逐渐在零售渗透衍伸出新的零售模式,将实现实体店铺在获客、门市场景、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。

而针对Ai 人工智能在智能零售的应用,从新零售时代下的战略性思维打造、智能化工具的选择多方面剖析,为企业抓住当前变革浪潮的发展机遇给与专业的建议。

零售业将成为人工智能应用的重要领域

人工智能是指让机器具备和人类相似的思考逻辑与行为模式。其发展过程包括学习,即大量读取资讯、判断如何使用资讯,和感知、推理、自我校正、如何操纵或移动物品。

事实上,人工智能在高科技业、金融业早就被大规模使用,但如今,随着便捷支付和客户资讯收集的加强需求,越来越多零售业的先行者也开始拥抱人工智能技术,探索新零售的转型。在笔者看来,大量的资料早期被网络企业投资,网络企业已经掌握大部分数据,如果能够持续掌握这些资料,再配合人工智能的机器进行深度学习,他们将越来越厉害。

举一个例子。前不久,全球第一大的美国零售业巨头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。用笔者的话来说,就是「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得好。」西尔斯的教训,无疑是具有深刻启迪意义的,实际上,也有很多零售商正在以创纪录的方式倒闭,这也强调了掌握AI战略思维变革的必要性。

人工智能目前80% 以上与深度学习相关

那么,未来人工智能发展核心是什么?对此,笔者提炼出3 个关键词,「创新」、「整合」、「智能化」。反观人工智能的发展,从软件为主,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。而近几年,人工智能开始发生飞跃性发展,以深度学习的演算法则,运用大量资料、多层神经网络以及特征训练逻辑演算法等达到机器学习。而这一波,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;第三类是感测器、智能装置、物联网。

先看第一类电脑视觉。过去电脑虽然会计算,可是它不会感知,在未来,感知是人工智能非常重要的功能之一。其实,图像及影像辨识的应用,在无人车、沃尔玛超市的货架机器人等已经开始普及。仔细想想,当你在规划货架产品的时候,用机器人视觉就可以即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,而且很多资讯资料都可以被精准掌握。

第二类是自然语言分析处理。这方面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 的Siri、亚马逊的语音助理、微软小冰、中国科大讯飞的机器人、阿里巴巴的客服机器人等。以阿里巴巴为例,据相关统计,有300 万客服电话是被服务机器人处理的,人工智能基于多方面的资料搜集,透过建立相应的模型,已经可以有效解答大部分客户的问题。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。

再看第三类感测器、智能装置和物联网。笔者认为,智能商店绝对是未来零售业的发展,店内的感测器,可以与人互动、了解人类的行为,并搜集人类的资料。比如百丽与腾讯合作,在鞋店内以及鞋子里面安装感测器,获得很多有效的经营资料,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。

人工智能技术创新应用的五大趋势

在实体零售场景中,人工智能技术的应用创新为零售业的智能化转型提供有力支援。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。

人工智能将提高实体店数位化营运

目前人工智能正在以一种颠覆性的力量,透过技术创新的手段,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市的工具也是多样化的,可以表现为穿戴装置、扩增实境辅助购物、智能贩卖机、智能橱架、智能镜子、互动显示板等。

实际上,透过这种技术上的深度互动,实体零售门市可以获得较为精准的店内购物分析,进而达到营运上的多方面升级。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、偷窃侦测与预防及行销整合,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最佳化、门市营运的标准化、销售损失的最小化、行销效益的增加以及购物者满意度的提升。

数位建模,实现以顾客为中心的多渠道营运

行动网络时代,用户越来越没耐心,需求意向变得零碎化,决策即时性、冲动性的特征被放大;同时,全管道环境下,包括直营实体店铺、其他实体店铺、官方网络商城、垂直或水平电商平台、行动App、社交网络、CRM 会员管理及行销广告活动等在内的客户触点越来越多,实体零售想针对使用者需求开展行销变得越来越难。

而人工智能时代的到来,或许能帮助解决以上问题。在新零售业生态中,大量零售营运资料,包括销量、行销活动效果、消费者购买管道偏好和行为、客户流失、媒体效果等,在不同的应用场景中大量产生,结合不同的业务场景和目标,再匹配合适的演算法,即可对这些应用场景进行人工智能数位建模,就可以实现纷繁复杂的行销过程高效化,而整体逻辑简单来说就是「描述─诊断─预测─决策」。

AI 语音服务成为重要的人机互动及资料搜集介面

AI 语音服务的应用大致分两类,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。笔者认为,语音是一个最自然的互动,对人类来讲,尤其不喜欢用电脑、或者双手无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。而且语音够聪明,以至于可以第一时间为我们提供产品服务。所以说,更自然的人机互动,上行资料搜集、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。

大数据驱动供应链,提高营运效率

大数据驱动供应链,进而实现相关应用场景的智能和高效决策,说明实体零售解决「产品预测、自动补货、库存健康、供应商罗盘、智能选品、智能定价」六大营运难题,人工智能毋庸置疑成为这种能力的技术核心和基础。

而实际上,人工智能正在构建一种新的人─货─场互动模式、服务体系以及营运生态链。智能零售可以采用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。

企业里人和服务的价值正重新被塑造

瑞士联合银行集团(UBS)和高盛证券(Goldman Sachs)都是世界知名的投资银行,如今,它们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,导致这种转变的本质,正是人工智能时代带来的,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。

在当前零售产业转型的关键机遇期,人工智能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,也必须先进行自我革命。这意味着,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」的营运制度及决策文化;同时提早培育AI 人才,建立人机协作和共存的能力,短期从关键问题着手,实验反覆运算与学习,累积经验与数据,最终才有机会在AI 的世代中胜出。