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AIOT助力打造三维立体新零售

字号+ 作者:admin 来源:智能展示 2019-08-25 我要评论

今天,人工智能被视为数字网络的升级版,相关的产品或服务,加速在不同领域商业化实践。其中,在零售业的表现尤其明显,正在经历以消费者为核心的“零售革命”,助推传统零

今天,人工智能被视为数字网络的升级版,相关的产品或服务,加速在不同领域商业化实践。其中,在零售业的表现尤其明显,正在经历以消费者为核心的“零售革命”,助推传统零售行业升级。

过去的二十年,算法的优化、数据的积累和计算力的提升,这三个要素极大地助推了人工智能的崛起。

 

从设备感知,到大数据分析,再到辅助决策,人工智能能力的提升逐步带来了各领域商业形式的改变。今天,人工智能被视为数字网络的升级版,相关的产品或服务,加速在不同领域商业化实践。其中,在零售业的表现尤其明显,正在经历以消费者为核心的“零售革命”,助推传统零售行业升级。

 

新零售是以数据为驱动的,对人、货、场等角色及相互关系的重构。互联网时代,碎片化的消费行为令传统的零售方式难以为继。而基于数据分析,综合使用各个维度来源的数据:历史交易数据、社交网络关系、购物习惯、在线浏览记录、周期性消费习惯等,人工智能在零售场景中可以实现营销预测并辅助决策。如今,智能货仓、无人快递车、精准营销等,都是人工智能与新零售结合的产物。

其中,AIOT技术是连通线上、线下场景的桥梁,可以跨越在线电商与实体门店的鸿沟,实现线上、线下数据互补,打造全新的购物体验。下面,我们从人、货、场三个维度举例说明。

人的维度:智能推荐

想象一下,施瓦辛格和赫本走进一家超市,理想情况下,我们希望门店会自动引导他们关注符合各自需求的单品,以不同的动线逛完这家店。

 

可实际上,目前大多数零售店提供的是完全一样的服务,因为在传统的零售市场里,他们即使被区分为不同客群,得到的也是几乎相同的服务。

 

众所周知,施瓦辛格和赫本无论是性别还是消费习惯等都差异极大,应当有完全不同的购物体验。这正是人工智能技术在新零售体验中发展的方向,针对不同人群的差异化需求,推出个性化的解决方案,这需要人工智能的深度融合。

 

个性化、定制化的推荐服务在零售行业能很好的提升顾客体验,随着消费的不断升级,品质消费、个性化消费也开始日渐崛起,越来越多的零售企业开始推出私人定制的服务:服装店可以根据尺寸定制服装,食品店可根据口味定制蛋糕,等等。

 

对于线上场景,如网上商城,通过埋点获取每个用户的页面浏览数据,根据这些数据,可以统计用户从哪里进入页面,中间如何跳转并查看了哪些页面,每个页面停留的时间及行为:如浏览、点击或收藏,最后在哪个页面结束。基于此类数据可进行浏览轨迹分析,计算网站关键路径的转化率,以了解整个网站设计的合理性、优化空间等,为优化页面设计提供基础,提升线上精准营销的效果。

 

线上购物的一个缺点是无法直接触摸感受商品,图片往往是消费者对商品认知的主要来源,尤其是服装的网销,如尺码、色差、质地等经常会有偏差导致纠纷。

 

这几年,网络虚拟试衣技术的发展相当迅速,虚拟试衣的难点在于既要对消费者的体型建模,又要对服装建模,对两者进行匹配,展示穿着效果。首先,消费者体型数据的采集大多依赖用户输入的测量数据,缺点是测量和填写的步骤比较繁琐,而且不完全精准。

 

相对的,此类数据收集问题在实体门店更加容易解决,比如苏宁推出的虚拟试衣镜系统。在实体门店中,试衣镜安装的角度是固定的,用户和镜子之间的距离可以通过引导探测,做到较为精确的建模。
 

在未来,试衣镜可能是线上、线下的链接点,在实体门店线下采集用户的体型数据建模后,便可以真实可靠地实现线上和线下的虚拟试衣。虚拟试衣镜能智能匹配许多套不同的搭配,这些款式既可以是店铺陈列的,也可以是从厂家订制的。试衣下单后,商家可以直接安排调货,寄送到指定的地点。

 

此外,线下实体店还可以创造店内互动体验,让线下购物更高效、更有趣、更个性化。相对于传统购物体验,有人工智能助力的购物更像是一种线下的生活方式,这对零售业生态提出了新的要求,也带来了巨大的变化。

 

货的维度:智能货架

在零售终端的智能化管理领域,虽然消费者支付方式发生了快速的迭代,从钞票支付,到卡支付,再到移动支付,店铺的货架管理手段却还停留在比较原始的阶段。其实,实体店的货架可以利用AIOT技术实现数字化改造,让商品自主说话,让消费者自主了解商品,数字内容感染客户的同时,也可以较少导购员的工作量。

新一代零售的发展方向必将是货架管理的智能化,有效提升用户体验。

使用传感器监测商品被拿起、放下的情况,同时向客户展示商品的数字化内容。这对于零售管理的意义重大,将会真正实现从决策到销售的全流程贯通管理。对用户的挑选、购物行为可以有大量的数据积累,从而可以结合人工智能技术进行本地化展陈优化。

在零售行业,新技术的应用落地呈现爆发趋势,零售企业在加速与人工智能技术融合,在“物”端深耕供应链管理的同时,在“人、货”端的用户体验上也增强了线上、线下的融合。

 

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