編輯導(dǎo)語：如今，AI變得不再遙遠(yuǎn)，在已經(jīng)到來的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。

本文分“零售現(xiàn)狀、零售與AI技術(shù)融合、AI+零售未來展望”三部分來闡述對(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

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，線上電商增長也逐漸見頂，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。

相比于線上，線下零售有著獨(dú)特優(yōu)勢

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

覆蓋最后一公里生活圈，選購日常生活用品方便，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、收銀、導(dǎo)購、倉儲(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買；

無法多路徑精準(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)營數(shù)據(jù)支撐造成SKU庫存高、周轉(zhuǎn)期長。

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)展帶來的人口紅利，者對(duì)于線下零售來說是降維打擊。

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

隨著5G時(shí)代到來，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)不斷成熟，加上國家宏觀政策支持實(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)域市場規(guī)模2022年將達(dá)27億元，2018-2022年復(fù)合增長率GAGR達(dá)45%，這意味著AI+零售行業(yè)市場增長有很大潛力空間。

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)營數(shù)據(jù)是孤立的，沒有形成數(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)場景每一環(huán)節(jié)，構(gòu)建“人—貨—場+數(shù)據(jù)”商業(yè)閉環(huán)；

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

1. 用戶畫像數(shù)據(jù)建模

構(gòu)建用戶畫像數(shù)據(jù)本質(zhì)：將用戶在消費(fèi)場景下的每個(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、購物評(píng)價(jià)、商品消費(fèi)額度、商品選購時(shí)間等；
• 用戶興趣愛好：對(duì)不同商品品類偏好、日常購物時(shí)間段等。

以上維度數(shù)據(jù)可以通過計(jì)算機(jī)視覺+智能語音技術(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，生成具體用戶畫像，有了用戶畫像后便可以有針對(duì)性制定運(yùn)營策略，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。

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)用場景解決業(yè)務(wù)問題，驅(qū)動(dòng)商業(yè)價(jià)值增長。

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、自然語言處理+語音識(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，提取出用戶畫像；

中臺(tái)：主要通過AI技術(shù)+云計(jì)算服務(wù)完成對(duì)用戶畫像+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)營銷/商品庫存管控能力，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)營與業(yè)務(wù)增長。

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

實(shí)例目標(biāo)：小A去早上到樓下超市買菜。

購物前：

小A進(jìn)入超市時(shí)，里面的攝像頭、麥克風(fēng)開始進(jìn)入工作狀態(tài)，系統(tǒng)首先識(shí)別出了小A是超市?？停砀?75左右，體重70Kg左右，但還沒在建立會(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“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、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，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。

購物后：

小A來到了收銀區(qū)排隊(duì)，輪到了小A后他將選購商品放在臺(tái)上，然后打開手機(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：“這次辦理掃碼注冊會(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)掃碼辦理了注冊會(huì)員，很開心跟收銀員說道“這樣優(yōu)惠活動(dòng)往后你們多搞搞啊，我還會(huì)常來的”。

小A會(huì)員注冊信息完善，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參考決策，新增了牛肉海鮮組合滿100減10營銷套餐建議推送給到市場營銷部門參考決策，以及未來牛肉與海鮮增大進(jìn)貨量信息給到供應(yīng)鏈管理部門參考決策。

3. 商業(yè)邏輯思考

AI計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(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)帶來了可觀規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)；

如：計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用于手機(jī)終端解鎖、自然語言處理應(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/語言/語音/機(jī)器/深度學(xué)習(xí)等）技術(shù)為核心，將線下零售場景中“人—貨—場”數(shù)據(jù)打通并聯(lián)動(dòng)，構(gòu)建起動(dòng)態(tài)的用戶畫像數(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)營策略制定等決策賦能、提高運(yùn)營能力、降低人工經(jīng)營成本、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)維度來展望AI+零售行業(yè)趨勢。

縱觀每個(gè)行業(yè)發(fā)展規(guī)律，通常由技術(shù)發(fā)展帶來特定場景應(yīng)用可能性，而場景應(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。

1. 技術(shù)趨勢

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)成為未來主流趨勢，這里技術(shù)分為兩部分：

1. AI技術(shù)方案供應(yīng)商
2. 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、自然語言處理、語音、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?fù)度朐龆?，AI賦能零售本質(zhì)是通過AI技術(shù)完成零售行業(yè)智能數(shù)字化，建立起用戶畫像數(shù)據(jù)模型，深刻洞察用戶，全方位挖

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

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

AI技術(shù)賦能零售行業(yè)應(yīng)用趨勢將會(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A(yù)I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)間問題，將來有望逐步一點(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“真正解決場景實(shí)際需求，為消費(fèi)者帶來良好用戶體驗(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。

本文由 @pony 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理，未經(jīng)作者許可，禁止轉(zhuǎn)載。

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