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誰掌控了新零售時代的增長密碼?

放大字體  縮小字體 發布日期:2021-06-29  來源:光錐智能  瀏覽次數:4984
       當電商紅利殆盡,新的增長點又將回到實體商業,圍繞線下做技術加持成為了新的紅海市場。
 
       走進一家絲芙蘭,你并不需要任何試妝,就可以挑選合適的粉底色號、口紅色號,店鋪通過機器視覺技術便可以為你個性化推薦。
       優衣庫精選商店內,人工智能系統可以通過神經遞質識別你對顏色和風格的反應推薦商品。顧客甚至不必按下按鈕,大腦信號就足以讓系統知道你對每件商品的感受。
       實體商業“花樣百出”,希望抓住要求越來越高的消費者,并實現降本增效。然而,實踐之后,這種科技驅動的實驗卻被顧客吐槽為“偽需求”——逛線下店就是為了親自試妝、試衣的快感。
       而更深層次的數據化驅動銷售的核心訴求,并沒有被完全滿足。
       市場不乏為優衣庫和絲芙蘭這樣的連鎖店提供單點解決方案的服務商,但往往單店的概念驗證難以滿足企業規;瘶I務升級的需求,降本增效的效果非常有限,云端系統級的服務模式為行業圍城帶來了突破點。
       但在實體商業領域,系統級、平臺化的解決方案又面臨著難以快速復制的問題,產品想要脫離樣板間完成大面積賦能,企業也面臨非常高難度的技術挑戰,以及巧妙的產品設計挑戰。
       “純電商時代將很快結束,未來的幾十年將沒有電子商務這么一說。”2016年的云棲大會上,馬云突然“唱衰”,令人百思不得其解。隨著“新零售”概念的推出,眾人才反應過來這是反差式的鋪墊。
       隨后,“新零售”成為了年度超火的商業市場關鍵詞。不僅僅是因為馬云的重磅“預判”,更重要的是在人口紅利和流量紅利消退的大背景下,市場已經出現線上增速趨緩,獲客成本水漲船高的問題,而線下也隨著新技術的滲透發生微妙的變化。
       馬云的一番話帶火了“新零售”,但新零售到底是什么?對于其定義,近年來,各大廠誰也不服誰,紛紛提出自家看法:
       阿里認為是線上線下以及物流體系結合之后產生新零售。騰訊提出了“智慧零售”,要從用戶、數據、連接三個維度與零售行業相結合。京東提出“無界零售”,要化傳統零售業的被動銷售為主動銷售。
       一千個讀者心中有一千個哈姆雷特,各家的定義均不同,但這些互聯網巨頭都在“線下”價值開發上悄悄達成共識。當電商紅利殆盡,新的增長點又將回到實體商業,所以,圍繞線下做技術加持成為了新的紅海市場。
       許多新興科技企業也見縫插針成長起來,圍繞“人、貨、場”產生了形態各異的商業模式,如近期市場競爭白熱化,上市潮不斷的生鮮電商,曾風靡一時的無人零售店;以贏識科技、多點Mall為代表的智能門店解決方案的SaaS服務商。
       據阿里云加速器聯合微鏈發布的 《科技改變零售:2021全國新零售科技企業白皮書》顯示,2017-2020年間,全球新零售科技項目在天使階段的融資事件占比顯著降低,B輪后占比不斷上升,在2020年更是達到40%,說明市場正由萌芽期向爆發期、成熟期邁進。

 新零售
(本文圖片均來自互聯網)
 
       基于數字化大背景,線下實體商業的數智化業務需求不斷涌現,疫情更是加速了實體商業線下+線上融合的全渠道業務模式的快速演進。但不同于市場初期對于企業僅持有概念的寬容,成熟期意味著需要實在的產品落地,以及規;瘡椭茟。游泳的人終究要上岸,什么樣的新型零售科技企業更有望迎來持續的爆發紅利增長?
 
       “系統”撬動行業拐點
       在猛獸嘴中搶吃的是冒險之舉,如何吃掉巨頭“咽不下”的蛋糕才是另辟蹊徑的機智之舉。
       科技巨頭們在新零售領域做了很多的嘗試,但是線上基因濃厚的互聯網與實體商業有許多需要磨合的細節,不差錢的巨頭也很難全部吃透,所以他們更愿意選擇技術賦能、并結合投資布局。
       如騰訊一邊通過小程序、騰訊云、騰訊優圖、微信支付賦能商戶,同時也密集出手入股永輝、步步高等線下零售企業;阿里更是通過支付寶打通了線下零售商戶,并先是收購銀泰百貨、注資蘇寧,后又并購中國最大的商超集團“高鑫零售”,實現實體商業的深度融合。
       騰訊一擲千金,阿里拼命狂奔,但巨頭們主要關注點仍是如何拓展自己的生態邊界。實際上,每個品牌方都有自己的不同的訴求,更希望有直接觸達消費者的能力,如:如何將短視頻、直播平臺、電商平臺上的流量和資源利用起來實現轉化。
 
 新零售
 
       在零售行業數字化轉型的大背景下,市場上出現各類玩家:多數擅長做單點優化,如決策優化、智能營銷等;少有創業公司敢于挑戰全鏈路的系統級服務,贏識科技就是其中一家。
       對于科技企業來說,線下場景本身就是非常大的挑戰。
       首先在數據層面。一方面,線下實體商業擁有數據短板,許多店鋪或者線下品牌交易過程數據不完整。另一方面,則是設備分散,如POS機、貨架、監控、互動屏等,數據非結構化程度較高。
       其次是規;瘡椭频膯栴}。隨著技術落地市場,真正的商業應用,并不能僅僅打造出一個樣板店鋪。“僅在幾十家店鋪開展不算成功,要批量、快速、低成本復制到成千上萬的實體店中,才是關鍵。”贏識科技創始人兼CEO楚汝峰如是說。
       上述兩個問題,單點性產品并不能根本上解決實體商業的整體“降本增效”問題,市場亟待一個平臺級的立體化服務系統——可以提供從底層數智操作系統到上層應用系統和工具的閉環服務,相對低成本的實現改造,并提升復制效率。
       這便是贏識科技的特色之處,其采用端邊云+全棧AI的低成本架構,通過海量異構智能設備抽象管控連接,形成線下數據埋點,結合全場景ReID、智能感知+行為語義化技術,構建消費者數據資產閉環,為實體商業提供從營銷獲客到管理的整體數字化解決方案。
       實際上,一個行業中出現系統也正說明發展迎來拐點。如手機領域早期做智能系統時,公司也是各自為政,自有一套體系,后來安卓、IOS出來了,體系就開始統一,行業逐漸標準化。而贏識科技提出的系統建設思路不僅僅是解決了實體商業數字化基礎的問題,還在數據連接上打通,相當于逐漸構建了實體商業智能化的基礎服務設施。
       實體商業需求環節是復雜的,如針對“人(消費端需求側)-貨(企業端供給側)-場(消費及管控場景)”的在線化或是管理,僅是單點解決方案,只能是治標不治本,而以贏識科技為代表的系統服務商可以設置一個靈活的大框架,形成一個“skill center(技能中心)”,隨時補充新技能。這種平臺化建設思路其實在許多行業企業的戰略中也已經有所體現,如多點Dmall也研發了自己的系統,并不斷擴大“朋友圈”來打造生態能力。
 
       重構零售“底座”
       顛覆行業時,只有具有挑戰性的底層重建可以讓技術咖感到興奮。
       在中科院的博士階段和三星研究院,贏識科技的創始人楚汝峰一直浸泡與對于未來性的基礎學術研究,一二十年前的暢想逐漸轉化為現實,技術從學術走向商業的進程在加快。
       但真正讓楚汝峰感受到技術與業務融合,是在阿里的8年。期間,楚汝峰負責過智能終端操作系統——阿里云OS,重點是基于算法做數據運營。在阿里達摩院成立后,他又負責建立了機器智能團隊。
       贏識科技CTO易東主導過2008年奧運會開幕式的人臉系統,世博會的安防監控的系統。產品聯合創始人和合伙人之前分別是天貓新零售智慧門店產品負責人和天貓618的營銷產品負責人。
       大廠出身的豪華創始團隊給了贏識科技“全局視角、底層思維”,他們擅長底層架構的研發并且不乏產品矩陣方面的“軍師”。
       “我們希望幫助實體商業經營者構建更強的消費者運營能力,補齊線下缺失的數據,搭建線上運營陣地,開展消費者的全生命周期管理。”楚汝峰曾表示,希望幫助購物中心變成“線下的天貓”,像天貓一樣運營消費者,盤活流量,連接產品和場景形成一個閉環;通過系統化服務,與商業地產的運營團隊一起共創消費者運營平臺,開辟第二增長曲線,實現資產增值。
       這不僅是服務型商業模式的創新,更是個技術活。
       結合線下實體的發展現狀來看,想要實現智能化,必須先全面數字化。
       贏識科技的核心邏輯是全棧AI能⼒+實體商業,提供全鏈路數據智能服務。其首要解決的問題則是構建實體商業數字化底座。
 
 新零售
 
       簡單來說,首先是如何做數據采集的問題,數據是血液,健康地循環是必要標準,連接顯得至關重要。實體商業涉及多種觸點的數字化、海量異構設備管控,比如一個店內有各種各樣的互動設備,如貨架、POS機、攝像頭等,如何對這些設備進行抽象和管理,形成互聯的IoT基礎設施。
       數據采集后,價值要真正被挖掘,對于算力和算法有著非常高的要求。一個30平的小店和300平的中型店,沉淀的數據量不是一個規模,對計算的要求也不同,所以需要解決計算架構的問題。而且各類型的線下店的改造現狀不同:小店終端可能僅是一個簡單的智能攝像頭,中型店鋪用一個集合算力和數據的計算終端,大型購物中心可能需要一組可以平衡算力和數據計算要求的服務器,分布式架構搭好可以動態分配資源,降低計算成本和實施成本。
       贏識科技采用“端邊云”協同的分布式架構來支撐,能滿足大、中、小店的不同計算需求,把邊緣的高性能、高可用的基礎設施搭建起來。其計算、部署和運維成本優勢明顯,針對大規模場景的落地周期從傳統系統3-6個月縮短到1周內,也滿足規;瘧每焖購椭频男枨。
       此外,AI算法是數據分析的重頭戲,價值是否淋漓盡致的發揮,數據感知和行為語義化的算法具有核心作用。值得一提的是,在跨境追蹤/行人再識別(ReID)國際公開數據集測評中,贏識科技的技術成果超過云從科技、騰訊優圖等一線公司,取得第一。
       實際上,在全場景感知和⾏為意圖語義化算法的挑戰上,實體商業相較于目前成熟化的安防體系更加困難,因為安防實際上邏輯更簡單,重在檢索功能。而實體商業場景中,機器不僅要具備基礎的單點感知能力,更需要結合場景需求進行全局“了解”和 “洞察”,這是一項更復雜的工程。
 
       上層應用多元化
       OPPO手機和小米手機,配置不一樣,用戶體驗不一樣,但是他們都是基于安卓系統,這便是系統的魅力:底層邏輯相同,上層應用多元。
       “不同行業中,商品是不一樣的,所以需要針對場景做業務的細分,但是人和場的邏輯關系在任何行業都是相通的。底層邏輯是通用的,需要一個統一的平臺。”楚汝峰認為,做底層系統不存在較大的跨行業復制問題。
 
 新零售
 
       目前,贏識科技在商業落地方面有重點突擊,主要有兩個邏輯方向:
       一是以消費者為中心,人流量較大且重體驗和交付的高客單價場景,如線下4s店和家居等。主要服務范圍包括獲客引流、到店接待、試乘試駕、車主服務,實現消費者全生命周期管理。
       以贏識科技對某一經銷商的數字化門店改造為例:重心在獲客和留存,?秃瓦\營上,主要滿足門店兩方面訴求:
       一是針對管理側的營銷工具,如何讓消費者變成忠實客戶和活躍客戶,幫助原來傳統的汽車經銷商集團變成一個服務集團。
       二是管控訴求,大品牌為了提升服務質量,傳統方式是通過訪客等遠程抽檢方式提升服務質量,耗時耗力。通過智能化技術,將整個工作人員的服務形成標準化的工作流程,量化且可監管的提升服務質量,進而去影響銷售轉化。比如,通過AI智能管控對銷售人員的接待規范和話術表現進行服務質量的打分與評估。此外,著裝是否規范,店內擺設有沒有及時整理等等細節都可以納入打分標準。
       第二個場景則是大流量場景如商業地產、購物中心,主要為該類客戶提供人和場的全場景數字化建設。主要業務方向包括兩方面,一是以消費者的維度去從招商、運營、活動等場景中為商家提供運營工具,實現資產增值;二是衍生的管理訴求,比如說商場里面發生了一些異常事件,快速調度場內工作人員及時處理解決。
       傳統商業地產面臨幾個問題,一是招商和店鋪管理,如何找到符合定位的商鋪?二是商鋪日常的活動效果如何準確預測、評估和復盤。
       楚汝峰提到,天貓準備618活動,通過多渠道的線上數據可以提前半年就預測活動效果,以及花費、目標人群,但實體商業缺乏這種洞見分析能力。
       “通過數字化手段加持,商場可以實現對于人流量的精準分析:如一天來了多少人,人群共同特征是什么樣的,哪個店鋪最受歡迎。這些信息將影響其后續的營銷決策,如接下來做活動,宣傳海報貼在哪個位置效果更好,互動屏應該播發什么內容。”楚汝峰分析。
       “同時還能把周邊的社區聯動起來,這是我們想要探索的方向,比如社區物業和商業地產之間的聯動關系,實際上,購物中心和寫字樓及周圍的住宅完全可以成為一套大的消費者運營體系。”
 
       結語
       數字經濟時代,以網絡平臺為載體,憑借多元化、多維度的大數據積累和人工智能技術形成商業洞察,繼而為經營決策提供全方位支撐的企業“生態圈”正在蓬勃發展。
       贏識科技的系統工具,目前主要滿足人流較大的場景,以大客戶為主?紤]到數字化基礎能力以及付費能力,目前國內零售SaaS服務商的主流商業模式均以KA客戶為主。但實際上,更廣闊的中小企業才是未開辟的新大陸。
       商務部2020年發布的《中國線下零售小店數字化轉型報告》 ,一方面大量實體小店的經營管理水平亟待提升,另一方面擁有數字生態圈的大型互聯網企業正在尋找落地渠道與下沉途徑。兩者間的合作成為共贏之舉。
       SaaS模式的本質,是商業軟件的民主化,數字化能力不再是企業成本中的龐然大物。其輕便、靈活,易用的特點與中小企業的需求形成天然的匹配。所以,KA客戶僅僅是零售科技企業的入門級市場競爭,未來的主戰場或將集中在中小企業市場。
 
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