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Amazon Go的一小步,AI+新零售的一大步?

2018-01-25 11:10··互联网  投资界  华映资本  收藏
   
在新零售这个行业,数字原生的玩家和传统零售商都在浪潮里激荡。但大家的一个共识是,技术是入场门票,能否为消费者制造全新的购物体验则决定存活周期。

  美国东海岸时间1月21日早上6点,位于西雅图市中心的亚马逊无人商店Amazon Go门口,人流熙熙攘攘,宛若喜茶排队盛况。

  在对外发布宣传片之后的14个月,要让买买买可以“即拿即走(Just Walk Out Technology)”的Amazon Go终于“姗姗来迟”。好在,大家的反馈足够给贝佐斯吃下一颗定心丸。彭博将Amazon Go的此次开业,定义为零售业的分水岭;《纽约时报》则认为“没有排队,没有结账,拿了就走”的体验,解锁了未来零售模式。

  不知道的可能以为是演播室大厅的屋顶。实际上,这是Aamzon Go门店的天花板,在160平米的店面里,装着100多个摄像头,从多个角度cover、recover每一个角落。据悉,除了利用这些摄像头和传感器对购物者进行追踪,商品架还设有重力感应器以及物体识别技术,帮助识别商品。当然,如今亚马逊庞大复杂的零售解决方案只露出了冰山一角,技术类型、内部逻辑仍在保密中。

  目前,Amazon Go首家店铺同时最多只能容纳97个人,但贝佐斯的一小步,却可能是新零售的一大步,被认为将“有潜力改变消费者对于自动化和零售的理解”。正如Digimarc的CTO Tony Rodriguez在评论中写到的那样:我们相信科技投资以及创新,将是帮助百货和零售脱颖而出的关键因素。在国内,我们同样看到由AI引发的创新模式,正在为新零售业提供诸多新机会,并为消费者打造高度场景化、个性化的消费体验。

  那么,AI技术究竟如何赋能新零售?2017年Q3,麦肯锡全球研究院发布了一份近80页的报告《人工智能,下一个数字前沿(Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier)》,对人工智能和机器学习领域的现状及未来进行了系统梳理,并分析了AI在不同领域的落地情况。

  今天,华映资本(ID:Meridian Capital)结合麦肯锡研究和创新案例,解码AI的新零售赋能力。

  赋能力一:预测力与决定力

  了解消费者所想,甚至比他们自己还了解自己

  麦肯锡报告指出,在未来,人工智能可以帮助零售商完成实时预测与自动化决策。通过大量识别和学习横跨不同来源的数据源(包括历史交易数据,天气预测,社交媒体趋势,购物模式,在线浏览记录,面部表情分析,季节性消费模式),AI能够帮助企业调整和掌控一个更有活力的市场环境。比如,机器学习和计算机视觉可以更好地预测消费者的消费预期,同时进行自动化的供应商谈判。

  如今,这种基于AI的预测已经开始被商家所运用。例如,一家欧洲零售商已经使用机器学习算法预测水果和蔬菜的销售情况,公司基于预测结果来自动订购产品、减少货物库存,从而提升利润。

  此外,AI技术还能够帮助零售商在扩张店面的时候预测未来的店铺表现。要知道,随着更多的销售转移到线上,线下商店销售的每平米营业额在下降。为此,有来自日本的零售商,开始应用机器学习,帮助选址新概念商店,更好地提高投资性价比。

  赋能力二:提高生产力

  自动化操作已经成熟,提高生产效率、减少人力成本

  人工智能技术也为零售业的仓储和店铺运营提供了强有力的支持。对于一些非数字化的零售商来说,尤其是传统商超,自动化运营能够带来切实的改变。如今,不少超市开始提供在线销售和送货服务,但依然负担着实体店成本,那么这种买卖就很不划算了,对于人力成本高昂的欧美零售业来说更是如此。有统计显示,英国零售店每完成一笔80欧元的在线销售交易、就需要花费5欧元的物流成本。

  自主化系统则能够与人合作,提高生产力、降低货损率。Swisslog自从开始使用自动化程序指导仓储车之后,将仓储所需时间降低了30%。国内也有初创公司,在利用智能技术帮助提升零售业终端环节的效率。成立于2017年的零眸智能,就是一家专注于零售场景、通过机器视觉提供智能化解决方案的企业。其零售终端执行力系统,可以支持商家通过APP拍摄冰柜、货架、堆头、促销物料等照片,系统自动识别其中的商品陈列信息,并自动生成BI报表,帮助品牌和零售渠道提高终端执行力,提高营销费用有效利用率。

  在店铺里,机器学习则能提升分类效率、帮助优化销售规划。麦肯锡报告指出,已经有零售商通过统计建模,来预测和减少库存,从而将销售量提高4-6个百分点。这些效率通过机器学习可以实时实现,并且随着更多新数据的提升,准确率还会进一步提高。

  赋能力三:个性化能力

  提供舒适、个性化的购物体验

  受惠于在线购物的省心、经济和快捷,许多消费者已经开始期待更加私人化、即时性、精准完美的服务。因此,麦肯锡报告认为,未来AI对于商家来说至关重要,因为如今那些买买买重度用户总是通过在线比价持续重新定义价值——尤其是当身处线下店铺的时候。换言之,商家需要一个更加面向全渠道的策略,去满足需求日益提升的消费者们的所求所想。

  而人工智能则可以为每个购物者进行实时的优化、更新和定制服务。报告指出,这种基于洞察力的销售,包括个性化的促销、分类优化和定制展示,可以提升1-5%的销售量。线上购物方面,此类个性化+动态定价,可能会促使销售额增长30%。

  此外,得益于在线数据收集,纯粹的网络玩家在目标市场已经大幅度领先;这就要求传统的零售商也需要取得数据集来竞争。例如传统零售大玩家——家乐福和Target,都开始在店铺里部署电子传感器来收集客户行为和购买数据,并使用机器学习算法来决定在顾客购物时发送哪一项个性化促销。家乐福在仅仅28家店铺使用这种技术后,其App用户就出现了600%的增长。

  成立于2014的众趣科技,则通过3D扫描和人工智能技术,帮助传统线下场景进行三维场景,其中就包括对电商零售领域的业务应用。通过众趣科技的技术,可以把线下购物场景复制到线上,支持用户在3D实景内购物,帮助零售业务实现线上线下融合。今年3月,众趣已与阿里合作,在淘宝聚划算上线了“家居革命”实景Go活动,用户进入3D扫描实景中,就能看到家电、家具在房间中的搭配效果、一目了然,相对比图片和视频进一步提升了购买体验。

  当然,随着自然语言理解的发展,启用人工智能的个性化还将可以远远超出目标促销的范围。例如,在商店里,虚拟助理可以通过面部识别“认出”回头客,分析他们的历史购买记录来提出建议,并用对话方式进行交流。想象一下,未来逛超市,都有一个虚拟机器人跟你实时对话、帮你找货、提供建议,你不需要的时候也不会过度打扰。

  赋能力四:便利边界解构力

  消失的收银台,与便利性的全突破

  接着上一点,用户体验的增强,或许是AI能够给零售带来的最有前景的视野。收银台消失或许只是表象,更深层次的便利边界突破还在进行。

  以智能零售行业的领军企业之一——深兰科技为例,作为一家2B公司,深兰科技应用人工智能卷积神经网络、深度学习、机器视觉、生物识别、生物支付等技术,开发了quiXmart快猫无人值守智能零售系统、takego“拿了就走”的免现场结算支付系统以及metamind 猫蜜管家的终身私人免费服务,帮助打造24小时无人或少人的智能零售空间,为传统零售智能升级提供解决方案。正如深兰科技创始人陈海波所说,“一家无人商店其实就是一台智能机器人的店形展现,有大脑、有眼睛,有嘴巴,消费者进入这样一家无人店,其实就是在与机器人做交流”,“零售不管新与旧,便利化、自贩化是刚性趋势”。

  在家中,虚拟助理也进一步拓展了便利的边界。未来,他们可以提醒用户“冰箱里某种食物即将吃完,请及时购买”。目前,Google Home已经支持消费者购买50个合作零售商的产品,亚马逊Echo也与100多个第三方服务方展开合作。此外,随着智能家居助理的发展,这些智能系统还将进一步了解消费者的喜好,为后续的智能化购买铺平道路。

  此外,人工智能技术还会赋能物流环节,麦肯锡报告预测,或许未来的商品都可以在购物的几分钟后送到你家。包括亚马逊以及一些创业公司,都在研究无人驾驶飞机送货业务。

  国内的无人货柜等,也进一步解构了消费场景,让100米内的消费需求得以解决。例如,微盟旗下无人零售货柜“温带超级便利”,占地空间5平方米左右,售卖包含以鲜食为主的早中晚餐上百种SKU商品,重点解决的就是100米的消费需求。“温带超级便利”利用图像识别、生物特征的静脉识别等人工智能技术,支持扫码开门和刷手开门,绑定微信、打开货柜、取走物品、关闭货门,整个交易可以在10秒之内完成。

  在新零售这个行业,数字原生的玩家和传统零售商都在浪潮里激荡。但大家的一个共识是,技术是入场门票,能否为消费者制造全新的购物体验则决定存活周期。

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