編輯導語：如今，AI變得不再遙遠，在已經(jīng)到來的5G時代，AI會與更多的行業(yè)進行融合，推出各種新興模式，AI與零售業(yè)的結合就是零售業(yè)的一大改變；本文作者對AI賦能新零售商業(yè)化進行思考。

本文分“零售現(xiàn)狀、零售與AI技術融合、AI+零售未來展望”三部分來闡述對AI技術賦能新零售商業(yè)化思考。

一、線下零售基本現(xiàn)狀

1. 零售優(yōu)勢

移動互聯(lián)網(wǎng)時代極大促進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)巨頭重點關注的戰(zhàn)場。

相比于線上，線下零售有著獨特優(yōu)勢

可見即可得，線下實體選物體驗好，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，生活儀式體驗感強；

擴展線上服務邊界，將能力下沉到線下。

2. 零售痛點

線下零售雖然離最后一公里生活圈消費者最近，但仍然也有著自身業(yè)務痛點。

用工成本高，零售行業(yè)屬于典型勞動力密集行業(yè)，在運營、收銀、導購、倉儲、供應鏈、物流等環(huán)節(jié)需要大量人力資源；

缺乏用戶感知，缺少對用戶消費數(shù)據(jù)獲取與管理，如消費者買完就走，很難知道下次是否還來買；

無法多路徑精準觸達消費者，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者畫像數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，憑借著大數(shù)據(jù)+技術與精準營銷策略，收割了絕大部分用戶流量，極大擠壓了線下實體零售生存空間；

SKU管理難、缺乏有效運營數(shù)據(jù)支撐造成SKU庫存高、周轉(zhuǎn)期長。

3. 零售轉(zhuǎn)型

在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，線上電商平臺積極投身數(shù)字化、智能化變革，享盡了技術發(fā)展帶來的人口紅利，者對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)字化技術賦能，傳統(tǒng)零售經(jīng)營方式也無法高效提高運營能力、降低成本、促進銷售額增長。

隨著5G時代到來，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算技術不斷成熟，加上國家宏觀政策支持實體零售業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，各省政府相繼出臺指導意見進一步推動零售行業(yè)數(shù)字化，促進AI+IoT、大數(shù)據(jù)等先進技術在新零售行業(yè)應用落地。

據(jù)第三方機構數(shù)據(jù)統(tǒng)計，AI+零售業(yè)領域市場規(guī)模2022年將達27億元，2018-2022年復合增長率GAGR達45%，這意味著AI+零售行業(yè)市場增長有很大潛力空間。

二、AI賦能零售方案設計與商業(yè)邏輯

闡述AI賦能業(yè)務框架流程+商業(yè)運作模式+創(chuàng)新性思考。

傳統(tǒng)零售領域產(chǎn)業(yè)鏈由品牌商、零售商、消費者、代理商等相關方構成，而這些相關方運營數(shù)據(jù)是孤立的，沒有形成數(shù)據(jù)鏈條通路。

AI技術賦能零售業(yè)目標：打通產(chǎn)業(yè)鏈里品牌商、零售商、消費者、代理商等相關方數(shù)據(jù)通路，貫通零售業(yè)務場景每一環(huán)節(jié)，構建“人—貨—場+數(shù)據(jù)”商業(yè)閉環(huán)；

借助AI技術實現(xiàn)消費者用戶畫像構建&識別、商品品類庫構建&識別、智能化運營+客服、精準營銷、驅(qū)動零售業(yè)務快速增長。

1. 用戶畫像數(shù)據(jù)建模

構建用戶畫像數(shù)據(jù)本質(zhì)：將用戶在消費場景下的每個信息抽象成具體標簽，根據(jù)這些標簽化信息為用戶提供針對性服務（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、住在哪個小區(qū)等；
• 用戶行為：對商品品類選擇、購物評價、商品消費額度、商品選購時間等；
• 用戶興趣愛好：對不同商品品類偏好、日常購物時間段等。

以上維度數(shù)據(jù)可以通過計算機視覺+智能語音技術對顧客行為分析，再結合深度學習算法模型、大數(shù)據(jù)進一步加工處理，生成具體用戶畫像，有了用戶畫像后便可以有針對性制定運營策略，促進消費者轉(zhuǎn)化率提升，實現(xiàn)業(yè)務銷售額增長。

2. AI賦能零售行業(yè)商業(yè)方案設計

AI技術本質(zhì)由算法、算力、數(shù)據(jù)構成，數(shù)據(jù)是業(yè)務發(fā)展的基石，AI技術賦能行業(yè)初衷，是結合實際應用場景解決業(yè)務問題，驅(qū)動商業(yè)價值增長。

AI賦能零售商業(yè)方案框架分為“前端+中臺+業(yè)務（后）端”三部分構成：

前端：主要完成消費者用戶畫像數(shù)據(jù)構建&初步分析，以攝像頭、麥克風、智能貨架結合計算機視覺、自然語言處理+語音識別、IoT技術完成對消費者行為數(shù)據(jù)、商品狀態(tài)數(shù)據(jù)輸入并進行結構化處理，提取出用戶畫像；

中臺：主要通過AI技術+云計算服務完成對用戶畫像+商品數(shù)據(jù)模型深度學習與訓練，提高實時用戶畫像精準度，并建立起消費者與商品SKU之間關系模型，提升對消費者心智模型洞察力，加強精準營銷/商品庫存管控能力，為業(yè)務(后)端決策提供數(shù)據(jù)支撐；

業(yè)務（后）端：主要完成精細化運營與業(yè)務增長。

下面以具體實際場景對以上商業(yè)方案應用進行說明：

實例目標：小A去早上到樓下超市買菜。

購物前：

小A進入超市時，里面的攝像頭、麥克風開始進入工作狀態(tài)，系統(tǒng)首先識別出了小A是超市?？停砀?75左右，體重70Kg左右，但還沒在建立會員，還是別到了今天小A心情不錯，還哼著周杰倫的《稻花香》。

購物中：

攝像頭與麥克風持續(xù)跟蹤著小A移動軌跡，發(fā)現(xiàn)小很快走到生鮮區(qū)，仔細挑選了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，仔細觀看了活魚、大蝦形態(tài)和它們價格，喃喃道“海鮮也好貴啊，就不能便宜點嘛…”；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，猶豫了一會兒又放回去了，喃喃告誡自己“減肥中少喝甜飲料”。

此時系統(tǒng)已完成了對小A用戶畫像構建：一個25歲左右年輕小伙兒、洋溢著青春活力、飲食均衡、對新鮮事物充滿好奇、高質(zhì)量生活追求者但對價格較為敏感、對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，輪到了小A后他將選購商品放在臺上，然后打開手機里微信支付碼，收銀員此時根據(jù)后臺系統(tǒng)推送的信息跟小A說：“這次辦理掃碼注冊會員，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掃碼辦理了注冊會員，很開心跟收銀員說道“這樣優(yōu)惠活動往后你們多搞搞啊，我還會常來的”。

小A會員注冊信息完善，再加上系統(tǒng)識別到小A在超市里行為與選購商品數(shù)據(jù)綜合分析后，超市的小程序后臺主動為小A備薦了零糖可樂飲料、周杰倫代理的低卡路里薯片，同時新增了牛肉海鮮組合滿100減10營銷套餐，選擇合適時機推送給小A。

除此之外，系統(tǒng)后臺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貨量信息給到供應鏈管理部門參考決策。

3. 商業(yè)邏輯思考

AI計算機視覺、自然語言處理、語音識別技術、機器/深度學習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)濟效應；

如：計算機視覺應用于手機終端解鎖、自然語言處理應用于智能客服、大數(shù)據(jù)和機器學習應用于內(nèi)容推薦與分發(fā)。

新零售即“AI+零售”，以AI（視覺/語言/語音/機器/深度學習等）技術為核心，將線下零售場景中“人—貨—場”數(shù)據(jù)打通并聯(lián)動，構建起動態(tài)的用戶畫像數(shù)據(jù)+商品信息數(shù)據(jù)管理平臺，為線下零售選品推薦、供應鏈管理、運營策略制定等決策賦能、提高運營能力、降低人工經(jīng)營成本、改善顧客消費體驗、促進消費者者轉(zhuǎn)化率提升，形成業(yè)務增長的商業(yè)閉環(huán)。

三、AI+零售行業(yè)展望

從技術、應用、生態(tài)三個維度來展望AI+零售行業(yè)趨勢。

縱觀每個行業(yè)發(fā)展規(guī)律，通常由技術發(fā)展帶來特定場景應用可能性，而場景應用需求又驅(qū)動技術工程化迭代落地，技術與場景應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)后可以更好實現(xiàn)商業(yè)價值增長。

1. 技術趨勢

眾所周知ABCDE技術（AI、Block Chain、Cloud Computing、Data Tech、Edge Computing）。

技術中臺+業(yè)務中臺結合的方式將會成為未來主流趨勢，這里技術分為兩部分：

隨著5G技術和基建不斷成熟完善，AI方案技術供應商也加快了AI技術能力邊界擴展，優(yōu)化在視覺、自然語言處理、語音、機器/深度學習算法、算力等領域解決方案能力。

在同樣背景下，零售客戶對AI技術方案高質(zhì)量輔助決策系統(tǒng)需求迫切，采購投入增多，AI賦能零售本質(zhì)是通過AI技術完成零售行業(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

其中價值：精準營銷、實現(xiàn)業(yè)務增長。

數(shù)據(jù)是AI技術基礎，也是業(yè)務管理的基礎，有了數(shù)據(jù)即可驅(qū)動AI技術+業(yè)務兩大飛輪轉(zhuǎn)動。

2. 應用趨勢

AI技術賦能零售行業(yè)應用趨勢將會“由點帶面”，逐步滲透業(yè)務全流程。

在零售領域里，AI技術賦能方案與規(guī)劃已完成理論驗證，目前零售行業(yè)已在進行點狀AI方案應用試驗，業(yè)務與AI技術融合的背后需要企業(yè)與AI技術供應商共同調(diào)整優(yōu)化；

在單點業(yè)務流程完成降本增效只是時間問題，將來有望逐步一點點推廣到更多業(yè)務鏈流程上，形成覆蓋全產(chǎn)業(yè)鏈AI技術化。

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方案與優(yōu)化商業(yè)邏輯，方能“真正解決場景實際需求，為消費者帶來良好用戶體驗”。

新零售產(chǎn)業(yè)鏈涉及到云服務廠商、面向業(yè)務的軟件開發(fā)商/集成商、零售企業(yè)、AI技術供應商等多方資源；

在5G、網(wǎng)絡智能互聯(lián)技術助力下，多方協(xié)同合作，搭建共贏生態(tài)尤為重要。