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‘pg娱乐电子游戏官网APP下载’AI赋能新零售,「智」胜之道在于生态思维|数智夜话直播精选摘录

2024-02-07 08:18:01
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本文摘要:AI赋能新零售,「智」胜之道在于生态思维|数智夜话直播精选摘录

新兴商业模式涌现的大背景下,传统线下零售商面临增速放缓的压力,AI技术的配置将是零售行业发展的根本驱动力。

AI赋能新零售,「智」胜之道在于生态思维|数智夜话直播精选摘录

新兴商业模式涌现的大背景下,传统线下零售商面临增速放缓的压力,AI技术的配置将是零售行业发展的根本驱动力。

在6月23日的数字时氪「数智夜话」直播中,中国连锁经营协会秘书长 彭建真、朗镜科技创始人&CEO 汤劲武、蒙牛乳业 常温事业部数智化规划与策略中心 刘利华,畅聊AI+零售会碰撞出怎样的火花。

以下为嘉宾的核心观点节选:

彭建真 中国连锁经营协会秘书长

AI+零售的应用目前业界没有一个非常明确的界定,可以把它定义的很宽泛,甚至把高级一点的数据分析也定义为在AI在零售的应用,当然也可以定义的比较窄。我在百度搜索了人工智能具体的边界是什么,查到人工智能是模拟延伸扩展人的智能理论技术以及应用系统,它是一种新的以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,研究领域也包括了机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统。

如果我们按照百度的定义,其实不太容易匹配到零售商这个概念上。但目前AI在零售上有非常多的应用,具体到线下零售行业,我们可以看到无人货柜使用的商品视觉识别技术。在商超运营当中就更广泛了,比如收银台的智能摄像头防损、自动收银系统的智能对外处理和对外报警、另外也有智能监控货架的有货率等等,都是AI在零售商超里的应用。

具体到企业,比如便利蜂已经把人工智能应用于企业的内部管理。

过去一个便利店最困难的就是复制店长,但便利蜂通过人工智能把管理流程线上化,通过系统的方式来解决,提升内部效率,减少对人工的依赖。另外我们看到京东供应链的自动补货系统以及自营产品的选择,完全是依靠算法而不是人来干预,这也是人工智能在零售企业的一些应用。互联网企业在内容匹配这方面的应用更加广泛,尤其是头条系,他们率先通过算法为每个顾客匹配相关内容,实现精准营销。

所以目前在零售行业来讲,总体上应用是比较广泛的。

过去品牌商接触C端客户,中间需要通过零售商,但今天在很多数字化手段之后,品牌商有机会直接去面对C端顾客,以及直接收取顾客的很多反馈,包括新品测试、更精准的营销,我觉得这是数字化给品牌商带来非常大的变化。过去渠道商要建立自己的私域流量,未来品牌商怎么去建立自己的私域流量,我觉得是长远发展过程中要关注的一个点。

谈到整个行业的数字化转型,包括品牌商和渠道商。我们看到数字化的转型从第一个阶段进入到了第二个阶段,当然也会存在一些共识的分歧。

第一个阶段对于品牌商和渠道商而言,渠道拓展是一个重点。第二个阶段的重点是怎么用数字化技术来帮助我们降本增效。渠道拓展我相信大家比较容易了解,我们数字化转型第一步,如何从外部和消费者建立更多的连接和触点。

过去我们的唯一触点是线下的门店,今天我们通过自己的小程序、APP、第三方即时零售平台、头部电商比如天猫、京东旗舰店、另外也包括最新的短视频平台都可以接触到消费者,在前期我认为和消费者建立全渠道、更广泛的链接是一个重点。但是我们看到很多企业慢慢进入到了第二个阶段,因为如果企业只是在渠道上跟消费者有更多的链接是远远不够的,这只是第一步。

渠道拓展到基本完善以后,企业转移到精细化运营,并通过数字化的技术来实现降本增效,这是我们这个阶段的重点。在这个阶段大家会越来越关心采用了数字化手段以后,中后台的管理水平、企业的运营效率是否得到了提升,对品牌商、零售商都是一样的。

我们也做了一个划分,企业内部的数字化能力我们认为要具备四个基本的本领:第一,中台化本领,包括数据中台、业务中台、技术中台;第二,零售的科技能力,未来门店一定是要跟科技深度结合的;第三,数据高级分析的能力;第四,数字化组织能力的匹配,无论是通过外部的咨询机构,或是内部的能力提升,这个组织能力是完全要靠企业来主导的。

建立前三方面的能力有两个途径:一是依靠我们自己,我们现在看到不管是物美、多点还是天虹等等企业更趋向于打造自己的技术能力;但是大部分企业会考虑到底是自己打造还是依托第三方平台来主导,如果是自己打造,涉及到大量的投入,这个投入不是一笔,是每年都要,这其中的投入产出能不能达到平衡,是企业要去做的衡量,我们觉得这也是现在企业的分歧点。

我们评价一个企业的数字化成熟度有不同的维度,有的是从人货场、有的是从中后台。总体来讲,采取人货场的方式来评估,或者前中后台方式来评估的都可以。我分不同的业态来分享数字化比较成功的案例:

比如说在商超业态,盒马、大润发,这些是走的比较靠前的。

尤其是盒马,可能是一个全新的物种,所以它在人货场方面基本完全是数字化的,这是商超业态的一个典型代表。除此之外,物美的数字化也做的非常不错。

在百货业态,我们觉得银泰、天虹这些方面做的不错,当然百货的数字化和商超数字化侧重点不太一样。在中国百货和购物中心有点像,我们更多是管理一个场,在这个场内如何通过营销系统,把顾客分到不同的商户里面去,目前天虹和银泰在这方面的尝试和运营都是不错的。

在便利店形态方面,我们知道便利蜂一直在数字化方面做非常多的尝试,基本上所有流程都会通过数字化、线上化的方式来完成,尽量摆脱对人的依赖。

一个好的企业做数字化第一步是全渠道。不能只通过一个渠道和消费者建立链接,这是基本的一点;第二点,一个好的传统渠道商,他的数据中台一定非常强大,可以实现数据的打通。

零售行业内很多企业会用很多的ERP系统,不同的ERP系统解决不同的模块,数据孤岛现象是比较严重的,我们做数字化转型需要把收集到的数据做有用的分析、进行有效的清洗之后,再用到场景里面去做具体的分析。无论是精准营销的分析、销售数据的分析、还是补货的分析等等,会极大提高分析的效率。

另外做的比较好的企业,他的供应链数据化也是比较强的。我们在数字化之前很多数据的传输是通过人工的方式,效率相对较低,但是现在做的比较好的企业,他们在数字化方面有非常通畅的连接以及数据交换,能够实现便利地补货,提升自身供应链效率。所以总体来说一是触点足够多;二是数据中台较好,可以实现高效清洗数据和业务场景分析;三是供应链数字化较强。

如果传统企业在供应链的数字化方面要实现提速,还需要依赖于我们这个生态,企业内部我们要打通很多数据和节点,现在有很多不同系统之间还没有打通,这是内部。如果要提高供应链效率,其实更有待于我们和我们的KA。

我相信蒙牛有很多KA客户,如何从KA客户出发打通数据,相对中间这一层的客户数据怎么打通让补货变得更加高效、降低货架缺货率等等,都有待于大家来共建生态,通过互惠互利的模式来实现,所以我比较看重生态。

在AI应用初期,大家主要是把它当作零售行业的创新点来看待,对其在零售终端的实际效果并不是特别追求。比如早期我们给顾客提供搭配服饰的魔镜、通过门店的电子大屏让顾客去体验不同颜色唇膏的效果等等,主要希望为顾客带来独特和新奇的体验,我觉得这是第一个阶段。

未来AI要在零售上落地还是要回归到帮助企业提升业绩,实现降本增效。降本增效其实是两个概念,一个是增效,一个是降本,帮助企业拓展新的客户、带来新的销售,这是增效。

在这方面其实互联网企业做的非常好,很多短视频平台的电商部门通过内容营销、辅助AI等技术可以精准的拓展新客、或给原有客户匹配适合他们的商品等等。另一个方向是降本,我们线下实体零售企业的抓手更多也是在降本方面,比如我们对现有数据进行更好的分析实现精准营销、通过视觉识别技术降低商品在货架上的缺货率、通过AI的技术优化作业流程,降低员工的劳动程度,减少员工的使用等等,都是线下实体门店在降本上面可以找到的抓手。

我认为AI未来落地和应用的趋势一定是帮助企业降本增效,第一阶段可以是一个很好的体验,但是只有实现降本增效才有可能长久,这也是未来落地和应用的趋势。

汤劲武 朗镜科技创始人&CEO

我们是聚焦在实体零售终端领域数字化的企业,先分享一个我们观察到的行业痛点,在采用AI技术之前,大型连锁超市可能有上万个销售代购,每天会去巡店,巡店的过程中一个比较占时间的部分是需要把终端销售执行的情况,通过数据表的方式收集上来。

没有AI的时候是把人当做一个计算机视觉处理器,把很多不同SKU数来数去,很多时候需要甚至20分钟时间来数的清楚,具体时长取决于店的大小。但我们现在将计算机视觉技术投入应用,巡店的过程基本不费时间,拍一张照片,可能在30秒、甚至20秒之内就能识别清楚,这对我们来说是非常成功的一个场景。

谈到为零售行业提供数字化服务的底层技术有哪些,以及现在这些技术还需要突破哪些瓶颈。我认为首先最重要的技术是计算机视觉技术,因为中国所有行业都在进行数字化转型,很多传统企业数字化转型的第一步是在物理世界和数字世界建立一个桥梁,把物理世界迈步到数字世界里去,这需要一个感知技术,在多数情况下这个感知技术实际上就是视觉技术。我们人其实也是一个智能的感知生物体,我们接收的80%的信息是通过眼睛去感知的。我看过一本书,我们人负责处理视觉信息的能量消耗占人脑消耗能量的60%,所以当你累了想休息了,闭上眼睛之后60%的大脑能量消耗就会节省下来。

这不仅仅对零售行业,对所有其它传统行业,除纯信息行业之外,因为纯信息行业天生就是数字化的,比如视频行业、音频行业等等。我们说的是实体零售行业或制造行业,这些行业通常是跟物理世界相关的,我们想把它数字化,第一步一定是通过感知技术把物理世界和数字世界建立一个连接,这就是通过计算机视觉技术。

把计算机视觉技术应用在不同的行业,面临挑战是不一样的。我们先说安保行业,人脸识别是顶层技术,对于这个行业的应用场景来说它识别准确率是非常重要的。但对零售行业而言,我们主要是关注识别商品、识别人货场,其中人已经被很好的解决掉了,剩下的是货和场。

特别是货,每年会有非常新的SKU出来,每个SKU的包装还在不断改变,对我们的挑战就是如何更高效、更快捷地把这些模型生产出来,即在工程交付过程中交付的成本是多少。任何一个企业的新技术一定会考虑ROI,需要花多少钱,能给我带来多少收益,既然客户会这么思考,我们也会这么思考。

我们这几年非常多的精力放在如何更高效地生产AI模型,能够准确地识别出这些商品。中国有上百万的SKU,且每月都在不断变化,所以这是一个非常大的工程挑战。经过这么多年的努力,虽然还没有完全达到我们的目标,但已经在实现的过程之中了。

我认为客户主要关注两点,任何一个新技术能不能在一个场景中被成功的应用也取决于两点。第一,这个新技术的技术表现能不能达到商业应用的水平。我说一下人脸识别这个案例,其实人脸识别这个技术在30、40年前就有,但那个时候的识别准确率大概只有80%以下,即无法投入商用,但现在人脸识别准确率可以达到90%以上,甚至达到99%,可以完全投入商用了。第二,关于ROI,当技术的成本太高的时候是没法投入应用的。

数字化过程第一是感知,感知之后有了数据,有了数据之后要数据清洗、建模,然后才计算。关于后续如何利用这些数据回答一些商业的问题,比如能否实现自动进货,当我们把货架上的库存完全搞清楚、后仓的库存完全搞清楚之后,才有可能自动通过算法的角度来了解下个星期、下个月要进哪些货,这是第一点。第二是货架应该怎么摆、摆哪些货,现在其实零售行业完全是靠经验,但我相信在货架完全数字化之后,货架如何摆放可以通过机器学习的推荐算法来实现。我认为在数字化的过程中应该用算法驱动,我们希望数字化进程到了一定程度之后,物理零售世界能够实现千人千面,最大程度去满足消费者的个性化要求。

一个行业的数字化过程取决于核心的流程、核心的要素的数据化,当完成之后自然会进入一个智能化阶段。包括在各个运营节点上,进什么货、定什么价、都可以用数字化来解决。我认为这是一定会发生的,只是时间长短的问题。

但现在我们这个行业数据生产的过程还是非常低效的,因为数字化程度还不够,还是通过人来采集数据。未来如果我们能够通过IoT手段把生产数据,很多销售代表就能花时间在更多有意义的工作上。随着数字化进程进一步推进、随着AI在各个行业使用的加深,我们人类逐渐会从大量的、海量的重复性的机械活动中撤出来,零售行业也终将走到这一步,可能三到五年时间我们就可以实现,但具体时间长短还难以判断,中间有两块业务需要重点关注:第一,数据采集;第二,数据处理。

目前我们行业采集数据主要靠人,但未来一定是靠机器,把AI和机器人结合在一起对实体零售这个行业来说是最好的一种数字化组合。我们是创业大国,所以机器人生产成本和机器人的表现都是非常强,所以我认为机器人和AI的能力充分有可能结合在一起,帮助整个实体零售的终端成立一个大数据,实现真正的商业决策自动化、数据化。

我特别同意生态思维,其实我们目前做的项目已经跟很多合作伙伴初步建立了合作关系,我认为任何一个对行业的改变,通过一家公司的能力是做不到的,术业有专攻,我们的经济是分工和协作的,越分工效率越高,所以我认为首先要有生态思维,你最擅长做什么,他最擅长做什么,大家结合在一起。

比如我们现在想把整个实体零售业态中的终端成立一个大数据,但进销存的推荐算法我们不一定擅长,可以和另外一家非常擅长的企业合作。再比如跟ERP系统对接,大量的IT工作也未必是我们算法公司擅长的,在这方面我们会跟很多企业合作,加速整个行业的改变。现在我们很多品牌商在数字化进程中有数据孤岛的现象,这些我觉得都不是问题,逐渐都可以解决掉,核心是我们要意识到新技术是有指数级进展的,刚开始可能会慢,越到之后会越快。

现在AI技术几乎在各行各业都有落地,速度是相当快的,我相信机器人也是这样的,虽然现在的渗透率并不是很高,但相信再过5年、10年,可能每个餐馆都会有送菜的机器人,越到后面发展的速度越快,任何行业都是这样的,我们要有信心。

我对公司的定位就是成为一个零售元宇宙公司。中国有那么多零售商店,当把他们数字化之后,在数字世界中把这些终端复制出来就是一个零售元宇宙。

实现这些之后,整个行业的效率会呈现几何级数的提升。举一个例子,比如现在行业内大概有一两千万个销售代表,他们每天大概1/3的时间是跑店取数据,当我们把零售元宇宙建立起来,会有持续不断的数据流推给他们,那么就不需要天天跑店取数据了,整个业态的效率会大大提升。

我相信实体零售的未来值得展望,因为我们活在物理世界而不是数字世界中,我们要喝一瓶水不可能两千公里之外送过来,一定需要旁边有一家便利店可以直接买到,这是未来50年都不会变的。

刘利华 蒙牛乳业 常温事业部数智化规划与策略中心

关于AI对于我们的价值,我认为还是要回归到当前的时代,当前时代我觉得有两个显著的特点,特点一:所有的企业都在讨论数字化转型;特点二:从增量向存量市场转变的时候,市场对于终端的抢夺实际上越来越激烈,终端的运营也越来越要求精益化。

在当前数字化时代有几个显著的特点:第一,认知即交易,交易即关系。过去在增量市场里面,厂商把货卖给消费者,这段关系就结束了。

在数字化时代,在存量时代,实际上把货卖给消费者是一段新关系的开始,第一个痛点就是我们不知道消费者在哪。第二,所想即所见,所见即所得。我们理论上可以通过AI来做智能化的推荐,但很重要的一点是这样的场景和消费者对于快消品企业是缺失的,因为很多快消品企业在中国经营路径都是F To 大B 、To 小B、To C。

过去我们在推进业务的抓手是大B,是经销商,然后从大B到门店,从门店到消费者运营。其实对于大型快消品企业来说它不是一个黑盒子,也不是一个白盒子,而是灰色地带。所以对于我们来说很重要的是能够通过技术手段把人、货和场串联起来。串联人相对来说容易一点,比如通过公域的媒体、通过私域的运营等等。

最难的反而是把渠道和货串起来,因为我们是一个高渗透、低客单价、无门店不掌握终端的品类。通过AI智能我们希望实现千人千面、一城一策、千店千策、精准转换,归结来看最核心的是对于终端的掌握。

我认为AI给销售带来的最大的变化是连接和透明。过去我们把费用给到经销商,经销商再把费用给到业务人员去管理终端店内的陈列行销活动。但实际上我们过去营销很大的感受是只要通过人往下传递的信息,往往会产生缺损,也会存在效率的缺失,所以在这个过程中我们希望通过系统、数字化来解决中间地带。

所以AI带来的很大转变是通过AI图像识别直连终端,我们和客户以及大区看的是同一个系统、同样的一个终端门店,我们所有人都是围绕着终端消费者的需求,围绕着消费者服务来做。所以我们公司也提出一个口号叫“消费者第一、第一、第一”,通过这样大家在一个平台上实现了连接和透明,也实现了终端管理和服务效率的提升。

实现降本增效的目标,对我们而言也是很大的一个挑战和痛点。从传统快消品企业向数字快消品企业推进的过程中我们遇到很多挑战,我简单总结是3+1。第一,思维模式的重构。过去我们是产品思维或渠道思维,未来肯定是向用户思维、消费者思维转变。

比如从2019年、2020年开始做数字化转型的时候,我们提出消费者第一、第一、第一,但实际上大型快消品企业现在90%的生意都是通过线下的经销商、通过线下的渠道完成。所以大型快消品企业资深领导就提出我们是客户第一,也就是我们的经销商,如果现在不提经销商,而提消费者第一,客户会不会觉得自己的重要性降低了。但实际上不是的,消费者第一的策略,也需要我们的客户跟大型快消品企业一起更好的服务终端门店、更好的服务消费者,所以我觉得第一个是思维模式的重构。

第二,资源运行方式的重构。过去我们运行是奶源给到工厂、工厂给到供应链、供应链给到渠道、渠道给到终端门店、门店再传输给消费者。

这些全链路的数据打通和运营,只要是涉及到跨部门、跨组织,它的效率就会降低。所以未来我们希望变成一个环状,所有的职能部门都是围绕着终端消费者和终端需求,以终端需求的满足为资源重构的方向。第三,运行模式的转变。

过去我们更多看产品或者渠道,但并不是说产品或者渠道不重要,产品和渠道会越来越重要,特别是在消费者所想即所见,所见即所得需求可以在短时间被满足的情况下。我们向消费者转变的时候是要把渠道更好的连接好、服务好,然后才能和客户经销商一起去服务好渠道,在渠道里面满足消费者的需求,所以这是一个运营模式的改变。所以我们的三个转变或者重构一个是思维,一个是资源,一个是运行模式。

第四,底层。很多企业数据都是烟囱式的,孤岛式的,我们希望通过数字化转型把全链路打通,打通很重要的一点是将终端渠道变成全团队的事情,消费者不再是市场部的事情,而是所有团队的事情。所有团队的打通或高效运营是靠层数据的打通,我们积累了大量的数据之后实现算法的驱动、应用场景的打磨,能够在不同的场景里面更好的满足消费者需求、更好地服务好消费者,才能实现交易的结束是一个新关系的开始,这是我们一直想去打造和突破的。

任何一个伟大的企业做的事情其实都是很简单和平凡的,关键是要把这些简单和平凡的事情做好,才能变成一个百年企业,变成一个优秀的企业,这也是我们努力的方向。

在2020年疫情的时候我们内部做过一个思考,乳业快消品企业的企业核心能力是什么?过去我们觉得可能是渠道,可能是品牌价值,后来发现沿着整个生意的链路,从牧场到奶源到供应链到生产到渠道到营销到消费者到品牌,实际上供应链处于非常核心的地位。如果没有供应链,很多新锐创新品牌从零发展到10亿可能没有问题,但如果从10亿发展到20亿、50亿的时候,供应链的能力就成为一个短板。快消品企业在做智慧供应链的时候,我们发现同一个快消品企业很多数据都没有完全打通,所以返回来又做很多基础的数据,比如说从奶源到工厂,从工厂到分仓,从分仓到渠道,从渠道到消费者。

供应链在AI的过程中,数据是很多的,打通了之后需要实现网络的优化,打通供应链的各个环节,然后实现供应链的透明化、可预测、柔性化、协同化和高效运营。

其中有一个很重要部分是算法。这些算法通过高等数学是解决不了的,所以我们有很多算法的机制都是为了实现供应链的优化,包括全链路的协同、订单的预测、协同优化,这种算法求解器,实际上过去有很多企业都在做相关的尝试但效果不是特别好,最重要的一个原因是数据智能,另一个是因为越来越多企业把供应链当成战略性的能力,都在做相应的提升。

作为品牌方来说,我认为3年之后可能能够进入数字化世界,即更多的从触点到收集到分析到策略到运营迭代,数字化程度会越来越高,但智能化程度对中国的快消品品牌可能还比较难。因为我们过去在讨论生意的时候有一个总结,生意的本质其实没有变,消费者的需求没有变,生意的逻辑也没有变,但更重要的是运营能力,时代要求我们在运营能力上有改变和突破。我们以及生态合作伙伴,需要在运营能力上实现业务的转变,从在线化到数字化、从数字化到数智化或智能化。

无论是AI或是元宇宙,我谈4个小点。第一,对于厂商或者品牌方来说,AI、元宇宙或是数字化都可以看做是工具,我们认为最重要的是利用这个工具去服务好、满足好消费者的需求;第二,我们非常期待也非常希望这些技术能够驱动我们更好的识别消费者、洞察消费者、了解消费者的需求、以及提升满足消费者需求的能力;第三,我们非常期待AI或者是元宇宙的技术,能够帮助我们不仅更好的识别消费者,同时提供更加精准的服务,这是我们一直是在探索和研究的。同样的两个消费者可能气色差不多,但是他们体内的精神或思想的形态是差异的,所以希望新技术让我们更好地理解消费者更深层次的需求;第四,无论是AI元宇宙还是数字化,对于我们来说最重要是希望能够达到一种大规模、个性化服务消费者的能力,虽然听起来有点冲突,但是很多品牌商做数字化转型未来追求的目标。

过去做数字化转型碰到的一个挑战是如果有个性化,那规模会很小;如果大规模可能会不够个性化。所以我们希望AI、数字化、元宇宙这样的概念或者技术能够让品牌方大规模、个性化地服务消费者,这是我们的追求。

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