人、货、场下的新零售,AI协助打造全新购物体验

如今AI被视作数字网络的升级版本,从大数据分析、设备感知、辅助决策,AI为各领域的商业形式带来了改变,尤其在零售业中变现卓越,助推着传统零售行业的升级,引领着一场以消费者为核心的“零售革命”。

新零售被定义为以数据为驱动,对人、货、场等进行重构。基于数据分析,综合各个维度统计综合的数据,AI在零售场景中可以实现营销预测并辅助决策。其中,AI技术跨越在线电商与实体门店的鸿沟,实现线上、线下数据互补,打造全新的购物体验。

人:智能推荐

不同的人群无论是性别还是消费习惯都有极大差异。个性化、定制化的推荐服务在零售行业能很好的提升顾客体验,例如服装店可以根据尺寸定制服装,餐馆根据顾客健康情况、用餐喜好提供定制化套餐。针对人群的差异化需求,推出个性化的零售运营方案,这是AI技术在新零售中发展的方向。

对于线上场景,如网上商城,根据用户浏览页面的数据,统计用户浏览页面的时间及行为,基于此类数据,为优化网购页面浏览设计提供基础,提升线上精准营销的效果。

如在酒店,用户在售货机购买商品后,通过智能售货机统计用户购物偏好和消费习惯,商家可以根据该数据分析制定该酒店商品数量、品种、品质等,精准用户酒店内的购物需求。相对于传统酒店售卖商品,有AI助力的酒店售货更有针对性,定位更准确。

货:智能货架管理

虽然消费者支付方式发生了从钞票支付到移动支付的快速迭代,店铺的货架管理手段却还停留在原始阶段。其实,实体店的货品摆放通过AI实现更有效的货品管理。

对于商家而言,产品在超市的货架摆放情况、具体销售情况及关联因素、是否及时补货、相应调整措施等信息都要通过专门派人巡查获得,信息收集和反馈的时间过长,且监测数据也不全面。

新一代零售的发展将是货架管理的智能化,有效提升用户体验。如:通过摄像头进行客户身份识别,对老客户推荐购物路线,对新客户制作客户画像精准营销;进店后,摄像头记录客户购买路径偏好,优化货架摆放设置;使用传感器监测商品拿放情况,存货的数量,对货架进行实时监测管理。

这对于零售管理的意义重大,真正实现从决策到销售的全流程自动化管理。当缺货或者货品不合规时,实时发出警示;同时,有大量的用户挑选和购物行为数据积累,从而可以结合AI技术进行优化管理货架。

场:智能物流管理

如今,从商品生产到运送,数字化的商品信息、高效的仓储和物流,零售行业不断发展,正形成一个完整的智慧化零售业态。通过AI可以实现自动预测、采购、补货、分仓,根据实时情况调整库存精准发货,从而对商品库存自动化精准化管理。目前可以看到的智能供应链应用场景主要有:自动预测备货、智能选品、智能分仓调拨。越来越多的无人智能化设备被应用到各个具体化的场景中,每个智能化的场景连成一体,构成智慧零售的关键部分。

目前,AI持续不断地改变着我们的生活方式和商业模式,已然成为传统零售行业转型升级的关键。在零售行业,新技术的应用落地将呈现爆发式增长。零售企业加速与AI技术融合,“人”、“货”端的用户体验上增强线上、线下的链接,“物”端深耕供应链管理,整合出各种技术、产品和解决方案,向大众展示了AI协助“新零售”快速发展的无限可能。

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