2018智慧零售白皮书:零售不死,巨变时代的零售转型工具箱
人工智能在智慧零售中的应用

人工智能在智慧零售中的应用随着科技的迅猛发展,人工智能(Artificial Intelligence, AI)已经成为智慧零售行业的重要利器。
从智能推荐到无人便利店,人工智能技术正在革新传统零售模式,为消费者提供更加智能、便捷的购物体验。
本文将从人工智能在店铺管理、商品推荐以及支付结算方面的应用进行详细论述。
一、店铺管理在智慧零售中,人工智能技术在店铺管理方面发挥着重要作用。
通过大数据分析和机器学习,人工智能可以帮助零售商实现精细化管理,提高运营效率。
例如,人工智能可以通过分析消费者的购物习惯和需求,智能调整店铺的陈列布局和商品摆放位置,提升产品销售率。
同时,人工智能还能根据气候、节假日等因素预测商品需求量,帮助零售商合理安排库存,避免积压和缺货的情况发生。
二、商品推荐人工智能在智慧零售中的另一个重要应用是商品推荐。
通过分析消费者的购买历史、个人喜好和行为模式,人工智能可以精准地为消费者推荐适合其口味和需求的商品。
例如,阿里巴巴的“推荐算法”通过海量的用户数据分析,为消费者提供个性化的商品推荐,大大提高了购物的便利性和效率。
此外,人工智能还能结合虚拟现实和增强现实技术,为消费者提供更加真实的购物体验,增强购买欲望。
三、支付结算在智慧零售中,人工智能技术还可以优化支付结算流程,提升支付的安全性和便捷性。
例如,人脸识别技术可以替代传统的身份验证方式,实现刷脸支付,极大地提高了支付的速度和便利性。
此外,人工智能还可以通过风险评估和欺诈检测,帮助零售商减少支付纠纷和安全风险,保障消费者的资金安全。
总结起来,人工智能在智慧零售中的应用涵盖了店铺管理、商品推荐以及支付结算等方面。
通过科技的创新与进步,智慧零售正在成为未来零售业发展的趋势,人工智能的应用将进一步提升消费者的购物体验,推动零售业的发展。
无论是对零售商还是对消费者而言,人工智能带来的智能化和便利化将成为未来零售行业的重要发展方向。
构建智慧零售完整图景——2018年智慧零售白皮书

构建智慧零售完整图景——2018年智慧零售白皮书科尔尼公司;腾讯研究院【期刊名称】《科技中国》【年(卷),期】2018(000)007【总页数】8页(P63-70)【作者】科尔尼公司;腾讯研究院【作者单位】【正文语种】中文中国的零售行业正处于关键转型期。
智慧零售的“革命性”不仅体现在数字化和新技术的应用,还对技术创新与商业模式变革提出了要求,令整个行业的每一个环节都发生着深刻的变化,而这些变化积聚起来,就构成了“智慧零售”的完整图景。
中国的零售行业正处于关键转型期。
线下零售面临前所未有的冲击,线上流量红利也逐渐见顶,线上巨头积极入场,线下龙头企业也纷纷转型,零售行业已经进入自我改造和快速更迭的快车道。
正如数字经济时代不断涌现的新经济业态,智慧零售的“革命性”不仅体现在数字化和新技术的应用,还对技术创新与商业模式变革提出了要求,体现在业态演变、数据运用、场景重塑、营销链路、供应链融合等多个方面。
可以说,整个行业的每一个环节都在发生着深刻的变化,而这些变化积聚起来,就构成了“智慧零售”的完整图景。
零售业的变革会给中国的消费产业带来巨大的机会,无论是零售商还是品牌商都会在这一历史性机遇中找到自己的位置,寻找破解这个巨变时代的商业密码。
一、零售行业发展趋势零售是人类社会最古老的商业形态,伴随人类文明而产生。
从最早的挑担货郎走村串户贩卖商品,到形成固定的前店后厂模式,分散的小型零售商崛起。
工业革命之后,零售完成百货革命,店铺迅速大型化,紧接着又出现连锁即总部加分店的模式,超级市场和购物中心相继崛起。
这些传统零售业态信奉抢占优势区位、快速开店扩张的经营原则,创造了每年门店数翻倍的黄金十年。
进入21世纪后,传统零售业遭遇了前所未有的经营困境,全行业商品零售额增速连年下滑、关店潮频现。
电子商务的兴起,人力、租金等经营成本的攀升等因素一定程度上冲击了传统零售业,但更本质的原因在于传统零售企业一直以来增长模式粗放、无法匹配新的消费需求。
CBNData:2018智慧零售发展趋势报告

CBNData:2018智慧零售发展趋势报告2018智慧零售发展趋势报告!第一财经商业数据中心(CBNData)联合苏宁易购发布《2018智慧零售发展趋势报告》(下简称《报告》,点击阅读原文查看完整内容),基于苏宁易购数据以及相关公开数据,解析智慧零售带来的消费变革,展望智慧零售未来发展趋势。
CBNData《报告》显示,智慧零售就是运用互联网、物联网、大数据和人工智能等技术,构建商品、用户、支付等零售要素的数字化,采购、销售、服务等零售运营的智能化,以更高的效率、更好的体验为用户提供商品和服务;智慧零售带来的消费升级主要体现在场景升级、服务升级和体验升级,升级的背后助力是“智慧科技”、“智慧物流”深入发展;“场景互联”、精准个性化为智慧零售未来发展的制胜关键。
智慧零售下的消费场景升级补足最后一公里空缺,“小镇大叔”成消费升级亮点随着线上线下消费一体化程度加深,消费者逐渐养成数字化消费习惯,智慧零售围绕消费者需求展开全而精的零售网络布局,精准定义消费场景。
首先,智慧零售补足最后一公里消费场景的空缺。
随着小店、便利店、社区店的升级,智慧零售以更全面的购物渠道、更灵活的配送方式,使“人”“货”“场”的连接更紧密。
以苏宁小店为例,2017年仅有23家,而2018年已经开出3076家。
其次,智慧零售的发展为低线级城市带来“低价正品”和“消费升级”。
一方面,智慧零售逐渐向三四线城市渗透,以苏宁拼购为代表的社交类电商进入低线级城市后,满足了消费者价格敏感、消费升级的需求。
苏宁易购数据显示,2018年三季度,苏宁拼购销售额增长率高达296%。
另一方面,智慧零售进一步渗透至乡镇和农村,助力乡镇和农村消费场景升级。
CBNData《报告》显示,智慧零售通过共享品牌、商品、IT技术、金融、物流、零售运营等资源和能力,赋能传统“夫妻店”,在县镇市场,80后主导的传统门店率先接受转型,专卖店转型占比高达85%。
在消费者层面,新的零售场景为县镇用户的消费升级提供了前提。
苏宁区块链白皮书

苏宁区块链白皮书i•序一零售业是人类最古老的商业,苏宁控股董事长张近东提出“智慧零售”时,零售业的发展已经经历了三个阶段。
从实体门店,到电子商务,再到O2O融合的智慧零售,零售生态发生了翻天覆地的变化。
消费者的行为习惯也从追求性价比、品质化商品,发展到追求个性化定制商品。
消费者的行为习惯直接推动了零售商和制造商的商业模式变革,即从规模化、低成本到高质量、定制化的变革。
在这场影响全人类的变革中,“数据”扮演着最为核心的角色。
真实数据的产生,流转过程的可控,明确的数据利用规则,隐私数据的保护,则是变革的核心议题。
传统技术在这些方面存在很多弊端,也导致了目前社会上存在的各种问题。
比如用户隐私泄露,各种隐私数据被第三方收集、整理、贩卖;合同欺诈,合同执行困难;版权作品维权难、追责难等。
而最近几年兴起的区块链技术从一个全新的角度,融合使用点对点去中心化网络、共识机制、智能合约、加密体系等,给出了相关的解决方案。
苏宁联合了内部各相关的技术、业务、职能体系,对区块链在智慧零售生态中的使用方式,落地场景,解决方案进行了深入研究,编撰形成了《苏宁区块链白皮书(2018)》。
白皮书提炼了区块链的关键技术变革点,梳理了区块链技术的核心特征;总结了目前区块链落地应用的场景,着重给出了各场景下的具体解决方案;分享了苏宁区块链平台的发展技术路线和架构,期望能给业界提供有价值的参考。
在智慧零售生态中落地区块链应用过程中,我们也遇到很多困难,区块链技术落地到实际应用场景中存在各种问题,这驱使我们进行相关的创新和改进。
同时,我们也深刻认识到,区块链的最终目标将是“让世界更自律、更高效”。
苏宁将为这个伟大的目标贡献自己的力量,也期待更多有识之士加入到这场深刻的变革中来。
苏宁科技集团副总裁乔新亮•序二区块链作为当前计算机领域的最前沿的技术之一,得到了业界的广泛关注。
随着对“去中心化”思想理解的不断深入,人们对区块链技术的理解正逐渐从支持比特币的单纯技术平台向信息系统构建新的思维方式转变,各个领域都在将去中心化的思想和行业的痛点相结合,打造新的业务模式。
智慧零售解决方案

智慧零售解决方案
《智慧零售解决方案》
智慧零售是指通过先进的技术手段,将传统的零售业态注入智能化、人工智能等科技元素,使得消费者在购物过程中能够更加便捷、快捷地完成购物体验,同时也能够给商家带来更多营销和管理方面的便利。
智慧零售解决方案是为了应对零售行业变革而提出的一种新型解决方案。
智慧零售解决方案的核心是利用先进的技术手段,如物联网、大数据、人工智能、云计算等,对传统的零售模式进行升级和改造。
例如,通过物联网技术,可以实现对商品的实时监测和管理,帮助商家实现库存管理的智能化和精细化。
通过大数据分析,可以深入了解消费者的购物习惯和喜好,为商家提供更加精准的营销策略。
而人工智能技术则可以为消费者提供更加个性化的购物体验,例如智能推荐、智能客服等。
通过智慧零售解决方案,商家可以更好地把握市场动态,提高运营效率,降低成本,提升竞争力。
同时,消费者也能够享受到更加智能、便捷的购物体验,满足他们对于个性化、高效率消费的需求。
目前,智慧零售解决方案已经在零售行业得到了广泛应用,如无人超市、智能购物导购系统、智能POS收银系统等,为零售行业带来了新的发展机遇和挑战。
随着科技的不断发展和进步,相信智慧零售行业将会迎来更加美好的未来。
智慧新零售解决方案

智慧新零售解决方案
《智慧新零售解决方案》
随着科技的不断发展,新零售在全球范围内迅速崛起。
智慧新零售解决方案成为了零售行业的关键词之一。
这一解决方案是指运用人工智能、大数据、物联网等技术手段,将线上线下销售渠道整合,以更好地满足消费者需求,并提高零售企业的运营效率和盈利能力。
智慧新零售解决方案的核心在于通过科技手段实现消费者和商品的精准匹配,从而提供更优质的购物体验。
在这一解决方案中,人工智能技术能够分析消费者的消费行为和偏好,为其推荐个性化的商品;大数据则用于分析消费者行为数据、库存数据等,为零售企业提供精准的销售预测和库存管理;物联网技术则可以帮助零售企业实现智能化的供应链管理和仓储管理。
除此之外,智慧新零售解决方案还提供了多种创新型的营销手段,比如虚拟试衣间、智能购物车、智能导购系统等,以帮助零售企业吸引更多的消费者并提升购物体验。
同时,智慧新零售解决方案还可以帮助零售企业提高运营效率和降低成本。
通过自动化技术,零售企业可以实现更快速的库存管理、订单处理和物流配送,从而降低人工成本和运营成本。
总的来说,智慧新零售解决方案的出现,意味着零售行业将迎来一场深刻的变革。
通过充分利用科技力量,零售企业可以提供更个性化、便捷化的购物体验,拓展销售渠道,并提高企业
的竞争力。
因此,对于零售企业而言,积极采用智慧新零售解决方案,将成为实现商业成功的重要途径。
新零售模式对传统零售业的促进与转型

新零售模式对传统零售业的促进与转型一、新零售模式的概念和特点新零售是一种以互联网技术为基础,通过融合线上线下渠道,整合供应链和数据,提供个性化、便捷、高效的消费体验的商业模式。
新零售具有以下几个特点:线上线下融合,消费场景全面升级;供应链和数据整合,实现高效运营与精细管理;个性化服务,满足消费者个性化的需求。
二、新零售模式对传统零售业的挑战1.竞争压力增大:新零售模式的兴起使得线下传统零售商面临竞争压力的增大,消费者更倾向于线上购物,传统零售业面临转店和关店的困境。
2.营销手段变革:新零售模式中强调线上线下的融合,借助技术手段精准推送,传统零售业需要转变传统的营销模式,开展线上线下融合的全新营销手段。
3.供应链整合困难:新零售模式中强调供应链的整合,传统零售商需要在供应链上进行改革与创新,并且与互联网企业合作,提升供应链的效率和质量。
4.个性化需求挑战:新零售模式重视个性化服务,传统零售业需要进行转型,提供更加个性化的产品和服务,与消费者建立更紧密的关系。
三、新零售模式对传统零售业的促进1.创新营销模式:新零售模式在营销方面具有灵活多变的特点,传统零售业可以借鉴新零售模式的优势,开展创新的营销手段,如线上线下融合的促销活动、社交媒体的传播推广等,吸引更多的消费者。
2.提升供应链效率:新零售模式强调供应链的整合,传统零售业可以与供应商、物流企业等合作,优化供应链的流程,提高商品的品质和供应的稳定性,减少库存压力和资金占用。
3.打造个性化服务:新零售模式注重个性化服务,传统零售业可以通过收集和分析消费者数据,了解消费者的需求,提供个性化的产品和服务,增加消费者的满意度和忠诚度。
四、新零售模式对传统零售业的转型1.优化线下门店:传统零售业可以借鉴新零售模式的理念和技术手段,对线下门店进行升级和改造,提升店面的体验感和科技化水平,吸引消费者到店消费。
2.线上线下融合:传统零售业可以将线上线下进行融合,通过建立电商平台和线下实体店的双向渠道互通,打通消费者的购物体验,实现线上线下的无缝连接。
零售服务机器人的智能客户服务系统考核试卷

A.基于顾客购买历史的推荐
B.交叉销售
C.上门促销
D.社交媒体营销
20.以下哪些是智能客户服务系统在应对不同文化和语言差异时需要考虑的?()
A.多语言支持
B.文化敏感性培训
பைடு நூலகம்C.本地化服务
D.全球化标准
(以下为答题纸部分,请考生将答案填写在答题纸上。)
A.增加训练数据
B.减少训练数据
C.增加模型复杂度
D.减少模型复杂度
11.零售服务机器人在与顾客互动时,以下哪种做法最能提升顾客满意度?()
A.保持机械性的语言
B.使用人性化的语言
C.尽量减少互动
D.仅在必要时互动
12.以下哪种技术可以帮助零售服务机器人更好地理解顾客的意图?()
A.自然语言处理
B.机器视觉
A.紧急停止按钮
B.防碰撞系统
C.数据加密
D.过热保护
17.以下哪些是智能客户服务系统在优化客户体验时应关注的要点?()
A.个性化互动
B.一致性服务
C.实时反馈
D.自动化流程
18.在智能客户服务系统中,以下哪些措施有助于防止系统被滥用?()
A.设置权限控制
B.定期审计
C.实施操作监控
D.限制用户访问
1.零售服务机器人的主要目的是提高商店的运营效率。()
2.在智能客户服务系统中,数据量越大,模型的预测效果越好。()
3.顾客的个性化需求可以通过零售服务机器人的大数据分析来满足。()
4.智能客户服务系统的实施可以完全替代人工客服。()
5.零售服务机器人的设计不需要考虑用户界面的人机交互原则。()
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2018智慧零售白皮书:零售不死,巨变时代的零售转型工具箱摘要:日前,腾讯研究院与科尔尼管理咨询公司联合发布《构建智慧零售完整图景——2018智慧零售白皮书》。
日前,腾讯研究院与科尔尼管理咨询公司联合发布《构建智慧零售完整图景——2018智慧零售白皮书》。
《白皮书》指出,智慧零售的核心是以消费者为中心的零售活动的生态化,与零售相关的生产设计、物流仓储、集中采购、场景售卖、服务活动、经营管理、资金流转等所有环节都逐渐融入数据化和智能化的平台,最终达到零售商效益优化,消费者体验优化,实现万物互联智能决策的自主商业。
以下是《白皮书》的主要内容:零售是人类最古老的业态之一,伴随人类文明产生。
从最早的挑担货郎走村串户贩卖商品,到形成固定的前店后厂模式,分散的小型零售商崛起。
工业革命以后,零售完成百货革命、店铺迅速大型化,紧接着又出现连锁即总部加分店的模式,超级市场和购物中心相继崛起。
这些传统零售业态信奉抢占优势区位、快速开店扩张的经营原则,创造了每年门店数翻倍的黄金10年。
随着移动互联网的发展,人们“买买买”的习惯从线下搬到了线上,线下实体零售受到了前所未有的冲击。
全行业商品零售额增速连年下滑、人力租金成本大幅上升、关店潮频现。
有人认为“零售将死”,这并不正确,因为不论时代如何变迁,只要有人做生意就必然有零售。
零售现阶段的困局,从更本质的问题上来说明,源于工业革命以来,传统零售企业的粗放模式已无法匹配新的消费需求。
零售需要的是一场变革,一场主动的、自发的、利用科学技术的变革。
而智慧零售并非是互联网公司去“颠覆”零售商,而是零售商出于自身的需求利用好新型工具实现必要的自我转型与升级。
隐形的智慧零售如果你是一个商家,你觉得智慧零售应该是从什么时候开始谈起呢?谈起智慧零售,大多数人想起的都是无人零售概念中从商场拿起商品就能走的场景。
然而,就像零售不仅仅是开一个商店卖东西那样简单,智慧零售对零售的升级改造也绝非只是在支付、选购环节这么简单。
《白皮书》就对平时消费者体验不到的整个智慧流程进行了一次全景式的梳理。
零售不死与智慧零售的三阶段在《白皮书》中指出,智慧零售本身的发展根据科技手段不断增强,数据来源不断拓宽,经营者的人力投入逐渐减少,可分为雏形期、成长期和成熟期三个阶段。
第一阶段雏形期,以传统企业的数字化转型为主。
零售企业利用ERP等信息系统搜集和整合企业内部数据。
企业以计分板的形式看到自己所需要的数据,并且展现出决策者最为关注的运营要素—关键绩效指标如渠道销售额、用户信息、生产成本、原料采购、管理费等等。
这一阶段,管理以经营者为中心。
第二阶段成长期。
人机协同开始,部分业务开始智能化和网络化。
零售决策者从“发生了什么”向“为什么发生”转变。
通过各种商业智能系统和大数据分析软件,企业整合价值链各环节的数据,如上下游供应商、企业内部数据、下游经销商和零售网点数据,分析数据背后的含义,指导商业决策、提升运营效率。
在过去以自建会员体系和搜索为主的获客模式融入串联移动支付、公众号、小程序、社交效果广告、礼品卡、会员卡、金融服务等高频交互场景,社交流量的力量将逐渐显现。
第三阶段成熟期,在人工智能、大数据、AR、物联网等新技术和新模式的双重驱动下对“人、货、场”三要素重塑。
科技的复杂度提升。
各式各样的传感器、计算机视觉等技术的广泛应用提供了更多维度的数据采集手段,使数据来源扩充到直接相关与非直接相关的多维数据。
全面数据将带来精准化,无论是市场细分颗粒度,还是商品和服务的颗粒度都将越来越精细。
通过数据+算法围绕业务场景,通过全渠道、数字化、场景化的改造,使实体零售实现降本提能,实现从生产端到最终销售端的全面提升改善。
事实上,现在的智慧零售在选址、选品、物流、会员管理等方面都已经有了可落地的因公方案。
而对于零售商来说,这些智慧零售方案所解决的问题比单纯的上一套“炫酷”的支付系统更能提升自身的效率,增加营业额。
以选址为例,与传统的选址模式流程长、动用人力资源大、对行业专家强依赖不同,智慧选址系统可以通过一段时期内(一周、半个月,一个月)不同时间段人口热力分布,进行热力图打分,了解各店面人流综合值。
再选定人群(号码包/年龄、性别、收入、职业、支付偏好)的某段时间不同时间段客流热力图区域评分,划定目标区域;最后,比对现有门店数量及潜在客户区域,提供可以增开门店的热区建议。
尤其是对于连锁企业来说,智慧选址系统可以大幅度的降低在选址过程中的时间成本和人力成本。
再以许多零售商比较头疼的“选品”为例,在过去选品的难点在于 SKU 是标准的但不同地区的消费人群对商品的喜好各不相同。
如何在最短的时间里,摸索出门店附近人群的消费偏好,以及随区域的经济发展水平更新人群的兴趣变迁成为了每个门店店长的硬功夫。
而在智慧零售中,基于腾讯大数据包含的商圈流量、商圈客流属性、人群兴趣变迁等数据以及品牌、商户拥有的商品、销售、会员等数据建立机器学习模型,可以重新建立线下零售商的消费场景。
帮助线下零售商提供门店品类建议、单品建议,提供动态定价支持。
虽然智慧零售给传统零售行业带来的这些赋能是消费者无法直接体验到的,但从购物体验上来说,消费者能够感到的是商场越来越懂自己,想买的东西越来越多,要买的东西越来越便宜。
智慧零售的“工具箱”与“方法论”无论是上文提到的智慧选址、智慧选品、动态定价,还是《白皮书》中介绍的用智慧物流保证店内时时不缺货,时时无库存,都是互联网智慧工具与传统零售应用场景的具体结合。
智慧零售的开放赋能包括连接一切的云平台以及社交网络,通过释放核心资源,对外开放腾讯的云计算、大数据、人工智能、位置服务等技术能力;小程序、移动支付、营销推广、场景引导等体验服务能力以及腾讯各平台流量资源为合作企业赋能。
流量、体验、数据、是腾讯智慧零售助力零售业实现行业升级,提升业绩、企业人效、客户体验以及品牌影响力的三大方式。
目前,整个数字化的进程正在从消费端的营销支付,到运营管理,逐渐进入生产研发等环节,为零售业带来从外到内的改变。
流量层面,为零售商开辟新的获客和流量资源。
对比平台电商的流量红海,互联网社交平台和内容应用,同样存在海量优质用户可供发掘利用,是获客的蓝海。
基于互联网社交的粉丝效应和口碑分享,也是值得关注的流量源。
体验层面,运用移动支付、智能识别、个性化推荐、RFID、小程序等零售科技和服务全链路优化用户体验。
数据层面,在打通由用户手机号、会员账号与电商等形成的数据孤岛的基础上,对用户画像、门店、客流等进行数据化管理,逐步建立数字化运营能力,提升商家运营效率。
在《白皮书》中指出,智慧零售可以从几个方面为传统零售渡过难关提供帮助:第一,智慧零售可以实现线下零售的千人千面,让习惯于互联网购物体验的年轻人重新爱上逛商场。
80后、90后、00后正在成为中国市场的核心消费群体,消费者调研结果显示,这些新一代消费者自我意识更强,而消费态度和行为也更加个性化,相对于西方国家更愿意提供数据以获得增值服务、因而也促进了产品和服务提供商满足其个性化需求的能力。
第二,数字科技将贯穿消费全旅程,让零售商可以像管理线上店铺那样直观的感受的对客流进行分析。
部分领先的零售企业已着手应用这些数字科技,提升消费者全旅程体验的同时提高运营效率降低成本。
例如在实体店内部署人工智能技术,结合摄像头、智能货架、移动支付等技术,使得店铺对消费者外貌特征、产品偏好、情绪变化、消费记录等进行汇总,实现线下流量的数据化。
第三,打破线上线下界限,实现跨界融合。
在过去,线下零售商认为自身与电商“水火不容”,“此消彼长”。
然而随着电商天花板的逐渐显现,线上与线下结合的零售路线更利于双方的发展。
随着数字渠道的普及,消费者更频繁且更娴熟地在线下实体店和数字渠道之间转换,获取更多产品信息、进行产品和价格的比较,最后做出购买决策并分享信息。
以前困扰线下零售商的“消费者线下体验线上下单”在新的模式下可以变成一种互利共赢的售卖模式。
第四,数据驱动运营升级。
大数据和人工智能等技术的运用成熟,使零售更加智能化。
从用户识别、用户触达到用户服务,所有商品、用户和消费行为可以实现数字化。
互联网的运营思路得以在传统经营中发挥作用,帮助经营者挖掘更大的价值空间。
从采购端、物流端、消费端到服务端覆盖全产业链条的数据收集与分析,电商、实体店的供应链、仓储、数据将打通,形成一体化管理。
同时强化用户体验的概念,从流量中心向用户中心转型。
拥抱转型唯破不变在智慧零售的时代,各类零售企业与品牌商应通过不断探索零售行业的价值链重塑,对自身体系进行分层次的审视与优化,从而实现由内而外的适应新时代的质的蜕变。
第一层:企业内核–脱离过往单一企业孤立化的发展掣肘,建立以协作化为中心的文化与发展理念,为实现内外部协作,利用外部技术赋能打下基础。
第二层:数据互通–以数据作为协作的翘板,率先打通数据的收集获取与分享,实现多方面多维度的数据实时化、统一化、可分析化。
第三层:技术推动–在实现数据互通的基础上,利用先进技术手段推动变革,通过人工智能、区块链等技术赋予商业数据新的意义,助零售企业实现对消费者、运营及供应链等的更新理解与认知;并通过RFID、协作机器人等工具优化供应链环节效率,在提高信息连接效率的同时降低综合成本。
第四层:终端运营–突破传统销售场景与交互模式,设计场景化、圈层化的终端体系,包括线下体验场景的全面升级,及线上线下渠道的融合,从而满足客户对时效与体验的综合需求。
未来的智慧零售将持续推动传统价值链条的重构,搭建一个更加开放,协同与价值共享更加充分的新一代生态系统。
客流和流量的巨无霸将不复存在,商业民主化进程步步推进。
在一个一切都在变化的时代中,唯有主动迎接变化才是零售这一业态的最佳选择。