营销段子精选,创造新的购物体验，人工智能推动传统零售业升级

从上世纪50年代开始,经过多年的沉浮,人工智能在商业场景中不断应用,终于在2016年扭转乾坤——世界围棋冠军李世石和阿尔法在围棋比赛中,投球和输球。在接下来的几年里,各种各样的人机战争(从围棋、德州扑克到实时战略游戏等)相继上演。机器战胜了人类,赢得了一系列压倒性的胜利。人们惊奇地发现,人工智能的力量不容忽视。

近二十年来,算法的优化、数据的积累和计算能力的提高,极大地推动了人工智能的兴起。

从设备感知、大数据分析到决策支持,人工智能能力的提高逐渐带来了各领域业务形态的变化。如今,人工智能被视为数字网络、相关产品或服务的升级版本,加速了不同领域的商业实践。其中,零售业的表现尤为明显。它正在经历一场以消费者为核心的“零售革命”,推动着传统零售业的升级换代。

新零售业是由数据驱动的,数据重建了人、商品和市场的角色和关系。在网络时代,分散的消费行为使得传统的零售方式难以为继。另一方面,人工智能在数据分析的基础上,利用历史交易数据、社交网络关系、购物习惯、在线浏览记录、周期性消费习惯等各个维度的数据,实现零售场景下的营销预测和辅助决策。如今,智能仓库、无人驾驶快车、精准营销等,都是人工智能与新零售相结合的产物。

其中,人工智能技术是连接线上和线下场景的桥梁,它可以弥合线上电子商务和实体店之间的鸿沟,实现线上和线下数据的互补,创造新的购物体验。接下来,我们将从人、物、码三个维度给出一个例子。

想象一下施瓦辛格和赫本走进一家超市。理想情况下,我们希望商店会自动引导他们专注于满足他们需求的商品,并从不同的方向穿过商店。

但事实上,目前大多数零售店提供的服务是完全相同的,因为在传统的零售市场中,即使他们被分成不同的客户群,他们得到的服务也几乎相同。

众所周知,施瓦辛格和赫本在性别和消费习惯上有很大不同。他们应该有完全不同的购物体验。这是人工智能技术在新零售体验中的发展方向。根据不同人群的不同需求,推出个性化的解决方案,这就需要人工智能的深度集成。

个性化定制的推荐服务可以提高零售业的客户体验。随着消费的不断升级,质量消费和个性化消费也在不断提升。越来越多的零售企业开始推出私人定制服务:服装店可以根据规模定制服装,食品店可以根据口味定制蛋糕等

网上购物的一个缺点是无法直接触摸和感受商品。图片往往是消费者对商品认知的主要来源,尤其是网上销售的服装,如尺寸、色差、质地等,往往会引发纠纷。

近年来,网络虚拟拟合技术发展迅速。虚拟试衣的难点不仅在于塑造消费者的体型,更在于塑造服装的造型,两者相匹配,展现穿着效果。首先,消费者体型数据的采集主要依赖于用户输入的测量数据。缺点是测量和填充步骤复杂,不完全准确。

相比之下,这样的数据采集问题在实体店更容易解决,比如苏宁的虚拟试衣镜系统。在实体店,安装镜子的角度是固定的。通过引导检测,可以准确地模拟出用户与反射镜之间的距离。

在未来,安装镜像可能是在线和离线链接点。在实体店离线采集用户的体形数据建模后,可以真实可靠地实现在线和离线虚拟拟合。虚拟适配镜可以智能地匹配多组不同的搭配。这些样式可以在商店中展示,也可以由制造商定制。试衣订单下完后,商家可以直接安排转移,并将其送到指定地点。

此外,线下实体店还可以创造店内互动体验,使线下购物更加高效、有趣、个性化。与传统购物体验相比,人工智能购物更像是一种离线的生活方式,这对零售业生态提出了新的要求,也带来了巨大的变化。

在零售终端智能化管理领域,虽然消费者支付方式经历了快速迭代,从纸币支付到卡支付再到移动支付,但商店货架管理方式仍处于相对原始的阶段。实际上,实体店的商品可以通过人工智能来放置,实现更有效的终端管理。

想象一下周末晚上有一场精彩的足球比赛。作为一个球迷,你将邀请一些朋友喝啤酒观看比赛。但是当你去超市的时候,你发现你最喜欢的啤酒是空的,不是有点疯狂吗?

对于生产厂家,应通过人工检查,获取各超市产品货架摆放情况、是否及时补货、销售情况及相关因素等信息,并采取相应的调整措施。缺陷明显,信息收集和反馈时间过长,监测数据不一定全面。

新一代零售业的发展方向将是货架管理的智能化和用户体验的有效提升。例如,通过摄像头的人脸识别功能,可以识别进店时的新老顾客,老顾客可以根据自己的购物历史和循环习惯推荐购物路线,可以对新顾客进行顾客画像,精准营销;顾客进店后,摄像头可以记录客户的路径并优化货架放置设置。此外,压力传感器还可营销段子精选用于监控货物的上下和库存数量,并对货架进行自动实时监控和管理。

如今,随着零售业的不断发展,数字化的商品信息、高效的仓储物流,从产品的生产到配送,正在形成一个完整的、智能化的零售业态。国内外电子商务巨头已经开始部署智能供应链,自动预测、采购、补货、分仓,根据实时情况调整库存的精确配送,从而对大宗商品库存进行自动精确管理。

(1) 自动预测库存:通过历史记录、节假日促销、周期性因素、商品特性等数据预测库存,有效减少库存

(2) 智能选择:对现有品类结构进行智能诊断,优化品类资源配置,实现商品生命周期的智能管理

(3) 智能配仓:提前将商品匹配到离消费者最近的仓库,尽可能减少区域间和区域内仓库间的配仓,提高时效性,优化配仓方案,使分配成本最小化。

以苏宁为例,苏宁超级云仓库是一个自主开发的定制系统解决方案。使货物从入库、补货、拣选、配送到发货的全过程自动化、智能化,大大提高了仓储水平和工作效率。

在这个过程中,大量的物流机器人被用来进行协调和协作。通过人工智能技术,机器人能够适应不同的应用场景,完成各种复杂的任务,实现商品分拣、运输、配送等环节的自动化。

与传统的存储方式或单环节的自动存储方式相比,智能存储的最大特点是机器人融入生产,改变生产方式,人工智能算法指导生产。因此,机器人技术、人工智能算法和大批量货物的精确识别成为实现无人仓库的主要技术瓶颈。

近年来,无人驾驶技术的研究与开发引起了众多企业的关注,在商业应用方面也日趋成熟,包括无人重型卡车、快速机器人、快速无人机等。,从物流运输和无人配送两个方面构成了一个完整的智能物流配送系统。其中,无人驾驶重型卡车是连接区域性物流中心的桥梁,快递机器人为最后一公里的配送奠定了基础,无人机在无死角的情况下保证了该公里的全面分布。越来越多的无人智能设备被应用到特定的场景中,每一个智能场景的应用被整合成一个整体,构成了智能零售的关键环节。

目前,人工智能已经成为传统产业转型升级的动力,不断改变着我们的商业模式和生活方式。人工智能技术在新零售体验中的应用,将进一步推动深度定制购物体验的发展,带来用户使用的黏性。

其次,零售业注重利润率,技术实施成本不是每个零售企业都能接受的。比如,对于大型连锁便利店来说,如果要实现多家店的智能化,一次性投资成本高,所以升级门槛高,我们还是倾向于采用传统的方式。