一文了解人工智能时代零售业的智能变革

国内外的零售业都在感受着“凛冬到来的残酷”。“传统百货必须推出新业态”、“转型才能求生”的道理人尽皆知，可病因到底在哪儿？怎么才能开出一份有效的药方呢？近日，阿里云研究中心发布了《AI时代零售业智能化变革》白皮书，指出传统零售行业应当以数据和智能技术为核心，从“重构消费者关系”和“突破效能天花板”两方面，实现智能化变革。

消费升级下的消费者关系重构

多年来，零售百货和最后的购买者之间一直隔着一座墙，但在消费升级、资源充足、信息过载的全媒体时代背景下，消费者作出购买决定时，越来越多倾向于先选择信任的品牌，再进行产品的进一步选择，品牌实质上成为购买选择的第一层过滤网。如果不能建立起消费者购买时“品牌定位-信任-购买”的简单强反射弧，品牌将会迅速被市场边缘化。

而且，中国社会有两个特点：一个是媒体社会化，一个是社会媒体化。任何一个社会上发生的事情，都有可能变成营销的一种套路或方法，“市场的不可预测性”更加突出。

一方面，网红经济、社交经济等基于内容的新消费现象不断出现，消费行为的逻辑动线更为多元，传统的基于”定义目标消费者群体”的粗放式市场营销行为很难有效的覆盖和影响到核心潜在客户。

另一方面，消费者的喜好变化更加高频、动态，以快时尚为例，平均架上时间是5年前的1/3,传统的基于调研的市场回馈速度已经远远无法满足产品升级更新的需求。如何识别核心用户、无缝识别市场变化，成为品牌当前最直接、迫切的诉求，也是提升客户体验的前提。

在这样的趋势下，无论是消费品牌还是零售通路，必须改变传统粗放的市场调研和推广的方式，对消费者的理解从简单平面的“人口统计认知”(年龄、性别等)上升到消费逻辑的认知，以智能数字化的方式，建立对消费者的立体认知，并在此基础上进行全域触达和精细运营，从而提升顾客转化率与复购率，是智能数字化变革重构消费者关系的基本维度。

数据智能显著提升运营效能

从突破运营效能的角度来看，以往多数实体零售线下门店的现状是，从门店选址到货品选择、运营管理，都大量依赖管理人员经验，店面业绩差距极大。

数字化、智能化的管理方式可以最大程度地实现标准化运营，减少经验因素带来的影响，一方面帮助运营者实现中心化、智能化统筹决策，另一方面有效帮助单个门店提升业绩水平。

比如现在服装品牌门店的智能补货系统，已经能做到根据历史销售数据和环境因子计算出某门店下周上新品时的SKU推荐列表，店长获得推荐结果后会根据经验调整总量和个别单品数，再向总部发出订单。

未来，随着算法的提升和零售全链路数字化，店铺可能会根据线上线下的销量水平进行精准预测、自动提醒供货方，在更多环节实现智能决策和自动化行为。

以超市门店的运营管理为例，在各类技术驱动下，大量目前要求人工决策或人工记录的场景有极大潜力被智能化自动决策代替。

还有一个必须要突破的地方是销售链路的数据拉通和共享，这是提升运营效率、实现资源最优配置的关键。

传统零售行业中，销售、库存等数据在品牌、各级经销商、零售商超之间是割裂存在的，产业链成员可能各自拥有相对完整的电子化数据体系，但上下游之间的信息不透明、人工记录和延迟传递使得很多数据发挥不出来功能。

未来，基于产业级数据中台以及人工智能提供的基础设施，企业应该努力实现整个价值链条上的数据共享，重构企业运营、供应链、生产制造流程，实现基于高颗粒度精准预测和匹配的柔性生产和柔性供给，才能真正地降本增效。

技术赋能全新商业生态

最后，还需要注意的是，传统零售业的“思维方式互联网化”也极为重要：成功的企业级的智能变革成果可以借助互联网范式进行最佳实践的输出，令“企业级变革”可以在开放平台技术支撑下迅速辐射为“产业级变革”，促使整个产业的效能提升。

在商业基础和技术能力上具备先发优势的品牌或零售企业，将有机会构建由智能商业中台技术赋能的“数字化能力生态”，在细分领域内成为该领域新一代智能零售网络的核心。