時(shí)間：2017-08-21 11:32:36 點(diǎn)擊：次
來源：億歐 作者：高峻峻

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“人貨場”是零售行業(yè)中永恒的概念,，不管技術(shù)與商業(yè)模式如何變革,，零售的基本要素離不開這三個(gè)字,。零售行業(yè)未來的大趨勢就是企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù),，以實(shí)體門店,、電子商務(wù),、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)為核心,，通過融合線上線下,，實(shí)現(xiàn)商品,、會(huì)員,、交易、營銷等數(shù)據(jù)的共融互通,，將向顧客提供跨渠道,、無縫化體驗(yàn)。

根據(jù)阿里巴巴CEO張勇的觀點(diǎn),，圍繞著人,、貨,、場當(dāng)中所有商業(yè)元素的重構(gòu)是走向新零售非常重要的標(biāo)志，而其核心就是商業(yè)元素的重構(gòu)能不能有效,，能不能真正帶來效率,。簡單來說新零售使零售業(yè)通過數(shù)字技術(shù)，圍繞消費(fèi)者需求,，重構(gòu)人貨場,，最終實(shí)現(xiàn)以消費(fèi)者體驗(yàn)為中心，創(chuàng)造高效企業(yè),，帶動(dòng)消費(fèi)升級(jí),。

未來零售的核心就是消費(fèi)者體驗(yàn)，通過以消費(fèi)者的體驗(yàn)感為核心,，搭建一種或者多種購物場景,，讓消費(fèi)者在場景中感受場景和產(chǎn)品所傳遞的價(jià)值，在合適的時(shí)間和地點(diǎn),，以最實(shí)惠的價(jià)格和最放松,、最有成就感和控制欲的情緒之下買到想買的東西，這對(duì)任何消費(fèi)者都是最重要的,。

假如這種體驗(yàn)缺乏基于數(shù)據(jù)的支撐和優(yōu)化,，也會(huì)成為無本之木，無源之水,。而滿足這個(gè)最基本需求的能力,，仍然是基于消費(fèi)者購買過程中的數(shù)據(jù)分析和預(yù)判。傳統(tǒng)零售很大程度上依賴于員工的個(gè)人經(jīng)驗(yàn),、領(lǐng)導(dǎo)意志拍腦袋來完成這個(gè)過程,，而真正代表未來的方向的是基于已有的多維度數(shù)據(jù)來對(duì)“人貨場”進(jìn)行優(yōu)化。

從這個(gè)意義上說,，未來的零售不是一個(gè)簡單的商店升級(jí)或新利潤模式,，而是一個(gè)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新零售商業(yè)模式，決定這個(gè)商業(yè)模式成敗的關(guān)鍵因素是企業(yè)收集數(shù)據(jù)和運(yùn)用數(shù)據(jù)來指導(dǎo)零售各種決策的能力,。人工智能毋庸置疑成為這種能力的技術(shù)核心和基礎(chǔ),，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)規(guī)模化,、自動(dòng)化和前所未有的精準(zhǔn)度,，通過人工智能重構(gòu)和驅(qū)動(dòng)新零售的“人、貨,、場”已經(jīng)是大勢所趨了,。

人：洞察最熟悉的陌生人由于每天大量的交易產(chǎn)生，消費(fèi)者對(duì)于零售商來說并不陌生,，但對(duì)于消費(fèi)者的需求理解到底有多深,，特別是對(duì)消費(fèi)者內(nèi)在,、本質(zhì)的心理訴求的把握，傳統(tǒng)零售商其實(shí)是非常茫然的,。在新零售的業(yè)態(tài)下,，零售商通過深入洞察消費(fèi)者，可以對(duì)他們的目的,、行為和動(dòng)機(jī)進(jìn)行研究和分析,，挖掘用戶間的差異，并運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的算法對(duì)他們相似的行為和心理特征進(jìn)行分類和聚類,，從而得到最典型的消費(fèi)者特征,。

通過添加場景、人口學(xué)屬性就可以讓該形象鮮活起來,，為他們?cè)O(shè)計(jì)、推薦商品也會(huì)更加有針對(duì)性,。

例如未來零售商家對(duì)于“消費(fèi)者”的個(gè)人生物屬性,、著裝打扮、行走路徑,、駐足停留,、表情情緒、觸摸觀察,、歷史購買數(shù)據(jù)等行為都能完整的進(jìn)行數(shù)據(jù)記錄和搜集,，來創(chuàng)建非常有見地的個(gè)人資料，然后對(duì)于不同的消費(fèi)者進(jìn)行聚類分析,，來給消費(fèi)者進(jìn)行畫像,，讓他們來虛擬代表真實(shí)用戶，這其實(shí)是建立在一系列真實(shí)數(shù)據(jù)之上的用戶模型,。

根據(jù)他們的特征,、行為的差異將他們區(qū)分為不同的類型并且進(jìn)行分類和聚類，形成完整的特征總結(jié),，模仿他們的思維和邏輯,，進(jìn)而用“特征和行為定向”來預(yù)測消費(fèi)者的消費(fèi)興趣和行為，這樣能夠讓消費(fèi)者獲得對(duì)他們而言有價(jià)值的信息,，能夠讓零售商在適合的時(shí)間向合適的消費(fèi)者提供合適產(chǎn)品的信息,，以及與未來有購買產(chǎn)品意愿的消費(fèi)者建立起良好的關(guān)系，讓消費(fèi)者對(duì)于商品,、零售商的溫度提升,，最終的目的是提升消費(fèi)者體驗(yàn)，精準(zhǔn)服務(wù)消費(fèi)者,。

場：如何讓“人貨”更加合一沒有場,，人和貨之間就沒有鏈接的途徑和媒介,。人和貨如同是陰陽兩極，相互吸引而產(chǎn)生場景,，場景具有無形的吸引力,，可以拉近人和貨之間的距離，最終達(dá)到“人貨合一”,。

未來,，隨著人工智能技術(shù)的進(jìn)一步成熟發(fā)展，消費(fèi)場景將實(shí)現(xiàn)真正的無處不在,，所見即所得,，同時(shí)并對(duì)場中的各個(gè)元素如支付、環(huán)境,、等待,、距離等進(jìn)行重構(gòu)、整合和優(yōu)化,，零售門店就是店型機(jī)器人,，真正提升消費(fèi)者體驗(yàn)。

擁擠和等待是零售銷量的殺手,。消費(fèi)者討厭購物和付款時(shí)的擁擠和等待,，特別是在收款臺(tái)前面這一消費(fèi)最后環(huán)節(jié)前長時(shí)間等待，這往往是零售場景中最長時(shí)間的等待,，這樣就讓購物所帶來的歡愉心情,、控制感和自主感一掃而空。

而以深蘭科技“Takego”為代表的無人或者少人值守智能零售系統(tǒng),，免現(xiàn)場結(jié)算支付系統(tǒng)借助卷及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺,、生物識(shí)別,、生物支付，AR/VR等先進(jìn)的技術(shù),，將最大程度的減少排隊(duì),、付款等待時(shí)間，從而讓消費(fèi)者真正的忘掉結(jié)算,。

未來數(shù)量眾多并且面積不大的無人商店會(huì)將之前的大店化為小店,，每一個(gè)小店的商品將會(huì)形成統(tǒng)一和直觀的劃分，商品的陳列將根據(jù)最佳路徑,、行為習(xí)慣,、生理特征等進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)最佳的人店交互體驗(yàn)和互動(dòng)，SKU數(shù)量未必龐大但一定是暢銷品,，購物就像在家里拿東西一樣,，看到即接觸，所見即所得,。

在深度洞察消費(fèi)者以后,，可以對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行人口學(xué)屬性、行為屬性和心理屬性三個(gè)維度進(jìn)行劃分,，深度了解基于當(dāng)?shù)厣倘οM(fèi)者的購物習(xí)慣和興趣愛好以及過往的購買歷史記錄,。場景其實(shí)協(xié)助品牌商、零售商連接到最小個(gè)體的消費(fèi)者,，并且這種連接是頻繁和持續(xù)的,，在場景中可以和消費(fèi)者進(jìn)行溝通，借助人工智能的技術(shù)直接詢問消費(fèi)者的需求,，并且針對(duì)洞察過程中所掌握的信息給消費(fèi)者進(jìn)行量身定制的推薦和建議,，這也為“千店千面”的最終實(shí)現(xiàn)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

貨：最容易被忽視的致命因素新零售高度關(guān)注人,，強(qiáng)調(diào)場景消費(fèi),，提升消費(fèi)者體驗(yàn)，貌似在和傳統(tǒng)零售以“貨”為核心在劃清距離,。

產(chǎn)生這樣誤解的原因是商品的管理往往扮演的是“幕后英雄”的角色，沒有場景那么炫目多彩,，也不會(huì)和消費(fèi)者直接發(fā)生接觸,，所以不太被消費(fèi)者關(guān)注，也是零售商所忽視的地方,，但涉及商品管理的領(lǐng)域如選品,、定價(jià)、促銷,、供應(yīng)鏈,、采購、物流等所構(gòu)成的運(yùn)營體系則成為支撐零售商日常正常運(yùn)轉(zhuǎn)的半壁江山,，也是消費(fèi)者體驗(yàn)成敗與好壞的重要物質(zhì)基礎(chǔ),，這將成為新零售能否成功的致命因素。

在新零售的業(yè)態(tài)中,，大量零售運(yùn)營數(shù)據(jù)包括消費(fèi)者,、商品、銷售,、價(jià)格,、庫存、訂單等在不同的應(yīng)用場景中海量產(chǎn)生，結(jié)合在不同業(yè)務(wù)場景和業(yè)務(wù)目標(biāo),，如商品品類管理,、銷售預(yù)測、動(dòng)態(tài)定價(jià),、促銷安排,、自動(dòng)補(bǔ)貨、安全庫存設(shè)定,、倉店和店店之間的調(diào)撥,、供應(yīng)計(jì)劃排程、物流計(jì)劃制定等,，再匹配上合適的算法即可對(duì)這些應(yīng)用場景進(jìn)行人工智能數(shù)字建模,，邏輯簡單來說就是“獲取數(shù)據(jù)—分析數(shù)據(jù)—建立模型—預(yù)測未來—支持決策”。

本質(zhì)上說,，人工智能是一項(xiàng)預(yù)測科技,，而預(yù)測的目的不是為預(yù)測而預(yù)測，而是用來指導(dǎo)人類的各項(xiàng)行為決策,，以免人在決策時(shí)因?yàn)槲粗筒淮_定而焦慮,。就人工智能在新零售業(yè)態(tài)中“貨”的應(yīng)用而言，其有兩大類核心模型,，一是預(yù)測模型,，二是決策模型。

預(yù)測模型主要是通過回歸,、分類,、時(shí)間序列等算法在大量歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)建立統(tǒng)計(jì)模型上對(duì)未來的銷售進(jìn)行預(yù)測，而決策模型則通過啟發(fā)算法,、整數(shù)規(guī)劃,、解析求解等算法建立運(yùn)籌模型來對(duì)以上具體業(yè)務(wù)場景應(yīng)用進(jìn)行決策，這樣就構(gòu)建了企業(yè)預(yù)測與決策可視化平臺(tái)系統(tǒng),，對(duì)以上應(yīng)用場景的決策進(jìn)行模擬,，以提升商業(yè)預(yù)測準(zhǔn)確性為核心，實(shí)現(xiàn)相關(guān)應(yīng)用場景的智能和高效決策,，精確的為客戶解決“賣什么,、賣多少、怎么賣,、送到哪,、賺多少”五大核心問題。

在新零售業(yè)態(tài)中,，商業(yè)的本質(zhì)沒有改變,，其實(shí)還是買賣，人要買貨，貨要找到合適的購買者,，人,、貨交易要通過場來實(shí)現(xiàn)，這種業(yè)態(tài)下的“人貨場”的特點(diǎn)就是“連接,、動(dòng)態(tài)和精準(zhǔn)”,。消費(fèi)者真正的和商品、商家連接起來,，自己真實(shí)的需求能夠被用心的了解,，而動(dòng)態(tài)運(yùn)營則是基于時(shí)刻變動(dòng)的用戶畫像，動(dòng)態(tài)的開發(fā)或者選擇適合的商品,，同時(shí)動(dòng)態(tài)的調(diào)整場景,，這是都是以精準(zhǔn)的服務(wù)消費(fèi)者為目的。

而在傳統(tǒng)零售業(yè)態(tài)中,，這三個(gè)要素是完全割裂的,，原因是圍繞這三個(gè)要素的數(shù)據(jù)雖然有不少的搜集，但這些數(shù)據(jù)并沒有真正的串聯(lián)起來,，還是處在“分而治之”的狀態(tài),。

新零售業(yè)態(tài)其實(shí)需要的是基于數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)鏈條的整體優(yōu)化，數(shù)據(jù)如同企業(yè)的血液,，出現(xiàn)在企業(yè)運(yùn)營的各個(gè)環(huán)節(jié),，并且能夠把“人貨場”三個(gè)要素有機(jī)的整合起來，在選品時(shí)充分考慮“人”的偏好和“場”的特性,，在備貨時(shí)充分考慮進(jìn)入“場”的“人”的類型的流量和轉(zhuǎn)化率,，鋪貨時(shí)充分考慮“場”的類型所需的貨品結(jié)構(gòu)。

人工智能則如同心臟和水泵,，將“數(shù)據(jù)”血液轉(zhuǎn)化為企業(yè)決策依據(jù)的能量和動(dòng)力。

在傳統(tǒng)的零售業(yè)態(tài)中,，無論在實(shí)踐界還是研究界,，無論是技術(shù)、工具,、人才培養(yǎng),、解決方案等都沒有找到行之有效的方法對(duì)“人貨場”進(jìn)行串聯(lián)和整合，這三個(gè)要素還在各自為政,，歸根結(jié)底還是缺乏這樣的技術(shù)和數(shù)據(jù)能力和素養(yǎng),。

而在眼下的市場環(huán)境中，阿里,、京東等零售巨頭基于自身數(shù)據(jù)能力以及試圖在蹚出一條有效路徑,。同時(shí)將來會(huì)有更多的零售企業(yè)，練就技術(shù)與數(shù)據(jù)的扎實(shí)功力，參與到這場變革中來,，真正形成“人貨場”的聯(lián)動(dòng)和協(xié)同,。

未來是人工智能的時(shí)代，人工智能將重新定義零售,，零售市場是屬于用好人工智能的企業(yè),。雖然每個(gè)公司都會(huì)得益于大數(shù)據(jù)和人工智能使用所帶來的好處，但這并不意味這每家公司都要自己養(yǎng)著數(shù)據(jù)科學(xué)或者機(jī)器智能方面的專家,，可以由專門的公司例如深蘭科技,、歐睿供應(yīng)鏈等提供給全社會(huì)使用，這樣才能一同促進(jìn)新零售的發(fā)展,。