隨著互聯網的高速發(fā)展，傳統(tǒng)線下零售渠道開始出現發(fā)展疲軟的狀況，中國零售業(yè)此刻亟需一劑“助推劑”。AI（人工智能）技術的發(fā)展或許會成為零售產業(yè)未來發(fā)展的良方之一。

　　AI技術可以改變對零售商品及消費者數據的采集、分析和價值應用形式，加速促進零售業(yè)“人、貨、場”的環(huán)狀結構優(yōu)化，從而重構消費者關系，刺激消費需求。

　　目前，“AI+零售”仍處于探索階段，隨著零售企業(yè)數字化基礎設施水平的提高，AI技術將為零售企業(yè)的智能化改革帶來更大的想象空間，助推行業(yè)整體價值增長。

　　零售業(yè)態(tài)現狀

　　現代零售業(yè)歷經多次商業(yè)模式變革，催生了百貨商店、連鎖模式、超級市場和網絡購物等業(yè)態(tài)。從近年來我國社會消費品零售數據可以看到，社會零售總額增速逐年下滑，網上零售額以高于社零增速的速度增長，網上零售滲透率逐年走高。線下銷售市場份額占比的萎縮及增速放緩，意味著以實體零售業(yè)務為首的傳統(tǒng)渠道商面臨極大挑戰(zhàn)。

　　雖然大型零售賣場、各類連鎖超市等均已致力擁抱電子商務，打造線上銷售渠道，但線下銷售場景的消費者引流和企業(yè)降本增效需求也亟待解決；同時，囿于互聯網人口紅利的逐漸消失、獲客成本提高等因素影響，網上零售額增速也進入緩行期，互聯網零售企業(yè)同樣面臨如何維持增長、保持市場份額的壓力。

　　險中求變，零售企業(yè)正在積極尋求新科技手段助力業(yè)務轉型，謀求發(fā)展新動能以應對挑戰(zhàn)。

　　進入網絡互聯時代，技術的升級突破則更直接推動了零售業(yè)的發(fā)展，IT技術管理、移動支付方式普及、數字化零售、人工智能+零售，各階段相互疊加影響，形成了融合上升的創(chuàng)新格局。

　　目前零售領域線下場景的IT數據打通仍處于發(fā)展初期，電商平臺的數字化程度相對較高，對AI技術的應用程度相對超前。隨著技術滲透的逐步深入，傳統(tǒng)零售企業(yè)也將進行更多的AI技術建設。未來，零售業(yè)在采購、生產、供應鏈、營銷、銷售、服務等多環(huán)節(jié)的運營模式和消費者體驗將不斷優(yōu)化、智能化水平不斷提高。

　　零售轉型政策支持

　　近年來國務院、科技部、工信部等各大國家機關不斷推出加快人工智能發(fā)展的相關政策，促進人工智能在重點領域落地，零售領域亦有相關政策出臺。

　　國務院辦公廳從高屋建瓴的角度支持實體零售創(chuàng)新轉型，河北、遼寧、江蘇、江西等各省政府也均出臺相應意見，尤其看重創(chuàng)新技術的作用。隨著行業(yè)發(fā)展，政策指引逐漸細化，指向無人值守商店等新興業(yè)態(tài)、產業(yè)鏈反向賦能生產企業(yè)、連鎖便利店的數字化改造等。在大數據技術廣泛應用的基礎上，人工智能技術在電商平臺及實體零售場所的價值逐步放大。

　　AI賦能零售場景

　　AI技術在零售領域的應用于2017年起步、2018年落地推進，2019年“AI+零售”市場規(guī)模已經達到6.5億元。由于2020年受到新冠疫情影響，需求企業(yè)對購買技術服務的支出相對謹慎，但隨著疫情后的經濟恢復和市場信心提振、技術應用發(fā)展等因素助推AI在零售業(yè)的增速上漲。隨著AI解決方案能力的不斷提升和需求增多，預計未來市場規(guī)模還將有極大發(fā)展。

　　首先，從AI賦能零售的價值來說，AI技術將加速優(yōu)化零售業(yè)“人、貨、場”的結構。傳統(tǒng)零售“人、貨、場”結構呈線性狀態(tài)，“消費者、生產/經銷商、零售商”各參與方按照產業(yè)鏈流程進行信息交換，效率較低。在零售業(yè)轉型浪潮下，“人、貨、場”結構發(fā)生轉變，信息流轉速度加快、流轉方向逐漸向環(huán)狀結構演變，人工智能技術將加速優(yōu)化這一過程。

　　其次，AI技術推進零售數據的多維度采集與智能決策應用。與電商企業(yè)的互聯網基因優(yōu)勢相比，品牌商及實體零售企業(yè)在數字化轉型過程中有天然短板。機器視覺、語音語義識別等AI技術將提供更多維度的數據采集與分析方式；機器學習、知識圖譜技術等則可以提供從生產端到消費端全鏈路的數據智能分析能力。

　　再次，AI可以圍繞消費者，對流量獲取、價值挖掘、體驗重塑提供技術支撐。零售是面向終端消費者的最后一環(huán)，零售企業(yè)及品牌商可以通過數字化、精細化的消費者關系管理，挖掘潛在客戶、提升客戶粘性，從而提升銷售額，塑造品牌價值。

　　因此可以說，AI技術為零售業(yè)搶奪消費者資源、賦能發(fā)展提供了新的思路。

　　? 精準營銷

　　在消費用戶增長遇到瓶頸、品牌忠誠度下滑、營銷投入邊際效率遞減之際，“以消費者為中心”已成為零售企業(yè)尋求突破的核心發(fā)展戰(zhàn)略。品牌商、電商平臺、實體零售企業(yè)正在尋找經濟且高效的引流、用戶運營、流量價值重塑及促進客戶轉化的手段。AI技術在零售營銷領域的應用主要圍繞消費者用戶標簽進行，包含個性化推薦及智能廣告營銷。

　　現階段，電商平臺是個性化推薦落地的絕佳土壤，目前主流購物APP幾乎均具備“相關推薦”、“猜你喜歡”等功能。實體零售企業(yè)則可以一方面依托線上線下融合的方式進行全渠道營銷，一方面通過人臉識別攝像頭、智慧大屏等硬件設施作為線下數據采集入口，在線下消費場景實現對顧客的精準營銷。

　　? 商品識別分析

　　以商品為主要識別對象的機器視覺技術結合深度學習等AI技術已衍生出以圖搜圖、陳列分析、自助結算等商業(yè)化落地場景。

　　在實體零售領域，品牌商需對線下零售門店的產品陳列、貨架占有率、促銷產品擺放等進行營銷效果監(jiān)測，及時捕捉市場動態(tài)。傳統(tǒng)方式下，品牌商需雇傭大量訪銷人員進行門店產品陳列走訪及管理工作。除人工成本昂貴、效率低下外，還存在執(zhí)行標準難以統(tǒng)一、管理流程不透明、數據數字化質量差等弊端。

　　基于圖像識別技術的AI商品陳列分析解決方案可助力訪銷過程，提升一線業(yè)務人員人效，以智能化手段實現零售品牌對渠道終端門店的數字化、標準化管理。同時，對于終端銷售企業(yè)，該解決方案也可提高門店店員的理貨效率，提供貨品信息的采集入口，促進線下門店商品陳列管理的數字化改革，為門店的智能化運營和營銷推廣提供數據資源。

　　? 智能客服

　　受益于AI和云計算等技術的不斷發(fā)展，以自然語言處理技術為代表的智能客服系統(tǒng)在零售企業(yè)中的應用不斷增加，覆蓋售前、售中及售后全過程。

　　7×24小時的服務可高效、高質量地滿足消費者商品咨詢、自助購物、訂單查詢、物流跟蹤、自動退換貨等需求，提高消費者滿意度，提升店鋪詢單轉化率，節(jié)省客服人力成本50%以上。

　　在此基礎上，智能客服系統(tǒng)同時可采集消費者信息標簽，洞察用戶行為，為精準營銷、智能化運營等環(huán)節(jié)提供數據支撐。另隨著語音交互技術的不斷發(fā)展，越來越多的消費者交互行為也通過語音進行，語音機器人、智能外呼等服務場景也逐漸豐富。

　　? 無人零售

　　“無人零售”以降低人工成本作為切入點，在重視消費者體驗、拓展零售場景的同時通過技術手段完成數據收集、分析與應用，并最終實現消費流程的全面數據化以及整個產業(yè)鏈的智能化升級提效。

　　“無人零售”并非全程無人，目前主要指特定場景的無人值守，仍需管理人員及配貨人員介入?，F階段主要存在以AI技術、物聯網技術或移動支付技術為主的三種技術路線，在無人店、無人貨柜、自動販賣機等業(yè)態(tài)均有融合落地。

　　自2016年底亞馬遜提出“無人零售”概念至今不過三年多，國內無人零售市場已經歷風口、遇冷、沉寂、復興等多階段。在2020年新冠疫情對實體零售業(yè)態(tài)重創(chuàng)的背景下，“無人化門店”價值又開始展現。

　　現今AI無人零售行業(yè)發(fā)展已逐步進入理性期，規(guī)?；瘮U張尚待市場教育。技術優(yōu)化、投入產出比、供應鏈整合能力、私域數據安全性和消費者信任度提升等都是未來市場培育重點。

　　? 消費者識別分析

　　傳統(tǒng)線下零售場景缺少對消費者信息采集和分析的有效手段。除交易數據外，消費者分維度的精細數據、購物過程數據及數據整合分析的價值一直未被挖掘。依托機器視覺技術以消費者為主要識別對象，通過攝像頭采集人臉、動作、軌跡等信息，輔以對商品圖像信息的識別分析，可幫助零售企業(yè)整合“人、貨、場”數據，形成完整的用戶畫像和消費者洞察。

　　此外，虛擬試裝/妝這一針對消費者的視覺解決方案也逐步通過手機APP或線下智慧大屏等方式落地應用，為消費者提供定制化的產品展示效果、節(jié)省品牌商試用裝成本、拓寬商品觸達消費者的渠道、優(yōu)化消費者購物體驗，從而有效提高轉化率及降低品牌商成本。

　　另外，線下零售門店相比電商，在消費者行為洞察上缺少必要的信息獲取手段，現在可以通過智能攝像頭為信息采集入口，通過采集消費者人臉、面部表情、衣著、體態(tài)、發(fā)型等信息，實現在線下零售場景對消費者的全流程感知。

　　目前受線下零售場景頭部集中程度和IT建設基礎等因素影響，基于視覺的消費者行為洞察解決方案在4S店、家電3C店、大型商業(yè)地產等零售業(yè)態(tài)實驗落地。未來，隨著算力升級、技術發(fā)展帶來的算法成本降低、市場需求度提升等利好因素，基于視覺的消費者行為洞察解決方案落地規(guī)模將逐步增加。

　　? 智能化運營

　　零售企業(yè)盈利主要依靠于薄利多銷，一方面需通過精準營銷等手段開源，同時也需要通過精細化運營手段節(jié)流。隨著IT基礎設施建設的日益完善、云服務技術的革新發(fā)展推動以及大數據的資源支撐，越來越多的零售企業(yè)投入到智能化運營體系建設中，并逐漸從淺層決策向多維決策階段轉型。

　　作為零售場景升級改造的核心環(huán)節(jié)，隨著商品識別分析、消費者識別分析等應用場景數據資源獲取量級及精細度的提高，模型算法的優(yōu)化迭代，業(yè)務落地邏輯的逐步標準化，智能化運營體系建設在零售企業(yè)的覆蓋率將逐步走高，未來增益價值巨大。

　　因此零售企業(yè)需要在積累的大量商品數據、消費者數據、業(yè)務數據中提取信息，基于AI、大數據技術輔助供應網絡各節(jié)點的數字信息流通及自動化分析，驅動需求預測、銷量基線預測、選品及采購、庫存計劃、自動訂貨補貨、庫存優(yōu)化、貨物追蹤、訂單管理等過程的高效協同，重塑產業(yè)鏈模式，推進傳統(tǒng)供應鏈模式向智慧供應鏈網絡轉型。

　　AI賦能零售技術趨勢

　　在數字化變革的背景下，數字中臺作為企業(yè)數字能力沉淀與共享的平臺，已在零售行業(yè)加速落地，尤以業(yè)務中臺、數據中臺的建設為先，幫助企業(yè)形成數據資產，避免重復開發(fā)，推動業(yè)務創(chuàng)新。

　　而AI中臺作為數據中臺向業(yè)務上的演進，是規(guī)模化落地AI智能服務的綜合設施，也逐步成為互聯網巨頭和AI算法廠商對零售企業(yè)的改革錨點。未來隨著方法和工具的逐步成熟，中臺體系將在大型零售企業(yè)及品牌中出現規(guī)?；瘧?，幫助降低AI技術的應用門檻，優(yōu)化開發(fā)流程。依托AI中臺，AI技術可復用性的提高也將為企業(yè)帶來更多價值空間。

　　但從AI賦能各行業(yè)的整體效果討論，AI在零售領域的落地應用仍處于初級階段。在應用場景成熟度方面，雖然AI技術輔助下的精準營銷及智能客服在電商領域的應用效果較好、普及度較高，但實體零售業(yè)態(tài)中無人門店、消費者行為洞察等的應用還處在解決方案打磨階段。而智能化運營作為涉及多個產業(yè)鏈參與方、多通道數據源的應用場景，在銷量預測、庫存優(yōu)化等環(huán)節(jié)試點應用，對于需求方整體供應鏈效率的提升仍有待發(fā)展探索。

　　未來，隨著算法優(yōu)化、IT基礎設施發(fā)展、應用場景打磨及市場教育的加深，“AI+零售”應用的落地試驗將逐步“由點及面”，深入滲透，逐漸覆蓋從制造商到消費者的全產業(yè)鏈條及線上線下多零售業(yè)態(tài)。“AI+零售”行業(yè)發(fā)展過程中，亦可能有解決零售企業(yè)實質性需求的新興應用場景出現。此外，受目前新冠疫情對全球實體經濟的沖擊影響，零售企業(yè)及品牌商在認識到數字化、智能化技術重要價值的同時，對技術資金的投入需要更加慎重。

　　綜合來說，“AI+零售”解決方案的落地效果提升，需要依托海量數據對算法進行優(yōu)化并在實際落地過程中打磨方案邏輯，以便“解決真實需求、真實解決需求”。以零售巨頭為代表，正大力推進零售科技的生態(tài)體系建設并對AI的投入程度愈來愈重。最后值得關注的是，為滿足零售企業(yè)智能化轉型及降本增效等需求，物聯網、5G等新興技術一方面可為AI解決方案助力、達成共贏，另一方面項目落地經驗、算法優(yōu)勢和生態(tài)體系建設仍然是AI發(fā)展競爭力的核心。