機器人會送快遞了？真相是，機器人終將取代商場銷售員甚至老總

你今天秒殺了嗎？

「618」電商年中大促即將收官，京東最新通報的累計下單量接近1200億元——這是一個讓實體零售業顫抖的數字，要知道廣州單體購物中心一年最高營業額才62億元。

但本小姐今天並不是討論剁手，而是就著電商大促的話題，聊聊實體零售業的困境——每次電商大促，實體店總要「叫屈」被電商搶了「飯碗」。

殘酷的真相是……你們正被「機器（人）」搶飯碗！

京東在618當天出動快遞機器人送貨，儘管點對點的物流配送對機器人的「智商」要求不高，但帶出了一個信號：現代服務業的機器人應用落地了！

同樣是昨天，在深圳一場名為「Hackathon」（黑客馬拉松）的活動中，「Roadshr」導購機器人獲得比賽冠軍。這是「智商」更高的服務業機器人——Roadshr是基於賽格威機器人「Loomo（路萌）」技術平台開發的導購機器人，開發團隊通過計算機視覺及機器學習能力讓機器人具有商品識別、自動支付和個性化推薦的功能。更重要的是，Roadshr持續工作8小時，以後不用找男票陪逛街了。

（瞧黑板，劃重點）實際上，導購機器人從2015年就開始研發，它基於大數據和人工智慧的發展。大數據和人工智慧是全球熱詞，在廣州，廣州市政府今年將新一代信息技術、人工智慧和生物醫藥（簡稱「IAB」）定義為廣州戰略性新興產業。

聽著沒零售業什麼事，實際上，信息技術和人工智慧正在改變著零售和服務領域。來看幾個應用場景。

1.大數據用於商店選址

無論是購物中心、百貨、超市還是品牌選址開店，前期要做市場調研，其中一個內容是目標區域中有多少潛在客戶。最傳統的做法是請調研公司數人頭，稍微現代一點的手段是熱感應，但兩個方法都有很多bug。

還記得本小姐此前推送介紹《不懂撒嬌的女人》裡面的大數據商業管理嗎？（重溫請點擊）國內確實不少機構在做大數據的商業應用。

大數據作為新一代信息技術的手段之一，會比兩種傳統方法更精準。如果要統計一個區域的客流量，大數據會採用通訊運營商的基站信號數據，一個手機號統計一次，反映出手機使用者在某個時間段的聚集、移動。（不涉及手機使用者的個人信息）這種方法已經被廣泛應用在交通和公安部門對交通高峰期（如春運）的監控中，在商業管理的運用還屬於初級階段。

基站數據只能說明客流量，那顧客群和消費力呢？手機號的品牌或使用月費套餐是一個參考指標，再結合周邊的商業業態和數量統計、寫字樓內的企業數量以及當中的500強企業數量統計、周邊住宅小區住戶數量統計……當掌握了一切數據之後，對數據的提取和挖掘，可以形成具體的客流流動路徑和消費者行為分析。

比如，設定條件為周邊寫字樓手機使用者、時間為12點到14點，範圍為直徑1公里，，可分析出上班族午餐時間的消費路徑。

2.大數據在百貨VIP管理的應用

本小姐採訪過很多傳統百貨，問他們面對電商競爭如何挽回營業額？不少人跟我提到「我們還有很多VIP會員」。呃……好吧。本小姐一張百貨會員卡都沒有，也極少幫襯百貨，從這個角度看，VIP管理確實有用。

但是，不是VIP的人是不是百貨的潛在顧客呢？至少我沒少在網購百貨商品，但我為什麼不去實體百貨買呢？同時，持有VIP卡的人又是不是具有購買力的目標客戶呢？除了規定達不到年消費額就取消VIP卡這種「霸王條款」，我不認為廣州的百貨業有什麼高招提高VIP購買力。

有信息技術公司的人開玩笑說，百貨公司服裝風格，看他們老總穿什麼就知道。雖是玩笑，但也有一定道理——現在招商更多是憑決策者對來年潮流的判斷、對品牌的判斷、對消費者購買的判斷，總而言之是個人意志。

但如果這件事換成了機器來做，會怎麼樣呢？

客戶登記成為會員時，百貨掌握了他們的年齡、電話，甚至職業和身份證號等基礎數據，VIP購物時就產生消費數據。比如調取出年齡在20-35歲的女性VIP顧客，過去一年在該百貨的購物信息，包括商品、品牌、客單價、購買頻次，經過數據分析和挖掘後，會得出這類VIP群體的消費者購買行為，根據她們喜歡的品類、品牌，對來年的經營調整，是極具說服力的。

還有百貨的朋友說過，線下有很多數據掌握在品牌商手中，百貨經營者拿不到，渠道不是一個閉環數據就跑不起來。在數據分析專家看來，有個最簡單的方法是，給每個品牌專櫃編號，顧客在收銀台買單時輸入品牌編號、客單價和VIP號，至少能知道目標顧客群在某品牌一年消費額，以得出品牌受歡迎程度。

大數據等信息技術手段有效指明經營方向，最重要的是更好地服務VIP，挖掘VIP消費潛力。比如每次促銷，根據特定群體推送他們感興趣的信息，接近於電商的「精準服務」——你曾經在某寶、某東瀏覽過一雙「飛甩雞毛」的鞋，後台紀錄了瀏覽數據和你的基礎數據，下次重新打開APP，相關產品的特價信息就會呈現給你，迅速激起購買慾。這就是典型的「精準服務」帶來「精準銷售」。

3.人臉識別用於顧客數據收集

如果沒有百貨的天然客戶基礎數據，小商店的顧客數據怎麼採集？以下就是一個經典場景：本小姐的同事黃女士上周抱怨：「哼！氣死我了！我去小區的「錢大媽」買菜，每次收銀員都要在機器里按一下「中女」的按鈕！」

呃……在此就不評論收銀員的判斷準確性了，但收集顧客數據的行為值得討論。

首先需要認可連鎖小商店對顧客信息重視，但是，收集的手段有點落後並讓顧客產生不滿。再者，「中女」的信息價值不大，一個是全憑收銀員對面相的判斷，另一個是還有人說28歲就「中年婦女」了，那誰能說得清「中女」的具體年齡範圍呢？所以，這個方法收集到的信息，只剩下「女」。

當然最理想的是每個顧客都辦會員卡，自己填報年齡，否則，只能靠技術。每個商店的收銀台前都有攝像頭，基於人工智慧中的「人臉識別」技術，通過識別去分析年齡段完全可以實現，將人臉識別得出的數據和收銀數據打通，後台就能分析出每個年齡層的購買數據。

你可能會說，人臉識別技術小商店用不起。但隨著人工智慧的飛速發展和普及，現在城市的公安監控系統已經用上了，還能通過人臉識別比對公民檔案庫（找壞人），未來一兩年應用在零售業上完全有可能。

4.「機器人」幫你調貨補貨

人工智慧（AI，Artificial Intelligence）最近很火，人臉識別只是人工智慧一個常見的應用，和中國棋手對弈是機器學習能力的展示。而更大一波人工智慧正在路上……

在零售領域。假設一個服裝品牌它要對N家線下門店和N個線上平台的網店進行貨源分配，傳統的方法是哪裡缺就補哪裡，或者到人為看到了「可能」缺貨，什麼「可能」好賣，就補什麼。這種純憑經驗和個人意志的貨源管理。我們又嘗試把這件事交給機器，可能只要2秒就能運算出來。

基於某個門店或網店的一個時間段的顧客基礎數據和購買數據，建立運算模型，機器自動進行這個店顧客的購買行為分析，根據分析結果調配貨源，甚至指導生產環節，也就是先進位造業中所說的「柔性供應鏈管理」。

如果有一天，「機器人」把客戶數據分析、調貨都做了，人就沒事幹了嗎？那時候，請好好改善一下人的服務態度和素質吧。

四小姐的話：

機器人都來搶飯碗了，你服務還不好點？

本小姐最近密集接觸大數據企業和人工智慧企業，已被徹底洗腦。

上周本小姐和賽格威機器人「Loomo（路萌）」的開發企業納恩博（北京）科技有限公司總機器人事業部負責人張佳辰聊天，她說Loomo是既會引導泊車又能拉著嬰兒車遛娃的機器人「服務生」，它還會給台上演講的嘉賓送咖啡。更重要的是，Loomo今年5月正式投產。這意味著，機器人不再停留在科研和棋賽實驗的階段，它已經進階到應用階段，下一步就是普及階段。

業界人士展望，未來一兩年，是大數據和人工智慧在服務領域應用的爆發期，就像當年電商爆發一樣。

人工智慧本質是「大數據＋演算法」，只要數據量夠、建立合理的運算模型，運用在對應的開發平台上，在零售和服務領域，機器取代人指日可待。

廣州歷來領國內商貿服務業之先，「零售+大數據」、「零售+人工智慧」的應用，將是零售和服務業下一個研究的課題，廣州能不能開先河？說機器「取代」人可能有點誇張，但本小姐給零售業經營者提個醒：機器已具備學習能力，如果人還不把技術學起來，不用等電商來衝擊，機器人能隨時把你秒了。

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