Amazon Go的一小步，AI＋新零售的一大步？
美國東海岸時間1月21日早上6點，位於西雅圖市中心的亞馬遜無人商店Amazon Go門口，人流熙熙攘攘，宛若喜茶排隊盛況。
在對外發布宣傳片之後的14個月，要讓買買買可以「即拿即走（Just Walk Out Technology）」的Amazon Go終於「姍姍來遲」。好在，大家的反饋足夠給貝佐斯吃下一顆定心丸。彭博將Amazon Go的此次開業，定義為零售業的分水嶺；《紐約時報》則認為「沒有排隊，沒有結賬，拿了就走」的體驗，解鎖了未來零售模式。
先來看一張圖：
圖片來源：紐約時報，CreditKyle Johnson
不知道的可能以為是演播室大廳的屋頂。實際上，這是Aamzon Go門店的天花板，在160平米的店面里，裝著100多個攝像頭，從多個角度cover、recover每一個角落。據悉，除了利用這些攝像頭和感測器對購物者進行追蹤，商品架還設有重力感應器以及物體識別技術，幫助識別商品。當然，如今亞馬遜龐大複雜的零售解決方案只露出了冰山一角，技術類型、內部邏輯仍在保密中。
亞馬遜此前披露的技術原理
目前，Amazon Go首家店鋪同時最多只能容納97個人，但貝佐斯的一小步，卻可能是新零售的一大步，被認為將「有潛力改變消費者對於自動化和零售的理解」。正如Digimarc的CTO Tony Rodriguez在評論中寫到的那樣：我們相信科技投資以及創新，將是幫助百貨和零售脫穎而出的關鍵因素。在國內，我們同樣看到由AI引發的創新模式，正在為新零售業提供諸多新機會，並為消費者打造高度場景化、個性化的消費體驗。
AI技術賦能，讓零售商可以比消費者更懂自己（圖片來源：麥肯錫全球研究院）
那麼，AI技術究竟如何賦能新零售？2017年Q3，麥肯錫全球研究院發布了一份近80頁的報告《人工智慧，下一個數字前沿（Artificial Intelligence, The Next Digital Frontier）》，對人工智慧和機器學習領域的現狀及未來進行了系統梳理，並分析了AI在不同領域的落地情況。
今天，華映資本（ID：Meridian Capital）結合麥肯錫研究和創新案例，解碼AI的新零售賦能力。
賦能力一：預測力與決定力
了解消費者所想，甚至比他們自己還了解自己
麥肯錫報告指出，在未來，人工智慧可以幫助零售商完成實時預測與自動化決策。通過大量識別和學習橫跨不同來源的數據源（包括歷史交易數據，天氣預測，社交媒體趨勢，購物模式，在線瀏覽記錄，面部表情分析，季節性消費模式），AI能夠幫助企業調整和掌控一個更有活力的市場環境。比如，機器學習和計算機視覺可以更好地預測消費者的消費預期，同時進行自動化的供應商談判。
如今，這種基於AI的預測已經開始被商家所運用。例如，一家歐洲零售商已經使用機器學習演算法預測水果和蔬菜的銷售情況，公司基於預測結果來自動訂購產品、減少貨物庫存，從而提升利潤。
此外，AI技術還能夠幫助零售商在擴張店面的時候預測未來的店鋪表現。要知道，隨著更多的銷售轉移到線上，線下商店銷售的每平米營業額在下降。為此，有來自日本的零售商，開始應用機器學習，幫助選址新概念商店，更好地提高投資性價比。
賦能力二：提高生產力
自動化操作已經成熟，提高生產效率、減少人力成本
人工智慧技術也為零售業的倉儲和店鋪運營提供了強有力的支持。對於一些非數字化的零售商來說，尤其是傳統商超，自動化運營能夠帶來切實的改變。如今，不少超市開始提供在線銷售和送貨服務，但依然負擔著實體店成本，那麼這種買賣就很不划算了，對於人力成本高昂的歐美零售業來說更是如此。有統計顯示，英國零售店每完成一筆80歐元的在線銷售交易、就需要花費5歐元的物流成本。
自主化系統則能夠與人合作，提高生產力、降低貨損率。Swisslog自從開始使用自動化程序指導倉儲車之後，將倉儲所需時間降低了30%。國內也有初創公司，在利用智能技術幫助提升零售業終端環節的效率。成立於2017年的零眸智能，就是一家專註於零售場景、通過機器視覺提供智能化解決方案的企業。其零售終端執行力系統，可以支持商家通過APP拍攝冰櫃、貨架、堆頭、促銷物料等照片，系統自動識別其中的商品陳列信息，並自動生成BI報表，幫助品牌和零售渠道提高終端執行力，提高營銷費用有效利用率。
在店鋪里，機器學習則能提升分類效率、幫助優化銷售規劃。麥肯錫報告指出，已經有零售商通過統計建模，來預測和減少庫存，從而將銷售量提高4-6個百分點。這些效率通過機器學習可以實時實現，並且隨著更多新數據的提升，準確率還會進一步提高。
賦能力三：個性化能力
提供舒適、個性化的購物體驗
受惠於在線購物的省心、經濟和快捷，許多消費者已經開始期待更加私人化、即時性、精準完美的服務。因此，麥肯錫報告認為，未來AI對於商家來說至關重要，因為如今那些買買買重度用戶總是通過在線比價持續重新定義價值——尤其是當身處線下店鋪的時候。換言之，商家需要一個更加面向全渠道的策略，去滿足需求日益提升的消費者們的所求所想。
而人工智慧則可以為每個購物者進行實時的優化、更新和定製服務。報告指出，這種基於洞察力的銷售，包括個性化的促銷、分類優化和定製展示，可以提升1-5%的銷售量。線上購物方面，此類個性化+動態定價，可能會促使銷售額增長30%。
此外，得益於在線數據收集，純粹的網路玩家在目標市場已經大幅度領先；這就要求傳統的零售商也需要取得數據集來競爭。例如傳統零售大玩家——家樂福和Target，都開始在店鋪里部署電子感測器來收集客戶行為和購買數據，並使用機器學習演算法來決定在顧客購物時發送哪一項個性化促銷。家樂福在僅僅28家店鋪使用這種技術後，其App用戶就出現了600%的增長。
成立於2014的眾趣科技，則通過3D掃描和人工智慧技術，幫助傳統線下場景進行三維場景，其中就包括對電商零售領域的業務應用。通過眾趣科技的技術，可以把線下購物場景複製到線上，支持用戶在3D實景內購物，幫助零售業務實現線上線下融合。今年3月，眾趣已與阿里合作，在淘寶聚划算上線了「家居革命」實景Go活動，用戶進入3D掃描實景中，就能看到家電、傢具在房間中的搭配效果、一目了然，相對比圖片和視頻進一步提升了購買體驗。
當然，隨著自然語言理解的發展，啟用人工智慧的個性化還將可以遠遠超出目標促銷的範圍。例如，在商店裡，虛擬助理可以通過面部識別「認出」回頭客，分析他們的歷史購買記錄來提出建議，並用對話方式進行交流。想像一下，未來逛超市，都有一個虛擬機器人跟你實時對話、幫你找貨、提供建議，你不需要的時候也不會過度打擾。
賦能力四：便利邊界解構力
消失的收銀台，與便利性的全突破
接著上一點，用戶體驗的增強，或許是AI能夠給零售帶來的最有前景的視野。收銀台消失或許只是表象，更深層次的便利邊界突破還在進行。
以智能零售行業的領軍企業之一——深蘭科技為例，作為一家2B公司，深蘭科技應用人工智慧卷積神經網路、深度學習、機器視覺、生物識別、生物支付等技術，開發了quiXmart快貓無人值守智能零售系統、takego「拿了就走」的免現場結算支付系統以及metamind 貓蜜管家的終身私人免費服務，幫助打造24小時無人或少人的智能零售空間，為傳統零售智能升級提供解決方案。正如深蘭科技創始人陳海波所說，「一家無人商店其實就是一台智能機器人的店形展現，有大腦、有眼睛，有嘴巴，消費者進入這樣一家無人店，其實就是在與機器人做交流」，「零售不管新與舊，便利化、自販化是剛性趨勢」。
在家中，虛擬助理也進一步拓展了便利的邊界。未來，他們可以提醒用戶「冰箱里某種食物即將吃完，請及時購買」。目前，Google Home已經支持消費者購買50個合作零售商的產品，亞馬遜Echo也與100多個第三方服務方展開合作。此外，隨著智能家居助理的發展，這些智能系統還將進一步了解消費者的喜好，為後續的智能化購買鋪平道路。
此外，人工智慧技術還會賦能物流環節，麥肯錫報告預測，或許未來的商品都可以在購物的幾分鐘後送到你家。包括亞馬遜以及一些創業公司，都在研究無人駕駛飛機送貨業務。
國內的無人貨櫃等，也進一步解構了消費場景，讓100米內的消費需求得以解決。例如，微盟旗下無人零售貨櫃「溫帶超級便利」，佔地空間5平方米左右，售賣包含以鮮食為主的早中晚餐上百種SKU商品，重點解決的就是100米的消費需求。「溫帶超級便利」利用圖像識別、生物特徵的靜脈識別等人工智慧技術，支持掃碼開門和刷手開門，綁定微信、打開貨櫃、取走物品、關閉貨門，整個交易可以在10秒之內完成。
在新零售這個行業，數字原生的玩家和傳統零售商都在浪潮里激蕩。但大家的一個共識是，技術是入場門票，能否為消費者製造全新的購物體驗則決定存活周期。
TAG:華映資本 |