新零售O2O 2020-08-27 13:00:12
长期以来，受制于技术的原因，实体门店的线下零售场景，无法像互联网一样，用户在网上的所有访问、点击、购买、评论等行为都能产生相应的数据，线上零售商会根据你的点击、浏览、购买历史及评论数据针对你个人提供个性化的购物引导、商品和促销活动推送，而这些数据对于纯线下的商家来说是一片盲区。
人工智能技术在结合任一行业后都会带来颠覆性的变化，当“AI+”逐渐在零售行业渗透衍生出的新型零售模式，将会带来实体门店获客、门店场景、体验和进货的大变革。
一 门店场景变革：货架变成智能终端，广告机变成互动引流屏
2017年比较火爆的无人货架，自助货柜，无人店就是掀起零售场景变革的开始，人工智能让机器设备以“类人”的智慧做出相应的反应，当人工智能赋能零售行业各个终端，传统门店的设备就变更了智能终端，不仅仅是展示商品，而且能自动盘点商品、缺货预警等功能，替代掉零售行业长久依赖的人力的现象。商家吸引顾客眼球的方式也发生了变化，原来的广告机不再是一个摆设，让它成了赋予更多交互和吸引顾客眼球的智能交互终端。可以断定，在不久的将来，传统门店购物场景将发生翻天覆地的变化。
二 门店获客变革：人脸识别无感积累顾客和沉淀顾客数据
大多数据门店经营多年，到头来也积累不了多少顾客，来去无影，本来传统门店服务的半径就小，没有复购率，导致门店经营困难，其实，线下门店是流量入口，这也是互联网巨头扎堆线下零售的原因，假设，一个店每天进100人，一年营业300天就有近30000人/店的顾客流量（重复客户除外），如果一个有10个门店的连锁企业就有300000个顾客可以被采集，这些顾客都可以掌握在商家手中，商家也不再为留存顾客而烦恼，同时，减少导购频繁变动、离职等原因而导致老顾客流失。
三 进货变革：精准预测，减少缺货滞销现象
新零售最重要的目的是通过实现“人货场”的数据化，掌握消费者的需求，在许多知名品牌连锁综合企业结合企业内部及市场大数据进行销售数据预测，准确率高达80%。通过门店的数据化生成可视化报表，智能分析，从而形成有理有据的商品销售趋势引导，避免出现好卖的销售一空来不及补货、不好卖的库存积压被迫打折，真正让数据实现其价值所在。此外，通过顾客行走轨迹、热力图和每个货架停留时长，可判断店内陈列是否合理，让用户喜好的商品第一时间看，有更好的空间摆放畅销的商品，一直不被看好，很少人关注的商品可以减少进货数量。
四 体验变革：给顾客呈现“千人千面”的购物体验
其实解析线下购物流程，每一位到店顾客的购物过程大致为 “进店-逛店-选购-体验-支付-离店”，每个环节都会产生的相应的数据，但仅靠导购员，是很难关注到每位顾客的细节、购物习惯和喜好，而有了数据的革命，线下商家便可以借助大数据分析和人工智能的感知识别技术对每位顾客进行识别与分析，最终给顾客呈现“千人千面”的购物体验。当用户进入门店，识别顾客的身份，门口广告屏上就会根据顾客画像展示个性化促销信息和专属产品推荐，为顾客推送最合适、最细致的销售方案和商品，这样顾客面对的都是自己所需要的商品，可以大大缩短在线下场景中寻找商品的时间；当顾客拿起一个新商品时，不用再询问导购员，而是在智能货架上出现这个商品相关的属性以及商品详情，顾客自助选择；结账时也是自动形成购物车，即可自助结账也可以通过智能收银台扫码支付即可。
新零售的核心是重构“人、货、场”的关系，并运用三者关系激发用户对商品的兴趣。而上文提到围绕“场景、客户、商品、体验”相关的变革其实就是在重塑零售行业中的“人、货、场”，用流畅的人机交互为消费者提供轻松、贴心的消费体验；用精准的数据革新商家运营的方式、调整货品的流向；用智能感知终端改造零售场地——总之是用前所未有的形式、安全高效的服务质量以及比顾客更了解顾客的数据打造商品背后所蕴藏的无穷魅力。随商电商拥有13年的研发经验，作为国内首家将人工智能应用于电商的厂商，支持多语种，多货币，全渠道，包括PC，Wap，App，微商城，微信小程序，商家App等，可以Saas形式或本地化形式交付。在人工智能的基础上全面打通零售业PC端、移动端、线下门店端，真正帮助零售商企形成前端和后端，线上与线下为一体的全渠道零售体系，实现新零售，轻变革。
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