谁将是万亿零售市场下一站的最终赢家

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网上购物实现精确营销并不新鲜。然而，互联网不能颠覆人性，取代离线体验，也不能建立人类身体情感的联系。网上购物已经逐渐从增量市场转变为股票市场的竞争，并呈现出线上线下融合的发展趋势。据国家统计局统计，2018年社会消费品零售总额为38万亿元，其中网上零售总额为9万亿元，线下零售总额约占76%。随着中国近40万亿元的商业零售市场被线上线下整合所驱动，新的消费形式不断涌现，创造并满足了消费者对质量和个性化的需求。国内市场的内涵和外延不断扩大，零售业正式进入智慧时代。

近日，“新品种”T11生鲜零售新店在北京朝阳公园核心商圈开业，欢迎顾客光临。当T11创始人杜勇谈到零售业的未来时，他肯定地说:“我坚信，爱奥特是整个零售业未来的支柱，不再是一个非常旧的企业资源规划系统。”在这个“好的零售”概念场景中，关注“不仅仅是超市”，T11和特斯拉科技，致力于通过AIoT实现行业发展，一拍即合。2019年6月6日，特斯拉科技和T11宣布打造国内首个高端数字“新零售”模式，并在质量和技术两大方向开展战略合作。通过将线上和线下零售与人工智能、商业智能、人工智能、云计算和边缘计算技术相结合，特斯拉科技率先创建了由行业“云雾端”三级技术框架支持的“人工智能+商业智能+零售”模式。围绕“人、货、市场、单”全方位数字化部署，迈向智能零售新起点。

质量+科技给零售业带来结构性变化

杜勇认为“零售只有好坏”。好的零售是“在最漂亮的超市购买质量最好的商品，而且价格不贵”。T11希望最终从消费的前端影响供应方，即改革零售业的结构。

从供给方面推动零售业结构转型有三个重要方向:创新服务供给，满足和释放潜在的消费需求；探索差异化业务整合模式，提升运营能力；新技术为工业发展注入了动力和活力。

“好”意味着“质量”，在这背后是冰山下更多的变化。“消费者对高质量商品和服务、舒适的购物体验以及便捷的物流和配送的感知是冰山上方零售变化的表现，而冰山下方是真正的系统工程——从需求到体验、从供应链到消费者、从线下零售服务到在线运营、从新技术的应用到商业模式的改进。”杜勇说道。

事实上，对于企业来说，提高运营能力和为消费者提供更好的体验是一件事的两面。最关键的环节是人。核心工具是数据。T11选择了擅长技术场景落地的特斯林科技，利用爱奥特的优势开始了从“好零售”到“智能零售”的探索。

特斯拉创建了纳米电池数据模型，专注于消费者体验，以实现准确的服务。

智能零售的核心在于将数字化、智能化的技术和平台融入到围绕消费者产生的购买行为、场景体验、生产设计和跟踪服务中，以满足企业在消费者观察、供应链管理和场景布局方面的利益优化，通过线上线下流量实现线上线下运营的精准营销和客户获取、转化及效率提升。因此，如何利用AIoT和大数据技术实现线下零售，将线下场所顾客的购物、选择和消费过程数字化，准确反映人、商品和市场之间的互动关系，成为提升零售智慧的关键。

为了阐明这些关系，让我们想象一下线下零售的购物过程:当你在炎热的夏日走进商店，尽管今天购物的主要目标是一套剃须刀或一包化妆棉，你仍然习惯性地去冷饮区看看今天的季节性水果是否有折扣...散步之后，最终的消费信息将会反映在您的陈述中。这个过程中的数据不仅仅是你买的。从到达的时间、出发的时间、先看哪个区、注意什么品牌、听到什么打折促销、买什么商品甲到你旁边的商品乙...在购物和选择商品的整个过程中，你可能会产生复杂和不同类型的数据。

在复杂的数据中，如何挖掘出有助于运营商决策的运营布局，让消费者在合理的时间和合适的地点以最快的方式购买到超过预期的产品，并完成愉快的体验，是智能零售所肩负的使命。精炼的数据挖掘和互相关分析以最大化有效数据的价值是特斯拉在零售领域努力解决的问题。为此，特斯拉创建了纳米电池四维模型，它使用线下零售购物中的四个关键元素“人”、“商品”、“市场”和“单一”作为连接点来构建正四面体。任意两点之间的相互关系形成一组有效的数据，并在分析过程中产生结果。例如，人和商品可以产生个性化的单项倾向，而商品和人可以获得产品的关注度和接触率。单个和单个场可用于分析细颗粒中的草坪效应，而单个和单个场可用于规划分时和分区热图等。

特易安科技产品营销总监姚雨薇表示:“纳米电池是一种针对线下零售场景的高效数字分析模型，是整个智能零售的大脑。基于这套模型，特斯拉建立了完善的智能零售解决方案，整合了客户行为、商品购买、潜在消费和历史订单等多维数据，为商店经理、品类经理和采购人员提供数字化运营决策依据，并以更好的质量调整商品的供应和配送，从而达到更好地服务消费者的最终目标。”

边际人工智能能力让零售业变得“聪明”

原始数据模型使得乐视的智能零售解决方案从本质上不同于其他算法、硬件或生态链驱动的智能零售解决方案。人工智能系统由前端智能传感设备搭建而成，将线下零售前端的“人货场清单”数据汇集到边缘融合服务器进行计算，实现线下零售场景中顾客消费活动的数字化还原，为智能零售商业智能系统提供数据支持。

对于零售商来说，数据安全性、稳定性和保密性只是要求。特斯拉技术公司的首席设计师王海华说:“对于线下业务场景，单个业务场景中数据的保密性是普通企业的需求。此外，零售行业是一个低利润行业，也是对业务场景能够分层处理计算和控制数据挖掘成本的真正需求。”特斯拉通过灵活和私有化的部署，将离线零售数据节点与人工智能计算能力相匹配。

特斯拉波塞冬边缘计算系列产品能够在本地收集和处理来自前端传感设备的多通道数据。打破行业常用的片上系统架构惯例，创新性地通过分层处理和分散计算能力，充分利用离线行为的空间隔和时间连续性，完成相邻区域的重复数据删除和拉通，使计算更加准确，以最合理的计算能力拥抱业务。智能零售场景中的人工智能边缘计算力量部署也依赖于特斯拉部署“云边缘协作”的能力，以最大化边缘云的价值。

王海华自信地说:“在智能零售解决方案中，特斯拉已经实现了从前端到后端的硬件设备。边缘侧的灵活部署和计算力分层可以在保证计算精度的同时大大减少预算投资，并且可以随着客户需求的发展而增长。目前，特斯拉计划的部署成本比行业平均水平低25%，而彭的效率提高了20%左右。这有望使人工智能的大规模登陆零售场景成为可能。我相信在不久的将来，“智慧”将成为零售业的标准。

商业智能的价值:从肖平推广到体验优化

人工智能能力的部署完成了零售场景数字化的“基础”建设。然而，智能零售的“高楼”需要商业数据的操作能力，即商业智能。面对市场上复杂的商业智能系统，必须强调商业智能的核心能力是数据洞察力，而不是数据显示。在特斯拉的纳米电池数据模型中，每组“人和货场列表”关系将产生至少12组有效数据。在消费者购买的过程中，会产生几组这样的数据。如何读取这些数据并形成决策依据是一个巨大的工程。

所有这些的实现都得益于高效的数据计算模型，该模型从每次数据采集开始就考虑其商业应用价值。例如，通过模型计算，可以将客户身份转换为不同的类别，如普通客户、访客和重要客户。消费类型分为促销型、犹豫型、决策型等。使线下商业零售经理能够清楚地掌握自己消费者的特点和购买偏好。

T11负责人表示，消费者最直观的购买感受是:了解客户的购买偏好后，我们会尽快调整集装箱产品，让客户能够买到自己最想要的东西。根据数据分析，我们还将调整集装箱的面积，以及顾客购买商品的路径，而不是依赖单一经理的管理经验。技术的本质是改善顾客的购买体验。这是通过使用技术来优化线下商务的本质，而不是为了技术而使用技术。此外，技术带来的变化不仅体现在购买体验上，还可以提高运营商的运营效率和管理水平。

技术激活“万亿”智能零售增长

根据国际数据中心的报告，零售业目前面临四大驱动因素:加快以技术为中心的转型，引入能够促进颠覆和创新的新融资模式，促进人工智能分析，以及发展机器对机器的学习。中国零售业经历了三次重大变革，前两次是实体零售和虚拟零售，而第三次变革是当前虚拟和真实智能零售的结合。随着新技术的应用，“人”的全面数字化推动“人与货场”从碎片化走向一体化。

乐视科技致力于将线下业务行为转化为全数据，作为增长引擎，帮助更多零售企业，全面改善零售数字化流程，帮助企业更好地按照自己的业务逻辑运营。泰思联科技还将帮助创建更多智能零售品牌，并构建和改进新版地图，使传统行业能够智能升级。

来源：BBC新闻网