人工智能助力零售业智能化转型｜聚智论坛

作者：

长沙通程控股股份有限公司CIO 唐振华

中南大学研究生 刘润达

一、智慧零售的转型背景

近年来全国疫情散发，特别是长三角和珠三角的经济中心城市受到疫情散发的影响，服务业和线下零售业消费受到较大冲击。在湖南省内各地较为严格的疫情防控要求下，市内和跨区域人员流动明显下降，对线下聚集型、密接型消费影响较大，百货线下购物、餐饮堂食消费等下滑明显。

另一方面，当前国内零售业许多企业，数字化和智能化已成为消费发展的主要推动力，主要表现为消费者数字化与消费场景智能化。目前中国6.1亿的网购人群、97%的移动消费人群占比、23%的网络零售占比大大推动了以上“两化”的发展进程。

“两化”的发展也促使零售场景向智慧零售变革。实际上，智慧零售是世界零售业的第三次变革，这主要由于：第一，智慧零售打破了线上线下单边发展的局面；第二，智慧零售实现了新技术和实体产业的完美融合；第三，智慧零售是全球企业都可以共同探索和发展的必然趋势；第四，智慧零售是开放共享的生态模式。目前，智慧零售主要表现为新零售/线上线下融合、无人零售、AR/VR虚拟卖场等方面。

受益于智慧零售数据的指数级增长，人工智能算法准确度和算力资源提升，以及大数据、智能硬件、AIoT、虚拟现实、5G等新兴技术发展，人工智能在零售行业的应用已逐步渗透到价值链多个环节。机器学习和计算机视觉成为支撑“AI+零售”的两大技术。中国零售业正处在互联网人口红利消失、传统线下零售渠道占比萎缩的发展疲软期，亟需一剂“助推剂”。AI技术与零售产业的融合或是零售企业的发展良方之一。

近两年来，我们加入第四范式的专家团队，推动在大数据应用、HPC、机器学习、知识图谱、算法模型等人工智能的技术研究，通过人工智能技术作为主要驱动力，为零售行业各参与主体、各业务环节赋能，突出AI技术对零售业的整体升级改造。积极探索与助力零售企业主动转向“无接触”式数字化市场。如果说几年前提倡零售企业数字化和智能化转型只是对未来的一种投入，那么今天的疫情直接推动了零售企业数字化和智能化加速，“无接触”式数字化战略变成了许多零售企业有效触达用户的武器。后疫情时代，线下流量引到线上是企业数字化变革的必经之路；线上用户的活跃度提升也是企业数字化转型的有效措施；运营好企业自己的用户则是零售企业长远发展的关键所在。

二、北极星共识驱动零售行业转型

为追逐智慧零售的浪潮，零售企业在数字化转型过程中，砸了很多钱在各类眼花缭乱系统建设上，各类中台、数仓、小程序、APP、商城等，却很少思考这些信息化投入的本质目的是什么。诸多零售企业主表示，他们的顶层战略思考很难在组织内部达成共识，而诸多转型信息化投入也很难收敛回最初的目标。

已经被互联网公司首先尝试应用的北极星指标，逐渐走进零售企业的视野。我们先聊一聊北极星框架，它是一种通过识别某个关键的单一指标（北极星指标）来管理产品的模型，北极星指标能最好地捕捉产品为客户提供的核心价值。北极星框架的核心便是北极星指标。北极星指标是能代表你公司的产品策略的单一临界率、数量或比率。

AI独角兽第四范式，是国内北极星方法论落地的先驱者，并在零售业实现了诸多基于北极星转型的成功案例。北极星指标源于增长黑客理论，是一种公司致力于在数年至无穷远的时间内实现长期增长的衡量指标。很多大家熟知的企业，如 Facebook、亚马逊、 Airbnb都是北极星指标的实际应用者。

以我们帮助某国内头部休闲零食企业实现智慧零售转型为例，转型开始前，该企业已上线零售APP、并提出“All in APP”的战略。然而，由于APP存在大量未打开APP/未完成购买/未响应营销短信的用户，普通的智能营销手段对该传统零售商的智能化转型效果并不明显。

针对此情况，我们首先将“线上用户DAU”作为北极星指标，从“流失用户召回”“ 高潜用户转化”“ 促进首单交易”3个方向，全生命周期地管理APP用户、运营APP用户与线上流量。该转型实际上从该休闲零食企业APP的百万级新增未下单用户中，对用户价值进行排序，机器筛选出转化可能性Top N用户，对其进行精准营销。最终帮助该零售企业购买转化率提升29%、ROI提升20%，实现智慧零售转型。

三、人工智能技术赋能转型

疫情时代下，整个零售业陷入焦虑之中，94%的实体店受疫情影响暂停营业或缩短了营业时间，线下客流量受到严重打击，实体店坪效大幅下降。无接触购物逼着零售企业开辟线上赛道，抓住消费者的线上购物需求，通过精准营销来提升arpu值。但大部分传统零售企业的客户数据分散在各种渠道中，没有技术能力进行渠道数据打通和洞察，无法匹配客户画像进行千人千面营销。

零售企业盈利主要依靠于薄利多销，一方面需通过精准营销等手段开源，同时也需要通过精细化运营手段节流。随着零售场景的不断细化，企业面临海量SKU，标准难度和成本大幅提高，人力难以进行精细化管理。而选品和销量预测又受限于店员的经验和历史数据，准确度低，效率低下。这些问题都对传统零售运营提出更高要求，智能化转型迫在眉睫。

针对零售行业的痛点，人工智能技术是很好的解决手段，目前第四范式给出成熟的“AI+零售”解决方案，帮助业内多家企业完成智慧零售转型。首先在营销环节上，借助AI技术精准建立360度客户画像，对消费者的需求进行预测，为零售企业提供“千人千面”的个性化商品推荐。在他们与百胜集团的合作中，通过在肯德基APP首页提供全场景个性化智能推荐，千人千面促销券推荐转化率达到2%，整体提升了1%的总营销额，整个APP客单价提升了2%，并逐渐超过线下门店的客单价。

AI技术还可以辅助零售企业运营各节点的信息数字化及自动化分析，替代人力进行仓储精细化管理、精准预测门店需求，智能选品及采购补货，形成高效协同的零售智慧运营体系。以永辉超市为例，在AI助力下实时批量预测从门店级别到SKU 级别的销售额和销售量，优化销售计划、仓储补货等运营工作。在半年的历史数据评估中，将全局层面天粒度的销售额预测相对误差控制在15%以内，成功为零售运营降本增效。

四、零售业的发展趋势

未来，零售业将存在技术驱动、全渠道融合、用户为王的三大发展趋势。零售智能化加速，无人零售不断发展，人工智能替代更多人力，优化零售企业的成本、效率和体验。全渠道零售更加充分，线上线下高度融合。用户为王，丰富客群画像，从内容、形式和体验上更好地满足消费者的需求。

零售业如果有能力做增量市场，把资源和发展重点投入到数字化能力提升，并跑出一条能盈利的精准营销路径，是目前阶段的重点。但是自己做数字化的巨大投入，成本高企而无法实现短期盈利，也是这个阶段最大的挑战。

疫情只是加速器，即使没有疫情，企业数字化转型也会发生。对零售企业而言，只要能找到自己的北极星指标，掌好舵，并坚决地走下去。那么中国零售业必将从过去的泥泞土路，驶向下一代智慧零售的高速公路。