AI+零售：影譜科技助力零售企業(yè)突破數(shù)智化轉型困境

    產業(yè)數(shù)字化轉型是大勢所趨，中國數(shù)字經濟規(guī)模不斷提升。據(jù)中國信通院數(shù)據(jù)顯示， 2020年中國數(shù)字經濟增加值規(guī)模達39.2萬億元，數(shù)字經濟占GDP比重達38.6%，并且占比逐年提高。

    作為國民經濟的重要組成部分，零售業(yè)隨著消費行為與服務方式的演變也在進行大規(guī)模的數(shù)智化應用創(chuàng)新，實現(xiàn)更高的數(shù)智化訴求。這種訴求為零售企業(yè)創(chuàng)新迭代指明了方向，即由重視產品、質量和效率，到關注全流程的消費者體驗。未來零售企業(yè)的核心競爭力在于數(shù)據(jù)賦能的消費者洞察和觸達能力，通過互動、連接、體驗來提高品牌粘性，創(chuàng)造新客群、新需求和新服務。

    Vol.1

    數(shù)字商業(yè)時代，零售業(yè)數(shù)字化進程加速

    可見的是，新的消費場景和內容層出不窮，這倒逼企業(yè)改變產品結構、服務質量。為了實現(xiàn)成本、效率和收益的最優(yōu)平衡，零售業(yè)將通過場景化、實時化和互動化覆蓋盡可能多的渠道和目標客戶，而數(shù)智化轉型將作為行業(yè)觸達消費者的重要手段。

    在我們看來，零售業(yè)的這種轉變正是數(shù)字商業(yè)時代下的縮影，數(shù)字商業(yè)是基于數(shù)字技術和商業(yè)升級背景下的新產業(yè)形態(tài)。數(shù)字商業(yè)主要以人工智能等數(shù)字技術進行研發(fā)、設計、生產和流通，以用戶需求為導向，解決商業(yè)過程體驗、商品創(chuàng)新、生產優(yōu)化與供應鏈協(xié)同等產業(yè)問題，實現(xiàn)商業(yè)生態(tài)的數(shù)智化轉型。

    目前，零售業(yè)不斷加速線上化、數(shù)字化，而數(shù)智化轉型正處于初始階段。近年來，傳統(tǒng)零售商為應對網上零售等新模式沖擊，通過線上線下融合發(fā)展的方式推動自身業(yè)態(tài)轉型升級，尤其是疫情等因素加速了這一進程。艾瑞咨詢數(shù)據(jù)顯示，新冠疫情防控期間，以線上作為主要銷售渠道的受訪餐飲企業(yè)占比達78%，比新冠疫情發(fā)生前增加了63.1%。

    零售行業(yè)數(shù)智化轉型已是大勢所趨。零售行業(yè)的數(shù)字化并非新概念，無論是阿里“新零售”，騰訊 “智慧零售”，還是京東“無界零售”，都是零售業(yè)對“數(shù)字化”的探索，并產生積極的示范效益。

    Vol.2

    零售業(yè)數(shù)智化轉型面臨的三大問題與挑戰(zhàn)

    更多的零售企業(yè)選擇數(shù)智化升級作為戰(zhàn)略方向之一，但仍面臨很多問題和挑戰(zhàn)。

    首當其沖的是，零售行業(yè)增速延續(xù)下滑態(tài)勢，流量紅利增長受限。2011年-2019年，我國零售行業(yè)銷售額持續(xù)增長，但增速呈現(xiàn)下滑態(tài)勢，2020年社會消費品零售總額更是受疫情影響，同比下降3.9%；2021年前三季度社會消費品零售總額已恢復至疫情前的水平，但兩年平均僅增長3.9%。在經過前期高速發(fā)展階段后，零售行業(yè)增長顯現(xiàn)出疲態(tài)。從互聯(lián)網流量環(huán)境來看，截至2020年底，中國互聯(lián)網滲透率為70.4%；移動互聯(lián)網滲透率為70.2%，新增用戶數(shù)陷入瓶頸。

    在用戶紅利消失的背景下，零售企業(yè)首當其沖的是如何做好存量運營，挖掘商業(yè)過程的全生命周期價值。

    其次，零售企業(yè)獲客難，獲客成本不斷攀升。隨著零售行業(yè)增速放緩，各平臺的用戶量趨于穩(wěn)定，流量增加困難，而平臺上的商戶卻不斷在增加，導致流量價格大幅攀升，中小商戶的銷售規(guī)模很難支撐起流量成本，中長尾商戶的生存越發(fā)艱難。

    零售業(yè)態(tài)用戶為王，隨著獲客成本的不斷升高，企業(yè)競爭更加激烈。面對這種狀況，零售企業(yè)如何給用戶帶來個性化的消費體驗成為一大挑戰(zhàn)。

    第三，數(shù)據(jù)應用難，企業(yè)構建AI智能商業(yè)系統(tǒng)存在技術障礙。數(shù)字商業(yè)時代，數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的關鍵資產，更是企業(yè)主的痛點所在。

    一方面企業(yè)主普遍面臨著一手數(shù)據(jù)采集難、三方數(shù)據(jù)質量差的困境，企業(yè)的業(yè)務數(shù)據(jù)并不能快速轉化為機器可訓練的數(shù)據(jù)，無法完成預訓練機器學習模型或某些需特定數(shù)據(jù)進行訓練而生成的模型，從而難以構建智能化、交互式的系統(tǒng)。另一方面的挑戰(zhàn)是AI零售數(shù)據(jù)安全性、使用透明度等方面對AI系統(tǒng)中的算法類型和精度指標也提出了更高要求。此外，缺乏實時、全面數(shù)據(jù)難以做好客戶畫像分析，進而難以精準觸達目標客戶，營銷活動的投入產出比較差。

    Vol.3

    影譜科技助力零售企業(yè)突破數(shù)智化轉型困境

    面對難以解決的痛點和挑戰(zhàn)，零售企業(yè)正在積極采用以影譜科技為代表的AI數(shù)字商業(yè)數(shù)智化解決方案，借助影譜科技等專業(yè)第三方的力量為我所用，不用自己投入大量的資金與人力資源。

    今年5月，影譜科技向外界展示國內首個基于AI生成技術的數(shù)字商業(yè)解決方案，是全面服務于商品數(shù)字化的數(shù)字孿生技術與業(yè)務平臺，受到行業(yè)內企業(yè)的廣泛關注，為零售企業(yè)帶來全新的用戶體驗，突破降本增效的屏障。

    影譜數(shù)字商業(yè)方案通過AI孿生技術，支持商品快速自動轉化為可視化的數(shù)字影像介質，可以是二維、三維等不同AI孿生虛擬商品，讓真正意義上的交互式體驗變成現(xiàn)實。支持企業(yè)為消費者提供個性化的虛擬體驗，如消費者可以把AI孿生虛擬商品放置入自己想要的某個場景中、或與其他商品的關聯(lián)排列，并快速自動化生成3D體驗視頻。通過對零售場景的3D建模，影譜數(shù)字商業(yè)方案還可以創(chuàng)建一家完整的3D虛擬數(shù)字商店。此外，通過影譜3D成像系統(tǒng)，還可以創(chuàng)建虛擬客服、虛擬導購、虛擬主播，增加與用戶的互動，以沉浸式體驗帶來高效轉化。

    在落地實踐中，影譜科技全棧實現(xiàn)敏捷及低代碼性能，把業(yè)務應用進行封裝和模塊化，支撐基于業(yè)務需要的隨調隨用。影譜科技AI數(shù)字商業(yè)方案構建了一個完整的AI技術棧來監(jiān)控零售商品的性能、跨模型迭代、維護模型的不同型號，以及管理用于收集新數(shù)據(jù)和重新訓練模型的數(shù)據(jù)通道。這讓算法變得更動態(tài)，支持這些模型的數(shù)據(jù)也變得更加動態(tài)、更穩(wěn)定，在商業(yè)場景上也更能與傳統(tǒng)產業(yè)融合。

    更重要的是，影譜科技的AI生成技術能為企業(yè)降低成本，增強競爭優(yōu)勢。影譜科技以生成性AI與數(shù)字孿生技術為核心，以內容數(shù)字化生產賦能AI數(shù)字商業(yè)全鏈條，建立全自動化矩陣式數(shù)字流水線，對全商品數(shù)據(jù)的采集及數(shù)字孿生建模，搭建全商品數(shù)據(jù)及視覺影像資料庫，實現(xiàn)全品類商品規(guī)�；�、場景化、數(shù)字化多模態(tài)呈現(xiàn)，可以推動產業(yè)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)字化升級，能給企業(yè)帶來生產力、成本效益和安全性的飛躍。

    數(shù)字商業(yè)時代已來，零售企業(yè)勢必在這場數(shù)字化浪潮中加速洗牌，而那些抓住數(shù)智化新引擎的企業(yè)將脫穎而出。