AI+零售:影譜科技助力零售企業(yè)突破數(shù)智化轉(zhuǎn)型困境

來源:雙碳變革 更新日期:2021-12-09 作者:張鑫

    產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型是大勢所趨,中國數(shù)字經(jīng)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(jīng)濟增加值規(guī)模達39.2萬億元,數(shù)字經(jīng)濟占GDP比重達38.6%,并且占比逐年提高。

    作為國民經(jīng)濟的重要組成部分,零售業(yè)隨著消費行為與服務(wù)方式的演變也在進行大規(guī)模的數(shù)智化應(yīng)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(chǎn)品、質(zhì)量和效率,到關(guān)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(wù)。

    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(nèi)容層出不窮,這倒逼企業(yè)改變產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、服務(wù)質(zhì)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(zhuǎn)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(zhuǎn)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(shù)和商業(yè)升級背景下的新產(chǎn)業(yè)形態(tài)。數(shù)字商業(yè)主要以人工智能等數(shù)字技術(shù)進行研發(fā)、設(shè)計、生產(chǎn)和流通,以用戶需求為導(dǎo)向,解決商業(yè)過程體驗、商品創(chuàng)新、生產(chǎn)優(yōu)化與供應(yīng)鏈協(xié)同等產(chǎn)業(yè)問題,實現(xiàn)商業(yè)生態(tài)的數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

    目前,零售業(yè)不斷加速線上化、數(shù)字化,而數(shù)智化轉(zhuǎn)型正處于初始階段。近年來,傳統(tǒng)零售商為應(yīng)對網(wǎng)上零售等新模式?jīng)_擊,通過線上線下融合發(fā)展的方式推動自身業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(chǎn)生積極的示范效益。

    Vol.2

    零售業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)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(fù)至疫情前的水平,但兩年平均僅增長3.9%。在經(jīng)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(wǎng)流量環(huán)境來看,截至2020年底,中國互聯(lián)網(wǎng)滲透率為70.4%;移動互聯(lián)網(wǎng)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(dǎo)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(yīng)用難,企業(yè)構(gòu)建AI智能商業(yè)系統(tǒng)存在技術(shù)障礙。數(shù)字商業(yè)時代,數(shù)據(jù)已成為企業(yè)的關(guān)鍵資產(chǎn),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(zhì)量差的困境,企業(yè)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)并不能快速轉(zhuǎn)化為機器可訓(xùn)練的數(shù)據(jù),無法完成預(yù)訓(xùn)練機器學(xué)習(xí)模型或某些需特定數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練而生成的模型,從而難以構(gòu)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(chǎn)出比較差。

    Vol.3

    影譜科技助力零售企業(yè)突破數(shù)智化轉(zhuǎn)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(nèi)首個基于AI生成技術(shù)的數(shù)字商業(yè)解決方案,是全面服務(wù)于商品數(shù)字化的數(shù)字孿生技術(shù)與業(yè)務(wù)平臺,受到行業(yè)內(nèi)企業(yè)的廣泛關(guān)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(shù),支持商品快速自動轉(zhuǎn)化為可視化的數(shù)字影像介質(zhì),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(guān)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(dǎo)購、虛擬主播,增加與用戶的互動,以沉浸式體驗帶來高效轉(zhuǎn)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(wù)應(yīng)用進行封裝和模塊化,支撐基于業(yè)務(wù)需要的隨調(diào)隨用。影譜科技AI數(shù)字商業(yè)方案構(gòu)建了一個完整的AI技術(shù)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(xùn)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(chǎn)業(yè)融合。

    更重要的是,影譜科技的AI生成技術(shù)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(shù)為核心,以內(nèi)容數(shù)字化生產(chǎn)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(chǎn)業(yè)鏈各環(huán)節(jié)數(shù)字化升級,能給企業(yè)帶來生產(chǎn)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。

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