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AI在零售、餐饮方面的应用和趋势

2017年11月24日

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2017-11-17 智慧零售与餐饮

AI在零售、餐饮的应用


提起AI(人工智能),大多数人想到的估计都是些抓人眼球的故事和应用,比如说DeepMind横扫围棋世界冠军,比如微软命途多舛的人工智能聊天机器人Tay,比如自动驾驶汽车,等等。但你可能还不知道,AI已经跟我们的日常生活息息相关了,Google和Facebook这些科技巨头自不待言,医院和医生也都开始用AI来辅助治疗了,还有个地方是AI派上了用场的,那就是零售。AI与零售的结合进展迅速,可以断言,在5年内,几乎每一个主要零售商和品牌商都会把AI用上、用好,以驱动自己的核心商业决策。

 

当下火热的人工智能是否已经存在泡沫成分还很难说,但人工智能一定要与产业相结合,单纯的人工智能是不可能形成商业模式的。如今的人工智能本质上依靠的还是计算能力的增强,进而在大数据基础之上在特定领域获得了飞跃,进而实现了一定的商业应用的落地,智能零售真正常设效果仍有待和商业场景相的紧密结合。

 

应用一:自助支付



随着手机支付的普及,自助支付也将成为线下零售店的标配。自助收银机一般提供屏幕视频、文字、语音三种指引方式,使用门槛低,每6台自助收银机只需配1名收银员。除了银行卡、微信、支付宝等多样化支付方式接入外,刷脸支付等技术的支付手段也将逐渐引入,比如国内阿里的刷脸支付尝试。

 

应用二:智能停车和找车



停车场是实体零售企业的用户入口,又是用户需求的最痛点。这是实体零售企业的一个重要变革方向,目前已经有越来越多的零售企业,开始布局智能停车模块,帮助用户解决“快速停车及找车”的痛点。

 

在阿里巴巴推出的喵街App中,智能停车及找车是其中的模块之一,目前已经应用于9个城市40多家购物中心。

 

应用三:电子价签


电子价签已经能做到基于红外传输的定位及商品导航功能,相比于卖场传统标签每年巨额的更换费用,加上人工成本、客户口碑、卖场形象等潜在价值,电子价签的投入1~2年时间企业就可以收回成本。

 

应用四:室内定位及营销


在用户购物及浏览过程中,快速根据用户需求、物品位置实现精准匹配,是用户体验的核心环节,其中iBeacon是很多企业选择的一种技术解决方案。

 

iBeacon功能的基本原理是:配备有低功耗蓝牙(BLE)通信功能的设备或基站使用BLE技术向周围发送自己特有的ID,而接受到该ID的应用软件(如「水滴」)就会根据该ID进行反应。iBeacon的诞生,让商户和终端(智能手机)能够准确感知彼此准确位置。

 

目前北京大悦城等商场已经实现了室内导航及定位营销。

 

应用五:基于视觉系统的应用


基于视觉设备及处理系统、动态Wi-Fi追踪、遍布店内的传感器、客流分析系统等技术,可以实时输出特定人群预警、定向营销及服务建议(例如VIP用户服务)、实时货品调整提醒、以及用户行为及消费分析报告。

 

应用六:智能穿衣镜



内置处理器和摄像头,能够动态识别用户的手势动作、面部特征及背景信息。不同于普通穿衣镜,智能穿衣镜可以为用户提供个性化的定制服务,增加用户实际购物体验。工作人员可以通过一个特殊的销售界面,以镜子为媒介向顾客发出建议。镜子提供的视频内容还可以帮助零售商对商场内行为进行评估和分析。

 

智能虚拟穿衣镜已经在顶级奢侈品牌百货商场Neiman Marcus的加州Walnut Creek店部署。


智能试衣间通过带触摸屏的镜子及灯光调整,可以帮助用户找到适合自己尺码、颜色和消费场景的服装。消费者进入商店,通过镜子浏览店铺中所有商品,提交试穿申请,它们就会被导购员摆放在试衣间。顾客可以调整灯光亮度和颜色模拟使用场景,镜子感应衣服上的RFID标签并显示在屏幕上,然后镜子给出搭配建议。如果需要试其他颜色或尺码的衣服,也能通过屏幕下指令,让导购员给你送来。当你试穿满意后,可以直接在镜子上通过移动支付付款,试穿过的衣服会保存在个人账户中。试衣间里还可以记录追踪试衣者的动作,这为后续智能试衣间的智能化进行,提供了想象空间。

 

这套eBay和Rebecca Minkoff合作的系统在Nordstrom的西雅图和圣何塞分店投入使用。主要目的在于通过智能化的手段和亲身体验效果,来提升线下实体店服务的体验,创建线下服务相对于线上电商的差异化竞争力。

 

应用七:在线客服机器人


在零售业的电商模式中,客服是其中非常重要且占据很高成本的运营要素,通过机器人客服替代人工客服,是该领域智能化发展的重要方向。

 

IBMWatson机器人计划替代一个数量庞大的工种——在线客服,基于自然语义识别、人类情感识别,实现商品信息定向推送,实时答疑、咨询和投诉,还可以娱乐消遣讲段子。依靠机器人的自我学习能力,不仅能准确回答问题,还能感知到客户的情感和情绪。

 

而Google、微软、Facebook等人工智能领域的领军企业,也都在该领域有相关研究和投资。


物流机器人



这一领域已经有很多家公司进入,包括:Amazon Robotics(前身为Kiva System),Fetch Robotics(团队来自WillowGarage),Swisslog(瑞士的自动化仓库和配送物流解决方案提供商,其背后是工业机器人“四大天王”之一的KUKA),Gray Orange Robotics。日本日立可行走物流机器人包含两个升降台,两条机械臂,2015年8月开发出成品,预计在2~3年后正式投入使用。

 

AI在零售、餐饮的未来

 

在新的零售业领域跟上竞争的潮流将会是非常重要同时也是非常困难的。零售商将会明智地投资上下收集供应链的数据,以寻求竞争优势。这意味着要转变成一个协作式的心态,让你的洞察力能够贯穿整个价值链。

 

零售作为一种典型的商业综合体,绝大部分环节均能依靠人工智能实现自动化与标准化,从而减少人力投入。从无人超市到无人收银、机器人送货、虚拟穿衣镜,随着技术的发展,未来将会有更多形态的 AI 产品与解决方案应用在零售当中。由AI引发的创新模式正在为零售企业提供许多新的机会,并为消费者打造了一个高度语境化和个性化的购物体验和场景。

 

近两年,深度学习理论受到重视并不断发展,以人脸识别为代表的图像识别领域发生了突飞猛进改变,识别率更是不断攀升。因此,此前很多无法进行收集的非结构化数据有了新的处理方式。

 

通过人脸识别,对进店顾客进行图像采集后,除了简单的人数统计外,还可以给出包括顾客年龄、性别等更多信息,并且可以识别顾客,识别其是否为VIP或者回头客。并且AI还可以针对某一特定区域、商品或广告进行顾客关注程度的分析,通过在不同位置设置的摄像头,可以得知有多少人、什么样的人浏览了这一商品和广告。与一般单纯计客软硬件产品相比,AI+零售表现出了更多的,而这就意味着调整方向更准确,服务质量更好,商业策略更清晰。

 

事实上,从互联网时代开始,零售行业就一直希望进行信息化变革,到目前也只有30%的线下零售业的企业有相应的信息服务系统,并且仅限于后端,而瑞为在提供数据入口的同时,也可以帮助他们打通相关的后台程序,从而在一定程度上解决定价、物流、库存等流程中存在的问题。像Amazon,North Face,Skechers,Sunglass Hut,Cosabella等许多的品牌商,已经在商业的关键部分用上了AI,可以肯定的是,未来还会有更多的公司加入进来。

 

因为,说到底,零售的每个问题,都是AI问题。而从长远来看,用更智能的技术去解决普遍性问题的公司,更有可能获得成功。

 

当人工智能可以像是现在买云服务器一样一键搭配、模块化调用的时候,从应用问题到技术问题的转化,在从技术方案回到实际应用的这个链条将大大加快。那个时候,AI才会像现在的App一样真正的遍地开花。

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