关键词: 5G、虚拟现实、大数据、智能设备、AI技术、物联网;
赛道概况
从2014-2019六年走势来看,我国社会消费品零售总额增速逐年下滑、零售行业转型迫在眉睫,无论是终端销售企业或品牌商,均存在成本管控需求、销售额增长瓶颈等发展痛点。
实体零售商由于缺乏有效途径,较难把握消费者日趋多元化的需求偏好、且对潜在消费流量的价值开发不足,同时面临高用工成本压力;电商平台也需应对互联网流量红利消退、买家增速放缓、获客成本不断提升等问题;对于品牌商,消费者线上流量和数据被电商平台垄断,传统渠道体系也难以提供全链路的消费者洞察与触达。
零售行业参与者如何降低成本、提升经营效率、解决发展瓶颈,积极寻求新科技手段助力业务转型,谋求发展新动能以应对挑战。
与电商企业的互联网基因优势相比,品牌商及实体零售企业在数字化转型过程中有天然短板。虽然在移动互联网及移动支付不断普及的大背景下,零售业线上线下融合程度不断提高,积累了大量的支付端数据。但在商品信息、消费者行为、货品流转、商铺运营等环节中依然蕴含着大量未被数字化采集、处理或分析的“宝藏”数据。机器视觉、语音语义识别等AI技术的广泛运用提供了更多维度的数据采集与分析方式;机器学习、知识图谱技术等则提供了从生产端到消费端全链路的数据智能分析能力。
围绕业务场景,价值链各环节间细颗粒度、实时性的数据流在大数据、AI等智能分析手段的支持下重构企业销售、供应链、运营、生产制造等流程,超越传统专家规则的方式,以数据驱动智能决策。
零售是面向终端消费者的最后一环,随着不同类型、不同业态参与者的增多,行业整体已从卖方市场转向买方市场。
零售企业及品牌商致力通过数字化、精细化的消费者关系管理,挖掘潜在客户、提升客户黏性,从而提升销售额、塑造品牌价值。
机器学习、知识图谱等技术应用于对消费者属性、消费行为、购买互动过程等数据的挖掘分析,可更好地分析消费者需求,提供个性化服务,从而推动更高水平的转化率,成为零售企业利润增长的直接途径。同时,在线下零售业态中利用计算机视觉等技术从优化与消费者的互动环节出发,通过新形态、新的场景体验模式等吸引消费者,在线下场景有效地提高消费者购物体验及挖掘流量价值。对于不断被电商平台挤占市场份额的各类传统零售企业来说,AI技术为抢夺消费者资源提供了新的思路。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IT基础设施建设的日益完善、云服务技术的革新发展推动以及大数据的资源支撑,越来越多的零售企业投入到智能化运营体系建设中,并逐渐从浅层决策向多维决策阶段转型。深度学习模型可辅助满足零售企业对运营流程高效、全局、自动化的管理需求。现阶段店铺选址、销售额预测、动态定价建议、库存优化的应用情况较好;供应链网络效率优化、产品研发优化建议等多维决策因对AI算法的可用性要求较高,仍处于发展初期,但赋能的零售链条更长。
作为零售场景升级改造的核心环节,随着商品识别分析、消费者识别分析等应用场景数据资源获取量级及精细度的提高;模型算法的优化迭代;业务落地逻辑的逐步标准化,智能化运营体系建设在零售企业的覆盖率将逐步走高,未来增益价值巨大。
未来零售企业的核心竞争力首先是数字化产品的能力。即使企业是否有足够的数字化技术能力,有没有进行过会员和消费者的数字化,有没有内部数字管理系统,有没有可以提供给一线导购的数字化工具,可以让导购和门店的结算打通,提高一线导购的激励力度。
第二点是基于数字化的选品能力。这其中不仅仅涉及到对消费者消费行为和消费偏好的洞察,同时也包括能否快速有效地将消费者喜欢的商品部署到距离消费者最近的门店和触点。
第三点是组织内运营流程的建立能力。在零售企业是否能够快速适应新触点的应用,并且结合新触点的特点推出消费者更喜欢的运营活动是一项非常重要的能力。
以内衣企业为例,一般的业态是分区管理、分城市管理,又到分店管理的会议汇报,会有巡店的管理人员。在这样一个管理和企业的运营流程里面重新植入一个线上运营的流程,如何通过新的线上运营流程提供给消费者他们需要的信息和相应的形式。比如把线下可以触摸可以选择商品转到线上体验,通过精美的展现,图片、视频、直播等各种内容吸引用户。这些图片或者视频直播需要相对应的制作流程和相对应的运营手段传递给消费者。运营本身的环节跟链条是另外一个能力。第四个能力是企业组织的能力。即企业是不是有能力在数字换转型过程中针对企业的人员,管理结构等进行调整。比如是不是有专职的部门做内容生成工作,有专职部门或者通过跟外部服务商的合作提升数字化、信息化的能力,以及是不是有相对应的绩效考核,可以调动起一线门店在线上操作的热情,以及连接绩效管理的制度。
基金重点关注智慧零售赛道各细分产品头部企业,赋能贴身衣物传统产业及服饰零售品牌数字化赋能;基金战略合作伙伴共同推动数字化产业发展布局。
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