消零售行業(yè)是對技術觸覺最為靈敏的行業(yè)之一，會根據市場的迭代做出快速反應。從采用POS機、條形碼、嵌入RFID等技術到電商熱、O2O模式重構，再到如今AI助力的“新零售”，零售行業(yè)一直善于將新技術運用于各類需求中。
不過無論零售業(yè)的概念如何改變，都離不開其實質：商家以更低成本獲取更多需求信息，更精確分析需求信息，更快反應需求信息，從而降低時間和成本，提高效率;顧客消費需求更精準地被滿足，買到性價比最高的東西，降低犯錯可能。而人工智能(A I)也只有從零售行業(yè)本質入手，解決行業(yè)痛點，才能實現整個業(yè)態(tài)的變革。
AI的基礎主要是大數據及其算法。相比其它行業(yè)而言，由于快消零售行業(yè)的系統化程度發(fā)展較快，通過攝像頭技術、熱感應技術、POS機、在線支付等技術的長期應用，數據獲取更容易，因此數據維度更多樣，數據積累量更大，且獲取數據及時性也更強。這為AI落地快消零售行業(yè)打下了堅實基礎。
（1）AI在快消零售行業(yè)落地應用過程中存在的問題
①數據多樣，但連接困難
但與此同時，零售行業(yè)依舊面臨著大量數據難以互聯互通的問題，這也阻礙了數據被深層次應用的探索。據了解，由于快消零售行業(yè)環(huán)節(jié)很多，產業(yè)鏈上下游公司之間存在數據壁壘。數據作為一個公司的財富，在看不到既得利益時，許多公司不愿意公開自身掌握的數據。例如零售商不愿向制造商公開數據，物流商也不愿向零售商公開數據。整個行業(yè)產業(yè)鏈的數據聯通談判周期較長。
②品類多，效果參差不齊
AI落地零售場景很多，但技術落地效果參差不齊。主要是因為零售業(yè)涉及環(huán)節(jié)和品類很多，品類之間性質差別較大。如今采購系統可以實現AI自采，但是品類高度標準化且無需售后服務等附加因素。AI落地，除了零售本身具備的“品類多、性質差距大”等特性有關外，也有跟不少主觀因素有關。這在一定程度上，決定了全行業(yè)的AI技術普及存在著一定的困難。
③無人值守與數據互聯難
繼亞馬遜推出無人值守便利店Amazon GO后，國內各大零售商也開始嘗試無人值守便利店。然而這種模式的便利店噱頭大于應用，暫時還處于試點階段。未來，無人值守店真正落地于各大百貨、便利店、連鎖門店、還有很長的路要走。
此外，零售業(yè)面臨著數據互聯的困局，數據一旦實現互聯，就會促進線上與線下的緊密結合，推動新零售的普及。但數據不斷公開和互聯，未來技術落地零售還有很多想象空間。
AI在落地快消零售應用場景中所存在的數據連接困難，效果參差不齊以及數據互聯等困局，也讓業(yè)內人士開始思考，目前AI在快消零售行業(yè)所落地的這些應用還存在著較大的局限，還不能發(fā)揮AI在快消零售行業(yè)的最大效能，其終極目標是希望借助AI的數據智能決策，輔助快消零售行業(yè)在各大應用場景中能夠實現數據互聯以及數據智能分析，實現高效決策，反哺業(yè)務增長，而不僅僅是停留在提高效率上，而這點也是催生AI數據智能出現的一大原因。
那么數據智能是什么?簡單講,數據智能就是大數據與人工智能技術的融合。數據智能的終極目標是利用一系列智能算法和信息處理技術實現海量數據條件下的人類深度洞察和決策智能化。
2、快消零售行業(yè)所衍生的數據智能應用需求及價值
玄訊快消智研中心從快消零售行業(yè)的消費場景、經營管理、生產制造三個環(huán)節(jié)討論其數據智能的應用需求及價值，由于篇幅限制，在這里重點闡述在運營環(huán)節(jié)的數據智能應用需求及價值。
（1）在運營管理環(huán)節(jié)的數據智能應用需求及價值
①應用需求
◆選址：通過商圈的數據智能分析，對開店選址提供支持，并監(jiān)測競爭數據。
◆全網銷量預測：通過對單店及周邊、全網產品銷量數據分析，預測品牌、品類或單品的銷量變化趨勢，提前調整備貨。
◆本店銷量預測：根據銷售情況，結合商店自身情況，對商品銷量和客流量進行預測，調整進貨品類和數量?！粲脩舢嬒駷楹诵模和ㄟ^唯一關鍵字，合并店鋪消費者畫像和第三方全網用戶數據，生成消費者完整用戶畫像，基于標簽消費者進行個性化推送和精準營銷。
（2）快消零售行業(yè)在運營管理環(huán)節(jié)的數據智能應用所帶來的價值
◆改進零售業(yè)中的供應鏈和實體店運營
基于人工智能的工具可以吸收來自不同規(guī)劃職能的數據，并快速消化，快速分析。然后，工具進行計算，幫助零售商在指定和平衡計劃、進行權衡以及爭取各方同意時，接近實時地做出決策。商店運營和店內服務也可以從智能自動化中獲益，根據當地場地特征和可用因素，人工智能可以自動選擇特定商店的商品種類;人工智能技術還可以應用所學到的知識，定制店內產品和服務，滿足每個客戶的需求。
◆提高庫存生產力和運營敏捷性
為了提高庫存生產力，零售商和品牌企業(yè)可以利用人工智能和機器學習算法，優(yōu)化需求預測和供應鏈規(guī)劃。然后，自動化引擎可以引導工作流程，自動更新和調整計劃，解決由于意外和計劃內的事件導致的需求上漲和下降。運營敏捷性，是指能夠在運營中快速輕松地適應變化;數據智能可以將學習和推理能力用于監(jiān)控和跟蹤數據。然后，他們可從這些數據中挖掘洞察，并提出下一步最佳行動建議，以消除可能代價高昂的瓶頸和損失。
AI數據智能驅動未來創(chuàng)新之路---AI數據智能需求白皮書
零售和消費品企業(yè)希望借助數據智能能夠幫助企業(yè)提高運營效率、拓展能力、降低成本以及促進收入增長。數據智能確實可以幫助企業(yè)實現這些目標，但其潛在的優(yōu)點遠比這些漸進式改進具有更深遠、更有意義的影響。雖然提高效率和降低成本可能是使用人工智能的初衷，但隨著能力的成熟，意想不到的好處將接踵而至。
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