零售業(yè)是世界上最古老的行業(yè)之一，也是一個(gè)國家最重要的行業(yè)之一。零售的歷史可以說伴隨著人類的發(fā)展史，每一次變革和進(jìn)步，都改善著人們的生活。從人治到數(shù)治，從信息化到數(shù)字化、數(shù)智化，再到零售元宇宙，實(shí)體零售行業(yè)走向細(xì)顆粒度管理時(shí)代已是大勢所趨。
從人治到數(shù)治 一場真正意義上的革命
曾幾何時(shí)，一個(gè)組織、一個(gè)企業(yè)的發(fā)展是靠領(lǐng)導(dǎo)的英明決斷決定的。但在越來越復(fù)雜的社會分工、組織結(jié)構(gòu)、上下游配合的現(xiàn)代性商業(yè)體系中，單一依靠英明領(lǐng)導(dǎo)決策已經(jīng)愈發(fā)困難。而相對應(yīng)的，基于細(xì)顆粒度、廣域數(shù)據(jù)的智能化算法形成的智能推薦和輔助決策，正在扮演越來越重要的地位。從人治到數(shù)治，對于傳統(tǒng)零售來說，是一種根本性的變革，也為零售商和品牌商的經(jīng)營、組織和管理方式帶來了質(zhì)的飛躍。
傳統(tǒng)零售行業(yè)的執(zhí)行中，人、貨、場有著毋庸置疑的重要地位，但是Trax發(fā)現(xiàn)針對三要素存在的問題卻屢見不止，其中幾個(gè)典型的問題：
1、SKU清單難整理。雖然絕大多數(shù)品牌有自己的ERP系統(tǒng)，其中包含產(chǎn)品的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，但是看起來這這個(gè)數(shù)據(jù)的維護(hù)頻率和維護(hù)粒度還不足以支持所有的業(yè)務(wù)需要。在實(shí)施AI項(xiàng)目時(shí)，SKU清單是一個(gè)非常重要的資料，整理時(shí)的來源往往是多份文檔的集合，可能來自于市場部，可能來自于IT部門，其中還有很多差異信息及重復(fù)信息。
2、門店數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性受質(zhì)疑。首先從門店照片中發(fā)現(xiàn)經(jīng)常會有業(yè)務(wù)照片重復(fù)或者高度相似的問題，也就是同樣或者相似的照片會出現(xiàn)在兩家門店的業(yè)務(wù)照片中。排除一些不合規(guī)操作，我們也會發(fā)現(xiàn)經(jīng)常會出現(xiàn)同一家門店的重復(fù)錄入，特別是在重疊區(qū)域或者新老業(yè)務(wù)員交接期間。
此外，還有一些典型的問題就是區(qū)域性產(chǎn)品信息難以傳達(dá)到總部，總部在收集SKU信息時(shí)就非常困難。在數(shù)據(jù)看板展示時(shí)，由于產(chǎn)品信息不一致和門店信息的重復(fù)，會導(dǎo)致一些指標(biāo)偏移，可能給管理層和決策層帶來不確定結(jié)論。
基于以上種種發(fā)現(xiàn)的普遍性問題，Trax提出了企業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理的理念，并提供相應(yīng)的解決方案及平臺產(chǎn)品。AI解決方案，對貨、場的數(shù)據(jù)需求粒度及屬性，讓我們非常注重這兩類數(shù)據(jù)的管理。同時(shí)，我們希望能夠從根本上解決企業(yè)貨、場數(shù)據(jù)混亂的問題，并推動更精準(zhǔn)可靠的數(shù)據(jù)應(yīng)用。
由此，Trax將企業(yè)貨、場數(shù)據(jù)治理的必要性與價(jià)值簡單概述如下：
1、規(guī)范基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入，減小數(shù)據(jù)粒度，全面支撐各業(yè)務(wù)平臺的數(shù)據(jù)需求
針對商品數(shù)據(jù)管理，Trax提出以可見包裝為最小粒度的SKU管理，并且Trax PDM系統(tǒng)提供產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)展示照片及360度外觀展示(類似SKU的3D圖)，結(jié)合Trax圖像識別引擎，我們能夠時(shí)刻關(guān)注每一款SKU的貨架表現(xiàn)及上架、下架的進(jìn)展情況。同時(shí)我們也會幫助品牌建立競品信息庫，幫助品牌更豐富的了解市場變化并及時(shí)作出應(yīng)對策略。
針對門店數(shù)據(jù)管理，Trax通過圖像識別技術(shù)，針對門頭照信息進(jìn)行比對，新增門店時(shí)的門頭照作為門店的重要信息并與指定區(qū)域的門店信息進(jìn)行比對，從而確定門店的有效性和專屬性。同時(shí)Trax利用可靠的門店地址庫平臺進(jìn)行地址的有效性驗(yàn)證，進(jìn)一步規(guī)范門店地址的標(biāo)準(zhǔn)化和真實(shí)性。
2、統(tǒng)一基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，多樣數(shù)據(jù)視角
以終為始，企業(yè)數(shù)字化變革的目的最終還是希望通過數(shù)據(jù)來驅(qū)動各業(yè)務(wù)部門的業(yè)務(wù)開展，一份純凈的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的基石?；A(chǔ)數(shù)據(jù)統(tǒng)一后，我們發(fā)現(xiàn)基于統(tǒng)一的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和統(tǒng)一的貨架數(shù)據(jù)分析出來的結(jié)果更容易被各部門接受，通過數(shù)據(jù)看板不同形式的分析，無論從一線執(zhí)行還是高層管理，都能夠認(rèn)可數(shù)據(jù)帶來的結(jié)論，各層級也能夠及時(shí)看到策略調(diào)整帶來的變化。
在數(shù)據(jù)治理中重要的角色扮演者：AI
為什么要使用AI?AI帶來數(shù)據(jù)客觀性。當(dāng)下我們面對信息極度爆發(fā)和過度碎片化的繁雜商業(yè)結(jié)構(gòu)，在組織人數(shù)較少的階段，還可以依靠人員記錄反饋的方式來獲取數(shù)據(jù)，而當(dāng)組織愈發(fā)龐大、覆蓋區(qū)域愈發(fā)廣博、終端門店愈發(fā)密集的階段，人性本惰的特性就會成為組織獲取客觀數(shù)據(jù)最大的障礙點(diǎn)。故依靠AI實(shí)現(xiàn)海量場景識別，從而及時(shí)、高效、客觀獲取終端及各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，是現(xiàn)代型企業(yè)進(jìn)行敏捷性科學(xué)決策的基本前提條件。
根據(jù)目前工業(yè)界的技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，從經(jīng)濟(jì)，效率，數(shù)據(jù)真實(shí)性幾方面綜合評估，人工智能解決方案在最近幾年內(nèi)依然是企業(yè)數(shù)字化解決方案的最優(yōu)方案之一。
在整個(gè)門店執(zhí)行相關(guān)的業(yè)務(wù)流程中，AI在很多環(huán)節(jié)都能發(fā)揮作用，并解決傳統(tǒng)方式解決不了的問題，甚至能帶來新的發(fā)現(xiàn)。
誰會用到AI?
Trax的圖像識別AI技術(shù)在快消零售行業(yè)的應(yīng)用已經(jīng)近10年，涉及業(yè)務(wù)的深度和廣度也發(fā)生了很大的變化，從簡單是OSA(On Shlef Availability)到SOS(Share of Shelf)分析，快消品牌也從對KPIs的關(guān)注，逐步走向ROI的關(guān)注。同時(shí)，2019年Trax聯(lián)合某國際日化巨頭及某本土零售商聯(lián)合實(shí)施了國內(nèi)第一例Retail Watch解決方案(基于AIoT設(shè)備進(jìn)行照片采集)，未來圖像識別AI技術(shù)將會深度連接零售商和品牌方，讓雙方在數(shù)據(jù)層面合作有更多想象空間。在實(shí)際AI應(yīng)用落地過程中，較早應(yīng)用的部門通常是銷售部門，使用AI來替代傳統(tǒng)的手工數(shù)據(jù)錄入，隨著應(yīng)用的不斷加深和部門間合作，越來越多的部門也期待AI數(shù)據(jù)幫助進(jìn)行日常的業(yè)務(wù)管理，以下是不同部門的典型業(yè)務(wù)需求及價(jià)值。
TraxAI算法在實(shí)體零售行業(yè)的應(yīng)用
目前Trax AI在實(shí)體零售識別能力上的應(yīng)用大體分為以下幾類：
1、SKU識別。如：SKU分銷、及SKU排面識別。使用Trax解決方案，識別貨架上的每一件商品，發(fā)現(xiàn)貨架真實(shí)數(shù)據(jù)。
2、二次陳列關(guān)鍵KPI識別。如：地堆面積，地堆上SKU，陳列架類型及陳列情況，箱堆中整箱、開窗、割箱的數(shù)量，掛條數(shù)量等。更全面了解每個(gè)門店，每種陳列形式的執(zhí)行情況。
3、POSM識別。如：爆炸貼，掛條……等。
4、陳列場景識別。如：常見的主貨架、端架、地堆、冰柜，箱堆等二次陳列場景，AI能夠自動識別照片內(nèi)容的場景等。
5、照片合規(guī)性判定。如：翻拍照片檢測，照片重復(fù)檢測，照片相似檢測。在Trax合規(guī)方案中還有針對擺拍驗(yàn)證的方案，此方案會使用AI+CS的方式來高效驗(yàn)證存在擺拍可能的業(yè)務(wù)照片。Trax圖片合規(guī)檢查解決方案，快速發(fā)現(xiàn)不合規(guī)照片，提升核查效率。
6、門頭照識別及比對。如：是否為重復(fù)門頭照，門頭照是否有和周邊門店門頭照相似等。
Trax通過領(lǐng)先的AI技術(shù)，靈活和動態(tài)的方法，IoT新興技術(shù)更便捷地構(gòu)建貨架數(shù)據(jù)，幫助零售商與品牌商數(shù)字化、分析并優(yōu)化零售空間。Trax現(xiàn)場優(yōu)化解決方案、Trax完美門店解決方案、Trax合同合規(guī)解決方案、Trax卓越品類解決方案、Trax圖片合規(guī)檢查解決方案、Trax門頭照查重解決方案等等一系列組合解決方案，幫助實(shí)體零售應(yīng)對各種挑戰(zhàn)。除了計(jì)算機(jī)視覺、人工智能和圖像識別，Trax獨(dú)特的方法和功能組合也可以提供量身定做的解決方案，以幫助實(shí)體零售快速、規(guī)模化駕馭零售渠道管理。
AI捕獲最真實(shí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)治理
零售商和品牌商采用AI技術(shù)進(jìn)行數(shù)字化的初衷是為了提高效率，節(jié)約成本。因?yàn)榱闶坌螒B(tài)的快速更迭，為精細(xì)化管理提出了更高的要求。
順應(yīng)這一需求，零售AI技術(shù)，也從最早利用手機(jī)APP，到loT貨架攝像頭，再到最新的智能巡檢機(jī)器人等方式不斷更新迭代，從而對不同零售場景進(jìn)行全面實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集，真正實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)在實(shí)體零售的數(shù)智化應(yīng)用，給零售產(chǎn)業(yè)帶來巨大的價(jià)值。
為什么AI技術(shù)能在零售領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)高效數(shù)據(jù)治理?本質(zhì)上是通過數(shù)字技術(shù)、先進(jìn)設(shè)備(IoT)和機(jī)器人解決了當(dāng)前行業(yè)、渠道數(shù)據(jù)痛點(diǎn)，更好的串聯(lián)了人貨場。
以消費(fèi)品品牌為例，零售執(zhí)行不力是消費(fèi)品品牌不得不面對的一個(gè)現(xiàn)狀。為了打贏零售執(zhí)行之戰(zhàn)，消費(fèi)品品牌需要改善四個(gè)增長驅(qū)動力：貨架可視化、店內(nèi)效率、客戶關(guān)系和現(xiàn)場銷售團(tuán)隊(duì)的生產(chǎn)力。
實(shí)事求是地說，這在完全依靠人力的體系中幾乎不可能實(shí)現(xiàn)，因?yàn)槿耸怯腥毕莸模词故亲詈玫匿N售代表也會犯錯(cuò)。研究表明，與使用數(shù)字化店內(nèi)數(shù)據(jù)收集工具相比，人工收集的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性可能會低15-40%。
獲得真正準(zhǔn)確的、最新的和可執(zhí)行的信息的僅有方法是利用AI圖像識別技術(shù)將銷售自動化擴(kuò)展到零售執(zhí)行。數(shù)字技術(shù)在優(yōu)化現(xiàn)場團(tuán)隊(duì)銷售周期的每一個(gè)方面都發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，特別是實(shí)時(shí)分析、云計(jì)算和SaaS等新技術(shù)。系統(tǒng)收到的信息越多，識別能力就越強(qiáng)，表現(xiàn)就越好。
我們總結(jié)了消費(fèi)品品牌零售執(zhí)行中基于TraxAI圖像識別帶來的十大好處：
1、縮小貨架策略、定價(jià)和促銷實(shí)際情況和理想狀態(tài)之間的差距，創(chuàng)造更多的完美門店，提升銷售;
2、監(jiān)測現(xiàn)場團(tuán)隊(duì)的表現(xiàn)，管理者能夠識別表現(xiàn)出色和表現(xiàn)不佳的銷售代表，從而幫助每個(gè)銷售代表改善零售執(zhí)行，提高他們達(dá)到或超過業(yè)績目標(biāo)的機(jī)會;
3、了解每家門店需要多少幫助，賦能經(jīng)理們能夠確定現(xiàn)場團(tuán)隊(duì)工作的優(yōu)先次序，以便他們把重點(diǎn)放在需要最多幫助的門店;
4、讓銷售代表從繁冗的重復(fù)性工作中解脫出來，去做其他有價(jià)值的事，如開展促銷活動，與門店經(jīng)理建立良好關(guān)系;
5通過調(diào)整定價(jià)策略、快速識別競品新品或推出促銷和激勵(lì)措施，迅速對競爭對手作出反應(yīng);
6、幫助洞察團(tuán)隊(duì)了解哪些銷售策略是有效的，哪些是無效的，這樣他們就可以推斷出最有效的策略，并優(yōu)化跨路線和地區(qū)的執(zhí)行;
7、為每個(gè)銷售團(tuán)隊(duì)成員提供貨架數(shù)據(jù)收集和監(jiān)測的工具，以獲得實(shí)時(shí)的貨架數(shù)據(jù)以及他們零售執(zhí)行的現(xiàn)場情況報(bào)告;
8、建立一個(gè)強(qiáng)大的、客觀的、標(biāo)準(zhǔn)化的信息集中存儲庫，其他部門也可以訪問，并與其他系統(tǒng)(如SFA、CRM)集成，以支持趨勢分析、持續(xù)改進(jìn)和未來規(guī)劃;
9、通過增加銷售額、提高現(xiàn)場人員績效并減少樣本市場數(shù)據(jù)和外部合規(guī)審計(jì)方面的支出，提供有吸引力的投資回報(bào)率;
10、將最前沿的數(shù)字技術(shù)嵌入銷售流程中，釋放未來的效率和增長機(jī)會。
事實(shí)上，不論是品牌商還是零售商，通過Trax一系列解決方案，皆能捕獲最真實(shí)、最細(xì)顆粒度的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)更高效的數(shù)據(jù)治理。其實(shí)現(xiàn)形式為：
1、設(shè)計(jì)系統(tǒng)集成方案
圖像識別服務(wù)本身的業(yè)務(wù)邏輯非常簡單，通常分為三步：圖像采集、圖像識別、分析結(jié)果。
通常來說，AI賦能是常見的業(yè)務(wù)應(yīng)用形態(tài)，大多數(shù)品牌都會有自己的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，如：SFA、CRM等，所以現(xiàn)階段大部分的用戶會選擇系統(tǒng)集成的方式來嵌入AI模塊。通過智能采集、數(shù)字化處理、智能分析的方式來同時(shí)服務(wù)不同部門，如：銷售部門、銷售管理部門、合規(guī)部門等，能夠真正做到一份數(shù)據(jù)多分解讀，讓不同的部門獲取自己想要的分析結(jié)果。
對于系統(tǒng)集成，現(xiàn)階段集成方案已經(jīng)非常便捷，簡單兩步：AI SDK集成，識別API集成，就能完成AI模塊嵌入業(yè)務(wù)系統(tǒng)。圖像識別平臺已經(jīng)可以提供標(biāo)準(zhǔn)化AI SDK，來賦能采集端APP，確保采集質(zhì)量和必要的采集輔助功能。同時(shí)，通過標(biāo)準(zhǔn)化API的方式提供識別服務(wù)，滿足照片上傳及識別結(jié)果的及時(shí)返回。
此外，Trax在數(shù)據(jù)采集方面還有很多黑科技，其中物聯(lián)網(wǎng)攝像頭、智能巡檢機(jī)器人方案將會在近兩年改變整個(gè)行業(yè)的數(shù)據(jù)采集和分析方式。使用物聯(lián)網(wǎng)的方式讓貨架數(shù)據(jù)更及時(shí)的服務(wù)零售商、品牌方，最終為消費(fèi)者帶來更好的購物體驗(yàn)，同時(shí)也大大節(jié)省社會重復(fù)勞動力，響應(yīng)國家的碳達(dá)峰戰(zhàn)略。
2、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)治理
以上內(nèi)容大家可能耳熟能詳，但是在實(shí)際業(yè)務(wù)中，往往會碰到新的問題，如：產(chǎn)品數(shù)據(jù)整理困難，尤其是SKU超過500個(gè)以上的品牌，競品數(shù)據(jù)整理更為復(fù)雜。門店數(shù)據(jù)不清晰，重復(fù)門店，虛假門店經(jīng)常存在，導(dǎo)致分析結(jié)果偏移，同時(shí)也造成實(shí)際數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存在較大差異等等。
基于這些問題，Trax在自己的產(chǎn)品矩陣中也擴(kuò)展了相應(yīng)的模塊和系統(tǒng)，用于配合整個(gè)AI業(yè)務(wù)的開展，確保數(shù)據(jù)清洗，結(jié)果可信，也最大限度幫助品牌落實(shí)數(shù)字化戰(zhàn)略。
從人治到數(shù)治，是從粗獷數(shù)據(jù)到精細(xì)化數(shù)據(jù)的變革。在這其中，AI起到了最關(guān)鍵的作用。AI在業(yè)務(wù)流程的滲透度決定了數(shù)據(jù)在決策環(huán)節(jié)的滲透度。通過AI賦能，可以挖掘更多數(shù)據(jù)價(jià)值，為管理決策提供數(shù)據(jù)支撐。與此同時(shí)，極大的提高數(shù)據(jù)時(shí)效性，進(jìn)而提升決策的及時(shí)性。AI帶來的客觀數(shù)據(jù)、精細(xì)數(shù)據(jù)，也為實(shí)體零售通向細(xì)顆粒度管理時(shí)代打下了堅(jiān)硬的基石。
細(xì)顆粒度管理時(shí)代的到來，開啟零售元宇宙新紀(jì)元
事實(shí)上，AI技術(shù)在中國零售行業(yè)被廣泛應(yīng)用距今僅不到十年時(shí)間，通過計(jì)算機(jī)視覺、AI圖像識別技術(shù)已經(jīng)幫助實(shí)體零售行業(yè)大大提高了數(shù)據(jù)采集準(zhǔn)確率和效率。近年來，Trax不斷完善AI在實(shí)體零售門店的應(yīng)用，從智能化圖片合規(guī)檢查解決方案到門店地址庫清洗解決方案，從商品數(shù)據(jù)管理平臺到營銷活動管理平臺，Trax始終站在客戶的視角，不斷優(yōu)化AI在實(shí)體零售領(lǐng)域的落地路徑，以數(shù)字技術(shù)的力量賦能物理零售世界的數(shù)字化進(jìn)程與革新。
然而，隨著時(shí)代的發(fā)展與新型技術(shù)的更迭，，“機(jī)器人+AI”的模式已成為新解。中國作為全球性的生產(chǎn)制造大國，相關(guān)制造技術(shù)與應(yīng)用技術(shù)的成熟使得機(jī)器人行業(yè)近兩年發(fā)展異常迅猛。Trax相信，機(jī)器人未來能夠替代人工，完成包括數(shù)據(jù)采集在內(nèi)的很多繁瑣且重復(fù)性的工作。
“機(jī)器人+AI”的新模式，讓我們對數(shù)據(jù)的抓取和理解逐漸擺脫粗線條，變得更顆粒、更飽和與精細(xì)。在現(xiàn)今的零售世界，指導(dǎo)零售企業(yè)經(jīng)營決策的改變，已經(jīng)由每周、每月店鋪營收和品類表現(xiàn)，細(xì)化到每天、每時(shí)、每個(gè)SKU貢獻(xiàn)率的飽和數(shù)據(jù)。由于顆粒度變細(xì)，今天價(jià)值連接和創(chuàng)造的邏輯可以發(fā)生很大的變化，從而推動零售管理模式的系統(tǒng)性改變——對市場、產(chǎn)品、運(yùn)營、競爭、組織的理解都不同于以往，使得我們有可能在“微觀”層面理解零售世界的規(guī)律。
零售行業(yè)的細(xì)顆粒度革命加速到來。朗鏡科技(Trax中國)飽和零售數(shù)據(jù)，將開啟零售細(xì)顆粒度管理的新時(shí)代。
什么是飽和零售數(shù)據(jù)?飽和零售數(shù)據(jù)是實(shí)時(shí)收集的貨架細(xì)顆粒度數(shù)據(jù)，是建立每個(gè)區(qū)域、每家門店、每節(jié)貨架、每個(gè)SKU、每個(gè)小時(shí)的飽和數(shù)據(jù)倉。
朗鏡科技(Trax中國)通過RetailMetaverse Rone零售巡檢機(jī)器人，領(lǐng)先的AI技術(shù)，靈活和動態(tài)的方法和IoT新興技術(shù)，可以實(shí)時(shí)收集貨架數(shù)據(jù)，更便捷地構(gòu)建貨架飽和零售數(shù)據(jù)。從而助力零售行業(yè)實(shí)現(xiàn)全場景數(shù)字化，為零售商和品牌商的轉(zhuǎn)型和發(fā)展創(chuàng)造新機(jī)遇。
通過把零售巡檢機(jī)器人投入商超中使用，機(jī)器人將為零售商帶來門店運(yùn)營的效率革新，如幫助零售商減少缺貨到補(bǔ)貨的時(shí)間、降低陳列不合規(guī)和價(jià)格錯(cuò)誤帶來的影響、提升完美購物體驗(yàn)，從而致使門店GMV最大化和運(yùn)營效率的提升。在此過程中，零售巡檢機(jī)器人將逐漸地把終端場景數(shù)據(jù)化、數(shù)字化，從而推動整個(gè)實(shí)體零售行業(yè)的變革。“機(jī)器人+AI”會將整個(gè)實(shí)體零售生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)字化往前推進(jìn)一大步，間接地也讓生產(chǎn)商或者品牌商得到數(shù)字化帶來的收益。
飽和零售數(shù)據(jù)將帶來零售管理整體升級與變革：
﹒貨架陳列優(yōu)化：自主、即時(shí)地發(fā)現(xiàn)貨架陳列過程中的各項(xiàng)問題，包括缺貨、價(jià)格錯(cuò)誤、陳列不一致等，并進(jìn)行預(yù)警
﹒掌握貨架真相：幫助品牌商及時(shí)制定、調(diào)整銷售策略
﹒增加銷售機(jī)會：增加零售商和品牌商銷售機(jī)會，提升銷售額
﹒提升購物體驗(yàn)：幫助門店帶給消費(fèi)者更好的購物體驗(yàn)，提升銷售額
﹒供應(yīng)鏈的優(yōu)化：提升需求預(yù)測、庫存管理等環(huán)節(jié)效率
事實(shí)上，在大數(shù)據(jù)時(shí)代，企業(yè)都不缺乏數(shù)據(jù)，而是缺乏飽和數(shù)據(jù)，以及對于數(shù)據(jù)整合、分析、應(yīng)用的能力。而數(shù)據(jù)越飽和、越細(xì)顆粒，洞察結(jié)果就越準(zhǔn)確。
朗鏡科技(Trax中國)從零售圖像識別開始，融合基于人工智能的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，借助門店助手客戶端和遠(yuǎn)程商業(yè)分析平臺，全面展示并進(jìn)一步分析呈現(xiàn)“實(shí)時(shí)貨架情報(bào)”。從數(shù)據(jù)到洞察，從洞察到行動優(yōu)化，基于IoT機(jī)器人帶來的終端零售飽和數(shù)據(jù)，零售企業(yè)不僅能夠洞察到貨架上的第一時(shí)刻真相，更能夠敏感捕捉到零售新趨勢，預(yù)判并捕捉到新的降本增效管理點(diǎn)，提前布局并制定下一步戰(zhàn)略計(jì)劃。真正挖掘到大數(shù)據(jù)的數(shù)字資產(chǎn)價(jià)值。
未來，零售行業(yè)制勝的核心在于“精”和“準(zhǔn)”。拋棄過去一味做大的慣性，轉(zhuǎn)向做深、做透。首先，把貨架的數(shù)字化做深;再將全產(chǎn)業(yè)鏈的數(shù)字化匹配、組合、優(yōu)化做透。這樣，才能在零售細(xì)顆粒度管理的時(shí)代占得先機(jī)，引領(lǐng)潮流。
某天，你會在超市購物時(shí)看到Trax零售巡檢機(jī)器人正在工作，你會發(fā)現(xiàn)，物理世界與數(shù)字世界的融合將不再遙不可及，零售細(xì)顆粒度管理時(shí)代已然來臨，而零售元宇宙也至此而始!
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