零售商和品牌商采用AI技术进行数字化的初衷是为了提高效率,节约成本。因为零售形态的快速更迭,为精细化管理提出了更高的要求。
顺应这一需求,零售AI技术,也从最早利用手机APP,到loT货架摄像头,再到最新的智能巡检机器人等方式不断更新迭代,从而对不同零售场景进行全面实时数据采集,真正实现AI技术在实体零售的数智化应用,给零售产业带来巨大的价值。
为什么AI技术能在零售领域实现高效数据治理?本质上是通过数字技术、先进设备(IoT)和机器人解决了当前行业、渠道数据痛点,更好地串联了人货场。
以消费品品牌为例,零售执行不力是消费品品牌不得不面对的一个现状。为了打赢零售执行之战,消费品品牌需要改善四个增长驱动力:货架可视化、店内效率、客户关系和现场销售团队的生产力。
实事求是地说,这在完全依靠人力的体系中几乎不可能实现,因为人是有缺陷的,即使是最好的销售代表也会犯错。研究表明,与使用数字化店内数据收集工具相比,人工收集的数据准确性可能会低15-40%。
获得真正准确的、最新的和可执行的信息的唯一方法是利用AI图像识别技术将销售自动化扩展到零售执行。数字技术在优化现场团队销售周期的每一个方面都发挥着至关重要的作用,特别是实时分析、云计算和SaaS等新技术。系统收到的信息越多,识别能力就越强,表现就越好。
我们总结了消费品品牌零售执行中基于Trax AI图像识别带来的十大好处:
1.缩小货架策略、定价和促销实际情况和理想状态之间的差距,创造更多的完美门店,提升销售;
2.监测现场团队的表现,管理者能够识别表现出色和表现不佳的销售代表,从而帮助每个销售代表改善零售执行,提高他们达到或超过业绩目标的机会;
3.了解每家门店需要多少帮助,赋能经理们能够确定现场团队工作的优先次序,以便他们把重点放在需要最多帮助的门店;
4.让销售代表从繁冗的重复性工作中解脱出来,去做其他有价值的事,如开展促销活动,与门店经理建立良好关系;
5.通过调整定价策略、快速识别竞品新品或推出促销和激励措施,迅速对竞争对手作出反应;
6.帮助洞察团队了解哪些销售策略是有效的,哪些是无效的,这样他们就可以推断出最有效的策略,并优化跨路线和地区的执行;
7.为每个销售团队成员提供货架数据收集和监测的工具,以获得实时的货架数据以及他们零售执行的现场情况报告;
8.建立一个强大的、客观的、标准化的信息集中存储库,其他部门也可以访问,并与其他系统(如SFA、CRM)集成,以支持趋势分析、持续改进和未来规划;
9.通过增加销售额、提高现场人员绩效并减少样本市场数据和外部合规审计方面的支出,提供有吸引力的投资回报率;
10.将最前沿的数字技术嵌入销售流程中,释放未来的效率和增长机会。
事实上,不论是品牌商还是零售商,通过Trax一系列解决方案,皆能捕获最真实、最细颗粒度的实时零售数据,从而实现更高效的数据治理。其实现形式为:
1、设计系统集成方案
图像识别服务本身的业务逻辑非常简单,通常分为三步:图像采集、图像识别、分析结果。
通常来说,AI赋能是常见的业务应用形态,大多数品牌都会有自己的业务系统,如:SFA、CRM等,所以现阶段大部分的用户会选择系统集成的方式来嵌入AI模块。通过智能采集、数字化处理、智能分析的方式来同时服务不同部门,如:销售部门、销售管理部门、合规部门等,能够真正做到一份数据多分解读,让不同的部门获取自己想要的分析结果。
对于系统集成,现阶段集成方案已经非常便捷,简单两步:AI SDK集成,识别API集成,就能完成AI模块嵌入业务系统。图像识别平台已经可以提供标准化AI SDK,来赋能采集端APP,确保采集质量和必要的采集辅助功能。同时,通过标准化API的方式提供识别服务,满足照片上传及识别结果的及时返回。
此外,Trax在数据采集方面还有很多黑科技,其中物联网摄像头、智能巡检机器人方案将会在近两年改变整个行业的数据采集和分析方式。使用物联网的方式让货架数据更及时的服务零售商、品牌方,最终为消费者带来更好的购物体验,同时也大大节省社会重复劳动力,响应国家的碳达峰战略。
2、基础数据治理
以上内容大家可能耳熟能详,但是在实际业务中,往往会碰到新的问题,如:产品数据整理困难,尤其是SKU超过500个以上的品牌,竞品数据整理更为复杂。门店数据不清晰,重复门店,虚假门店经常存在,导致分析结果偏移,同时也造成实际数据和业务数据存在较大差异等等。
基于这些问题,Trax在自己的产品矩阵中也扩展了相应的模块和系统,用于配合整个AI业务的开展,确保数据清洗,结果可信,也最大限度帮助品牌落实数字化战略。
通过两篇文章可以看到,从人治到数治,是从粗犷数据到精细化数据的变革;AI技术的高歌猛进,则正在引导着从精细化数据到实时细颗粒度数据管理时代的到来。细颗粒度真实数据为零售业带来了哪些价值?零售元宇宙离我们还有多远?下一篇《零售数字化发展史(四):细颗粒度管理时代的到来》为您详解,敬请期待!
