為零售數(shù)字化踩下油門

來源/虎嗅APP

撰文/錢德虎

頭圖/聯(lián)商圖庫

2017年11月，德勤中國與中國連鎖經(jīng)營協(xié)會曾經(jīng)聯(lián)合發(fā)布了《中國零售企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型成熟度評估》報告。報告顯示，中國零售企業(yè)在總分為5分的數(shù)字化成熟度評估中，平均得分只有2.9分。

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當(dāng)時，整個零售行業(yè)的數(shù)字化建設(shè)大多處于起步與實踐階段，距離“千人千面， 永遠(yuǎn)在線”的智慧階段尚有很大差距。

然而，3年過去，中國零售企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型依然難言大功告成，一路上也面臨重重困難。

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零售智能化，難在哪？

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蘇寧零售技術(shù)研究院院長王俊杰指出，當(dāng)今商業(yè)環(huán)境變化迅猛，四面八方的因素挑戰(zhàn)著零售企業(yè)，包括電商、直播、社區(qū)團(tuán)購等不斷涌現(xiàn)的新事物，這一方面讓企業(yè)的組織能力深受考驗，另一方面也在沖擊線下零售“得地段者得一切”的定律。

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另外，線上線下融合雖是老生常談的話題，但企業(yè)特點、基因、發(fā)展階段各異，并沒有放之四海而皆準(zhǔn)的方法論，因此能將線上線下數(shù)據(jù)完整收集和利用起來，做成同一盤貨的企業(yè)實在鳳毛麟角。

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如果說，作為行業(yè)觀察者，王俊杰看到了整個行業(yè)存在的宏觀問題，那么站在從業(yè)者的角度，英特爾中國物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部高級市場總監(jiān)陸英潔則感受到了企業(yè)的切膚之痛。比如，因為門店的數(shù)字改造程度不夠，數(shù)字化觸點有限，顧客行為軌跡無法完全被記錄，企業(yè)的線上和線下數(shù)據(jù)不能打通，因此無法實現(xiàn)精準(zhǔn)營銷，達(dá)到千人千面的營銷效果。

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再比如，雖然不少零售企業(yè)引入了諸如自助盤點結(jié)賬、智能導(dǎo)購等技術(shù)，也在局部提高了人效或評效，但一個環(huán)節(jié)的數(shù)字化，實質(zhì)上很難提高企業(yè)整體效率。因為一個服務(wù)員，可能不僅要給客戶結(jié)賬，還要做盤點，甚至幫客戶做導(dǎo)購。因此，唯有把所有環(huán)節(jié)和數(shù)據(jù)整合起來，用端到端的方式來幫助企業(yè)實現(xiàn)數(shù)字化和智能化，才能真正實現(xiàn)降本增效。

時至今日，零售企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)展依然緩慢。之所以這樣，很重要的原因在于，技術(shù)上存在諸多難點。

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難點一是基礎(chǔ)架構(gòu)缺乏整合，導(dǎo)致門店設(shè)備復(fù)雜冗余難以管理。

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過去幾年，零售業(yè)的數(shù)字化技術(shù)迭代迅猛，很多零售企業(yè)的數(shù)字化建設(shè)上馬倉促，缺乏全盤考慮，在較短時間內(nèi)部署大量的系統(tǒng)和硬件設(shè)備，導(dǎo)致設(shè)備重疊冗余問題突出，反而增加了門店的管理復(fù)雜性和故障風(fēng)險，進(jìn)而推高運營成本。

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第二個難點則是煙囪叢林，難以產(chǎn)生業(yè)務(wù)價值。

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不少企業(yè)進(jìn)行了數(shù)字化建設(shè)，擁有了很多應(yīng)用，也積累了很多數(shù)據(jù)，但由于缺少通盤考慮，數(shù)字孤島現(xiàn)象或者煙囪叢林現(xiàn)象嚴(yán)重。因為數(shù)據(jù)難以打通共享，又導(dǎo)致客戶和會員數(shù)據(jù)不完整，進(jìn)而帶來營銷不夠精準(zhǔn)，難以帶來業(yè)務(wù)增長。

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再有就是數(shù)據(jù)缺少統(tǒng)一性。

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很多企業(yè)的數(shù)字化系統(tǒng)缺乏統(tǒng)一的架構(gòu)和數(shù)據(jù)接口，后續(xù)想在系統(tǒng)上增加新的模塊或者系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)對接，需要極大的工作量，更難以實現(xiàn)上下游企業(yè)間的對接和融合。

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在陸英潔看來，要解決這些技術(shù)問題，零售企業(yè)需要一套整合的邊緣協(xié)同基礎(chǔ)架構(gòu)來部署應(yīng)用，進(jìn)而融合各種設(shè)備和應(yīng)用的數(shù)據(jù)，同時給未來的新應(yīng)用提供兼容性、擴(kuò)展性和持續(xù)創(chuàng)新的基礎(chǔ)。

邊緣計算如何改造零售業(yè)?

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眾所周知，零售是一個商品SKU極多、標(biāo)準(zhǔn)化低、復(fù)雜性高，消費高頻且快速的場景。零售企業(yè)訂單金額不大，但訂單量大、即時性突出，尤其是客流量高峰時，這些特征就更加明顯了。這就意味著，零售業(yè)態(tài)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需要能夠勝任這種實時數(shù)據(jù)處理。

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在計算領(lǐng)域，我們常常聽到邊緣協(xié)同、云計算這2個概念。過去十年，云計算發(fā)展迅猛，成就了亞馬遜AWS、微軟Azure、阿里云等巨頭，但隨著5G、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)滲透到各行各業(yè)，邊緣計算也迎來了爆發(fā)式增長。

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云計算是一種利用互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設(shè)施、存儲設(shè)備、應(yīng)用程序等資源的計算模式。而邊緣計算則指的是靠近物或數(shù)據(jù)源頭一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，就近提供服務(wù)的計算模式。

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如果說云計算是集中式大數(shù)據(jù)處理，那么邊緣計算可以理解為邊緣式大數(shù)據(jù)處理。

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用章魚做比喻可能更形象。章魚有5億個神經(jīng)元，其中3億個不在大腦里，而在觸手上。每個觸手都有獨立的神經(jīng)系統(tǒng)，觸手與觸手之間可以繞過大腦直接交流，大腦完全不知情。邊緣計算就相當(dāng)于章魚的觸手，部分終端數(shù)據(jù)不經(jīng)過云端（大腦），直接在分布式的邊緣芯片里處理。

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而具體落到智慧零售行業(yè)，邊緣計算價值連城，優(yōu)勢獨特且明顯。

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因為是直接通過安裝在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上的邊緣計算芯片，對終端設(shè)備收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，而無需將數(shù)據(jù)經(jīng)過漫長的路徑“上云”再返回，因此，邊緣計算一方面能更敏捷高效地滿足零售企業(yè)對實時業(yè)務(wù)處理、優(yōu)化及存儲的高效率需求，另外一方面也大大減輕了高并發(fā)需求帶來的云端數(shù)據(jù)處理壓力，從而能夠大幅提高零售企業(yè)日常運營效率、減輕人力消耗。

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基于上述技術(shù)問題，英特爾與合作伙伴一道制定出了邊緣協(xié)同的解決方案，解決零售企業(yè)的主要痛點。

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眾所周知，結(jié)賬區(qū)域是人員最密集、業(yè)務(wù)最繁忙的區(qū)域，因此對零售業(yè)務(wù)的效率提高、消費體驗優(yōu)化來說至關(guān)重要。

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英特爾與合作伙伴一同利用數(shù)字化創(chuàng)新技術(shù)，通過在POS系統(tǒng)中融入機(jī)器視覺、物體識別等人工智能技術(shù)，滿足刷臉支付、商品自動識別，甚至非標(biāo)商品計價等需求，打造了一個智能化、高效的結(jié)賬流程，節(jié)省了人力成本，也減少了消費者排隊時間。

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比如，烘培店是一個重要的細(xì)分零售業(yè)務(wù)形態(tài)，作為一個典型的人員密集型場景，烘培店的收銀結(jié)賬面臨著很多需求。例如，由于消費者需求的多樣化和烘焙產(chǎn)品的異質(zhì)性，大多數(shù)烘焙店的食品沒有辦法實現(xiàn)統(tǒng)一的外包裝和價格，傳統(tǒng)的RFID/條形碼自動收銀解決方案難以滿足烘焙店的應(yīng)用需求。因此，英特爾與中科英泰聯(lián)合開發(fā)出了烘焙自助服務(wù)終端。這個是一款集商品視覺識別、計費、自助掃碼結(jié)賬為一體的終端，用戶可自主掃描與結(jié)算。

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該終端通過云邊協(xié)作完成。烘焙店推出新品后，先采集商品視覺數(shù)據(jù)，“上云”標(biāo)注訓(xùn)練模型。隨后，模型被下發(fā)到終端，便于系統(tǒng)識別商品。提升了收銀效率，客流高峰期排隊情況明顯緩解，改善了消費者體驗，同時也節(jié)省了人力成本，提高了烘焙店的人效和坪效。

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另外，零售行業(yè)也SKU多、商品總量大的特點，還導(dǎo)致零售企業(yè)每年光用在商品盤點上的人力和時間成本不計其數(shù)。

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針對這一痛點，英特爾與合作伙伴生產(chǎn)出了基于RFID技術(shù)的盤點機(jī)器人。過去，同一批商品，運動用品零售商某品牌門店需要6到7個人花費2天才能盤點完。但如今，只需要1個機(jī)器人花費2個小時就可以完成了，而且盤點的準(zhǔn)確率從原來的86%提升到了超過99%。與此同時，盤點準(zhǔn)確率的提升，還能反向引導(dǎo)供應(yīng)鏈，幫助門店增加了3.44%銷量。

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在構(gòu)建智能化場景和基礎(chǔ)設(shè)施過程中，英特爾從以下幾個維度幫助客戶降本增效。

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第一個是整合。舉個例子，英特爾與深圳市零售智能信息化行業(yè)協(xié)會以及吉方工控、愛寶等合作伙伴推動其余POS的負(fù)載整合，將POS從原先的單一設(shè)備變成平臺，可集成視頻監(jiān)控、商品管理、庫存管理、采購管理等應(yīng)用，進(jìn)而形成一體化的門店數(shù)字化解決方案，降低了零售系統(tǒng)的構(gòu)建成本和復(fù)雜性，提升IT運營效率，同時為客戶提供更便捷的購物體驗。

第二個是兼容現(xiàn)有應(yīng)用和設(shè)備。英特爾邊緣計算讓零售企業(yè)的數(shù)字化系統(tǒng)可支持Linux、Windows、安卓等跨操作系統(tǒng)的整合，同時也可用虛擬化技術(shù)協(xié)助支持應(yīng)用。比如與合作伙伴一起開發(fā)利用店鋪內(nèi)原有的攝像頭，再加上智能邊緣服務(wù)器的方案，為傳統(tǒng)的攝像頭增加智能識別的能力，幫助客戶降低成本。

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相比傳統(tǒng)的以人工為代表的市場調(diào)研、用戶獲取方式，數(shù)字化和智能化手段優(yōu)勢明顯。它為零售企業(yè)帶來的不光是精準(zhǔn)的用戶洞察與觸達(dá)能力，還包括需求的提前預(yù)測與響應(yīng)等能力。有了數(shù)字化和智能化技術(shù)，零售企業(yè)的經(jīng)營才可以不再受物理空間的限制，盡可能將邊界拓寬，與此同時經(jīng)營決策也不再是單純依靠經(jīng)驗，而變得更加理性、精準(zhǔn)和務(wù)實。

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而構(gòu)建這種能力的基礎(chǔ)是以數(shù)據(jù)為中心的基礎(chǔ)設(shè)施，其中不僅包括云，也包括邊緣計算和物聯(lián)網(wǎng)終端。

結(jié)語

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改革開放40年后，中國人口紅利基本消失殆盡，城鎮(zhèn)化進(jìn)程逐漸放緩，租金成本、用工成本高企，與此同時，資源和能源對外依存度高，經(jīng)濟(jì)增長亟待轉(zhuǎn)型。

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再加上疫情的影響，國際局勢的不確定性，中國將新基建上升到了前所未有的戰(zhàn)略高度。

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其實，過去幾年，人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G、云計算、邊緣計算等技術(shù)就已經(jīng)明顯加快了與制造、教育、零售等傳統(tǒng)行業(yè)的融合。如今，有了國家指引，這些新技術(shù)又進(jìn)一步加深了在千行百業(yè)的滲透改造。

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從制造到教育，再到零售等等行業(yè)，以英特爾為代表的高科技企業(yè)，在發(fā)揮自身技術(shù)優(yōu)勢的同時，也參與到了這股浪潮之中，為這些行業(yè)的數(shù)字化、智能化升級，踩下一腳腳油門。