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人工智能加速应用 推动零售第五次革命

零售作为最古老的行业之一,一直伴随着人类的发展。进入现代,业内有共识地将零售业划分为四个阶段,也就是四次零售革命。第一次是1852年百货商店的诞生;第二次是超市,降低了销售成本、提升了销售效率,同时还满足了顾客的消费心理,该模式得以推广;第三次为连锁经营;第四次也就是我们正在经历的线上线下一体化经营。
发布时间:2023-11-27 11:12 来源:数字经济杂志 作者:陈一平 多点DMALL

当下中国零售行业庞大且复杂,零售巨头大多是从超市模式诞生,一路披荆斩棘,发展成为连锁企业,现在又在积极探索实践线上线下一体化。与此同时,另一股力量—互联网巨头纷纷布局零售行业,带来了新零售、新模式的加速落地,有效重构了零售行业“人、货、场”等要素。

尤其是今年,以AIGC为代表的人工智能发展得如火如荼,引发了各行各业的震动和追捧,AIGC能否提升零售各环节效率、提升消费者购物体验,从而推动零售行业迎来第五次变革?本文将从零售的人和场两个要素,来分析AIGC带来的一场效率革命。

重塑与消费者的沟通方式,降低成本的同时提升体验

AIGC热度持续,落地越来越广泛,一个现象是人工客服正在消失。

国际知名市场研究机构沙利文发布的《2023中国智能客服市场报告》显示,2022中国智能客服市场规模达到66.8亿元,并且预计到2027年,市场规模有望增长至181.3亿元,五年内复合增长率能达到20%以上,AIGC的应用范围将继续扩大。

客服作为高度标准化的一个工种,也是极易被AI替代。现在一些消费者觉得AI客服还不好用,其一,是因为权限没有调整到位,一些AI客服只能回答问题、重复道歉,还不能解决问题、做出合理补偿等;其二,则是AI对垂直场景的理解还不够深入,在通用领域已经可以正常对话的AI,到了专业领域还差点儿火候;其三,是AI需要打通各个系统,去调取订单、商品、物流等信息,同时在理解用户的自然语音和关联特定信息之间多次顺畅推进,要求很高。

这就需要各行各业中的科技企业,用垂直领域的海量数据,在通用大模型的基础上再加以训练,完善行业大模型。

以服务实体零售企业数智化转型的多点Dmall为例,这家数字零售SaaS公司是亚洲最大的零售云解决方案服务商,过去几年,在和实体零售商的广泛合作中,多点Dmall可以使用大量的人、货、场数据来训练零售垂直行业的AI,提供智慧营销、自动订货、智能仓补、AI智能秤等整套软硬件服务,服务端到端的零售全场景、全渠道数智化。如今在AIGC时代,多点Dmall已经和国内外一流的大模型公司展开合作,开发零售场景适用的产品与服务。

在客服方面,多点选择了“AI客服质检”这一功能作为切入点,已经在合作伙伴实际业务中落地。多点服务的直接客户是B端零售商,在国内实体零售商已经陷入激烈的存量市场竞争,在帮助零售商降成本提效率的同时,更要助力其提升C端消费者的体验。多点利用大语言模型,监测客服录音,识别客服质量与顾客反馈,来实现客服工单语音全量AI质检,在降低人力成本的同时提升零售商的服务水平。

另一个探索方向是用户反馈的收集,除了电话的直接反馈,散落在各个渠道的用户评价与声音、商家的主动调查问卷等,可以由AI来更好地分析和生成报告,从而帮助企业更好地理解用户的需求。而服务于实体零售,线上线下客服一体化也是一个命题,包括商超中人工服务时处理的顾客需求、智能物联设置的广泛使用,其中有价值的数据都值得被纳入到系统中,AI提供了低成本高效率地处理这些数据的方式。

在与用户沟通中,AIGC无疑能在营销场景中发挥巨大作用,以更低成本进行自动化与个性化营销。特别是私域流量运营,更是实体零售企业当下发展的关键,运用AIGC技术,更能数智化地去触达线下用户,转化为私域流量,持续高效率地运营,变广撒网为精准推荐,真正呈现出千人千面的个性化内容,并在合适的时间和沟通场景中进行展示,从而提升用户体验、降低成本、增加销售机会。

显而易见,AIGC正以数据驱动,重塑用户沟通,人们分不清人工客服和AI客服的情况或许很快就会出现,企业和用户之间能有更高效的沟通方式。不过,如何节制地去沟通用户,或许更考验企业的智慧。

用工模式变革,从劳动密集型转为高科技行业

AI客服只是冰山一角,人工智能引发零售行业用工环节的变革已经体现在全产业链,未来5至10年内,零售业有望摆脱劳动密集型的标签,变得更加科技和智能。这一趋势不仅关乎零售企业经营者和数千万传统零售从业者的切身利益,更关乎国计民生。

《2022中国零工经济行业研究报告》透露,中国一线城市的灵活用工占比达到25.6%,零工需求将持续释放,到2036年或能达到4亿人左右。虽然目前市场上还是垂直众包平台的天下,例如外卖配送、出行代驾等,但随着灵活用工经济规模的扩大,以及企业接受度的提高,未来一定会出现通用跨行业的众包平台巨头。

但术业有专攻,通用平台会将重点放在创客数量、财务、合规和社会保障等方面,而各行业五花八门的工作流程、结果检核以及计酬等则需要依赖对接具体行业的数字化平台系统来支持。因此零售用工变革最重要的是系统基础,在数据打通的基础上对零售专业工作的流程进行简化、优化。仅举零售收银场景为例,多点Dmall就是将工作流程简化、优化、一体化,以数字化会员等手段减少了员工操作步骤,依靠系统固化流程,这一类对工作的改造,不仅提高了效率,也构筑了变革的基石。

其次是人力基础,从专人专岗到一人多岗,实现职能混用。专人专岗不能灵活应对工作的高峰低谷,又无法临时安排到其他岗位工作,造成人力的浪费。多点Dmall不仅通过银秤合一、拣货补货一体等在流程上推动智能的混用合并,更直击问题的本质,以手机工作台APP赋予员工多种角色,将各种工作拆解成固定的步骤,降低工作门槛,实现灵活转职,同时引入可以自动识别商品的AI智能秤,从硬件层面降低对技能的要求。

最后是管理基础,改变上传下达和人盯事的传统管理模式。多点Dmall对零售业的改造遵循着数据驱动,任务到人,逐级解决,实时响应的原则。系统智能决策,发布明确的工作任务直达执行者,系统智能检核任务完成情况,只有在出现问题的时候才会将任务升级给管理者。最终实现员工可以以任务完成的数量获取报酬,同时确保公平,多劳多得。

在系统、人力、管理三大基础齐备的前提下,用工模式正在依照两大维度进行分化和演变:第一个维度是工作需求的高频和低频,第二个维度是工作需求经过数字化改造后,对人力的依赖程度。

依据多点Dmall多年来对于实体零售业工作流程和用工场景的持续拆分和优化,未来的零售日常工作大体可以划分为四类:

第一类是高频且低人力依赖的工作,例如收银、防损、称重、订货、卖场保洁、能耗管控等。这类工作未来将全面转向使用系统自动完成或配合AIoT设备执行,最大可能实现无人化和智能化。例如原本分散在各门店的日常订货业务,能够在系统预测的基础上收归总部统一管理,水电、温湿度等日常的能耗管控工作也可以通过智能电水表和传感器自动采集和管理,这将极大化地节约人力。

第二类是低频且低人力依赖的工作,例如样品派发、发票打印、夜间收货等。样品派发、发票打印可以依赖智能派样机和自助客服机等设备完成。针对夜间收货场景,多点Dmall也推出了已经实际应用的司机自助送货系统,实现流程闭环和夜间店铺无须专人值守。

第三类是高频且短期内依旧高度依赖人力的工作,例如卖场的货架补货、拣货、配送以及仓库内的作业等。这类工作将从固定薪酬和固定编制,变为任务计件化,众包平台+创客的模式,零售企业将只为结果付费,不再雇佣全职员工,仅依据系统预测的业务量灵活预约零工服务。

第四类是低频且依旧对人力有一定依赖的工作,例如设备清洁、卖场的安全监控和消防管控等。往往这类也是距离零售核心业务最远的工作,涉及的零售知识程度低,专业独立性强,零售企业自身运营不具备比较优势,将这类工作进行外包将是零售企业更好的选择。截至2022年9月,我国智能安防相关企业数量超过30万家,这些企业不仅涉及智能安防软硬件,同时还承接运营服务,在规模化和智能化的加持下,达到人力复用,降低服务成本,实现双赢。

场的变革:打破时间和空间的限制

经历了10年的第四次零售革命,除了人的要素,场的要素也发生了翻天覆地的变化,其中,实体门店线上化程度达到了很高的水平。一方面私域流量是商家十分重视的财富,商家开发APP、小程序、社群、企业微信,或者搭载微信生态、投入成本较低的私域流量工具构建私域流量池;另一方面,在公域流量方面,早先的淘宝京东等,后来的各大外卖平台,再到现在的抖音直播带货、小红书笔记等,实体商家被时代潮流裹挟着前行。

在私域流量和公域流量搭建以及拓展的过程中,实体门店的“场”已经完成了质的突破。首先,打破了门店商圈的地域限制,空间上极尽可能地扩大。其次,营业员摆脱了营业时间的限制,不必等待开门再做生意,线上消费者24小时随时随地都可能下单,这也使“场”在时间上有了突破。与此同时,物流网络体系的高速发展使得配送效率更高、成本更低,也为“场”的突破提供了不可或缺的条件。然而,“场”在线上突破时间限制容易,在线下就相对较难。例如,24小时经营的餐厅和零售门店量相对较少,即便是24小时便利店的渗透率和覆盖范围也并不高。

而且24小时便利店经营人工成本较高,投入产出比较低。数据显示,便利店企业24小时经营门店数量占比,从2020年的76.6%降至了2021年的72%。

对于便利店企业而言,如何实现降本增效?多点Dmall在今年5月推出的远程值守解决方案,为夜间低成本经营提供了一种可行性。

据了解,远程值守打造日间人工+夜间远程值守新模式,一个人可以远程监管多家门店,低成本保障24小时经营。消费者自助扫码进店自助消费,骑手接单,自主进入门店拣货配送。目前,已在物美、宏远上铖的便利店项目落地,成效显著。远程值守模式降低了夜间的人工成本。数据显示,便利店员工在2021年的工资成本每人每年已经超过5万元,一线城市会更高。因此,当节省了夜间一个人的成本之后,夜间的营收就成为了增量,有些门店营业额可以因此增加10%左右。

便利店实现了低成本夜间经营之后,以物美为例,在北京,除了便利店之外,物美还有大卖场、社区超市等不同业态,基本实现了全城覆盖。此前,物美使用多点的DmallOS系统,完成了线上线下一体化的数字化转型,在此基础上,推行全面以店为仓的经营理念,在每个门店设有快拣仓,商品覆盖线上销售额的80%左右,并且实现一品一位,即使对仓的布局不那么熟悉的拣货员,也可以按照系统提示实现订单商品快拣出仓。如果使用多点远程值守解决方案,就可以实现一个人远程管理多个仓的模式,同时,夜间订单并没有白天高峰时段那么多,骑手可以做物美的兼职拣货员,按件计费,实现拣配合一,骑手增加了收入,物美实现了低成本夜间增收,达到双赢。

此前,多点Dmall针对门店夜间收货场景推出了自助夜收解决方案,以智能物联技术赋能,平台远程监管;确保收货可以在任何时段安全进行,提高收货效率,降低管理成本。司机到店自助扫码开门,系统核实身份之后,安防自动撤销,完成卸货之后,司机扫码离店,安防重新布控。该解决方案可以直接复制使用到骑手进入快拣仓场景下,为大卖场夜间增收提供安全保障。

人工智能的进步,推动着零售行业的方方面面都在发生着变化,效率在提升、体验在升级,一场围绕零售人货场的革命无可避免。至于影响有多深远,历史会不会将其定义为现代零售的第五次革命,我们拭目以待。

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