當AI遇上新零售 能否雙劍合璧天下無敵？
原創【51CTO.com原創稿件】 2018哪兩個詞最火？當然要屬人工智能和新零售啦！
在當今技術領域，只要和人工智能相關，從人臉識別、無人車到大數據研判、智能家居、智能醫療影像分析、智能機器人……哪個不是市場的寵兒？
而隨著互聯網+”的概念在零售業掀起狂風巨浪，傳統零售業面臨著不變革就被淘汰的局面。于是乎，順應時代發展，與傳統零售交融，跟人工智能對話，零售新時代風風火火的走進了我們的生活。
在人工智能賦能下，新零售與傳統零售業相比都有哪些特別之處？二者相結合又為我們的生活帶來了哪些嶄新的體驗呢？今天就讓我們一同來了解下。
傳統零售 OR 新零售，傻傻分不清？
總結起來就是：從B2B（企業到企業）、B2C（企業對消費者）到C2B（消費者對企業）的過程。
AI+新零售對電商的幫助
無人科技促進物流降本增效
提升消費者購物體驗，實現精準庫存控制和升級配送效率已成為國際電商物流的競爭焦點。為提升運營效率，無人倉、無人機、無人車等無人科技已成為物流中下游降本增效的利器。 以京東物流為例，分揀“小紅人”、智能搬運機器人（AGV）叉車、堆垛機器人、自動供包機器人等十幾種不同工種的上千個機器人，基于人工智能、深度學習、圖像智能識別、大數據應用等技術集成，在40000平米的倉庫內各司其職，其投放使用密度行業領先。 2017年4月，京東集團宣布京東物流正式獨立運營，并組建京東物流子集團。成立半年后，京東物流收入規模達200億-300億元，今年2月又獲得25億美元的融資，投后估值達134億美元，位居同行前列。華爾街分析師認為，京東大幅投入的物流建設是公司制勝的關鍵。 除京東外，國內外電商、物流巨頭也紛紛布局智能物流：物流巨頭UPS自2016年起對分揀設施、技術能力和生產自動化進行升級和投資，增大了運送能力；聯邦快遞則在2017財年投資建設19個全自動站點；阿里巴巴旗下的菜鳥網絡已累計投資上百億元，打造全球最大的物流數據基礎設施，并推出電子面單、物流地址庫、物流云、智能云客服等產品。 AI解決服務堰塞問題
作為電商平臺，每年618、雙11這種S級大促，沖業績、憋大招的同時，后端服務都面臨著洪峰壓力。
作為攻堅戰備，客服人員需要提前一個多月的培訓和考核，包括服務話術、活動規則、異常情況處理等等，加班加點招募臨時工，更為重要的是，由于高并發和密集的流量和咨詢需求，連軸轉的倒班和壓力之下，客服效率和狀態都備受考驗。
高強度的服務調度，同樣也給企業形成了成本和管理壓力，甚至形成大促后遺癥。
為了解決電商企業傳統服務的困局，提升用戶留存和轉化，許多電商平臺采用了AI對話機器人和人機協同機制的智能服務解決方案，全面覆蓋售前、售中和售后等全場景環節，并在知識庫構建、交互方式、人機協同、服務對接、策略機制等方面，緊貼電商客戶需求。
AI賦能新零售 線上線下兩手抓
不久前，全球咖啡連鎖龍頭星巴克（Starbucks）與中國阿里巴巴簽署合作協議，計劃今年9月開始利用網絡訂餐平臺"餓了嗎"在上海與北京提供150家星巴克外送咖啡服務，并將該服務拓展到全中國2000家咖啡店。
隨著阿里巴巴與星巴克的全方位AI新零售戰略合作，即利用線上銷售數據和虛擬商店數字化，滿足消費者不同需求。這次合作不僅僅是將星巴克加盟到餓了嗎，還專門組建了星巴克的外送團隊。
未來盒馬鮮生與星巴克合作，打造星巴克的外送廚房，利用盒馬的消費者洞察力，星巴克更能掌握消費者的思維脈絡，進一步滲透市場。不僅如此，透過人工智能的數據分析，還可以幫助星巴克確定咖啡需求最大的地點，并決定在哪開設新門市。
此外，星巴克虛擬商店將顛覆線上和實體店面的傳統概念，消費者不用局限在特定位置。
對于星巴克來說，此次合作不僅能夠針對中國市場的獨特性和重要戰略地位提供差異化服務。在人工智能技術與大數據算法結合虛擬店面的幫助下，拓展中國市場是明智之舉，也為星巴克新零售業務建立良好基礎。
其他
除了上述這些，AI+新零售還有很多過人之處。在產品設計、生產制造方面，利用人工智能可以實現拍攝樣品就能獲得專業制作流程的便捷；在定價方面，可以用人工智能在市場定價、活動定價、各類組合定價方式中做出最好的推薦來;在線上銷售方面，可以利用“以圖搜物品”的智能方式為用戶提高購物效率、增強用戶體驗等;在線下零售方面，智能選址、智能結賬、智能監督……
AI+新零售為消費者帶來的便利
智能貨架
雖然時至今日，大部分實體門店的鋪貨情況是通過神秘客走查或者巡店的方式進行管理的，但是這個領域早已可以通過人工智能實現更有效的終端管理。
鋪貨問題的核心需求來源于，廠商并不完全掌握銷售終端的鋪貨情況。
比如一家飲料廠商，
他們的產品在不同超市的貨架擺放情況如何？
貨架上沒貨了是否及時補貨？促銷信息是否及時傳達給了消費者？
這些表現與當季的銷售表現有哪些關聯？
應該做出哪些調整？
這些繁瑣的問題如果交給智能貨架的話，就立刻可以得到解決了。
貨架的智能化目前來看主要分三個方向：取貨與支付的智能化綁定、電子化貨物標簽和鋪貨智能監測。
以Amazon Go為例，它便是針對的第一個方向：即取貨與支付的智能化綁定。它主要通過感知人與貨架之間的相對位置和貨架上商品的移動，來將取貨和支付進行綁定，從而取消掉收銀環節。
而在國內，我們看到了另一類智能貨架的發展方向是智能化電子標簽。也就是說，當顧客從貨架上取下服裝時，智能貨架顯示屏能夠在2-3s內顯示產品相關信息，同時由于貨物本身采用了射頻技術吊牌，可以實現貨品的實時盤點。
此外當線下產品電子標簽化以后，更有利于廠商實時對線上線下價格進行實時調整，未來線下促銷活動的玩法也將逐漸多樣化，線上線下渠道的打通則成為可能。
虛擬試衣
不知大家是否都經歷過“賣家秀”與“買家秀”的坑爹對比呢？買到的衣服不合心意、上身效果不理想，應該是每個愛美的女孩在網購過程中最怕遇到的事情吧。現在有了虛擬試衣，就再也不用怕了！
虛擬試衣解決的需求其實有兩層，一層是“合身”，另一層是“搭配”。
搭配類虛擬試衣app吸引用戶的核心點在于——如何在浩瀚的網絡服裝庫中找出特定用戶可能會感興趣的單品，喚起他們搭配的欲望，并推動下單。
而虛擬試衣對是否合身進行考量的難點在于既需要對消費者的身體進行建模，又需要對服裝進行建模，兩者匹配之后才能看出來實際效果。
這些問題其實在實體門店更加容易解決，比如優衣庫推出的魔鏡系統以及天貓AR虛擬試穿系統，因為在實體門店中魔鏡安裝的角度是固定的，用戶和鏡子之間的距離可以方便地探測到，則可以做到較為精確的建模。
不過，盡管目前虛擬試衣系統對于線下實體門店的效果更為突出，但對于線上購物來講，也算在大程度上幫助大家避掉了一些“雷區”，降低了部分損失。
結語
好啦，說了這么多，大家對AI+新零售是不是有了一個更深層次的理解呢？在你的印象中，還有那些AI賦能新零售的應用場景呢？歡迎關注“AI推手”公眾號，評論告訴我們哦！
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