betway必威官网2017年新零售行业研究报告

By admin in 技术中心 on 2019年2月20日

原标题:助力数万家零售门店渠道管理升级,ImageDT做到了什么?

转载自:汇恒力合私享会

“我们有一家全球知名的快消品客户,他们对零售门店有明确的货架陈列标准,要求业务代表人眼检查是否有按规定的陈列图摆放商品,这是线下零售中很重要的一环。他们通过传统方式收集到的数据显示,陈列达标率有95%,但使用AI自动检查发现,达标率不到一半,有巨大的优化空间。”

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上面这个案例来自郭怡适的分享,他是ImageDT(图匠数据)创始人兼CEO。ImageDT是一家将人工智能技术应用到快消、零售行业,帮助提升商家渠道管理能力,实现数据化、智能化的创业公司。

一、新零售时代开启,Retail Tech颠覆商业形态

零售与快消企业会为旗下商品制定一系列销售策略和方案,而为了管理线下渠道和店面实际的方案执行情况,企业传统做法会由业务代表,在商品销售门店通过肉眼观察货架、手工记录信息,企业再依据这些信息评估和调整策略。

现阶段,“新零售”已成为零售业界公认的必然趋势。6月,阿里巴巴与百联集团达成战略合作,百联集团成为阿里的第一个新零售战略合作伙伴,再将“新零售”概念推向风口浪尖。

这种人工的方式缺点也很明显,一是效率低、费时费力,二是结果不理想,数据的准确性存在很大的模糊空间。

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正因为如此,目前如何将大量线下商品信息数据化,并对潜在数据进行挖掘、处理和分析,已经成为实体零售行业智能化转型面临的主要命题。

马云对“新零售”的解释只用了四个关键词,均与新技术相关:“
线上线下的深度结合、现代物流、大数据、云计算。”

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我们认为,
零售行业向新零售的变革核心原因是:云计算和物联网等技术提供廉价可用的硬件基础,大数据和人工智能等技术提供可靠高效的软件基础,共同颠覆零售行业的商业形态。

货架商品识别助力渠道管理升级

将传统零售的所有环节如供应链、营销等与线上平台一同构建数据闭环,以消费者体验为核心,重构线上、线下的“人、货、场”三要素,真正发挥“线上+线下+数据”的整体优势,为零售商打造了更全面的竞争力。

面对这些痛点,ImageDT目前主攻货架商品识别,帮助零售商实现对渠道管理的升级,实现数据化与透明化。它推出的线下货架洞察系统,通过人工智能及图像处理技术,对快消、零售企业门店中货架商品数据进行收集、分析,提取出商品种类、分销率、排面信息、货架份额、价格等关键信息,为企业提供数据洞察解决方案。

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在使用这套系统时,一线的业务代表通过手机App应用拍摄货架图片,并将其上传到云端服务器,即可在短时间内得到货架分析报告。管理者也可以在后台实时查看详细的数据分析结果,了解销售方案的执行情况。整个过程可以实现效率和准确性的平衡。

实际上,由云计算、大数据、物联网、人工智能、VR等新一代信息技术组成的“Retail
Tech”概念已在海外逐步兴起。

郭怡适和团队通过测试和对比发现,在一些快消领域的SKU分销率上,使用传统SFA(指辅助销售的工具,比如快消行业推广的各种手持终端)方式上报的分销率与实际情况的偏差超过50%以上,数据极其不准确。

例如日本一年一度的零售技术展“RETAILTECH
JAPAN”是专门展出分销和零售企业使用的信息设备和系统的展览,展示可提高目前分销行业供应链和营销技术水平的最新IT系统。

如果能及时发现了这一“市场黑洞”并调整策略,会对企业的业绩提升有很大的帮助。比如,一家快消品公司在布署了ImageDT的技术方案后,在今年第一季度的货架份额提升了一个百分点,这一个点的提升,对营收有极大的帮助,其今年上半年的业绩增长了近20%。

展出内容包括POS机、支付系统、总店系统、物流、移动营销、全渠道零售、数字标牌、大数据、物联网和云技术等。

另一个不可忽视的例子是,货架商品的数据化还帮助了企业的业绩和人事管理。这家快消品公司内部对ImageDT的项目非常重视,并借此帮助做业务人员的管理工作,比如发现方案落地中的作弊行为。

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郭怡适表示,“在以往,快消、零售企业的渠道管理方式是纯人工的,人为的因素越多,数据的失真就越严重。通过图像识别技术,可以把渠道的表现通过机器识别实现全面数据化,这对管理效率上会有非常大的提升。”

1.线上零售增速放缓,线下冲击仍未消除

另一方面,根据商务部数据,自2014年来我国商超、百货等实体店的增长缓慢,维持在6%左右,而在线零售的增速则在20-30%。传统零售企业迫切需要利用互联网、大数据技术,提升门店的竞争优势。这些都是ImageDT这一类技术公司的机会所在。

全球零售市场

目前,ImageDT已经服务了数十家大型快消、零售品牌企业,覆盖的客户包括了母婴、乳制品、食品饮料、日化洗护、化妆品、药品等多个大类。未来,他们甚至还会将品类扩展到农业类,因为其中也有店内货品的陈列需求。

全球零售市场增速将放缓。全球零售总额在2015年达到22.5万亿美元,比2014年增长5.6%。据eMarketer预测,到2019年,全球零售总额将达到28万亿美元,但在接下来的几年中,每年的增长速度回放缓,平均增长率为5.6%。

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亚太区仍是全球最大的零售市场,增速领跑全球。2015年,亚太区的零售总额达到了85730亿美元,占2015年全球零售总额的38.1%,增速为8.3%,领跑全球。

跨越技术与应用的鸿沟

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零售是一个极度分散化和多变性的场景,对需求应变的灵活度也就变得极为关键。

线上零售额占比仍有上升空间,对线下零售的冲击仍未消除,但全球电商零售总额的年增速正逐渐放缓。

零售业的门店、行业和地域都很分散,场景也非常复杂,每个地点在人员、网络、物理环境上均存在差异,这对图像数据和人工智能技术的实施带来了很大的挑战。人工智能技术能否被接纳,需要经受复杂场景的考验对算法的考验。

据eMarketer数据,全球电商零售总额,包括在线和移动商业,在2015年达到16710亿美元,占2015年全球零售总额的7.4%。截至2019年,eMarketer预测全球电子商务将翻一番,达到35,780亿美元,占全球零售总额的12.8%。

ImageDT与一家中国本土日化行业巨头的合作,正是这种挑战最好的诠释。

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这家客户的特点是分销渠道多样,在全国有诸多门店,而且覆盖的网点很多,从一线城市到四五线城市均有。由于门店条件多样化,他们提出的一个需求是,能够在无网络的情况下做到货架图像的实时识别。

据eMarketer数据,亚太是全球最大的电子商务市场,2015年其电商零售额为8,770亿美元,占据了2015年全球一半以上的零售额。同时,亚太区域的电商零售额增速为全球最快,到2019年,其电商零售额将增长至23,362亿美元。

“目前主流的方案是手机上完成拍摄,再由云端完成货架商品的识别。但他们希望业务员不管在有没有网络的情况下,都能得到即时反馈,做到即拍即得,几秒内告诉业务员如何调整货架,这也带来了不小的挑战”。

中国零售市场

目前业界一般的图像识别是由云端的GPU集群来完成的,因为人工智能技术对计算量有很高的要求,只有服务器的处理性能可以满足要求。手机端由于计算能力弱,效果往往不甚理想。

社会消费品零售增长速度虽逐渐放缓,但增长率仍然乐观。2016年全国社会消费品零售总额为332,316.3亿元,比上年名义增长10.4%,增速比上年回落0.3个百分点;扣除价格因素,实际增长9.6%,增速比上年回落1个百分点。

为此,ImageDT针对这个客户开发了新的离线分析方案,对图像识别模型进行了压缩、优化,让整个过程在手机端就能完成。

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但更多的情况是,客户的需求会随时变化,因为一开始谁都没法弄清楚所有目标,而且很多细节是要在磨合过程中调整的,这对技术服务的灵活性提出了要求。

从占比来看,全国网上零售占比逐年增加,但网上零售的增长速度大大减慢。2016年全国网上零售总额51,555.7亿元,比上年增长26.2%,增速下降7.1个百分点。

比如,在与另一家国际快消品巨头美赞臣合作的过程中,郭怡适发现,一开始业务员拍摄的货架照片不符合要求,经过一段时间对业务员的培训,合格率大幅提升。这些都是非常小的细节,但在他看来,这正是零售精细化运营需要提升的地方。

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美赞臣是ImageDT线下货架洞察产品推出后的第一个标杆性客户,也是全国首家全面落地AI图像识别的快消品牌,它为什么最终众多服务商中选择了ImageDT这家创业公司呢?

betway必威官网,2.零售回归本源,Retail Tech推动转型

郭怡适表示,虽然目前提供同类方案的也存在其它公司,在技术、产品和部署能力上ImageDT有巨大的领先优势,除此之外,美赞臣选择ImageDT的另一个重要原因,在于其对需求的理解和响应。

在线上零售增速放缓、线下冲击仍未消除的背景下,竞争回归零售的本质:更高效地服务消费者。伴随互联网的发展和移动智能终端的普及,消费者消费习惯产生明显的变化。

面对B端的大客户,技术提供商要有较强的服务能力,理解业务模式背后的逻辑。一是不同客户的产品不同,在人工智能算法开发时要根据采集到了数据重新建立模型,这是基础。二是每家客户关注的指标不一样,比如对分销率、货架份额的定义不一样。

据AC尼尔森2015年中国消费者分析的结果,我国消费者行为特征已转变为:需求个性化,购买社交化、口碑化、娱乐化,购买多品牌化、一体化,对商品质量、服务、性价比的要求不断提高,购买多渠道化、移动化、碎片化,以及购买及消费过程简单化、透明化、快速化。

“有的公司渠道很多,会关注商品在分销中的覆盖情况,有的则会关注货架的陈列和细节有没有达标,因为其渠道更高端,需要精细化的管理。”郭怡适表示,“我们会根据不同客户的业务流程和商业模式,技术方案和产品都要做出相应的调整。我们专注于客户需求,使我们在各方面都领先于竞争对手,并且不断拉开差距。”

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在合作数个月后,现在美赞臣在全国范围全面上线图像识别,通过图像识别技术分析店内货架的情况,准确率已经超过99%。郭怡适和团队还收到了美赞臣发来的一封感谢信,里面对他们技术方案的效果和服务响应都给出了极高的评价。

消费者行为产生明显变化,零售商如今必须提供非凡的客户体验,将重点从4P营销(产品、价格、促销、地点)转向4C营销(一致性、内容、便携性、贴切性),才能令自己脱颖而出。

“数据可以改变渠道管理中的模糊状态,发挥智能化的优势”,他说,“ImageDT的定位正是真正把AI和行业结合,为快消、零售企业赋能AI商业服务,用技术手段帮助他们打破瓶颈、提升业绩,完成智能时代的数据化转型。”返回搜狐,查看更多

而根据去年的IBM消费者体验指数(CEI)调研表明,根据客户期望的标准,零售商的整体平均表现得分仅40%:

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一致性:一致性得分最高,消费者满意度达到49%。然而,对于所有零售商而言,4C的各个指标均有提升空间。52%的零售商通过三个或更多渠道在线提供产品。

内容:内容方面的全球平均得分为42%,尤其在通过移动方式传达内容方面,零售商表现不佳。55%的零售商没有通过店内数字设备提供更多的产品信息。

便携性:便携性是繁忙消费者的关键选择因素,而零售商在该指标上的全球平均得分仅为32%。74%的零售商不支持POS、智能手机付款等现代支付方式。

贴切性:总体而言,零售商在内容这方面的标准上得分最低,全球平均得分仅为30%。17%的零售商至少通过一种数字渠道提供个性化的名称、产品内容和营销信息。

云计算、大数据、物联网、人工智能、VR等Retail
Tech的应用是提高零售商表现的关键。Retail
Tech的发展已对零售行业变革轨迹正发生明显变化。旧轨迹为技术变革-生产变革-零售变革-顾客变化,而新的轨迹已经形成:技术变革-顾客变化-零售变革-生产变革。

在新零售时代,零售商需要适应变化,拥抱新技术,实现数据销售、线上线下全渠道销售,为消费者提供极致的体验。

二、Retail Tech打造“新零售”

云计算、大数据、物联网、人工智能、VR等新一代信息技术已经成为引领各领域创新不可或缺的重要动力和支撑,新一轮信息化浪潮已经显现出重塑产业生态链的巨大影响力。

Retail
Tech对传统零售行业生态重构,传统零售行业将通过线下与线上的融合,配合大数据的采集与应用,对客户进行个性、高效地服务,不再局限于强调产品的功能性,而更多的重视消费者体验。

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零售云计算、大数据

云计算帮助零售商打破各个网点之间的数据孤岛,实现线上、线下数据统一汇集,形成统一的数据平台,并且提供较为廉价的计算能力,为大数据应用提供环境。

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2015年,我国云服务产值规模达到8381.1亿元,中国云计算产业仍以基础设施层为主。

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大数据是新零售的核心。新零售模式下,大数据平台是整个新零售生态的大脑,是服务决策的关键所在。

大数据应用涵盖销售分析、库存分析、消费者行为分析、精准营销等内容,可有效提高零售企业运营活动的效率,
如利用客流量、点击量等数据,研究消费习惯,实现精准营销。

据中商产业研究院数据,我国大数据行业市场规模增速明显,2015年中国大数据市场规模为115.9亿元,增速达53.10%。

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零售物联网

物联网则是整个新零售产业闭环的最后的关键点。物联网作为一种感知层的物理实现,能够以极低的成本将商品信息数据化,从而将整个线下零售的所有商业行为都搬到互联网上,从而才可以用大数据和人工智能进行处理和分析,形成一个线上线下商业行为的全图景。如果没有物联网的发展,线上线下融合将不可能完成。

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货品、商品方面,对每件产品实行唯一编码,编码技术主要分为以下四种:

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目前产品编码主要以二维码和射频识别方式为主,通过产品编码,可以打通从生产、物流、仓储到销售环节的产品管理和追踪。

该模式下,对于零售商而言,实时的数据追踪可实现对产品脱销、滞销、不合格等情况的快速响应,同时可采集消费者行为数据,主动监测造假区域以及通过对全流程的监控来挖掘最大化的利润空间;

对于消费者而言,可以自助验证产品真伪、快速获得成为会员获取积分、获取更多产品推广信息等,获得的服务更加高效便捷。

线下实体店方面,借助传感器融合、人脸识别、语音识别等技术,可实现智能导购、采集消费者行为数据、跟踪商品状态等应用。新技术帮助零售商提供更高效、优质的线下服务,增强客户粘性。

零售物联网作为线下数据采集的主体,与线上渠道一起构建完整的商品和消费者数据库,共同为零售大数据提供数据源。同时,零售物联网也是数据决策的重要实施者,是线下与消费者完成智能互动的重要载体。

物联网设备的安装基数方面,IHS预测全球物联网设备的安装基数将从2015年的154亿增长到2020年的307亿。2025年,这一数字将达到754亿。

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