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    腾讯云胥彪:AI助力门店数字化升级
    发表于 时间:2021/4/27 6:58:13  查看:145 次  回复:0 次  复制链接
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    4月12日至13日,2018中国“互联网+”数字经济峰会在重庆举行。本次峰会以“助力新生态 共享新机遇”为主题,由重庆市人民政府指导,人民日报全国党媒信息公共平台、重庆市经济和信息化委员会与腾讯公司共同主办。 智慧零售论坛上,腾讯云胥彪发表了题为《AI助力门店数字化升级》的演讲。

    腾讯云 胥彪

    胥彪提到优Mall的智慧场景构建是基于腾讯多项AI技术之上,构建出整个全链路的在门店开店、运营、营销、管理、安防整条链的全链路助力。

    以下是演讲实录:

    温馨提示:本文为速记初审稿,保证现场嘉宾原意,未经删节,或存纰漏,敬请谅解。

    很荣幸今天在这里和大家分享一下腾讯云在智慧零售的探索和尝试,在聊之前我想给大家分享一段简单的视频。

    一、优Mall全链路数据驱动管理

    刚刚视频里提到的线上线下打通、二次推送、智能安防,今天就是给大家带来的一个优Mall的智慧场景构建,这是基于腾讯多项AI技术之上,结合腾讯在大数据的分析和数据能力值上,构建出整个全链路的在门店开店、运营、营销、管理、安防整条链的全链路助力。我们从持续的方式来看,这里的全链路是指数据,这包括的门店的数据、第三方数据和腾讯数据一起,形成一个整合的数据来驱动整体开店、布局、货物管理、SKU选择、会员管理,一直到供应链的优化,这是我们所谓的全链路。

    讲了这么多之后,我想在几个环节讲讲我们是怎么做到的。首先,要开一家店开在什么地方,作为线下来讲位置是非常重要的。传统的开店方式会存在成本很高,而且我们这里的数据多少都是一些抽样的数据,是一些小样本的数据,加上一些既有的经验和历史的经验做的分析。大数据情况下,我这里特别要介绍腾讯的位置服务,这个服务就是我们每天在用打车、点评,甚至也在电商购物的时候,你在允许的情况下上报的位置数据。这个数据现在每天有超过600亿次,这个数据就相当于我们给线下的每个位置打造了一个标签,每个位置、每个区域都有他的调性。结合这个我们进行门店分析,找出来一个位置和一个区域应该适合开什么样的东西,或者开在这里未来的销量预测是什么样的,我应该摆放什么样的商品,这在选址的时候已经做了一个非常好的和宏观的或者微观的分析。

    开完店以后就要吸引人来,所以我们就提供了腾讯智能营销云的平台,这个平台能够将既有的会员数据,比如我们在场内收集到的数据,结合腾讯大的画像,这样立体洞察出来刚刚视频里的若干个Cindy。如果我是一个老客或者VIP会员,我们自动就会提醒到店员说这是一个VIP。如果是新客怎么办呢?线下零售里可能最大的问题是,一个陌生客户来了以后如何服务他,体现出我服务的温度,这个时候根据人脸识别的方式,识别出他的性别、大概的年龄区间,以及根据大数据分析出类似这类人的喜好是什么,至少可以给到他一个推荐,这就是我想要的或者这就是我可能想要的推荐,这样我们的购物体验得到一个非常好的提升。

    大家在逛商场的时候,特别是像我这样的男士逛商场时间是很有限的,可能找不到我想要的就会离开,类似于我这样的人能在里面找到我想要的,或者让我在里面的连带消费可以做到很好。这里我们优Mall提供了一个动线基础的呈现和分析产品,我们会将一个顾客在一个大场里流动的线路是什么,若干顾客沉淀之后会形成一个所谓的黄金路线,所以怎么陈列我的爆品、促销品、标准品,能很快的既让需要的人找到需要的东西,同时也会连带出一些我必须消费的东西,这里带来的价值是很大的。对陈列来讲,如果我们通过数据发现,比如在牛仔裤这个区域和女士衬衫的区域是不是要做一个调整,因为这个动线还会有一个属性,女士怎么走的、男士怎么走的、年龄段怎么走的,这会有一个更细的分析。一个人进店以后没有转化的原因是什么,可能很大程度是找不到我想要的,这个时候我们通过优Mall的动线给大家一个比较好的辅助。

    还是回到商场,因为今天讲的是门店,一个场再大他的SKU都是有限的,如何选择我这个店最合适的SKU?我们这里同样借助数据的分析,3公里范围内的人群是什么样的喜好,是一些学生,还是一些白领,还是一些老年人为主的社区?呈现的商品应该是不一样的,但传统零售业里的品类管理相对固化一些,现在个性化消费的时代针对不同的群体提供不同的陈列,这就是提供一个数据以及模型上的助力给大家。

    刚刚视频里面提到小范围识别,这就是和我们的管理相关,如何降低管理的成本。在一些服饰类的场景里,导购是非常关键的,因为一个优秀的导购可能会带来销量的提升。如何去考核说这个导购他的陪同数量是否够、陪同路线是否够,我们可以通过AI做一个考量辅助。

    我们通过AI的方式可以做到两大类,扫码购就不说了,人脸支付包括具有物品的支付方式,支付要排队,排队是因为要一个个被人扫码一下,我们正在研究的是物品支付。我们甚至还在尝试很多新的形式,比如一个信用优秀的消费者不用支付,拿了就走,这种消费体验既节省时间,同时也是一种被尊重。

    二、智慧门店案例

    我这里举两个案例,第一个是永辉。跟永辉团队接触以后发现他们是一家非常优秀的企业,理念非常超前,永辉是一个非常复杂的业态,他们面临最大的痛点其实是所谓的数据化,以及数据如何驱动永辉整体的决策发展。这里我们跟永辉一起,在构建从基础的云服务到大数据中台,以及往智慧门店,是一个立体化的合作,包括小程序、支付都同时在进行。这些我们已经在进行之中,包括云、大数据中台、智慧门店,可能会在5月份的腾讯云“云+未来”广州峰会上分享更多成绩单。

    下面一个案例是来自于百丽,百丽是我们优Mall的第一个用户和伙伴,我们遇到的问题是最多的,但中间的尝试也是最多的,我们有一家在深圳的店,这家店有600平。它其实有两个很大的特点,就是前后场是有中间一个立柱的,然后我们通过动线识别出来,两个前后场的数据差异大概是两倍。后来我们做了一些简单的调整,调整的数据现在正在做一个严谨的测算,应该在5月23日的时候会给大家提供出来,这里掌握的数据是非常可观的,希望大家也可以期待一下。

    这里主要讲了腾讯零售云的一个产品叫优Mall,我们在研发过程当中还有若干产品,这里做一个小广告,5月23-24日我们在广州会有一个腾讯云“云+未来”的年度峰会,会有更多的产品发布,特别是一些合作伙伴的成绩单来呈现给大家,我今天的分享就到这里,谢谢。




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