零售業(yè)是世界上最古老的行業(yè)之一，也是一個國家最重要的行業(yè)之一。零售的歷史可以說伴隨著人類的發(fā)展史，每一次變革和進步，都改善著人們的生活。從人治到數(shù)治，從信息化到數(shù)字化、數(shù)智化，再到零售元宇宙，實體零售行業(yè)走向細顆粒度管理時代已是大勢所趨。
從人治到數(shù)治 一場真正意義上的革命
曾幾何時，一個組織、一個企業(yè)的發(fā)展是靠領導的英明決斷決定的。但在越來越復雜的社會分工、組織結構、上下游配合的現(xiàn)代性商業(yè)體系中，單一依靠英明領導決策已經愈發(fā)困難。而相對應的，基于細顆粒度、廣域數(shù)據的智能化算法形成的智能推薦和輔助決策，正在扮演越來越重要的地位。從人治到數(shù)治，對于傳統(tǒng)零售來說，是一種根本性的變革，也為零售商和品牌商的經營、組織和管理方式帶來了質的飛躍。
傳統(tǒng)零售行業(yè)的執(zhí)行中，人、貨、場有著毋庸置疑的重要地位，但是Trax發(fā)現(xiàn)針對三要素存在的問題卻屢見不止，其中幾個典型的問題：
1、SKU清單難整理。雖然絕大多數(shù)品牌有自己的ERP系統(tǒng)，其中包含產品的基礎數(shù)據，但是看起來這這個數(shù)據的維護頻率和維護粒度還不足以支持所有的業(yè)務需要。在實施AI項目時，SKU清單是一個非常重要的資料，整理時的來源往往是多份文檔的集合，可能來自于市場部，可能來自于IT部門，其中還有很多差異信息及重復信息。
2、門店數(shù)據準確性受質疑。首先從門店照片中發(fā)現(xiàn)經常會有業(yè)務照片重復或者高度相似的問題，也就是同樣或者相似的照片會出現(xiàn)在兩家門店的業(yè)務照片中。排除一些不合規(guī)操作，我們也會發(fā)現(xiàn)經常會出現(xiàn)同一家門店的重復錄入，特別是在重疊區(qū)域或者新老業(yè)務員交接期間。
此外，還有一些典型的問題就是區(qū)域性產品信息難以傳達到總部，總部在收集SKU信息時就非常困難。在數(shù)據看板展示時，由于產品信息不一致和門店信息的重復，會導致一些指標偏移，可能給管理層和決策層帶來不確定結論。
基于以上種種發(fā)現(xiàn)的普遍性問題，Trax提出了企業(yè)基礎數(shù)據治理的理念，并提供相應的解決方案及平臺產品。AI解決方案，對貨、場的數(shù)據需求粒度及屬性，讓我們非常注重這兩類數(shù)據的管理。同時，我們希望能夠從根本上解決企業(yè)貨、場數(shù)據混亂的問題，并推動更精準可靠的數(shù)據應用。
由此，Trax將企業(yè)貨、場數(shù)據治理的必要性與價值簡單概述如下：
1、規(guī)范基礎數(shù)據錄入，減小數(shù)據粒度，全面支撐各業(yè)務平臺的數(shù)據需求
針對商品數(shù)據管理，Trax提出以可見包裝為最小粒度的SKU管理，并且Trax PDM系統(tǒng)提供產品的標準展示照片及360度外觀展示(類似SKU的3D圖)，結合Trax圖像識別引擎，我們能夠時刻關注每一款SKU的貨架表現(xiàn)及上架、下架的進展情況。同時我們也會幫助品牌建立競品信息庫，幫助品牌更豐富的了解市場變化并及時作出應對策略。
針對門店數(shù)據管理，Trax通過圖像識別技術，針對門頭照信息進行比對，新增門店時的門頭照作為門店的重要信息并與指定區(qū)域的門店信息進行比對，從而確定門店的有效性和專屬性。同時Trax利用可靠的門店地址庫平臺進行地址的有效性驗證，進一步規(guī)范門店地址的標準化和真實性。
2、統(tǒng)一基礎數(shù)據，多樣數(shù)據視角
以終為始，企業(yè)數(shù)字化變革的目的最終還是希望通過數(shù)據來驅動各業(yè)務部門的業(yè)務開展，一份純凈的基礎數(shù)據是數(shù)據分析的基石?；A數(shù)據統(tǒng)一后，我們發(fā)現(xiàn)基于統(tǒng)一的基礎數(shù)據和統(tǒng)一的貨架數(shù)據分析出來的結果更容易被各部門接受，通過數(shù)據看板不同形式的分析，無論從一線執(zhí)行還是高層管理，都能夠認可數(shù)據帶來的結論，各層級也能夠及時看到策略調整帶來的變化。
在數(shù)據治理中重要的角色扮演者：AI
為什么要使用AI?AI帶來數(shù)據客觀性。當下我們面對信息極度爆發(fā)和過度碎片化的繁雜商業(yè)結構，在組織人數(shù)較少的階段，還可以依靠人員記錄反饋的方式來獲取數(shù)據，而當組織愈發(fā)龐大、覆蓋區(qū)域愈發(fā)廣博、終端門店愈發(fā)密集的階段，人性本惰的特性就會成為組織獲取客觀數(shù)據最大的障礙點。故依靠AI實現(xiàn)海量場景識別，從而及時、高效、客觀獲取終端及各節(jié)點的數(shù)據，是現(xiàn)代型企業(yè)進行敏捷性科學決策的基本前提條件。
根據目前工業(yè)界的技術發(fā)展現(xiàn)狀和趨勢，從經濟，效率，數(shù)據真實性幾方面綜合評估，人工智能解決方案在最近幾年內依然是企業(yè)數(shù)字化解決方案的最優(yōu)方案之一。
在整個門店執(zhí)行相關的業(yè)務流程中，AI在很多環(huán)節(jié)都能發(fā)揮作用，并解決傳統(tǒng)方式解決不了的問題，甚至能帶來新的發(fā)現(xiàn)。
誰會用到AI?
Trax的圖像識別AI技術在快消零售行業(yè)的應用已經近10年，涉及業(yè)務的深度和廣度也發(fā)生了很大的變化，從簡單是OSA(On Shlef Availability)到SOS(Share of Shelf)分析，快消品牌也從對KPIs的關注，逐步走向ROI的關注。同時，2019年Trax聯(lián)合某國際日化巨頭及某本土零售商聯(lián)合實施了國內第一例Retail Watch解決方案(基于AIoT設備進行照片采集)，未來圖像識別AI技術將會深度連接零售商和品牌方，讓雙方在數(shù)據層面合作有更多想象空間。在實際AI應用落地過程中，較早應用的部門通常是銷售部門，使用AI來替代傳統(tǒng)的手工數(shù)據錄入，隨著應用的不斷加深和部門間合作，越來越多的部門也期待AI數(shù)據幫助進行日常的業(yè)務管理，以下是不同部門的典型業(yè)務需求及價值。
TraxAI算法在實體零售行業(yè)的應用
目前Trax AI在實體零售識別能力上的應用大體分為以下幾類：
1、SKU識別。如：SKU分銷、及SKU排面識別。使用Trax解決方案，識別貨架上的每一件商品，發(fā)現(xiàn)貨架真實數(shù)據。
2、二次陳列關鍵KPI識別。如：地堆面積，地堆上SKU，陳列架類型及陳列情況，箱堆中整箱、開窗、割箱的數(shù)量，掛條數(shù)量等。更全面了解每個門店，每種陳列形式的執(zhí)行情況。
3、POSM識別。如：爆炸貼，掛條……等。
4、陳列場景識別。如：常見的主貨架、端架、地堆、冰柜，箱堆等二次陳列場景，AI能夠自動識別照片內容的場景等。
5、照片合規(guī)性判定。如：翻拍照片檢測，照片重復檢測，照片相似檢測。在Trax合規(guī)方案中還有針對擺拍驗證的方案，此方案會使用AI+CS的方式來高效驗證存在擺拍可能的業(yè)務照片。Trax圖片合規(guī)檢查解決方案，快速發(fā)現(xiàn)不合規(guī)照片，提升核查效率。
6、門頭照識別及比對。如：是否為重復門頭照，門頭照是否有和周邊門店門頭照相似等。
Trax通過領先的AI技術，靈活和動態(tài)的方法，IoT新興技術更便捷地構建貨架數(shù)據，幫助零售商與品牌商數(shù)字化、分析并優(yōu)化零售空間。Trax現(xiàn)場優(yōu)化解決方案、Trax完美門店解決方案、Trax合同合規(guī)解決方案、Trax卓越品類解決方案、Trax圖片合規(guī)檢查解決方案、Trax門頭照查重解決方案等等一系列組合解決方案，幫助實體零售應對各種挑戰(zhàn)。除了計算機視覺、人工智能和圖像識別，Trax獨特的方法和功能組合也可以提供量身定做的解決方案，以幫助實體零售快速、規(guī)?；{馭零售渠道管理。
AI捕獲最真實的實時數(shù)據，從而實現(xiàn)更高效的數(shù)據治理
零售商和品牌商采用AI技術進行數(shù)字化的初衷是為了提高效率，節(jié)約成本。因為零售形態(tài)的快速更迭，為精細化管理提出了更高的要求。
順應這一需求，零售AI技術，也從最早利用手機APP，到loT貨架攝像頭，再到最新的智能巡檢機器人等方式不斷更新迭代，從而對不同零售場景進行全面實時數(shù)據采集，真正實現(xiàn)AI技術在實體零售的數(shù)智化應用，給零售產業(yè)帶來巨大的價值。
為什么AI技術能在零售領域實現(xiàn)高效數(shù)據治理?本質上是通過數(shù)字技術、先進設備(IoT)和機器人解決了當前行業(yè)、渠道數(shù)據痛點，更好的串聯(lián)了人貨場。
以消費品品牌為例，零售執(zhí)行不力是消費品品牌不得不面對的一個現(xiàn)狀。為了打贏零售執(zhí)行之戰(zhàn)，消費品品牌需要改善四個增長驅動力：貨架可視化、店內效率、客戶關系和現(xiàn)場銷售團隊的生產力。
實事求是地說，這在完全依靠人力的體系中幾乎不可能實現(xiàn)，因為人是有缺陷的，即使是最好的銷售代表也會犯錯。研究表明，與使用數(shù)字化店內數(shù)據收集工具相比，人工收集的數(shù)據準確性可能會低15-40%。
獲得真正準確的、最新的和可執(zhí)行的信息的僅有方法是利用AI圖像識別技術將銷售自動化擴展到零售執(zhí)行。數(shù)字技術在優(yōu)化現(xiàn)場團隊銷售周期的每一個方面都發(fā)揮著至關重要的作用，特別是實時分析、云計算和SaaS等新技術。系統(tǒng)收到的信息越多，識別能力就越強，表現(xiàn)就越好。
我們總結了消費品品牌零售執(zhí)行中基于TraxAI圖像識別帶來的十大好處：
1、縮小貨架策略、定價和促銷實際情況和理想狀態(tài)之間的差距，創(chuàng)造更多的完美門店，提升銷售;
2、監(jiān)測現(xiàn)場團隊的表現(xiàn)，管理者能夠識別表現(xiàn)出色和表現(xiàn)不佳的銷售代表，從而幫助每個銷售代表改善零售執(zhí)行，提高他們達到或超過業(yè)績目標的機會;
3、了解每家門店需要多少幫助，賦能經理們能夠確定現(xiàn)場團隊工作的優(yōu)先次序，以便他們把重點放在需要最多幫助的門店;
4、讓銷售代表從繁冗的重復性工作中解脫出來，去做其他有價值的事，如開展促銷活動，與門店經理建立良好關系;
5通過調整定價策略、快速識別競品新品或推出促銷和激勵措施，迅速對競爭對手作出反應;
6、幫助洞察團隊了解哪些銷售策略是有效的，哪些是無效的，這樣他們就可以推斷出最有效的策略，并優(yōu)化跨路線和地區(qū)的執(zhí)行;
7、為每個銷售團隊成員提供貨架數(shù)據收集和監(jiān)測的工具，以獲得實時的貨架數(shù)據以及他們零售執(zhí)行的現(xiàn)場情況報告;
8、建立一個強大的、客觀的、標準化的信息集中存儲庫，其他部門也可以訪問，并與其他系統(tǒng)(如SFA、CRM)集成，以支持趨勢分析、持續(xù)改進和未來規(guī)劃;
9、通過增加銷售額、提高現(xiàn)場人員績效并減少樣本市場數(shù)據和外部合規(guī)審計方面的支出，提供有吸引力的投資回報率;
10、將最前沿的數(shù)字技術嵌入銷售流程中，釋放未來的效率和增長機會。
事實上，不論是品牌商還是零售商，通過Trax一系列解決方案，皆能捕獲最真實、最細顆粒度的實時數(shù)據，從而實現(xiàn)更高效的數(shù)據治理。其實現(xiàn)形式為：
1、設計系統(tǒng)集成方案
圖像識別服務本身的業(yè)務邏輯非常簡單，通常分為三步：圖像采集、圖像識別、分析結果。
通常來說，AI賦能是常見的業(yè)務應用形態(tài)，大多數(shù)品牌都會有自己的業(yè)務系統(tǒng)，如：SFA、CRM等，所以現(xiàn)階段大部分的用戶會選擇系統(tǒng)集成的方式來嵌入AI模塊。通過智能采集、數(shù)字化處理、智能分析的方式來同時服務不同部門，如：銷售部門、銷售管理部門、合規(guī)部門等，能夠真正做到一份數(shù)據多分解讀，讓不同的部門獲取自己想要的分析結果。
對于系統(tǒng)集成，現(xiàn)階段集成方案已經非常便捷，簡單兩步：AI SDK集成，識別API集成，就能完成AI模塊嵌入業(yè)務系統(tǒng)。圖像識別平臺已經可以提供標準化AI SDK，來賦能采集端APP，確保采集質量和必要的采集輔助功能。同時，通過標準化API的方式提供識別服務，滿足照片上傳及識別結果的及時返回。
此外，Trax在數(shù)據采集方面還有很多黑科技，其中物聯(lián)網攝像頭、智能巡檢機器人方案將會在近兩年改變整個行業(yè)的數(shù)據采集和分析方式。使用物聯(lián)網的方式讓貨架數(shù)據更及時的服務零售商、品牌方，最終為消費者帶來更好的購物體驗，同時也大大節(jié)省社會重復勞動力，響應國家的碳達峰戰(zhàn)略。
2、基礎數(shù)據治理
以上內容大家可能耳熟能詳，但是在實際業(yè)務中，往往會碰到新的問題，如：產品數(shù)據整理困難，尤其是SKU超過500個以上的品牌，競品數(shù)據整理更為復雜。門店數(shù)據不清晰，重復門店，虛假門店經常存在，導致分析結果偏移，同時也造成實際數(shù)據和業(yè)務數(shù)據存在較大差異等等。
基于這些問題，Trax在自己的產品矩陣中也擴展了相應的模塊和系統(tǒng)，用于配合整個AI業(yè)務的開展，確保數(shù)據清洗，結果可信，也最大限度幫助品牌落實數(shù)字化戰(zhàn)略。
從人治到數(shù)治，是從粗獷數(shù)據到精細化數(shù)據的變革。在這其中，AI起到了最關鍵的作用。AI在業(yè)務流程的滲透度決定了數(shù)據在決策環(huán)節(jié)的滲透度。通過AI賦能，可以挖掘更多數(shù)據價值，為管理決策提供數(shù)據支撐。與此同時，極大的提高數(shù)據時效性，進而提升決策的及時性。AI帶來的客觀數(shù)據、精細數(shù)據，也為實體零售通向細顆粒度管理時代打下了堅硬的基石。
細顆粒度管理時代的到來，開啟零售元宇宙新紀元
事實上，AI技術在中國零售行業(yè)被廣泛應用距今僅不到十年時間，通過計算機視覺、AI圖像識別技術已經幫助實體零售行業(yè)大大提高了數(shù)據采集準確率和效率。近年來，Trax不斷完善AI在實體零售門店的應用，從智能化圖片合規(guī)檢查解決方案到門店地址庫清洗解決方案，從商品數(shù)據管理平臺到營銷活動管理平臺，Trax始終站在客戶的視角，不斷優(yōu)化AI在實體零售領域的落地路徑，以數(shù)字技術的力量賦能物理零售世界的數(shù)字化進程與革新。
然而，隨著時代的發(fā)展與新型技術的更迭，，“機器人+AI”的模式已成為新解。中國作為全球性的生產制造大國，相關制造技術與應用技術的成熟使得機器人行業(yè)近兩年發(fā)展異常迅猛。Trax相信，機器人未來能夠替代人工，完成包括數(shù)據采集在內的很多繁瑣且重復性的工作。
“機器人+AI”的新模式，讓我們對數(shù)據的抓取和理解逐漸擺脫粗線條，變得更顆粒、更飽和與精細。在現(xiàn)今的零售世界，指導零售企業(yè)經營決策的改變，已經由每周、每月店鋪營收和品類表現(xiàn)，細化到每天、每時、每個SKU貢獻率的飽和數(shù)據。由于顆粒度變細，今天價值連接和創(chuàng)造的邏輯可以發(fā)生很大的變化，從而推動零售管理模式的系統(tǒng)性改變——對市場、產品、運營、競爭、組織的理解都不同于以往，使得我們有可能在“微觀”層面理解零售世界的規(guī)律。
零售行業(yè)的細顆粒度革命加速到來。朗鏡科技(Trax中國)飽和零售數(shù)據，將開啟零售細顆粒度管理的新時代。
什么是飽和零售數(shù)據?飽和零售數(shù)據是實時收集的貨架細顆粒度數(shù)據，是建立每個區(qū)域、每家門店、每節(jié)貨架、每個SKU、每個小時的飽和數(shù)據倉。
朗鏡科技(Trax中國)通過RetailMetaverse Rone零售巡檢機器人，領先的AI技術，靈活和動態(tài)的方法和IoT新興技術，可以實時收集貨架數(shù)據，更便捷地構建貨架飽和零售數(shù)據。從而助力零售行業(yè)實現(xiàn)全場景數(shù)字化，為零售商和品牌商的轉型和發(fā)展創(chuàng)造新機遇。
通過把零售巡檢機器人投入商超中使用，機器人將為零售商帶來門店運營的效率革新，如幫助零售商減少缺貨到補貨的時間、降低陳列不合規(guī)和價格錯誤帶來的影響、提升完美購物體驗，從而致使門店GMV最大化和運營效率的提升。在此過程中，零售巡檢機器人將逐漸地把終端場景數(shù)據化、數(shù)字化，從而推動整個實體零售行業(yè)的變革。“機器人+AI”會將整個實體零售生態(tài)系統(tǒng)的數(shù)字化往前推進一大步，間接地也讓生產商或者品牌商得到數(shù)字化帶來的收益。
飽和零售數(shù)據將帶來零售管理整體升級與變革：
﹒貨架陳列優(yōu)化：自主、即時地發(fā)現(xiàn)貨架陳列過程中的各項問題，包括缺貨、價格錯誤、陳列不一致等，并進行預警
﹒掌握貨架真相：幫助品牌商及時制定、調整銷售策略
﹒增加銷售機會：增加零售商和品牌商銷售機會，提升銷售額
﹒提升購物體驗：幫助門店帶給消費者更好的購物體驗，提升銷售額
﹒供應鏈的優(yōu)化：提升需求預測、庫存管理等環(huán)節(jié)效率
事實上，在大數(shù)據時代，企業(yè)都不缺乏數(shù)據，而是缺乏飽和數(shù)據，以及對于數(shù)據整合、分析、應用的能力。而數(shù)據越飽和、越細顆粒，洞察結果就越準確。
朗鏡科技(Trax中國)從零售圖像識別開始，融合基于人工智能的深度學習技術，借助門店助手客戶端和遠程商業(yè)分析平臺，全面展示并進一步分析呈現(xiàn)“實時貨架情報”。從數(shù)據到洞察，從洞察到行動優(yōu)化，基于IoT機器人帶來的終端零售飽和數(shù)據，零售企業(yè)不僅能夠洞察到貨架上的第一時刻真相，更能夠敏感捕捉到零售新趨勢，預判并捕捉到新的降本增效管理點，提前布局并制定下一步戰(zhàn)略計劃。真正挖掘到大數(shù)據的數(shù)字資產價值。
未來，零售行業(yè)制勝的核心在于“精”和“準”。拋棄過去一味做大的慣性，轉向做深、做透。首先，把貨架的數(shù)字化做深;再將全產業(yè)鏈的數(shù)字化匹配、組合、優(yōu)化做透。這樣，才能在零售細顆粒度管理的時代占得先機，引領潮流。
某天，你會在超市購物時看到Trax零售巡檢機器人正在工作，你會發(fā)現(xiàn)，物理世界與數(shù)字世界的融合將不再遙不可及，零售細顆粒度管理時代已然來臨，而零售元宇宙也至此而始!
（免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。
任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。 ）
