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新零售的內涵

近來,新零售引發普遍關注。這一概念的出現有三個背景:一是2016年年底,亞馬遜公布了一段在美國西雅圖試運行的無入商店(Amazon Go)的視頻;雖然信息很不充分,但還是引起人們對于零售領域新技術運用的遐想。二是馬云2016年10月在杭州云棲大會上的演講中提出,新零售時代已經到來。從他所講的一些內容來看,強調的是線上、線下以及物流的結合和一體化。過去,我國電子商務和線下通路之間是沒有打通的,各自的顧客體驗是割裂的。對絕大多數企業或品牌而言,數據流未能實現線上線下共享。馬云的新琴售概念與這一狀況有關。三是近年來傳統零售業在電子商務的沖擊下,舉步維艱、節節敗退,整體上出現衰落;而新零售的概念使傳統零售業為之一振,似乎出現一條新的道路。



未來新零售的特征和內涵究竟是什么?由于目前只有少數無人店,我們難以全面、細致地描繪和分析,但若干要點和輪廓是清晰和明確的。

(1)線下零售的信息化、數據化和物聯網化

線下零售和線上電子商務相比,在信息、數據的獲取、應用方面不如線上。對顧客而言,在產品及價格信息的搜尋、評價、分享和比較上,每個零售店都是孤島。而電子商務的運作從一開始就是基于信息流和數據流的。因為看不見活生生的真實顧客,只能根據顧客在網上的搜尋、瀏覽、點擊等動作,以及實際發生的銷售數據等,來判斷顧客的行為;在數據流和信息流的基礎上,產生了精準廣告投放、推薦銷售以及交又銷售等新運作方式。

而在新零售背景下,線下的零售店會把自身變成一個巨大的信息流和數據流的集合:

▲ 零售店內所有的貨架、貨物、購物籃、收款設備等構成一個通過傳感器等來相互聯系的物聯網。形成物聯網之后,信息、數據就可以流轉、采錄和聚集。比如,顧客在貨架上每拿一件貨物,后臺的信息系統都可以同步顯示相關數據,這樣就解決了傳統零售店的貨物盤點、統計問題,為快速補貨創造條件。

▲ 零售店無死角地布置圖像(聲音)采集系統。攝像頭等設備對信息全程進行記錄之后,可以和人臉(語音)識別技術結合在一起在此基礎上,將衍生出自助付費、機器人自動服務、顧客資料(信息)自動積累、顧客互動策路自動生成等多種應用。

▲ 電子標簽在零售店內廣泛應用。所所有的貨物和商品上都有一個二維碼;掃一掃二維碼,商品的所有信息(包括功能信息、品質信息、原料信息、價格信息、可溯源的產地信息等)都可以在手機或其他載體(屏幕)上顯示出來。庫存的盤點、貨物的補充、價格的調整、顧客的結算等都可以借助電子標簽完成。

未來,傳感信息系統、電子標簽信息系統和攝像(聲音)系統三者之間,既會交互,也會共享,還會彼此補充,共同形成零售店海量動態信息的集合。這樣樣一來,線上線下就可以實現信息和數據的互通和共享。從某種意義上說,線下商店的信息流和數據流比線上更有價值和優勢,因為對顧客的行為(包括行為背后的動機)有更加真切的把握。

(2)虛擬世界和真實世界的一體化體驗

在現實的物理空間中,顧客的體驗是受環境限制的,人們只能看到真實世界。而互聯網虛擬世界里會有一些在真實世界中不能體會到的情境。一些零售企業正嘗試把一些線上體驗放到線下來。隨著虛擬現實、增強現實技術的發展,線下顧客體驗方式將會出現重大突破。基于虛擬現實技術的新體驗估計將首先在游戲網吧里出現。游戲網吧是一種線下零售的特殊場所一一目前阿里巴巴把新零售擴展成線下一切物理空間里的體驗,包括游戲網吧、餐飲、咖啡廳、書店等。虛擬現實就是每個人戴上頭盔之后,所見到的非真實世界一一或許是另外意義上的真實。我們可能穿越時空進入古代或未來并置身其中。這種體驗將使線上游戲進入新的境界。零售店將會出現怎樣的情形?顧客進去之后,戴上一個頭盔,然后通過商店里附在商品或其他載體上的信息入口(二維碼),進入另外一個世界。它在形態上是立體的,在內容上有無限可能。這樣就突破了零售店本身的限制。比如,顧客要選購一輛日本生產的汽車,可以通過頭盔看到這輛汽車在日本生產線的生產過程,以及一些更加寬闊或更加縱深的內容。顧客選購一個瑞士生產的產品時,可以把自己放到日內瓦湖、阿爾卑斯山的背景下,欣賞瑞士的湖光山色。

虛擬現實技術對于零售創新會有幫助,但它可能并不是最重要的體驗手段。未來真正為顧客創造新的體驗價值的可能是增強現實技術,雖然它的應用或許更困難。所謂增強現實,通俗地說說就是在真實的環境中突然出現虛擬的景象。假如顧客去家具賣場準備購買顧家皮床,想要看一看在床邊上擺把椅子是什么樣子。椅子在現實中是不存在的,但顧客戴上特殊的眼鏡(或頭盔)之后,椅子就會在床旁邊出現。顧客可以通過電腦或手機操作,改變椅子的顏色、形態、材質乃至數量等。總之,椅子是虛擬的,虛擬現實將技術與真實情境進行匹配。

(3)商業智能在零售中的應用

商業智能是個含義豐富的概念,簡要地說,就是人工智能在商業中的運用。商業智能目前主要的應用領域和場景之一是零售業。

人工智能的基本要素之一是大數據。大數據是人工智能及機器深度學習的原料和營養,是人工智能生成和演進的必要條件。顯然,線下零售店擁有流動著的巨量數據(以前這些數據可能流失掉了),包括顧客購買行為數據(行動路線、來店頻率、逗留時間、決策速度、動作特征等)以及行為結果數據(購買品種、購買金額等)。基于這樣一些數據,人工智能通過另外一個基本要素(算法)產生零售經營者所需要的分析結果。零售經營者需要給人工智能系統設定一個運算邏輯具體地說,要設定輸人什么、輸出什么以及中間的轉換(解題)方法和步驟。(從這個意義上說,人工智能目前仍屬于人的智能。將來人工智能能否超越人類而具有獨立的智慧,我們還不得而知。)

網站建設零售企業獲取大數據并利用人工智能系統計算之后,會針對顧客作出哪些智能化的反應?一個類型和方向是針對顧客個體的,即對每個順客進行一對一的精準營銷。另一個類型和方向是針對客群體的,即根據各個顧客群體的不同特征進行差別營銷。

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