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如何让“以消费者为核心的智慧零售”不再知易行难
智慧零售最核心的变化,就是从过去的交易型转变为关系驱动型。在这个过程中,作为消费者,我们每个人都体验和感受到了智慧零售的便利;作为商家,也通过数字化和智能化重构了新的商业模式和价值链条。
构建以消费者为核心的智慧零售,已成为零售行业内的共识,新的商业逻辑也在一定程度上推动了各类技术的应用落地,不过,“以消费者为核心的智慧零售”,对于大多数企业来说依然知易行难!因为零售商们在数字化技术和业务的结合方面困难重重。
“企业不仅要了解技术、产品,还要在场景识别出来之后通过不同的方式建模,这需要花费大量的时间和精力。同时在部署时,还要考虑到产品环境的开发包括硬件的适配,包括端到端的测试,再进行模型的进一步训练调优等等。而更大更现实的挑战还在于,很多企业没有真正的大数据。”联想集团副总裁、联想中国首席数字转型官李时如此分析“知易行难”的问题。
联想研究院人工智能实验室资深架构师虞文明则具体谈到:“传统的静态AI模型已经不能适应越来越复杂的线下门店的场景需求。尤其是当边缘产品种类增多时,如果没有动态模型,AI学习具体任务的能力将会大打折扣。而如果采用动态模型,又需要更高的算力支撑,这对大多数企业来说,都会力不从心。“
在用户的真实场景里,模型需要在适合的场景下创建,显然对于很多企业来说并不具备这样的能力。所以联想采取的是硬件与AI结合的方案,联想大脑Edge AI基于智能推荐算法,可以为客户提供最优的AI模型和联想智能化硬件匹配的方案。并针对不同场景,通过多通道云端协同技术,将AI模型规模化部署到边缘设备端。同时,采用联想硬件+AI的融合方案还可以得到联想全链条的支持,企业再也不用把精力放在模型的选择、更新、部署、升级这些过程。可以快速购买,快速部署,把精力专注在业务创新上。
以自身为范本,输出智慧零售最佳实践
我们知道,联想本就是一家零售企业,在中国,联想拥有上万家门店,既有直营店也有加盟店,既有官网也有在京东天猫等等第三方店。这样一个线上线下大规模零售的店面,他自己又是怎样做到“以消费者为核心”呢?
在联想看来,要解决零售企业实现“以消费者为核心”知易行难的问题,利用“客户旅程”方法,对业务进行端到端的梳理是最为可行的办法。这个“客户旅程“包括了解、体验、购买、使用、服务、代言等环节,覆盖客户购买和使用产品的全过程,通过采用智能化手段,实现精细化客户运营,从而创造全天候、全渠道、全覆盖的、无缝的消费体验。
除此之外,联想还通过打造在数字化门店方面的核心能力,让其智慧新零售涵盖了从数字化营销平台到智慧门店,如智慧展陈、门店微商城、客流分析、智能安防、零售助手等方案,并搭建了联想会员体系和智能物流等关键能力。通过这些能力应用,联想智慧新零售在业务层面收获了非常好的效果,联想在全国有超过1万家门店、几十万台样机,平均单店费用节省可以超过60%,坪效提升超过了30%。
大数据、人工智能、云计算、5G等新兴技术突破式发展,让零售行业迎来了智能化升级的历史性机遇。
正如虞文明所说,诸如AI这样的技术之所以能够快速发展,是因为有场景还有人才。联想的AI技术能够相对迅速发展,很大程度上得益于丰富的场景。同时联想的技术和业务专家,能够用技术去解决应用痛点,并做场景优化。
把自己在零售业务方面的转型经验赋能给更多零售企业,帮助他们真正做到智能化和数字化转型,更好地兑现业务价值,这是联想以自身为范本,输出的智慧零售最佳实践。
“客户旅程”方法论
虽然大家都在谈智慧零售和数字化转型,但仍然有很多企业并没有养成数据驱动的习惯或者缺乏相应的方法,那么联想又能帮助这些企业做什么?
对于智慧零售,联想的核心抓手是“客户旅程”方法论,而支撑这一方法论的正是联想正在加速布局的“端—边—云—网—智”新IT架构。如何快速部署,灵活提供客户所需要的AI能力实现业务价值,这正是联想在智慧零售很重要的价值主张。
除了文章前面提到的云端联想大脑Edge AI平台,在边端,联想还拥有丰富的边缘设备,如边缘计算网关、触控一体机、智能化云终端等助力零售门店全场景智能化落地的产品,可以实现视觉、语音、推荐算法、数据分析等多个模型的有效运行。
以联想智能边缘解决方案为例,以此支持多场景应用联想为客户带来的投资回报率在三年之内均不低于15%,而由此为企业节省的服务安保的成本,每年也是千万的量级。
能够快速完成从数据到架构的快速部署,对于广大并不具备大数据基础和数字化能力相对较弱的企业相当有吸引力。
因为联想可以帮助他们从客户旅程角度以及价值链等多维度进行评估,为其建立评估模型,定制IT架构和规划路线图,从而解决用户数字化转型千头万绪不知道从何入手的问题。
纵观联想的“研产供销服”战略——这是一个全链条的布局,聚焦在零售行业,联想输出的正是以消费者为中心的智慧零售最佳实践。