最近最火的兩個詞莫過于人工智能和新零售，當(dāng)這兩個詞相遇，就是智能零售無限廣闊的應(yīng)用場景。
一直以來零售行業(yè)都是走在技術(shù)變革的前列，會根據(jù)市場的變化做出快速反應(yīng)。例如最先采用POS機(jī)，應(yīng)用條形碼，到通過互聯(lián)網(wǎng)走到電商等等都是零售業(yè)善用技術(shù)，創(chuàng)造變革的典范。
其實，無論零售業(yè)如何改變，都離不開銷售的本質(zhì)，商家需要更精確分析需求信息，更快反應(yīng)需求信息，從而降低時間和成本，提高效率。在消費(fèi)者層面，需求更精準(zhǔn)地被滿足，買到性價比最高的東西。顯然，人工智能能夠幫助商家和消費(fèi)者雙方實現(xiàn)新的消費(fèi)升級。
小小的貨架有大文章
很多人也許不清楚，品牌商在與大量的商場超市合作當(dāng)中，對于貨架的管理其實本身就是一門大學(xué)問。
好的終端的陳列水平，是可以提升供應(yīng)商的貨架管理競爭力，進(jìn)而帶動銷量的增長。供應(yīng)商如何調(diào)整對終端貨架管理的策略和方法，以持續(xù)改善終端的陳列水平，提升供應(yīng)商的貨架管理競爭力，進(jìn)而帶動銷量的增長？
通常來說，零售商貨架管理的兩個關(guān)鍵因素，一是容量，二是位置。
1)容量
貨架的空間容量決定了商品的周轉(zhuǎn)速度，直接影響銷量。所以，零售商會首先分析周轉(zhuǎn)速度來確認(rèn)貨架空間容量。這樣安排貨架的空間容量是為了盡量減少缺貨，更為重要的是，更少的缺貨會贏得顧客的持續(xù)滿意，這將提升零售商的競爭能力。
2)位置
商品的陳列位安排，要更加復(fù)雜。零售商的考慮是，貨架上更好的位置必然會帶來更大的銷量，如何擺放更容易被消費(fèi)者選取，都是值得研究的要點(diǎn)。
有了這兩個基本點(diǎn)，品牌商就可以對提升對零售商貨架的控制能力便有了明確的方向。如何運(yùn)用營銷手段拉升產(chǎn)品銷量，通過合理的貨架管理持續(xù)提升消費(fèi)者的信心。如果品牌商是一家全國性的品牌，與全國成千上萬家商超合作的大品牌，一點(diǎn)點(diǎn)細(xì)節(jié)的改進(jìn)都會造成極大的影響。
其實，小小的貨架管理背后，是更為龐大的銷售終端管理。因為貨架的拜訪不僅涉及到庫存和物流，還涉及到不同的環(huán)境、人流和場景。這并不是一個小問題，改變貨架管理，就要從改變整個終端管理入手。
這家零售企業(yè)是如何利用AI武器的？
每一家中國根植多年的零售企業(yè)，都擁有龐大的銷售網(wǎng)絡(luò)，比如這家公司已在全國設(shè)立了165個銷售服務(wù)處，擁有1300多家一級經(jīng)銷伙伴，6000多家二級經(jīng)銷伙伴，掌控了高達(dá)120萬個銷售終端。
對于這么大的零售品牌，120萬個銷售終端的管理，一絲一毫的效率提升都會對整體銷量造成很大的影響。
過去，該企業(yè)為有效支持銷售組長、銷售人員對網(wǎng)點(diǎn)的精細(xì)化管理，現(xiàn)通過SFA（掌務(wù)通）系統(tǒng)，實現(xiàn)手機(jī)APP跟蹤業(yè)代拜訪線路、拜訪過程、拜訪后銷售下單、網(wǎng)點(diǎn)盤點(diǎn)等。在這個過程中，實地拍攝的產(chǎn)品陳列照片就是最終分析每個終端效率的重要指標(biāo)。
但是，因為目前產(chǎn)品店面數(shù)量龐大，每天會增加數(shù)十萬張產(chǎn)品陳列圖片，人工檢查效率低、準(zhǔn)確率不高。所以，該企業(yè)想到了利用人工智能的武器，來幫助他們做好數(shù)據(jù)分析，找到了戴爾，通過人工智能，挖掘數(shù)據(jù)價值，服務(wù)于終端銷售。
回到貨架管理這一具體的應(yīng)用場景?？梢岳脠D形識別技術(shù)，通過深度學(xué)習(xí)算法識別關(guān)鍵陳列信息。比如在檢查工作的質(zhì)量自動評判環(huán)節(jié)，對照片是否模糊，照片拍攝角度是否過于傾向，照片是否是目標(biāo)區(qū)域做出判斷；而對圖片信息的判斷中，對品牌/系列級別的信息自動獲取，可以產(chǎn)出display share/shelf share（品牌級別）和SKU級別的識別（特定的SKU是否在圖片中有，有多少個)。
這些數(shù)據(jù)的抓取將作為算法建模的基本數(shù)據(jù)。而戴爾會使用CNN網(wǎng)絡(luò)提取圖像底層特征，在不同尺度的特征圖上預(yù)測類別概率，并確定物體坐標(biāo)，來進(jìn)行建模。
有了算法模型，自然也不能缺少高性能的人工智能平臺。這也是戴爾易安信的強(qiáng)項：
? 在計算上，采用超強(qiáng)的浮點(diǎn)計算性能，支持多GPU。
? 在網(wǎng)絡(luò)上，高速低延遲的集群交換網(wǎng)絡(luò)。
? 在存儲上，大容量的文件存儲系統(tǒng)，并行或分布式技術(shù)滿足存儲性能要求。
? 在資源管理上，集群硬件資源的統(tǒng)一調(diào)度與管理。
? 在算法軟件上，多種機(jī)器學(xué)習(xí)工具集、函數(shù)庫支持。
應(yīng)該說，人工智能平臺的構(gòu)建，是這個項目最終落地的關(guān)鍵，零售企業(yè)可以導(dǎo)入更多的數(shù)據(jù)，建立更多的模型，對銷售終端管理做更多的決策支持。
終端銷售的AI化能做到多少事？
其實，人工智能能做到的可不僅僅是這些。戴爾易安信就認(rèn)為，通過算法模型的建立和不斷優(yōu)化，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，應(yīng)用于終端管理的各個方面，以及對生產(chǎn)、配送、庫存進(jìn)行預(yù)測。
? 在陳列管理上，可以實現(xiàn)陳列模式自動識別，陳列指標(biāo)計算，競品陳列分析和陳列方式優(yōu)化。
? 在銷售管理上，能夠做到銷售網(wǎng)點(diǎn)優(yōu)化，銷售指標(biāo)優(yōu)化和銷售預(yù)測。
? 在營銷策略制定上，AI可以做到營銷策略優(yōu)化，促銷策略優(yōu)化，產(chǎn)品組合優(yōu)化。
? 資產(chǎn)管理上，在資產(chǎn)識別，資產(chǎn)陳列檢查，資產(chǎn)使用檢查和資產(chǎn)產(chǎn)出價值分析上能夠提供幫助。
? 成本管理方面，可以實現(xiàn)銷售成本優(yōu)化，租金成本優(yōu)化和人員成本優(yōu)化。
? 生產(chǎn)指導(dǎo)上，可提供生產(chǎn)優(yōu)化，庫存優(yōu)化和配送優(yōu)化的幫助。
同時，這些AI輔助優(yōu)化的策略之間，并不是無序的，而是有很多關(guān)系。例如，場地租金優(yōu)化、促銷成本優(yōu)化、人員成本優(yōu)化和資產(chǎn)成本優(yōu)化都可以做到成本優(yōu)化；而陳列策略優(yōu)化，促銷策略優(yōu)化，銷售策略優(yōu)化和品牌策略優(yōu)化都可以提高銷售預(yù)測，最終實現(xiàn)生產(chǎn)優(yōu)化，庫存優(yōu)化和配送優(yōu)化。
總體來看，戴爾與這家零售企業(yè)，基于零售終端的人工智能實踐，會有很好的復(fù)制性，對于正處于變革期的眾多零售商家來說，都可以借鑒這個方案，來通過人工智能提高效率，走進(jìn)新零售。
