來源/零售公園

作者/夏淺綠

被業(yè)界視為“難以復(fù)刻”的胖東來，干脆“自己卷自己”，進(jìn)一步換血升級(jí)。

前不久，胖東來與多點(diǎn)DMALL正式簽約，后者將為胖東來提供數(shù)智化系統(tǒng)和智能物聯(lián)服務(wù)，助力胖東來實(shí)現(xiàn)全面數(shù)字化、智能化。

具體來說，多點(diǎn)為胖東來提供的服務(wù)包括商品數(shù)字化、供應(yīng)鏈數(shù)字化、門店數(shù)字化、員工數(shù)字化、全流程數(shù)字化、管理數(shù)字化和智能巡檢等模塊。

其實(shí)早在2022年，胖東來就與多點(diǎn)展開合作，范圍包括集團(tuán)大會(huì)員和超市線上商城的產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)等。

如今，在生成式AI技術(shù)為零售行業(yè)帶來更多可能性的當(dāng)下，胖東來此舉明顯有加快布局，加速數(shù)智化換腦的意思。

胖東來顯然不是個(gè)例，進(jìn)入2024年，零售巨頭在AI、數(shù)智化領(lǐng)域的布局加快。今年3月，沃爾瑪發(fā)布了一則公告，正式宣布其商務(wù)技術(shù)公司“Walmart Commerce Technologies”推出了一項(xiàng)人工智能物流功能：路線優(yōu)化(Route Optimization)。

據(jù)了解，采用這一AI物流技術(shù)后，沃爾瑪?shù)奈锪髀肪�得到了優(yōu)化，總共減少了3000萬(wàn)英里的不必要里程，并繞過了高達(dá)11萬(wàn)條效率低下的道路。

此前，沃爾瑪還推出了面向門店員工、名為“Ask Sam”（問問山姆）的對(duì)話式AI方案，以及語(yǔ)音購(gòu)物等功能等。

如果說生成式AI的想象空間在于“把所有行業(yè)重做一遍”，那么根據(jù)邊際效應(yīng)的遞減規(guī)律，相較誕生于云上、數(shù)字基因在血液里流淌的互聯(lián)網(wǎng)電商，線下零售的“爆改空間”顯然更大。

如果說互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛發(fā)力AI電商、上線一系列“小組件”，卻只是起到了錦上添花的作用，很難講出一個(gè)“顛覆業(yè)界”的故事。

那么，對(duì)于面臨電商沖擊、同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)嚴(yán)重等問題的線下零售巨頭來說，生成式AI的應(yīng)用則能起到“雪中送炭”的效果。

零售巨頭們亟需在商品、門店、會(huì)員、供應(yīng)鏈、管理進(jìn)行全方位升級(jí)，最終結(jié)合AI領(lǐng)域最前沿的新智生產(chǎn)力，完成“數(shù)智換腦”全過程。

線上巨頭花式比武：

AI電商應(yīng)用，錦上添花多于雪中送炭

對(duì)老牌互聯(lián)網(wǎng)巨頭來說，AI電商意味著新機(jī)會(huì)。

畢竟，去年11月，就連沉寂已久的馬云都公開發(fā)聲，表示 “AI 電商時(shí)代剛剛開始，對(duì)誰(shuí)都是機(jī)會(huì)，也是挑戰(zhàn)”。

去年5月，在AI領(lǐng)域功底深厚的百度也正式發(fā)布電商品牌“百度優(yōu)選”，打造“搜推逛”一站式購(gòu)物決策平臺(tái)，試圖借AI在電商領(lǐng)域彎道超車。

然而，對(duì)數(shù)字鏈條發(fā)展成熟、有自己運(yùn)行邏輯的線上平臺(tái)來說，生成式AI的賦能多體現(xiàn)在各種細(xì)枝末節(jié)，如新配置的“機(jī)械臂”，更多的是錦上添花。

一方面，面向消費(fèi)者，AI往往作用于智能導(dǎo)購(gòu)、比價(jià)等決策環(huán)節(jié)。

比如，阿里推出了“淘寶問問”，可以智能回答消費(fèi)者的提問，并根據(jù)圖片快速找到相似的商品；京東推出了智能客服京小智，支持分鐘級(jí)文案自動(dòng)生成，京東方表示，其商品對(duì)比采納率高達(dá)87%，商品屬性應(yīng)答準(zhǔn)確率提升5%。

百度推出了智能導(dǎo)購(gòu)，數(shù)據(jù)顯示，截止今年3月，百度智能導(dǎo)購(gòu)累計(jì)使用人次已突破300萬(wàn)，幫助用戶解決購(gòu)物難題已超50萬(wàn)次。此外，在百度搜索“商品名+比價(jià)”或“全網(wǎng)比價(jià)”，即可獲得AI分析整理的全網(wǎng)價(jià)格對(duì)比信息。

另一方面，面向商家，平臺(tái)往往是對(duì)營(yíng)銷文案、模特、直播等營(yíng)銷環(huán)節(jié)進(jìn)行AI改造，以節(jié)約人力、物力。

比如，去年11月，阿里巴巴帶來了面向商家開放的“阿里媽媽萬(wàn)相實(shí)驗(yàn)室”，讓商家0成本快速生成模特圖片，一次上新20款衣服，一款衣服可比原先節(jié)省約1千元，共計(jì)可節(jié)省約2萬(wàn)元。一次批量產(chǎn)出商品圖，平均只需要30秒；前不久，阿里又成立了一支AI電商團(tuán)隊(duì)，打造一款針對(duì)商家和達(dá)人的AI電商產(chǎn)品“繪蛙”。

同樣，抖音旗下的巨量引擎也推出了一站式電商智能創(chuàng)作平臺(tái)“即創(chuàng)”，可提供AI視頻創(chuàng)作、圖文創(chuàng)作和直播創(chuàng)作三大功能，用于抖音電商和生活服務(wù)商家；京東則立足AI大模型“京東言犀”推動(dòng)“數(shù)字人直播”，據(jù)悉，商家僅需在直播后臺(tái)上傳商品鏈接，便能一鍵生成腳本，最快2小時(shí)開播，可帶動(dòng)閑時(shí)直播轉(zhuǎn)化提升超30%。

在國(guó)外，巨頭亞馬遜也于近日上線AI新功能，幫助賣家自動(dòng)生成亞馬遜產(chǎn)品詳情頁(yè)面。據(jù)介紹，AI工具可以利用賣家提供的關(guān)鍵詞、產(chǎn)品圖片等，自動(dòng)生成產(chǎn)品標(biāo)題、描述以及其他詳細(xì)信息，已有超10萬(wàn)賣家使用過其AI生成工具。

然而，即使生成式AI切實(shí)幫助商家在部分場(chǎng)景中“解放雙手”，卻帶來了降低消費(fèi)者好感度的負(fù)面影響，并因此被業(yè)內(nèi)質(zhì)疑為“雞肋”。

除了部分AI導(dǎo)購(gòu)被消費(fèi)者罵“人工智障”外，很多消費(fèi)者反應(yīng)，AI模特圖和買家秀相差甚遠(yuǎn)：“AI模特的港風(fēng)大美人穿搭，自己穿上是村頭最土的花”、“用AI圖和詐騙有什么區(qū)別？”

事實(shí)上，按照Gartner的技術(shù)成熟度曲線，線上電商的AI工具應(yīng)用目前還在“技術(shù)萌芽期”階段，需要去偽存真，才可以淘汰掉部分“炫技”產(chǎn)品，真正做到與電商應(yīng)用場(chǎng)景絲滑結(jié)合，讓商家對(duì)“機(jī)械臂”運(yùn)用自如。

不同于線上電商的AI機(jī)械臂，對(duì)亟需AI“遠(yuǎn)水解近渴”的線下零售巨頭來說，進(jìn)行AI、數(shù)智化的全方位“換腦”迫在眉睫。

線下零售上云轉(zhuǎn)型：

“爆改”價(jià)值鏈條，實(shí)現(xiàn)“數(shù)智換腦”

沒有對(duì)比就沒有傷害，如果說在過去，數(shù)智化選擇僅僅是部分零售巨頭們的“時(shí)髦選擇”，那么進(jìn)入2024，“數(shù)治”新質(zhì)生產(chǎn)力的沖擊下，零售“人治”痛點(diǎn)進(jìn)一步暴露，數(shù)智化基建迫勢(shì)在必行，已從“奢侈品”變成了成大中小商家的“必需品”。

拿供應(yīng)鏈領(lǐng)域的補(bǔ)貨環(huán)節(jié)來說，傳統(tǒng)的補(bǔ)貨由人工主導(dǎo)，高度依賴個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，帶來決策質(zhì)量參差不齊、效率低、組織難度大等一系列問題。

這意味著，哪怕是再經(jīng)驗(yàn)豐富的店長(zhǎng)，也會(huì)因?yàn)槌鼋?jīng)驗(yàn)范疇的情況預(yù)判失誤，從而導(dǎo)致暢銷品缺貨、滯銷品高庫(kù)存，繼而線下坪效低下、線上營(yíng)銷資源浪費(fèi)等連鎖反應(yīng)。

相形之下，“數(shù)治”，也就是基于機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的智能系統(tǒng)，做決定時(shí)顯然考慮得更為周全。

以多點(diǎn)DMALL補(bǔ)貨領(lǐng)域的數(shù)字化賦能為例，其基于AI銷量預(yù)測(cè)的自動(dòng)補(bǔ)貨系統(tǒng)，打造出 “智能預(yù)測(cè)—智能補(bǔ)貨—訂單可視—零供協(xié)同”的完整解決方案。

簡(jiǎn)單來說，就是系統(tǒng)通過對(duì)各門店的歷史銷售情況，分析銷售隨時(shí)間變化的趨勢(shì)、周期性和不規(guī)則性，全面考慮季節(jié)、節(jié)假曰、促銷等因素，進(jìn)而做出近3周未來銷量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)，且客戶采納率達(dá)95%。

在收到銷量預(yù)測(cè)需求后，補(bǔ)貨系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)計(jì)算補(bǔ)貨量，計(jì)算過程可見、可追溯，并提供歷史銷售、季節(jié)性、周期性等決定銷量的核心因素作為參考，再進(jìn)一步“專家送審”，最大程度釋放人效的同時(shí)，筑牢安全網(wǎng)；

同時(shí)，多點(diǎn)配套提供零供協(xié)同工具，面向供應(yīng)商展示全鏈路庫(kù)存情況，方便供應(yīng)商提前掌握預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，從而按需計(jì)劃生產(chǎn)，大幅提高了供應(yīng)鏈的運(yùn)作效率。

也就是說，零售企業(yè)在降低缺貨率、減少高庫(kù)存的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)了庫(kù)存的快速周轉(zhuǎn)，并最終帶來經(jīng)濟(jì)效益大幅增長(zhǎng)。

數(shù)據(jù)顯示，多點(diǎn)DMALL在物美的試點(diǎn)門店缺貨率由最高時(shí)7%降至2%以內(nèi)、庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù)由最高時(shí)35天降低到普遍21天以內(nèi)；節(jié)約門店人力成本約5000萬(wàn)/年，還減小了新店擴(kuò)張的人員配置難度。

不止是補(bǔ)貨環(huán)節(jié)，對(duì)線下零售而言，數(shù)智化正在“爆改”整個(gè)鏈條，并最終合力為“數(shù)智換腦”。

多點(diǎn)DMALL推出的以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、線上線下一體化的零售數(shù)字化產(chǎn)品——DMALL OS系統(tǒng)，就是典型的優(yōu)等生案例，其覆蓋了零售業(yè)的全價(jià)值鏈環(huán)節(jié)，從商品、顧客、門店、供應(yīng)鏈、管理等方面，為實(shí)體零售企業(yè)全面實(shí)現(xiàn)數(shù)字化能力的建設(shè)提供解決方案。

以電子價(jià)簽為例，通過商品管理模塊化系統(tǒng)的打通，為門店員工提供實(shí)時(shí)庫(kù)存、日均銷量等更多數(shù)據(jù)信息，從而提高員工工作效率。

還有已推廣落地的智能客服、智能防損、無人值守、等服務(wù)，核心都是通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、任務(wù)到人，用6個(gè)人干10個(gè)人的工作，付出8個(gè)人的成本，進(jìn)一步幫助零售企業(yè)降本增效。

如此，零售廠商在全域完成了數(shù)字基建。

而在飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)起來后，生成式AI時(shí)代，零售廠商也可以無縫應(yīng)用線上AI大廠們喜聞樂見的“AI小組件”，并和線下實(shí)體結(jié)合，起到“1+1＞2”的作用。

從“基建”到“增值”：

生成式AI時(shí)代，數(shù)實(shí)融合的新藍(lán)海

AI如同催化劑，可以進(jìn)一步釋放出零售廠商此前積淀的數(shù)智化能力。

在生成式AI這一時(shí)代浪潮下，數(shù)實(shí)融合正在講述新故事，多點(diǎn)DMALL也不例外。其與微軟達(dá)成戰(zhàn)略合作，在營(yíng)銷、巡檢、出清等零售場(chǎng)景落地應(yīng)用，降本、提效、創(chuàng)收，并與飛書聯(lián)合舉辦AI大賽，孵化更多AI應(yīng)用場(chǎng)景，堅(jiān)持接地氣創(chuàng)新，解決零售實(shí)際經(jīng)營(yíng)問題：

在門店出清方面，采用新型的人機(jī)交互模式，Dmall OS系統(tǒng)+AI，可以讓一線員工用自然語(yǔ)言與系統(tǒng)交互，根據(jù)各個(gè)門店不同的銷售情況，及時(shí)修改價(jià)格和促銷活動(dòng)，更敏捷的輔助經(jīng)營(yíng)工作，提升運(yùn)營(yíng)效率。

更重要的是，AI等新質(zhì)生產(chǎn)力并非吞噬實(shí)體，而是和實(shí)體結(jié)合，起到“1+1＞2”的作用，開辟數(shù)實(shí)融合的新藍(lán)海。

對(duì)消費(fèi)者來說，線下零售商場(chǎng)能夠提供無法取代的情緒價(jià)值與社交價(jià)值。

當(dāng)下，在公眾平臺(tái)輸入“逛超市”，隨之而來的則是“人間煙火氣”、“幸福感來源”、“i人充電回血的方式”等關(guān)鍵詞；這與此前全網(wǎng)爭(zhēng)相“打卡5A景區(qū)胖東來”互相印證。

當(dāng)然不可否認(rèn)的是，在電商價(jià)格優(yōu)勢(shì)下，實(shí)體門店優(yōu)勝劣汰加劇，這要求數(shù)智化轉(zhuǎn)型進(jìn)一步提速，以降本增效。

不僅是零售巨頭，AI浪潮下，中小商家也迎來新機(jī)遇。

此前，多點(diǎn)DMALL創(chuàng)始人張文中曾論述區(qū)域化零售企業(yè)不可取代的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，如決策鏈條短，經(jīng)營(yíng)靈活，組織架構(gòu)簡(jiǎn)單，對(duì)于本地消費(fèi)者的需求非常了解等等。

如今，隨著數(shù)實(shí)融合加速，區(qū)域性零售企業(yè)也紛紛開啟數(shù)字化之旅。頭豹的《零售SaaS報(bào)告》顯示，越來越多的中小型企業(yè)愿意為零售SaaS服務(wù)付費(fèi)。

據(jù)該報(bào)告預(yù)測(cè)，零售SaaS的市場(chǎng)規(guī)模將于2027年達(dá)到689.91億元，2023-2027年復(fù)合增長(zhǎng)率為34.93%，前景廣闊。

值得一提的是，不止是我國(guó)內(nèi)地，對(duì)習(xí)慣“刷卡、用現(xiàn)金”的我國(guó)香港市民乃至境外居民來說，也逐漸在零售數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中感受到了“數(shù)字購(gòu)物”的方便快捷。

2019年后，多點(diǎn)DMALL在中國(guó)香港助力萬(wàn)寧、惠康等打造用戶量近500萬(wàn)的香港最受歡迎零售會(huì)員平臺(tái)yuu，用戶量近500萬(wàn)，有效改善了香港市民的購(gòu)物體驗(yàn)；在歐洲，多點(diǎn)DMALL則憑借豐富經(jīng)驗(yàn)擊敗老牌軟件巨頭，為歐洲麥德龍提供了多元的零售數(shù)字化服務(wù)。

截至2023年9月，多點(diǎn)DMALL已經(jīng)服務(wù)607家零售企業(yè)，業(yè)務(wù)范圍從內(nèi)地走向境外，覆蓋中國(guó)內(nèi)地、中國(guó)香港、中國(guó)澳門、新加坡、柬埔寨、菲律賓、波蘭、文萊等國(guó)家和地區(qū)。

從零售巨頭覆蓋到中小商家，從我國(guó)席卷到全世界，這也進(jìn)一步證實(shí)了數(shù)實(shí)融合的勢(shì)不可擋。

當(dāng)線上電商巨頭不斷對(duì)AI進(jìn)行祛魅，“行到水窮處”時(shí)，線下零售巨頭紛紛上云，“坐看云起時(shí)”。

在這一對(duì)流層中，兩種勢(shì)力在“無盡階梯”中相遇，新的故事得以被不斷講述。