人工智能来了！实体零售会变成什么样？

今年在深圳一些零售终端也开始利用AI——“人脸识别”系统，以此来统计门店真实的客流量。这也意味着，新零售元年之战，人工智能让实体零售的未来有了更多可能！面对一次次新技术的冲击，零售终端未来将会朝怎样的方向发展，我们不妨从智慧门店、智能买手、智能仓储与物流、智能营销与体验、智能客服这五部分大胆想象一下。

智慧门店：

1、vip识别

随着智能技术的广泛应用，人脸识别系统将和防盗监控一样成为终端普及率很高的智能应用，通过数据不断的积累与分析，可以有效的识别VIP客户，并推荐至店家手机，同时将VIP历史入店信息及购买记录同步呈现，为零售工作做足前期准备。未来，利用人工智能技术也许可以实现这样一个典型的应用场景：当一位顾客进入烟酒店，人工智能技术马上就能利用云端数据发现这位顾客最近一周内是否去了很多同类门店，进而判断这是不是一位近期有很强购买欲望的顾客。

2、布局及配置

对于零售商来说，新店的布局和配置一直都是一个艰难的抉择。通过人工智能技术来了解附近区域销售规模、顾客购买习惯、年龄群体、人口统计、种族划分、季节性、竞争对手的距离等其相关数据，对比之下，帮助零售商选择一个最理想的环境位置。

智能买手

1、优化产品组合

除智能门店外，A I在优化后端的供应链有着广泛应用空间，核心为合理控制库存。通过智能化诊断当前品类结构，优化品类资源配置，实现了商品角色自动划分、新品挖掘、老品淘汰的科学生命周期；更重要的是，运用人工智能算法可以综合评估一件产品的评分、用户评价、性价比和服务质量，并根据这些指标最终决定产品畅销程度的排名，从而分解每个产品中的卖点元素，并使用 AI 算法校正每个元素的权重，最终可以得到一份极具成效的产品销售计划。

2、转化互动：

未来，顾客在终端烟酒店购物，可以用AR查看商品的详细信息、相关评价后，再决定是否购买。商家也有了更多的营销机会，用户在购买商品后，可以扫码线下商品，玩一把AR小游戏，然后获得商家优惠券，增加二次消费可能性，提高转化率。

智能仓储与物流

零售前端面向的是用户和消费场景，但后端是一套复杂的物流仓储体系，并且直接决定整个门店的现金流是否良性循环，因此连接用户和商品的之间的时效性越强，体验感就越好，流转的效率也就越高。AI技术可以通过对产品、事件、营销行为、价格弹性、季节等综合数据的分析，预测出一个较为精确的供求关系，并且将需求匹配到距消费者最近的仓库，尽量减少区域间的调拨和区域内部仓库之间的调拨，同时优化调拨时的仓配方案，最大化降低调拨成本，这一点对大型终端店的维护来说尤为重要。

智能营销与体验

1、即买即走

增强用户体验是AI提供最具前瞻性的零售概念。初次进入时绑定用户身份和支付信息，一次绑定“保终身”，在购物和支付过程中，也会使用人脸识别、图像识别等技术，保证用户一站式的购物体验。目前来看，尽管从收银台转向电子支付已经为消费者缩短了等待时间，但是人工智能技术也许会再次突破技术的极限，实现“即买即走”真正解决“燃眉之急”。这意味着购物者在货架上取货，通过系统“扫脸”确认后，可以直接离开门店，后期通过身份匹配和物品识别，系统将会自动银行账户中扣除购物袋的费用，并发送电子邮件收据。

2、动态追踪

基于视觉设备及处理系统、动态Wi-Fi追踪、遍布店内的传感器、客流分析系统等技术，可以实时监测实体店的流量、人群密度以及销售效率，检测顾客的年龄、性别、行为、结账等候时间；其次可以识别店内异常现象，统计分析购物区域热力图，从而可以跟踪某件商品的销售情况，统计该商品的浏览次数和消费次数，分析该商品面向的目标人群，商品的哪些特质是消费者的关注点，实时掌握销售状况。

3、简化消费行为

消费者的购买意愿和消费决策常常会根据自身所处的境况而发生改变，甚至可能在以往的行为和之前的沟通中完全没有体现，但因为正好处于某种情境之中，却快速达成了购买，这种无计划型或冲动型的消费，是较难把握和预测的，现在一些基于AI的应用App已经出现，未来最大的可能，是AI以消费者代理人的身份做出行动和选择。品牌通过AI给消费者提供各种优惠，AI帮消费者在各种优惠中做比较，最终做出购买选择，整个消费行为过程将会变得简单、省时、高效。

智能客服

1、个性化推荐

基于“智能筛选”，不仅针对用户注册信息、购买记录、个人偏好等数据判断用户的购买习惯，还可以感受用户的心情状态、情感偏向等感性因素，综合考量之下为会员提供个性化的购买建议，并且随着数据系统对顾客的数据收集得越多，用户画像就愈完整，而这些数据和标签可对顾客群体细分，有利于瞄准特定的群体进行定向节日营销和定制服务。

2、语音识别

智能客服起着非常重要的作用，它能助人工客服提高解决问题的效率，做到“以一抵千”。过去，往往店主即客服，销售的同时维护售后服务，心力交瘁。当人工智能也充当客服的角色时，可以更有效区隔经营分工。根据客户信息进行定制化的产品推荐，并提供订单修改、退货、退款等服务，像真正的人一样与客户进行交流。