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[導讀]疫情之下,傳統(tǒng)市場的消費方式發(fā)生了改變,消費者可以足不出戶通過線上消費的方式獲得需求,新零售行業(yè)也因此迎來了新的挑戰(zhàn)與機遇。 降本增效下傳統(tǒng)零售企業(yè)如何突圍? 線下零售場景復雜多樣,從標準化的大型連鎖

疫情之下,傳統(tǒng)市場的消費方式發(fā)生了改變,消費者可以足不出戶通過線上消費的方式獲得需求,新零售行業(yè)也因此迎來了新的挑戰(zhàn)與機遇。

降本增效下傳統(tǒng)零售企業(yè)如何突圍?

線下零售場景復雜多樣,從標準化的大型連鎖商超、林立于社區(qū)辦公區(qū)之間的便利店到街坊中的夫妻雜貨店,在面對從增量轉(zhuǎn)向存量的市場變化下,各行各業(yè)都開始加速自身數(shù)字化的轉(zhuǎn)型進程。

對于零售業(yè)來說,數(shù)字化轉(zhuǎn)型已然成為必然,傳統(tǒng)零售人、貨、場之間正在不斷重構(gòu)。

如何設置產(chǎn)品組合?怎樣陳列商品更易增加銷量?競品價格與促銷情況如何?這些看似老生常談,恰恰是決定零售業(yè)績的直接因素。

業(yè)內(nèi)人士分析,以前,如何讓合適的商品以合適的方式出現(xiàn)在消費者面前,全憑營銷人員的經(jīng)驗,因零售終端店鋪數(shù)量龐大分布分散造成實際實行存在很多不確定性。如果能把貨架數(shù)字化,就可以準確知道哪些商品、哪個貨架賣得更好,然后就可以根據(jù)顧客喜好和商品銷售情況開展有針對性的精準營銷。

“由于消費者的習慣是持續(xù)變化的。因此,如何通過零售環(huán)節(jié)的數(shù)字化,通過確定貨和場的數(shù)據(jù)、貨之間的組合數(shù)據(jù)、場景的終端信息,通過這些貨和場的數(shù)據(jù)溯源,才能實現(xiàn)人貨場的全場景溯源,實現(xiàn)深度洞察的解決方案。從這個角度上,哪家品牌商更早運用數(shù)字化技術,掌握了貨架的動態(tài)變化,哪家就會嘗到最先的變化甜頭?!盩rax大中華區(qū)副總裁王大地說。

王大地告訴記者,新零售時代,很多傳統(tǒng)零售企業(yè)開始建設數(shù)字中臺,試圖重現(xiàn)從企業(yè)出貨,到供應鏈,再到消費者買走的這個數(shù)字化溯源過程。這其中就涉及到了針對不同的環(huán)節(jié)應用不同的技術手段,包括RFID,貨架圖像識別等解決方案,都是近年來幫助企業(yè)解決商品在傳遞和銷售過程中的數(shù)字化手段,許多零售解決方案服務商也應運而生。

2010年成立的Trax,是一家技術研發(fā)中心設立在以色列的新加坡創(chuàng)業(yè)公司,10年以來一直專注于通過圖像識別技術、貨架商品數(shù)據(jù)分析,為品牌商和零售商提供數(shù)字化運營解決方案。2018年1月,Trax宣布正式進入中國。

“Trax的解決方案,提供三種數(shù)據(jù)采集方式,終端移動App,固定攝像頭以及眾包平臺。”王大地向記者介紹,品牌方可以通過攝像頭、終端App定期采集準確可靠的精細貨架數(shù)據(jù);而貨架數(shù)據(jù),是品牌數(shù)字化的第一步,再結(jié)合不同決策角色,采用自動化BI分析系統(tǒng),就可以在終端第一時間掌控全面的商業(yè)洞察。通過貨架數(shù)據(jù),Trax希望能幫助品牌獲得第一時刻的市場真相,為品牌和零售商帶來真正的動力增長,正所謂誰掌控了“First Moment Of Truth”,誰就可能贏在潮頭。

王大地以數(shù)字化貨架舉例,基于貨架排面的數(shù)字化管理,可以普遍讓企業(yè)獲得13%的排面增加,4%以上的分銷增加和8%的銷售額增長,這是增量式的市場結(jié)果,在不依賴廣告投放、僅通過對終端的技術管理升級,就實現(xiàn)了零售效率管理的顯著提升。

從Trax的商業(yè)邏輯看,就是通過捕捉零售貨架各品牌商品的圖像,并且通過后臺AI識別與智能大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),幫助品牌和零售商了解貨架真實情況。原本業(yè)務代表挨店跑,搜集、記錄、整理的貨架數(shù)據(jù),變成了到達現(xiàn)場直接拿出手機,拍照、傳上云,數(shù)秒內(nèi)就能在手機上查看報表(如分銷、排面、缺貨、貨架占比)及改進建議,并立刻采取行動(如補貨、下單、排面調(diào)整)。

對于大型品牌商、零售商來說,企業(yè)可以選擇零售技術解決方案商先從零售終端數(shù)字化切入零售市場,幫助建立以數(shù)據(jù)支撐的終端管理系統(tǒng)。這套解決方案核心要實現(xiàn)的目的是提升品牌商對線下零售渠道的掌控力,幫助整體從上到下的管理系統(tǒng)升級到數(shù)字化管理,進而再進階到數(shù)智化管理,最終實現(xiàn)優(yōu)化內(nèi)部的商業(yè)決策。

而對于那些遍布在中國低線城市的小店來說,存在著更多的則是貨架混陳、多品類交叉擺放、場景復雜等挑戰(zhàn)的同時,更是新零售技術落地應用的藍海。

“被遺忘的渠道”機會在哪兒?

“事實上,小店的經(jīng)營者他們也想要數(shù)字化,去了解究竟做什么樣的選品、如何在貨架上賣這些的產(chǎn)品以及產(chǎn)品組合如何做到更科學……而這些都是一個個盲點?!蓖醮蟮馗嬖V記者,“全國縣鎮(zhèn)以上零售終端總量在330萬家左右,而多數(shù)從業(yè)者較為關注的國內(nèi)傳統(tǒng)定義上的商超,包括超級賣場、綜合超市在內(nèi),體量大概有20萬家左右。那么,還有310萬家中小微店鋪分布在下沉市場,包括那些’夫妻店’、‘父子店’在內(nèi),它們都是被‘遺忘的渠道’?!?/p>

對于這些“被遺忘的渠道”,王大地以某大型方便面品牌舉例,該品牌有將近90%的銷量是在眾多小店渠道內(nèi)達成。“其實通過我們的客戶畫像分析來看,對大部分老牌零售企業(yè)而言,那些更加深度龐大的數(shù)據(jù)都在這里?!?/p>

對此,Trax在今年提出了“全場景零售AI”的概念。它打破了以往零售市場的單一化分類標準,將所有零售稽核場景分為:全渠道、全品類、全情景、全手段、全洞察五個維度,以模塊化的方式,提出了可覆蓋線下所有零售場景的Trax零售AI落地解決方案。

“ 行業(yè)玩家在做全場景覆蓋時,尤其是針對復雜的小店場景提出解決方案時,主要需要解決兩個問題:第一是小店空間小,陳列場景復雜,每個區(qū)域都有不同的陳列標準,貨架、割箱各不一致;第二是小店布局不規(guī)整、空間逼仄、需要通過自動識別和分割技術來獲得每個場景的完整的圖像,并通過圖像相似度檢測來查找重復照片?!蓖醮蟮卣f。

據(jù)了解,Trax擁有一套自主研發(fā)的零售產(chǎn)品圖像識別引擎,其Argus識別平臺從圖像智能采集、圖像識別、檢測、分割技術及數(shù)據(jù)標注平臺和GPU計算資源6大層面實現(xiàn)AI自動化落地,通過Argus識別平臺利用機器來代替人工看圖填數(shù),以前人工需要幾十分鐘完成的信息收集工作現(xiàn)在只需要1-2分鐘就可以完成,并且達到更高的精度。在該解決方案下,門店拜訪效率可提升3-5倍。除此之外,Trax還提供眾包服務,將門店稽查下沉到三四線甚至農(nóng)村的小門店。

“除了一些全新的固定攝像頭技術解決方案外,面向中小微店鋪,我們也會推出一些小的APP或者SaaS類工具,以用量收費為主要收費方案,同時依據(jù)客戶的個性化需求進行定制化開發(fā),以此來實現(xiàn)小店的數(shù)字化分析?!蓖醮蟮乇硎荆@樣收費模式的好處是,不需要客戶一次性投入非常多的資本,可降低客戶ROI的風險。而這些解決方案的終極目的,就是不斷優(yōu)化貨架,洞察產(chǎn)品組合效率,提高產(chǎn)品動銷效率,最終來調(diào)動店長來參與數(shù)字化。

“Trax一直都將自己定位為幫助企業(yè)零售數(shù)智化的技術解決方案服務商。新零售時代一定是人、貨、場的強相關,企業(yè)如何能更好地去理解人,更好地去打造貨,更優(yōu)地去升級場,建立零售全場景的數(shù)智化洞察、建立商品和銷售的二次關聯(lián)、建立人貨場的商業(yè)智聯(lián),這才是未來商業(yè)的終極形態(tài)?!蓖醮蟮卣f。

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