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| 本文作者： 老王 | 2017-03-20 10:01 |
雷鋒網(wǎng)按：任何一個(gè)能產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的行業(yè)，人工智能均可滲透其中將這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為價(jià)值和經(jīng)濟(jì)效益。
傳統(tǒng)零售無(wú)疑是一個(gè)積累了海量數(shù)據(jù)的行業(yè)，其中包含大量顧客數(shù)據(jù)、購(gòu)物數(shù)據(jù)、商品受歡迎度數(shù)據(jù)、商場(chǎng)環(huán)境數(shù)據(jù)等。AI 的作用就是消除數(shù)據(jù)孤島，主動(dòng)吸取并把它轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，從而提高經(jīng)營(yíng)效率。
隨著技術(shù)的普及和方案成本降低，把人工智能引入零售逐漸成為了現(xiàn)實(shí)。
本文把人工智能劃分為機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器人三大類進(jìn)行詳細(xì)講述，每一類在零售中都有著較為縱深的應(yīng)用場(chǎng)景。
機(jī)器學(xué)習(xí)與零售商會(huì)員體系結(jié)合較為緊密，零售商需要全面掌握會(huì)員的購(gòu)買記錄和身份信息。通過(guò)挖掘這些信息，從而完成個(gè)性化零售服務(wù)與購(gòu)買需求預(yù)測(cè)。機(jī)器學(xué)習(xí)在零售的應(yīng)用中主要可用于完成以下任務(wù)：
1.會(huì)員體系管理
會(huì)員體系管理的重要一項(xiàng)是對(duì)會(huì)員身份進(jìn)行畫像，其本質(zhì)是用戶畫像。根據(jù)會(huì)員的注冊(cè)信息和購(gòu)買記錄判斷他的購(gòu)買習(xí)慣、購(gòu)物規(guī)律、購(gòu)物喜好等信息，數(shù)據(jù)系統(tǒng)對(duì)顧客的數(shù)據(jù)收集得越多，用戶畫像就愈完整。
數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)會(huì)根據(jù)這些信息為各個(gè)顧客打上很多標(biāo)簽，如：70后、有孩子、女、大致收入水平等等。這些數(shù)據(jù)和標(biāo)簽可對(duì)顧客群體細(xì)分，有利于瞄準(zhǔn)特定的群體進(jìn)行定向營(yíng)銷和服務(wù)。
2.商品推薦
上面我們也提到，每個(gè)會(huì)員在數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中由很多標(biāo)簽組成，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)挖掘，可讓這些標(biāo)簽進(jìn)行匹配：如果發(fā)現(xiàn)會(huì)員 A 與會(huì)員 B 的部分標(biāo)簽重疊，當(dāng) A 購(gòu)買了某些折扣商品后，系統(tǒng)會(huì)做出判斷，考慮給 B 以直郵或短信等形式發(fā)送這些商品的優(yōu)惠信息。
3.顧客購(gòu)買行為預(yù)測(cè)
知道會(huì)員身份信息和購(gòu)買歷史記錄之后，需要對(duì)他的購(gòu)買行為進(jìn)行預(yù)測(cè)。
以 Target 為例，美國(guó)第二大超市 Target 曾上線一套顧客分析工具，Target 選出 25 種典型商品的消費(fèi)數(shù)據(jù)構(gòu)建了“懷孕預(yù)測(cè)指數(shù)”。通過(guò)該指數(shù)，Target 在很小的誤差范圍內(nèi)預(yù)測(cè)到顧客的懷孕情況，并向顧客進(jìn)行產(chǎn)品推薦。一個(gè)典型案例是，他們根據(jù)一個(gè)未成年女孩在 Target 連鎖店中購(gòu)買護(hù)手霜、保健品等典型商品的購(gòu)物記錄，準(zhǔn)確推斷出該女孩已懷孕。
鑒于懷孕預(yù)測(cè)模型的成功，Target 隨后將類似的模型應(yīng)用在其他各種細(xì)分顧客群中，隨后的幾年間，Target 的銷售額從 440 億美元增長(zhǎng)到了 670 億美元。
4.供應(yīng)鏈優(yōu)化
前面的應(yīng)用工具更多是為商品銷售服務(wù)，針對(duì)的對(duì)象為顧客，而供應(yīng)鏈管理則是零售商正常運(yùn)轉(zhuǎn)的基礎(chǔ)。
眾所周知，過(guò)量的庫(kù)存會(huì)增加成本，另一方面， 庫(kù)存耗竭會(huì)損毀聲譽(yù)并導(dǎo)致顧客流失。基于不同產(chǎn)品、事件、營(yíng)銷行為、季節(jié)因素等歷史數(shù)據(jù)的規(guī)范模型能夠預(yù)測(cè)正確的供求關(guān)系，零售商可基于這些數(shù)據(jù)，能夠有效預(yù)防庫(kù)存問(wèn)題出現(xiàn)，并優(yōu)化物流管理，更有效地利用操作資金。
（圖片來(lái)自格靈深瞳）
雷鋒網(wǎng)了解到，機(jī)器學(xué)習(xí)在零售中的應(yīng)用已有多年，相對(duì)來(lái)說(shuō)也比較成熟。但計(jì)算機(jī)視覺(jué)在近些年才被投入在零售當(dāng)中，由于效果和成本等問(wèn)題，相關(guān)應(yīng)用還未大規(guī)模商用。
1.智能攝像頭人群檢測(cè)
電商的出現(xiàn)，使得線下實(shí)體商店面臨客流量少、數(shù)據(jù)量不夠、監(jiān)控和收銀數(shù)據(jù)無(wú)法打通、只能無(wú)差別對(duì)待客戶等問(wèn)題。之前有機(jī)構(gòu)調(diào)查后發(fā)現(xiàn)，商場(chǎng)和超市非常希望能夠引入一種技術(shù)方案完成對(duì)這三方面的自動(dòng)檢測(cè)：人群統(tǒng)計(jì)、人群屬性、人群行為。
目前曠視科技、格靈深瞳、極視角等 AI 公司可為零售商提供吸頂式單目、雙目或俯視攝像頭等綜合技術(shù)解決方案來(lái)解決上述三個(gè)問(wèn)題。
詳細(xì)可見下圖：
（圖片來(lái)自曠視科技）
智能攝像頭可實(shí)時(shí)檢測(cè)到店顧客的客流量、年齡、性別、購(gòu)物區(qū)域熱力圖進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，從而計(jì)算人群數(shù)量和密度，檢測(cè)異常現(xiàn)象；實(shí)現(xiàn)促銷區(qū)、重要區(qū)域的人流統(tǒng)計(jì)與控制以及銷售狀況。
除了能夠檢測(cè)出人群狀態(tài)外，也能完成對(duì)部分人群的人臉識(shí)別。具體實(shí)現(xiàn)方式是：用戶到店時(shí)，攝像頭首先可以通過(guò)人臉識(shí)別判斷客戶身份，其次后臺(tái)會(huì)顯示出該客戶是否為會(huì)員，根據(jù)會(huì)員的個(gè)人信息和購(gòu)買數(shù)據(jù)，通過(guò)導(dǎo)購(gòu)員或經(jīng)理手中的手持智能設(shè)備的后臺(tái) App，實(shí)現(xiàn)會(huì)員到店提醒解決方案。
2.商品識(shí)別支付
自動(dòng)結(jié)賬已成為一大趨勢(shì)，但自動(dòng)結(jié)賬仍舊需要消費(fèi)者掃描商品條形碼來(lái)完成，這對(duì)新手而言有一定的操作難度。
目前已有國(guó)外公司在去年推出基于 IBM 沃森圖像識(shí)別和 PayPal 支付的移動(dòng)應(yīng)用 PepperPay ，將圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到商品識(shí)別和支付中來(lái)。顧客把選購(gòu)好的商品放在配備了 PepperPay 技術(shù)的設(shè)備前，設(shè)備攝像頭就會(huì)對(duì)商品進(jìn)行拍照，把照片傳送至后臺(tái)，然后識(shí)別出購(gòu)買的商品，進(jìn)行在顧客的 PayPal 賬戶中計(jì)價(jià)結(jié)賬。
3.商品漏掃檢測(cè)
“shrinkage”這個(gè)詞在國(guó)外零售行業(yè)中經(jīng)常用到，其大意是指商店商品由于盜竊或人為錯(cuò)誤，導(dǎo)致結(jié)賬時(shí)未經(jīng)掃描而讓商店蒙受損耗。這個(gè)問(wèn)題每年都會(huì)造成高達(dá) 452 億美元的損失。
目前世界上 10 家最大的零售商中一半在使用 Everseen 公司的 AI 技術(shù)解決上面提及的這一問(wèn)題。Everseen 集成了收銀員上面的安全攝像機(jī)和自助結(jié)賬機(jī)，能夠自動(dòng)檢測(cè)到商品是否漏掃。無(wú)論是員工疏忽還是有人盜竊，當(dāng)商品未被掃描時(shí)，Everseen 會(huì)通過(guò)智能手表、平板電腦或任何其他移動(dòng)設(shè)備向零售商店的團(tuán)隊(duì)發(fā)送警報(bào)，并顯示未被掃描的商品圖像。
4.虛擬試衣鏡
近年來(lái)更加高端精準(zhǔn)的 3D 虛擬試衣服務(wù)不斷面世，其產(chǎn)品通過(guò)體感設(shè)備和攝像頭捕捉人體數(shù)據(jù)，快速建立人體模型，通過(guò)算法根據(jù)消費(fèi)者選擇實(shí)現(xiàn)服裝與人體的同步建模和精準(zhǔn)匹配，最終通過(guò)壓縮傳輸技術(shù)將龐大的人體和服裝數(shù)據(jù)傳至云端，使得消費(fèi)者可隨時(shí)隨地采用任何終端設(shè)備查看服裝上身的“真實(shí)”效果。
虛擬試衣鏡可以幫助客戶在購(gòu)買前嘗試各種選擇，展示顧客穿上所選擇的服飾或配件的虛擬鏡像，基于使用手勢(shì)和觸摸界面。
除此之外，通過(guò)這種方式商場(chǎng)也可獲得消費(fèi)者體型和偏好的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。
機(jī)器人無(wú)疑是人工智能的最佳載體之一，機(jī)器人可同時(shí)嵌入機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等技術(shù)，從而具備能聽、說(shuō)、看的能力，在零售中扮演重要角色。
1、人機(jī)交互型機(jī)器人
以雷鋒網(wǎng)此前報(bào)道過(guò)的軟銀 Pepper 為代表，主要出現(xiàn)在零售店和大型商場(chǎng)中。
Pepper 機(jī)器人置入了 NLP 和 CV 等人工智能技術(shù)，可識(shí)別顧客的說(shuō)話內(nèi)容、語(yǔ)調(diào)和表情。
與此同時(shí)，它還有著很全面的導(dǎo)購(gòu)功能，當(dāng)顧客把需求用語(yǔ)音告訴 Pepper 后，它可直接帶顧客走到商品的貨架跟前，像售貨員一樣介紹商品的基本信息。
2、導(dǎo)購(gòu)機(jī)器人
有別于 Pepper 這種可進(jìn)行多種形式交流的機(jī)器人，部分機(jī)器人則專注于導(dǎo)購(gòu)。其中 Budgee 和 PromoBot 就是典型的代表，Budgee 購(gòu)物車機(jī)器人可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)行駛，從而跟著顧客走。用戶只需將購(gòu)物清單發(fā)送給 Budgee，它就能分析購(gòu)物清單并定位商品，規(guī)劃出購(gòu)物路線。Budgee 還能分析購(gòu)物車中的商品以及替代商品的一些優(yōu)惠促銷信息。
3、貨架巡邏機(jī)器人
上述兩種機(jī)器人是為顧客服務(wù)，而有些機(jī)器人則為服務(wù)于零售商的管理員。
眾所周知，超市往往出現(xiàn)擺錯(cuò)商品價(jià)格標(biāo)簽和商品位置的情況，靠人力解決這些問(wèn)題任務(wù)量非常龐雜。針對(duì)這一痛點(diǎn)，有公司推出了 Tally 機(jī)器人，Tally 既可避障，也可探測(cè)掃描。根據(jù)后臺(tái)的貨品數(shù)據(jù)，對(duì)整個(gè)商場(chǎng)進(jìn)行掃描以及分析，從而了解哪些商品需要補(bǔ)充上架、哪些商品定價(jià)錯(cuò)誤或者位置擺放不正確，最終將這些問(wèn)題反饋給工作人員。除此之外，Tally 還可以計(jì)算出庫(kù)存，提供詳細(xì)的補(bǔ)貨意見。
4、倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人
上述提到的幾款機(jī)器人更多應(yīng)用在臺(tái)前，對(duì)零售商而言，背后的倉(cāng)儲(chǔ)管理也極為重要。
亞馬遜把 Kiva Systems 機(jī)器人應(yīng)用在其倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)中。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，kiva 的作業(yè)效率比傳統(tǒng)的物流作業(yè)提升了 2 到 4 倍，機(jī)器人每小時(shí)可移動(dòng) 30 英里，位置到達(dá)準(zhǔn)確率高達(dá) 99.99%。亞馬遜機(jī)器人部門每年可幫助亞馬遜節(jié)省大約 9 億美元的人力成本。
國(guó)內(nèi)不少公司尤其是阿里和京東開始廣泛使用倉(cāng)庫(kù)機(jī)器人，這類機(jī)器人通常采用了以下技術(shù)和功能：
（一）感知和避障
以京東的無(wú)人配送車為例，其配備了多個(gè)視覺(jué)傳感器和雷達(dá)，可以通過(guò)生成視差圖等方式構(gòu)建外部環(huán)境的三維環(huán)境，檢測(cè)障礙物的大小和距離等。
（二）路勁規(guī)劃
阿里菜鳥的小 G 可根據(jù)景物識(shí)別結(jié)果和地圖定位情況，根據(jù)內(nèi)置算法變更已有路線。此外，小 G 還能根據(jù)目標(biāo)配送點(diǎn)的分布情況，靈活調(diào)整配送順序，以達(dá)到最高效迅捷的配送。
亞馬遜的貨架機(jī)器人則可沿著倉(cāng)庫(kù)地板上的條形碼列隊(duì)行走，不發(fā)生碰撞。
作為新一代的智能配送手段，這些機(jī)器人通常還具有一些額外技能。其中云跡科技和美國(guó) Savioke 的服務(wù)機(jī)器人可以通過(guò)無(wú)線信號(hào)連接與建筑物內(nèi)部的電梯控制器通信，加上智能感知的技能，他們可以完全自主地乘坐電梯到目標(biāo)樓層。菜鳥小 G 還可根據(jù)電梯里的擁擠情況主動(dòng)放棄乘坐。
申通快遞的智能分揀機(jī)器人還具備自動(dòng)快充能力，這款機(jī)器人檢測(cè)到電量不足時(shí)，能自動(dòng)找到預(yù)先設(shè)定好的電源進(jìn)行快速充電，只需要 5 分鐘，就能再連續(xù)工作 4 個(gè)小時(shí)，真正實(shí)現(xiàn)了 24 小時(shí)不停歇。
另外，一旦貨物被盜或者自身發(fā)生故障，這些機(jī)器人通常都能實(shí)時(shí)發(fā)出報(bào)警。例如京東的無(wú)人配送車就可以通過(guò)總控臺(tái)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和位置查詢保證安全。
總結(jié)
零售作為一種典型的商業(yè)綜合體，絕大部分環(huán)節(jié)均能依靠人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化與標(biāo)準(zhǔn)化，從而減少人力投入。可以預(yù)見，隨著技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)將會(huì)有更多形態(tài)的 AI 產(chǎn)品與解決方案應(yīng)用在零售當(dāng)中。
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