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1线上电商和线下的实体店铺成本趋于平衡

2019-03-18 09:58:31

4月21日，中国人工智能学会与亿欧联合主办的“新科技·划时代”峰会在深圳举行，此次峰会基于大数据、人工智能成为传统产业的新动力，因此集合学会、企业、政府之力，将人工智能和产业融合，提升企业效率和带动产业升级。

出席此次峰会的嘉宾包括奇点汽车战略合作总监高华、将门CEO高欣欣、智童时刻创始人郭长琛等。

瑞为智能创始人兼总经理詹东晖就“AI+商业化，瑞为智能，我们的探索之路”发表演讲，以下为詹东晖现场主要观点提炼：

1、线上电商和线下的实体店铺成本趋于平衡；

2、现在的店铺在做转型，做消费升级，变成了会带来体验的场所；

3、消费升级是AI的机会；

4、AI切入零售的驱动力在于实体店铺渴望数据；

5、购物更加便捷、智能、舒服，是AI+零售持续深耕发展的趋势和方向。

以下为詹东晖就“AI+商业化，瑞为智能，我们的探索之路”的演讲内容整理：

一、AI+零售的着眼点在于实体店铺专注消费升级

任何的数据都会有双面性，有他的客观性和存在性，但是反过来任何的数据也有一定的片面性，我们暂且不看这些数据背后的事实，我想反过来跟大家探讨另外一个问题，为什么说实体的零售会出现关店潮，或者说实体零售受到了线上电商的挤压，有哪些原因？

这个问题一提出来，可能很多人都会认为是成本，对于电商来说，一台电脑，一张桌子就可以卖东西，成本几乎是0，而对于实体零售来说，他需要有店员、店租，这个成本的压力导致了线上电商对线下实体零售的无限挤压。

但是让我们来看看这些数据：

现在在上要卖一个东西，如果你的毛利率低于50%，很可能你是在赔本赚吆喝，特别是随着现在上推广成本的持续增长，线上电商的成本是持续上涨的。反过来，线下实体店铺却可能得益于这几年的关店潮，很多门店关闭了，所以租金成本反而很多地方是下降的。所以对于线下的实体店铺来说反而成本在下降的。

对于线上电商和线下的实体店铺，单纯的成本来看，不存在谁完全挤压了谁，而是走向趋于平衡的状态。

因此我们也才会看到关店潮之外的另外一个现象。一类是传统的实体零售的品牌，比如说ZARA，比如说七十一，比如说HM，不仅没有关店，反而开得非常好，比如说ZARA还一度冲到全球首富，这是实体店在走下坡路吗？

还有就是这几年不断的出现了一些好的实体店铺，比如说最近非常火的喜茶，一度保持了常态，需要排队才能买。还有是更多的像百果园、UR，不仅没有关店，反而是兴旺的不断在开店。

传统的电商现在开始纷纷发声，纷纷开始说今年要建一千个门店，明年要建一万个门店，比如说小米，当当。到底哪一个是事实？真的是实体店铺在走下坡路吗？还是说只是一个假象？

《论真理》讲：人是万物的尺度，人存在时万物存在，人不存在时万物不存在。

如果把这样的观点返回来放到实体店铺也是很好的例证，现在的店铺不是一味的关店，而是在做转型，做消费升级。今天的实体店铺不再只是买和卖的场所，而是变成了消费的升级，会带来体验的场所。特别是对于现在和未来，整个实体的商业要取悦的对象是80、90、00后，特别是对于90后和00后的群体来说，他们从生下来就是没有经历过物质缺乏的时代，所以他们对于获取一个商品并没有那么强的渴望，更关注的是在购买、获取商品的过程中得到了什么样程度的取悦，得到了什么样的体验和服务，他可能会因为一个店的店员，可能因为一个店的装修、陈列、布局，而决定了一直在这个店中做消费、购买，而不会太在意商品本身是贵一点还是便宜一点。

所以我们会认为，这种改变，这种消费升级恰恰就是AI的机会，就是我们做AI+零售的着眼点。这就是我们解释为什么我们要做AI+零售的原因。

二、AI零售切入点在于帮助线下实体店构建数据大分析

AI+零售本身也是一个很广的概念，如果看实体的零售，把AI的技术放进去，就有很多的着眼点，从哪个维度来切入呢？

这就又回到了前几年的线上电商对线下实体店铺的挤压，到底背后的原因是什么？刚才讲到了成本，其实还有另外一点，有一天那就是数据。对于线上电商来说，在上的所有购买行为几乎相当于是赤裸裸的，是完全暴露在电商平台面前的，所以他们有非常大的数据可以来分析，非常精准的了解他的顾客，他的购买对象，但是一直以来对于线下的实体店铺，除了事后的消费数据之外，几乎对他的顾客一无所知，即便是很多品牌、店铺都在做会员系统，都在办会员卡，但是基本上除了有会员的号码，偶尔发发短信之外，线下的实体店铺对于他的顾客，几乎是没有任何了解的，更不要说做大数据的分析。

所以我想这就是我们在AI零售落地的时候，最先切入的一个环节，就是帮助线下的实体店铺构建大数据分析的能力，帮助他们更精准的了解服务的对象、顾客、客人。

所以我们从2013年开始有这种想法，2014年开始做这个领域的产品研发，一直到去年的下半年才有了第一代成熟的解决方案的规模销售。到目前为止我们是在帮助商家解决一个问题，通过机器视觉的技术来帮助商家更精准的了解他所服务的顾客和客人。

我会告诉他每天有多少人次进入这个店铺，我们做的整个方案，这个是非常小的维度。这也是我们切入这个领域的很大的驱动力，就是实体店铺渴望数据。在这个基础上，我们会给出更多纬度的客流信息的分析，包括人数人次，点客，分析顾客的年龄和性别，分析他是不是你的VIP，是不是你们回头客。

三、AI方面更深入的思考和实践

今天的主题是AI的落地，为什么不用普通的那么多现成的监控摄像机，依靠云端强大的处理能力来做分析呢？如果说这是一种辅助的关系，也是目前在同行里面很多AI的公司，都有类似的想法，他们基本上就是店铺把视频传给我，我在云端给把心放平你做一些数据的分析，从AI的角度来看是成立的，但是从落地的角度来看是不可实行的。对于绝大部分的店铺，里面的络就是一个拨号上的宽带，如果我要把整个店铺里面所有的视频都要适时的传到云端，再云端做分析，这个里面络的带宽不能支撑，云端的服务器的压力也是非常大的弊端。

这些问题跟AI本身没有关系，但是他是产业化中必须要解决的问题，否则就永远只是做算法，而不是可落地的完整的解决方案。

AI+零售，我们所有的思考和实践已经不仅仅停留在刚才讲的这些做客流、客群的精准分析，已经开始做针对特定行业，

更深的把AI技术引入到线下的实践。比如说现在有做的是针对眼镜店和珠宝行业的，共同研发一个类似这样的智能镜子，相信以后逛眼镜店的时候就会发现这是一个智能的镜子。

这是AI方面更深入的思考和实践。

再往后走，都希望走到这样的地步，相信这也是未来很多店铺的标准形态，里面布满了各种各样的传感器、摄象头，通过背后的VI技术，让你的购物更加的便捷、智能、舒服，这就是AI+零售，持续深耕发展的趋势和方向。

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