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原文來源:數智前線
作者:徐鑫
圖片來源:由無界 AI生成
如果向大模型類產品提問,“AIGC如何與線下商業實體結合?”這個越來越智能的AI會列出這些方向:AI導購員、虛擬試穿、智能客戶服務和店鋪經營分析等。
實際上,已經有人在嘗試將這些答案變成現實。數智前線獲悉,雙11期間,銀泰百貨正在研發一系列AIGC和線下商業體結合的產品。其中,利用AIGC技術生成穿搭建議並與銀泰百貨已有的幾千萬SKU產品結合的智能導購和智能換裝產品已進入內測環節。
商超百貨是個有着悠久歷史的行業,它伴隨着工業革命後生產端商品大爆發和消費社會而來。在由鋼筋水泥組成的物理商廈內,品牌商們孜孜不倦推新,消費者的需求和審美流動不定。圍繞着商品-需求匹配形成的人流、物流、資金流,是行業得以維繫的根本。
這也是一個人工智能需要跨越重重阻礙才能登場的賽道。物理場里的海量變化商品和穿梭流動的消費者只有被捕捉定位,才有可能實現智能驅動下的精準匹配。如何用行業能承受的成本去丈量商品和需求的海洋,完成匹配?
過去五年,圍繞人、貨、場的數智化變革,銀泰百貨做了大量的從“-1到0”的数字基礎設施建設工作。沉澱出的兩大能力——能“看懂”物理世界的機器視覺“眼睛”,自動智能化運營商場的智能操作系統“大腦”,打開了商場經營的黑盒子。
大模型到來,AI應用,長久存在的匹配難題加速出現新的解題思路。更多新的有想象力的場景正在到來。一家以線下商業實體數智轉型為目標的科技公司正浮出水面。
以下這些場景多數人不會陌生:美妝小白想改變形象,希望購入一套適合自己膚色和風格的美妝產品;剛畢業進職場的大學生打算買身適合工作場景的穿搭;對流行沒有概念的人,想要提升個人形象,在各個平台搜尋一番卻不知道朝哪件下手……消費社會,總有一些需求,尚未被滿足,供需關係多少都存在錯配。
理想方案是有位專業的穿搭或者形象設計顧問,一對一提供個性化建議。安妮·海瑟薇在《穿普拉達的女魔頭》里經過頂級時尚編輯的指點,從不擅長穿搭,缺乏自信的女孩變得光芒萬丈,生活彷彿是T台秀,吸引萬千目光。
平替的解決方案是,到城市裡生意最好的百貨商場,找到美妝和服飾類目下專業的穿搭顧問,從她們那裡也能得到不錯的反饋。不過這類服務可能只有少數城市高端商場的VIP熟客們才駕輕就熟。大多數人並不知道,哪座商場的哪位導購或化妝師能提供因人而異的專業的穿搭建議。
還有方法是做個聽勸的勤快人,從各個社交平台搜羅KOL或KOC們的穿搭範例,拼湊出“初入職場look”或“今秋最流行美拉德穿搭”。當然誰也不能保證最後拼湊出怎樣的結果。這可能也是消費場景里最普遍的痛點之一,社會化大生產如何能更個性化滿足個體的個性化需求,供需如何更高效且個性化完成匹配?
今年以來,各行業掀起大模型應用落地的浪潮。在消費賽道,利用AI和大模型解決困擾行業已久的供需匹配問題也成了行業數智化先鋒們關注的議題。數智前線獲悉,銀泰百貨旗下的喵街雙11期間在內測相關產品,利用AIGC來實現智慧導購功能,讓每個個體都有可能獲得專業人士的審美穿搭建議。
銀泰商業集團CTO熊超介紹,此前在高端的百貨商場,少數優秀導購和客服人員具備提供美的穿搭推薦服務能力。例如,這些商場有人會專門幫VIP客戶選好衣服,做出推薦,甚至提供試穿的服務。但這些服務的容量有上限,很難惠及更普遍的人群,只有VIP才能享受。AI和AIGC能力出現后,這種高端、個性化的審美和顧問服務,有機會變成普惠型產品,能夠規模化提供。
具體而言,在智慧導購和穿搭推薦這個場景下,先用AI生成一個好的穿搭效果,然後利用AI來串聯和匹配商場內的数字化商品內容。首先,利用AI來生成穿搭效果和搭配類內容,能突破專業導購內容產出能力有限這一卡點。例如美拉德潮流趨勢類內容,導購或者博主需要耗費時間才能產出有限的穿搭推薦。AI一口氣卻有可能推薦20套以上穿搭,覆蓋從男裝、女裝到童裝到工作場景。
另外,要讓銀泰百貨的消費者們能享受到這種服務,它還需要與数字化商品內容打通,完成消費者可購買、可交易的閉環。銀泰百貨技術團隊除了利用AI生成推薦內容外,還希望用AI技術,把由導購和潮流KOC生產以及AI生成的穿搭推薦內容與銀泰百貨数字化的衣服、褲子、裙子等一系列商品作匹配,最終形成給消費者的推薦產品清單。消費者可以在銀泰百貨一站式購齊這些推薦產品。相比其他種草平台,銀泰百貨可以提供從完整的種草到到家的服務,最終形成一種美的穿搭服務。
過程里,大模型是先進的生產工具,人生產出的優秀穿搭推薦內容是大模型和AI更加智能的生產資料。銀泰百貨體系裡的導購、客服和潮流博主的穿搭內容彙集成數據不斷放到AI模型中,數據可訓練可升級。“人在前端生產最好的數據,AI理解並訓練,就生成更多的規模化的場景推薦內容”,熊超說。沒有大模型之前,圍繞每一個關鍵詞的場景去做推薦和匹配可能要好幾年時間才能完成,大模型到來后,一切正在加速。
智能導購是銀泰百貨探索將大模型與商場百貨諸多場景結合應用的諸多嘗試之一。此外,銀泰百貨還在內測智能換裝等AI應用,實現首飾、衣服無需試穿試戴,由AI一鍵生成效果。
導購、試穿試戴,處於線下消費實現交易轉換的關鍵節點。利用AI工具,輔助體驗提升,加速交易轉化,有利於線下商業的運營效率提升。熊超介紹,目前銀泰百貨的技術投入也從這些環節着手,選擇其中最有量級並能帶來普惠性的場景切入,並聚焦在單一可通用的技術上。例如人和物等的識別算法,就是通用統一,進步后也能提升其他場景表現。
所有的智能應用和探索在商超百貨場景要落地,離不開一個重要的前提,人、貨、場需要完成数字化變革。
這些圍繞着基礎設施改造的工作被行業內視為“舊城改造”,銀泰商業集團董事長陳曉東稱為“從-1到0”。相比阿里系的盒馬鮮生從数字底座開始建設規劃,天然滿足線上線下一體化運營的路徑,銀泰百貨在商超百貨領域融合線上線下的探索過程的確充滿了艱辛。
但百貨零售行業的經營狀況和消費者群體正在發生的變化,又讓行業的變革勢在必行。
一方面,供給端,商業地產供給超過需求現象突出。傳統百貨由於商品同質性強、場景單一缺乏吸引力,業態式微,開始供給出清。國泰君安零售行業報告显示,2014年全國百貨門店數量為4689家,到2021年為2540家,全國範圍內減少了一百多家百貨商場。
另一方面,需求側也在發生變化。互聯網加速改變人們的生活習慣,2016年中國移動互聯網用戶數量破7億,用戶在線時長日均突破3.8小時。注意力日益碎片化的時代正在到來,越來越多的線上內容消費佔據了人們的視線。線下的商場百貨也需要從大的注意力漏斗中尋找轉化,各類渠道擠壓了這類空間。
銀泰百貨開始数字化變革前,行業里通常的線上發展思路是單個商場開網站賣貨,網站和商場賣不同的產品,很難真正把實體商場百貨作為一個可以数字化經營運營的對象。銀泰百貨入局之後,他們的目標是希望利用数字技術手段來改善商場百貨的經營效率,推動線下實體之間的協同。
銀泰商業集團CTO熊超記得,當時最大的挑戰當屬数字化基礎設施不足。線下商場有自身的物理周期,要獲取經營相關的各類數據,前期需要作大量的IT化工作。例如,最初商場里能夠獲得的經營數據維度有限,僅能獲得收銀的小票和商場會員的手機號等信息。
為了打好数字化紮實的底座,銀泰百貨用了幾年時間,在2019年實現了“全面上雲”。“100%上雲,當時是戰略需要。在沒有新的產品形態和新的商業模式時,全面上雲的決定是為了加速探索行業新應用場景的速度。”熊超說,當時銀泰百貨做了一個估算,不換地基做三年和換地基做三年,数字化速度上會有很大的差異。他們更看重時間成本,因而做了這項戰略投入。
全面数字化的標誌是整個商場的店鋪鋪位也完成了数字化,發生在2019年。背後涉及到生產關係的變革,此後所有的銀泰百貨鋪位招商,不再是招商經理去外部的人與人的招商,而是通過系統的數據,更加有依據的行為,去掉了許多灰色地帶。
經過数字化改造后,整個銀泰百貨線上線下形成了一個統一運營的“場”,60多座銀泰百貨的線下百貨商場和有4000萬数字會員的喵街賣的是一盤貨,銀泰百貨的商場可以賣所有其他銀泰百貨的貨,沒有的貨也能賣。
更本質的變化在於,銀泰百貨的底層能力就此成型。首先是能看懂線下商場的人、貨、場等物理信息,獲得數據,幫助智能決策,它是“眼睛”。圍繞着人在場里的動作和行為,如何去減少運營風險,提升運營效率。為了看到和看懂,需要有傳感設備來獲得數據和信息,為此銀泰百貨在物理場里部署了攝像頭、連接器和傳感器和IOT設備。
其次是,數據基於機器學習,實現自動化和智能化運營。能管理物理商場百貨實體的数字操作系統(MOS系統),它用於“場”的運營,起到“大腦”的作用。
有了眼睛和大腦,物理場里的經營黑盒子的確被打開了。例如,商場內的人流動向,以前需要經驗豐富的運營人員判斷,甚至拿計數器站在樓層測算人流,現在數據自己會說話。 這種智能經營工具現在已經在指導銀泰百貨的招商動作和空間布局,並帶來經營數據的正向反饋。
今年以來,銀泰百貨大量引入KTV、寵物店、咖啡茶飲等體驗型業態進入百貨商場,滿足了年輕消費群體對情緒價值和體驗消費的需求。
基於此前對年輕人喜歡的奶茶業態的布局,今年雙11,銀泰百貨商場內相關的消費數據表現不俗。10月20日以來,全國銀泰百貨共賣出了500多萬杯奶茶。雙11前半程(10月20日-31日),銀泰百貨整體客流同比增長了45%。
智慧客流產品還成為不少商場空間品牌布局的重要參考。以紹興銀泰百貨調改為例,今年基於智慧客流對客群及消費者偏好的捕捉,該店在B1層布局了一個Z世代街區——玩心大街,引入洛麗塔、JK、二次元、手帳、咖啡茶飲類品牌,最大限度的挖掘了空間價值。
MOS系統和智能識別技術還能給專櫃店長提供智能診斷。例如進銷存管理上可以對動銷更好的產品快速補貨,幫助好貨更暢銷。數據显示,銀泰百貨銷售的預測準確率從40%多提升到80%多。2022年,銀泰百貨有47個美妝品牌專櫃奪得全國銷售第一;當年雙11,銀泰百貨產生3個銷售過億的品牌。
“銀泰百貨現在是一家科技公司,剛好有65家商場”,今年以來,這句話經常出現在銀泰百貨高管的口中。
這一方面由於銀泰百貨在商場百貨場景里沉澱和積累了大量技術,同時也是銀泰百貨整體戰略規劃的體現。
2019年銀泰完成100%上雲后,銀泰百貨制定了詳細的增長路線圖。除了實體商場經營效率的目標和通過喵街及MOS系統運營能力,把用戶覆蓋範圍從從5~10公里向15公里以內擴展,銀泰百貨還正式提出了新的增長點。
內部稱為“第三增長曲線”。這條增長曲線下,銀泰百貨把自身沉澱出的零售百貨行業的数字化轉型升級經驗和科技能力對外輸出,由銀泰商業集團的全資子公司蓮荷科技來擔綱。
目前這一增長戰略下,有兩大產品對外輸出,MOS系統和深象智能。前者是商場百貨行業的操作系統向外複製,後者則將機器視覺能力向商超、百貨、教育、政府等多個領域輻射擴散。
在這條增長曲線下,銀泰百貨的商場實體既是集團公司的經營單元,也是最大的数字化試驗場。熊超透露,銀泰百貨是蓮荷科技的0號客戶,目前,雙方往來有結算關係,通過這些流程考核系統服務效果,打磨技術對外輸出時的流程和規範。
深象智能科技算法負責人覺奧博士告訴數智前線,AI機器視覺能識別人在場所里的動作,在商場超市等場所可以用於防盜損、防飛單,在校園裡則能夠識別學生危險動作和陌生人闖入,用於校園安全和輔助管理。目前深象智能的產品線已經實現了與國內頭部商超品牌的合作,利用AI發現風險,快速排查,降低損耗等已有成效。
此前線下零售場興起過無人值守風潮。後來大量的解決方案由於成本高昂,在落地環節變得一地雞毛。硬件設備成本加上AI算法,通常在十萬到幾十萬元不等。覺奧指出,他們從產品打磨階段就把落地當成重要的指標,也一早意識到了成本控制決定了產品能否對外推廣。因此深象智能的技術方案里,大量利用場所里已有的攝像頭和鏡頭產品,重視成本控制,半年左右就有望讓投入方收回成本。
在算法上,他們也用折衷路線來降低整體的難度和成本。例如徹底的無人值守方案,對算法的要求高,那就不做100%無人化。利用雲服務的方式,所有的鏡頭聯網,在店鋪內沒有人的時候,用遠程服務的方式來看店。重點監控有風險的地方,比如拿貨和離店時刻,這樣能大幅提升效率。
這個低成本的方案在中國大量的老婆夫妻店裡也有可能利用起來。比如,這些小店夜間就可以營業,通過遠程的看店員一人看多個店鋪,智能防盜損,增加了小店的運營時間。
在商場百貨和線下實體的数字化浪潮里,銀泰百貨率先邁開了一步,並且取得了不少的成績。把這些技術和經驗對外輸出到其他商場百貨,困難可能並不亞於銀泰百貨自身的数字化進程。
有人以“細節繁多、變化微妙、結構堅固”來描述這一行業。觀念更新本身就是個大難題,技術落地到行業實施過程中還有大量的細節。許多下沉區域的商場實體里,商品的標準化都尚未完成,更不用提後續的在線化、数字化和智能化。MOS操作系統整體落地的難度由此可見一斑。
但行業里普遍有利用AI技術,提升利潤率的需求。“哪怕提升1%~3%,也是很有幫助的”,為了讓行業更順滑利用這些技術,蓮荷科技想到的解決方案是把MOS系統化整為零,拆分成不同的功能模組,針對客戶的不同需求,去做單點数字化。
例如,先完成拍攝,實現在線化。銀泰百貨的AI工具能夠讓商品的数字化成本從原來耗時半個小時到一個小時,花費50~150元降低到只用5~10分鐘,花幾十塊錢就能拍出來。這樣,商場賣一件衣服,小程序能查到。
在南通、鄂爾多斯和海口等地,銀泰百貨的技術已經輸出到一些商場。熊超介紹,目前這些客戶的線上改造初步有了一些結果,而線下還處於引導客戶做產品管理階段,尚未走到AI智能化託管這一步。就像銀泰百貨自己花了幾年才逐步分解完成数字化歷程一樣,行業應用這些技術也需要時間。
但總體而言,在細節繁多、變化微妙、結構堅固的行業,結構性的變化已經發生。
不了解來龍去脈的人可能很難用簡單的詞彙來描述今天的“銀泰百貨”。
它有60多家商場、4000萬数字會員的喵街APP、兩大ToB的技術產品,大模型浪潮的到來,基於AIGC,銀泰百貨還在C端做智能導購、AI試衣間等從0到1的創新。
實際上,它在逐漸形成一個閉環。實體商場生產數據,訓練行業領先的AI。隨着AI應用深入,數據驅動經營,推動線下零售智能化的升級。在這個過程里,銀泰百貨的科技公司屬性也逐漸浮出水面,作為一家零售科技公司,為零售行業提供AI能力。
熊超認為,下一步,銀泰百貨將進一步完善数字商品和內容的生產。隨着內容再上一個台階,線下場景里會產生更多的結構性變化和創新。“線下是銀泰百貨的根據地,希望實體也能夠建成数字化的基礎設施,產生更多有意思的交互,滿足消費者美的需求。”