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    一個貨架的智慧可以多強大?

    小編,你是逗我嗎?

    對於一個準吃貨,

    上麵的問題是問題嗎?

    ╮(╯▽╰)╭Bingo!

    以上,確實不是吃貨段位等級評測,

    隻是再次認證了零售商多年“處心積慮”

    培養的消費習慣行之有效。(*▽*)

    一個貨架的智慧,

    夠強大,就夠富饒~

    真滴嘛?

    真滴!

    最近最火的兩個詞莫過於人工智能和新零售,當這兩個詞相遇,就是智能零售無限廣闊的應用場景。

    一直以來零售行業都是走在技術變革的前列,會根據市場的變化做出快速反應。例如最先采用POS機,應用條形碼,到通過互聯網走到電商等等都是零售業善用技術,創造變革的典範。

    其實,無論零售業如何改變,都離不開銷售的本質,商家需要更精確分析需求信息,更快反應需求信息,從而降低時間和成本,提高效率。在消費者層麵,需求更精準地被滿足,買到性價比最高的東西。顯然,人工智能能夠幫助商家和消費者雙方實現新的消費升級。

    小小的貨架有大文章

    很多人也許不清楚,品牌商在與大量的商場超市合作當中,對於貨架的管理其實本身就是一門大學問。

    好的終端的陳列水平,是可以提升供應商的貨架管理競爭力,進而帶動銷量的增長。供應商如何調整對終端貨架管理的策略和方法,以持續改善終端的陳列水平,提升供應商的貨架管理競爭力,進而帶動銷量的增長?

    通常來說,零售商貨架管理的兩個關鍵因素,一是容量,二是位置。

    容量

    貨架的空間容量決定了商品的周轉速度,直接影響銷量。所以,零售商會首先分析周轉速度來確認貨架空間容量。這樣安排貨架的空間容量是為了盡量減少缺貨,更為重要的是,更少的缺貨會贏得顧客的持續滿意,這將提升零售商的競爭能力。

    位置

    商品的陳列位安排,要更加複雜。零售商的考慮是,貨架上更好的位置必然會帶來更大的銷量,如何擺放更容易被消費者選取,都是值得研究的要點。

    有了這兩個基本點,品牌商就可以對提升對零售商貨架的控製能力便有了明確的方向。如何運用營銷手段拉升產品銷量,通過合理的貨架管理持續提升消費者的信心。如果品牌商是一家全國性的品牌,與全國成千上萬家商超合作的大品牌,一點點細節的改進都會造成極大的影響。

    其實,小小的貨架管理背後,是更為龐大的銷售終端管理。因為貨架的拜訪不僅涉及到庫存和物流,還涉及到不同的環境、人流和場景。這並不是一個小問題,改變貨架管理,就要從改變整個終端管理入手。

    這家零售企業是如何利用AI武器的?

    每一家中國根植多年的零售企業,都擁有龐大的銷售網絡,比如這家公司已在全國設立了165個銷售服務處,擁有1300多家一級經銷夥伴,6000多家二級經銷夥伴,掌控了高達120萬個銷售終端。

    對於這麽大的零售品牌,120萬個銷售終端的管理,一絲一毫的效率提升都會對整體銷量造成很大的影響。

    過去,該企業為有效支持銷售組長、銷售人員對網點的精細化管理,現通過SFA(掌務通)係統,實現手機APP跟蹤業代拜訪線路、拜訪過程、拜訪後銷售下單、網點盤點等。在這個過程中,實地拍攝的產品陳列照片就是最終分析每個終端效率的重要指標。

    但是,因為目前產品店麵數量龐大,每天會增加數十萬張產品陳列圖片,人工檢查效率低、準確率不高。所以,該企業想到了利用人工智能的武器,來幫助他們做好數據分析,找到了戴爾,通過人工智能,挖掘數據價值,服務於終端銷售。

    回到貨架管理這一具體的應用場景。可以利用圖形識別技術,通過深度學習算法識別關鍵陳列信息。比如在檢查工作的質量自動評判環節,對照片是否模糊,照片拍攝角度是否過於傾向,照片是否是目標區域做出判斷;而對圖片信息的判斷中,對品牌/係列級別的信息自動獲取,可以產出display share/shelf share(品牌級別)和SKU級別的識別(特定的SKU是否在圖片中有,有多少個)。

    這些數據的抓取將作為算法建模的基本數據。而戴爾會使用CNN網絡提取圖像底層特征,在不同尺度的特征圖上預測類別概率,並確定物體坐標,來進行建模。

    有了算法模型,自然也不能缺少高性能的人工智能平台。這也是戴爾易安信的強項:

    在計算上,采用超強的浮點計算性能,支持多GPU。

    在網絡上,高速低延遲的集群交換網絡。

    在存儲上,大容量的文件存儲係統,並行或分布式技術滿足存儲性能要求。

    在資源管理上,集群硬件資源的統一調度與管理。

    在算法軟件上,多種機器學習工具集、函數庫支持。

    應該說,人工智能平台的構建,是這個項目最終落地的關鍵,零售企業可以導入更多的數據,建立更多的模型,對銷售終端管理做更多的決策支持。

    終端銷售的AI化能做到多少事?

    其實,人工智能能做到的可不僅僅是這些。戴爾易安信就認為,通過算法模型的建立和不斷優化,對數據進行分析,應用於終端管理的各個方麵,以及對生產、配送、庫存進行預測。

    在陳列管理上,可以實現陳列模式自動識別,陳列指標計算,競品陳列分析和陳列方式優化。

    在銷售管理上,能夠做到銷售網點優化,銷售指標優化和銷售預測。

    在營銷策略製定上,AI可以做到營銷策略優化,促銷策略優化,產品組合優化。

    資產管理上,在資產識別,資產陳列檢查,資產使用檢查和資產產出價值分析上能夠提供幫助。

    成本管理方麵,可以實現銷售成本優化,租金成本優化和人員成本優化。

    生產指導上,可提供生產優化,庫存優化和配送優化的幫助。

    同時,這些AI輔助優化的策略之間,並不是無序的,而是有很多關係。例如,場地租金優化、促銷成本優化、人員成本優化和資產成本優化都可以做到成本優化;而陳列策略優化,促銷策略優化,銷售策略優化和品牌策略優化都可以提高銷售預測,最終實現生產優化,庫存優化和配送優化。

    總體來看,戴爾與這家零售企業,基於零售終端的人工智能實踐,會有很好的複製性,對於正處於變革期的眾多零售商家來說,都可以借鑒這個方案,來通過人工智能提高效率,走進新零售。


     


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