超市零售業困局凸顯,硬科技或成起死回生關鍵
在智能化漸漸凸顯的現在,AI、AR等技術如何幫助超市脫離“困局”?
在電商等多種因素的強力沖擊下,超市、百貨等零售實體店遭到了極大的打擊。以超市為例,據相關數據不完全統計,截至2016年12月14日,沃爾瑪、卜蜂蓮花等大型超市共關閉94家門店,或轉戰電商平臺,或向小型便利店轉型,一時間,大型超市的發展前景陷入了困局。
如今,隨著人工智能等前沿技術的發展,多個行業都得到了相應的幫助,像醫療、出行和辦公等等,而在超市領域,人工智能的應用還不是很多。不過,在超市零售業,人們的消費依舊是其業務盈利的最大點,因而如何吸引、挽留顧客就是一個問題。對此,從顧客的痛點出發,人工智能等硬科技或許能夠讓超市零售業走出當前的困局。
利用AR技術,讓shopping變得更放心
當前,在與電商的競爭上,貨物的正品和拿在手上、看在眼里的安全感成了超市零售業那所剩不多的優勢之一,尤其是某些生鮮商品,從而成為了人們還愿意去逛超市的其中一個原因。不過,在這優勢的后面,對于貨物的一無所知也成為了顧客一個頭疼的問題。
對此,AR技術倒是可以給出一個解決方案,超市零售商可以選擇做一個融入了AR技術的APP,或是在超市入口準備一批具備AR功能的硬件,像帶有攝像頭和顯示屏的智能手環等等。屆時,顧客若想知道某種商品的消息,只需用手機APP或是AR硬件對著商品貨架上的某些標志一掃,即可在設備中看見一個介紹此類產品的人物,此外,除了商品本身的基本信息,還包括網上的一些顧客評價等等,讓顧客在對商品放心的同時,也免去商品搜索等煩惱。
加載AI技術上,讓過程便捷化
對于超市,人們總有種“又愛又恨”的心理,愛的是它商品齊全,基本上可以找到自己想要的東西,恨的是要排隊結賬并將之帶回家,對于每逢節假日的顧客爆滿以及東西不小心買多了的情況,大多人心里都是怨氣沖天,尤其是那些家離超市并不近、交通又不是太方便的人來說,去一趟超市簡直就是災難,比如鎂客君我。此外,雖然逛超市很有趣,但是若是找不著商品的所在區域也是一個令人抓狂的時候。
細細想來,對于這種情況,人工智能還是可以給予很大幫助的。我們來想象一下,利用上文提及的手機APP或是智能硬件中所包含的地圖,顧客只需利用語音識別技術在其中輸入商品類型甚至具體到商品名稱,其中的語音助手便會以語音的形式進行導航。
在選購商品的時候,不同于現在擺滿商品的超市貨架,為了更好地體驗,每種商品只會在貨架上面擺個一兩件,以便顧客親自查看。當顧客決定購買之時,只需按下貨架上的指紋識別按鈕(指紋、人臉等相關信息在顧客進來之時已經同步到手機APP或智能硬件之中),隨后,倉庫中的機器人便會根據生成的訂單為顧客準備商品。當然,如果之后不想要的話,顧客只需在APP或是智能硬件的購物車內取消即可。
目前,為了簡化購物過程,不少零售商都推出了購物機器人,相對于手機APP或是智能硬件,占有一定空間的機器人或許會有所不便,尤其是顧客爆滿的時候。
在購物的最后,當確定貨物正確,在APP或智能硬件中選擇帶走或是送貨到家服務,顧客只需歸還智能硬件設備然后走出大門即可。在這過程中,顧客的訂單已經上傳至后臺,利用人臉識別技術,在顧客出門的那一瞬間,超市將從顧客的賬戶中扣除相關資金。
因為訂單的同步,在顧客尚未出門之時,其所選商品已被倉儲機器人準備好,到時,選擇帶走的顧客不必等待即可直接帶走商品,至于選擇送貨到家的,小型貨物可以利用無人機進行運送,體積較大的則在訂單完成后由機器人裝運上車。當然了,這些服務也不是免費的,依據運送方式的不同,顧客也需付出相應的服務費用。
分析大數據,讓超市運作更為高效、人性化
對于超市而言,如何吸引顧客永遠是一個問題,當前,超市多是通過打折優惠活動來獲得顧客的光顧。的確,“打折優惠”是一個很好的途徑,但并不能夠從根本上解決問題。
現如今,大數據成為了一個很好的“利器”,被應用在了多個領域之中,在如何吸引顧客上,大數據也有著用武之地。在實際應用中,根據以往顧客的購物數據或是網絡瀏覽數據,超市可以在分析獲知顧客的購物喜好,從而利用移動設備對顧客進行推薦,包括優惠活動或是新產品等等,從而吸引顧客前往超市。
此外,利用大數據分析,超市也可以對商品進行整理,以A、B兩種飲料為例,在銷量上,A飲料比B飲料多出數倍,利用大數據,超市可以很快的獲知此信息并從中獲得相應的分配方案,從而實時對進貨數量進行調整。另外,通過對網絡信息數據的采集和分析,超市也可以獲知當前顧客心中喜愛產品或是市面上的熱銷產品,以便對商品的進貨和擺放位置等等進行優化調整,讓其價值體現率更高,避免商品囤積或脫軌于顧客而帶來的損失。
雖說電商為人們的購物帶來了極大的便利,但也不能抵消“逛超市”所能夠帶給人們的安全感和趣味性,然而,面對越來越懶的動的顧客,“便捷”的優勢總是那么的具有誘惑力。面對此,在智能化趨勢的如今,要想成功“翻身”,超市唯有在原有優勢的基礎上,圍繞“顧客痛點”開拓出更為便捷,甚至是極致化的服務。
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