導(dǎo)讀
本文將整理分享 Datafun 創(chuàng)始人王大川與豐e足食首席運(yùn)營(yíng)官及合伙人朱濤博士的深度對(duì)話訪談內(nèi)容,重點(diǎn)探討“強(qiáng)算法、弱人工”的 AI+人工協(xié)同決策機(jī)制,為何是智能柜行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型和降本增效的最佳解決方案,為何該機(jī)制在提升智能柜的選品能力、補(bǔ)貨效率和庫(kù)存管理能力等方面有顯著優(yōu)勢(shì)?
本文具體內(nèi)容包括:
1.AI 在無(wú)人零售中的應(yīng)用潛力
2.剖析新樣本:“豐e足食” 智慧零售新解法
3.豐e足食基于 AI 的可復(fù)制增長(zhǎng)模式
4.超越互聯(lián)網(wǎng),零售行業(yè)對(duì)算法與數(shù)據(jù)的深度依賴
分享嘉賓|朱濤 Chief Operating Officer & Partner, 豐e足食 美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校工業(yè)工程博士
出品社區(qū)|DataFun
AI(人工智能)技術(shù)的多元化應(yīng)用,對(duì)我國(guó)新零售行業(yè)的影響日益顯著,在無(wú)人零售智能柜這一新興領(lǐng)域,頭部企業(yè)已率先通過(guò) AI 技術(shù)在運(yùn)營(yíng)管理、精準(zhǔn)營(yíng)銷和改善客戶體驗(yàn)等方面取得了顯著成果。不過(guò),想要實(shí)現(xiàn) AI 賦能零售增長(zhǎng),行業(yè)仍面臨諸多數(shù)字化技術(shù)挑戰(zhàn),譬如,預(yù)測(cè)前端消費(fèi)需求以提前調(diào)整供應(yīng)鏈,幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效?如何精準(zhǔn)選品匹配復(fù)雜多變的細(xì)分場(chǎng)景需求,提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力?DataFun 創(chuàng)始人王大川表示,與豐e足食 COO 朱濤博士交流過(guò)程,看到了 AI 在無(wú)人零售領(lǐng)域的應(yīng)用前景,潛在創(chuàng)新機(jī)會(huì)并不比傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域少。無(wú)人零售行業(yè)特點(diǎn)是自動(dòng)化、便捷性、低成本和高效率,應(yīng)用場(chǎng)景也非常多樣,企業(yè)要想提高競(jìng)爭(zhēng)力,無(wú)疑需要高度依賴數(shù)據(jù)的有效利用和深度分析。業(yè)界對(duì)智能化賦能的需求頗為迫切,我們看到豐e足食的算法應(yīng)用,已經(jīng)在商品管理、庫(kù)存優(yōu)化和用戶行為分析等方面展現(xiàn)了顯著優(yōu)勢(shì),這對(duì)行業(yè)來(lái)說(shuō)是極具借鑒意義。未來(lái),DataFun 將投入更多的社區(qū)資源,給大家分享更多無(wú)人零售領(lǐng)域創(chuàng)新技術(shù)成果與經(jīng)驗(yàn),助力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。
01 AI 在無(wú)人零售的應(yīng)用潛力
在無(wú)人零售智能柜行業(yè),不同場(chǎng)景對(duì)科技的重視程度有所不同。根據(jù)人流量特點(diǎn),這些場(chǎng)景可以分為大場(chǎng)景和小場(chǎng)景兩種類型。
在大場(chǎng)景中,由于人流量大,對(duì)商品選擇的要求較低,人流本身就意味著現(xiàn)金流,運(yùn)營(yíng)的核心能力是開(kāi)發(fā)點(diǎn)位資源,遵循的是傳統(tǒng)零售的邏輯,因此對(duì)科技的依賴程度較低,但競(jìng)爭(zhēng)也比較激烈,還未被充分開(kāi)發(fā)小場(chǎng)景是未來(lái)市場(chǎng)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。
小場(chǎng)景指的是人流量較少的小型消費(fèi)場(chǎng)所,如辦公室、健身房、4S 店、生活?yuàn)蕵?lè)中心等,這些場(chǎng)所的特點(diǎn)是人群垂直、人流量較為固定、需求多樣,運(yùn)營(yíng)難度相對(duì)較高。在這些小型、封閉型的消費(fèi)場(chǎng)景中,傳統(tǒng)零售的“找人流”策略不再適用,而是要求運(yùn)營(yíng)商深入研究這些場(chǎng)景中消費(fèi)者特點(diǎn)、消費(fèi)傾向、消費(fèi)頻次以及行業(yè)特性,以便精準(zhǔn)選品和備貨,確保商品能在保鮮期內(nèi)迅速流轉(zhuǎn)并被及時(shí)消費(fèi),這對(duì)商品的快速流轉(zhuǎn)能力提出了更高的要求。
可見(jiàn),在小場(chǎng)景無(wú)人零售中,科技的應(yīng)用尤為關(guān)鍵。沒(méi)有科技的“加持”,小場(chǎng)景無(wú)人零售運(yùn)營(yíng)成本就會(huì)居高不下,運(yùn)營(yíng)效率也無(wú)法匹配上市場(chǎng)需求。
02 賦能新零售:豐e足食AI新樣本
近年,無(wú)人零售行業(yè) AI 落地應(yīng)用成果也不斷涌現(xiàn),其中備受關(guān)注的是豐e足食,這是一家專注于小場(chǎng)景的全國(guó)直營(yíng)品牌,是業(yè)內(nèi)較早應(yīng)用人工智能技術(shù)并取得創(chuàng)新成果的企業(yè)之一,也是在無(wú)人零售智能柜行業(yè)中對(duì)算法和科技研發(fā)投入較多的一家企業(yè)。
目前,豐e足食已經(jīng)率先實(shí)現(xiàn)全流程數(shù)字化管理,涵蓋需求預(yù)判、補(bǔ)貨、選品以及后端運(yùn)力調(diào)配、貨存周轉(zhuǎn)、效期管理等環(huán)節(jié),其高效運(yùn)轉(zhuǎn)能力支持了近年業(yè)務(wù)的快速發(fā)展,年度點(diǎn)位同比增速達(dá) 45%,主營(yíng)業(yè)務(wù)三年復(fù)合增長(zhǎng)率達(dá) 66%。豐e足食的業(yè)務(wù)已經(jīng)滲透到全國(guó) 70 多個(gè)城市,運(yùn)營(yíng) 14 萬(wàn)多臺(tái)無(wú)人零售設(shè)備,覆蓋了工廠、物流中心、CBD 辦公室、健身房等 100 多種細(xì)分消費(fèi)場(chǎng)景,服務(wù)終端零售消費(fèi)者超過(guò) 6000 萬(wàn)人。
無(wú)人零售行業(yè)看似門(mén)檻低,但實(shí)際運(yùn)營(yíng)難度很高。實(shí)現(xiàn)小場(chǎng)景精細(xì)化運(yùn)營(yíng),必須確保算法決策有效性和準(zhǔn)確性。但算法依賴于準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和正確的模型,在實(shí)際業(yè)務(wù)中,有時(shí)無(wú)法獲取所需的數(shù)據(jù),這也是很多企業(yè)在應(yīng)用算法時(shí)面臨的挑戰(zhàn)。
經(jīng)過(guò)多年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),豐e足食采用“算法主導(dǎo)+人工輔助”的決策機(jī)制,可以兼顧業(yè)務(wù)的實(shí)際情況進(jìn)行線上精準(zhǔn)決策。該應(yīng)用成果榮獲 2024 年中國(guó)管理科學(xué)學(xué)會(huì) CSAMSE 2024 “管理科學(xué)實(shí)踐獎(jiǎng)”,可以解決企業(yè)在選品能力、補(bǔ)貨效率、庫(kù)存管理和點(diǎn)位開(kāi)發(fā)速度方面增長(zhǎng)需求。業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為,該決策機(jī)制為行業(yè)提供了一個(gè)通過(guò)AI賦能零售增長(zhǎng)的真實(shí)案例,填補(bǔ)了傳統(tǒng)零售“人-貨-場(chǎng)”管理空白,展示了人工智能在提升企業(yè)效益方面巨大潛力。
03 新生產(chǎn)力:基于AI的可復(fù)制增長(zhǎng)模式
這里以封閉型 CBD 場(chǎng)景為分析案例,這類場(chǎng)景特點(diǎn)是人群規(guī)模微小且人流量固定,但需求變化快、而且有個(gè)性化定制需求。算法決策涉及商品選擇、補(bǔ)貨時(shí)機(jī)、庫(kù)存管理、運(yùn)力調(diào)度及供應(yīng)鏈等關(guān)鍵環(huán)節(jié),主要應(yīng)對(duì)以下六大挑戰(zhàn):
●數(shù)據(jù)采集難度:確保多源數(shù)據(jù)的全面性和準(zhǔn)確性,提升硬件精度。
●高速數(shù)據(jù)處理:實(shí)時(shí)分析海量信息,維持系統(tǒng)的高性能運(yùn)轉(zhuǎn)。
●智能算法局限:算法需要高效靈活,適應(yīng)新商品和突發(fā)狀況。
●供應(yīng)鏈協(xié)同能力:與合作伙伴緊密配合,加快補(bǔ)貨響應(yīng)速度。
●技術(shù)迭代壓力:緊跟科技發(fā)展,確保系統(tǒng)更新的穩(wěn)定性和兼容性。
●異常處理能力:自主檢測(cè)和修復(fù)故障,保證服務(wù)的連續(xù)性。
豐e足食針對(duì)以上挑戰(zhàn),基于線下業(yè)務(wù)實(shí)際情況,提出了一套結(jié)合數(shù)據(jù)分析、人工智能技術(shù)和自動(dòng)化流程的綜合智慧零售解決方案,對(duì)小場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)精細(xì)化運(yùn)營(yíng):
●動(dòng)態(tài) SKU 管理:使用算法分析用戶偏好和購(gòu)買(mǎi)習(xí)慣,智能推薦商品組合。定期更新商品列表,保持商品多樣性和新穎性,滿足復(fù)雜多變的終端需求。
●精準(zhǔn)補(bǔ)貨預(yù)測(cè):結(jié)合歷史銷售數(shù)據(jù)和季節(jié)性趨勢(shì),預(yù)測(cè)未來(lái)需求。引入 Newsvendor 模型,精細(xì)化補(bǔ)貨策略,設(shè)立科學(xué)補(bǔ)貨閾值。
●智能庫(kù)存預(yù)警系統(tǒng):實(shí)施庫(kù)存預(yù)警機(jī)制,當(dāng)商品接近安全庫(kù)存底線時(shí),自動(dòng)觸發(fā)補(bǔ)貨指令。平衡庫(kù)存水平,預(yù)防滯銷與斷貨。
●運(yùn)力優(yōu)化與路線規(guī)劃:綜合考慮地理位置、交通情況和訂單分布,制定高效配送計(jì)劃。減少無(wú)效運(yùn)輸,節(jié)省人力,提升配送效率和資源利用率。
●供應(yīng)鏈無(wú)縫銜接:構(gòu)建前后端信息共享平臺(tái),確保倉(cāng)庫(kù)、分揀、配送環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)同步。協(xié)調(diào)供需關(guān)系,實(shí)現(xiàn)供需動(dòng)態(tài)平衡,確保供應(yīng)鏈的連貫性和彈性。
以天氣變化為例,臺(tái)風(fēng)前期算法檢測(cè)到溫度驟降趨勢(shì),會(huì)自動(dòng)減少冷飲補(bǔ)給,增加零食儲(chǔ)備。人工團(tuán)隊(duì)則根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)銷售反饋快速調(diào)整,精準(zhǔn)匹配供需,避免了資源浪費(fèi),體現(xiàn)出算法與人工協(xié)同作業(yè)的優(yōu)勢(shì)。此運(yùn)作機(jī)制融合了 AI 的高效處理和人類經(jīng)驗(yàn)的獨(dú)特視角,已被驗(yàn)證為業(yè)內(nèi)最優(yōu)運(yùn)營(yíng)決策機(jī)制:
●算法層:負(fù)責(zé)大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、自動(dòng)化任務(wù)執(zhí)行和趨勢(shì)預(yù)測(cè),如用戶偏好分析、庫(kù)存優(yōu)化、補(bǔ)貨調(diào)度等。
●人工層:處理特殊情境和決策微調(diào),尤其在客戶服務(wù)、商品創(chuàng)意選型等方面,注入人性化思考。
●這一決策機(jī)制可以幫助豐e足食對(duì)消費(fèi)場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)深耕細(xì)作,運(yùn)營(yíng)各環(huán)節(jié)控制的精準(zhǔn)度和效率得到提升,在面對(duì)不確定性挑戰(zhàn)時(shí),也讓決策能力更具韌性和應(yīng)變能力,且有效兼顧了運(yùn)營(yíng)效率和用戶體驗(yàn)。還有,從企業(yè)的角度出發(fā),也減少了無(wú)效工作,優(yōu)化資源配置,從而有效控制了成本:
●補(bǔ)貨與配送效率:通過(guò)引入算法,系統(tǒng)依據(jù)銷售數(shù)據(jù)與庫(kù)存狀態(tài)自動(dòng)生成精準(zhǔn)補(bǔ)貨計(jì)劃,顯著降低缺貨和過(guò)剩庫(kù)存現(xiàn)象,提升客戶的即時(shí)滿足感。
●需求響應(yīng)速度:借助 AI 分析市場(chǎng)動(dòng)態(tài),快速應(yīng)對(duì)突發(fā)需求變化,如在極端天氣條件下自動(dòng)調(diào)整商品結(jié)構(gòu),確保供應(yīng)符合市場(chǎng)需求。
豐e足食數(shù)智化建設(shè)經(jīng)歷了“純?nèi)斯Q策→算法決策→算法主導(dǎo)+人工輔助”的技術(shù)革新過(guò)程,這大約也是行業(yè)不少企業(yè)探索數(shù)智化建設(shè)的縮影。AI賦能的目的,歸根到底就是幫助企業(yè)獲得更快、更精準(zhǔn)的業(yè)務(wù)決策能力——既可以在局部點(diǎn)位進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控,做到千柜千面精準(zhǔn)捕捉用戶喜好,又能夠快速在全國(guó)類似點(diǎn)位進(jìn)行推廣應(yīng)用,幫以最低成本實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的終端競(jìng)爭(zhēng)力。
04 超越互聯(lián)網(wǎng),零售行業(yè)對(duì)算法與數(shù)據(jù)的深度依賴
豐e足食算法技術(shù)團(tuán)隊(duì)結(jié)構(gòu)多元,由來(lái)自阿里、美團(tuán)、滴滴等一線互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),以及沃爾瑪、京東、唯品會(huì)等零售電商巨頭的優(yōu)秀人才組成。產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)規(guī)模達(dá) 120 人,涵蓋技術(shù)研發(fā)、算法、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、測(cè)試和智能硬件等關(guān)鍵崗位,在算法研發(fā)、軟件開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)分析等領(lǐng)域具備深厚的專業(yè)功底。這支復(fù)合型人才背景的團(tuán)隊(duì),是豐e足食在零售、電商、物聯(lián)網(wǎng)等交叉領(lǐng)域展現(xiàn)靈活實(shí)戰(zhàn)能力的關(guān)鍵因素。人才管理上,豐e足食倡導(dǎo)“技術(shù)和業(yè)務(wù)一體化”的思維方式,鼓勵(lì)跨學(xué)科協(xié)作,采用扁平化和敏捷化的管理模式,使決策和執(zhí)行更貼近實(shí)際業(yè)務(wù)需求,并促進(jìn)團(tuán)隊(duì)內(nèi)部的信息流通和知識(shí)共享。為此,公司自主開(kāi)發(fā)了一系列工具和應(yīng)用程序,以承載復(fù)雜的技術(shù)決策,確保算法高效執(zhí)行。值得關(guān)注的是,10 月 18 日,中國(guó)商業(yè)企業(yè)管理協(xié)會(huì)發(fā)布了首批智能柜技術(shù)規(guī)范團(tuán)隊(duì)標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)由豐e足食主導(dǎo)起草并聯(lián)合上游三大廠商發(fā)起,標(biāo)準(zhǔn)詳細(xì)規(guī)定了智能識(shí)別技術(shù)參數(shù)、商品選品和擺放規(guī)則、系統(tǒng)軟件更新、算法優(yōu)化以及智能套件標(biāo)準(zhǔn)等方面,對(duì)提升行業(yè)商品識(shí)別準(zhǔn)確率具有積極的指導(dǎo)作用。
該項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)凝聚了豐e足食產(chǎn)研團(tuán)隊(duì)多年來(lái)努力成果,不僅填補(bǔ)了行業(yè)在檢定智能柜識(shí)別技術(shù)質(zhì)量、用戶隱私保護(hù)能力以及動(dòng)態(tài)柜硬件技術(shù)質(zhì)量這三方面標(biāo)準(zhǔn)的空白,也將有助于提升無(wú)人零售智能柜行業(yè)的自律規(guī)范程度以及全網(wǎng)數(shù)字化水平。
可以預(yù)見(jiàn)的是,未來(lái)零售市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)不僅僅停留在商品和服務(wù),而是數(shù)據(jù)和算法層面的競(jìng)爭(zhēng),無(wú)論是供應(yīng)鏈還是消費(fèi)體驗(yàn),AI的應(yīng)用將會(huì)帶來(lái)更多新可能。豐e足食也將會(huì)加大AI投入,計(jì)劃與知名高校研究機(jī)構(gòu)聯(lián)合創(chuàng)辦AI實(shí)驗(yàn)室,針對(duì)企業(yè)降本增效、精準(zhǔn)營(yíng)銷等課題展開(kāi)研究,推動(dòng)AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)有質(zhì)量的新增長(zhǎng)。
相比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),無(wú)人零售行業(yè)確實(shí)面臨“人才荒”困境,優(yōu)質(zhì)人才難以被吸引加入。然而,隨著行業(yè)的數(shù)字化升級(jí)和AI在零售領(lǐng)域的潛能逐漸顯現(xiàn),運(yùn)營(yíng)密集型傳統(tǒng)業(yè)務(wù)(如零售)在未來(lái)對(duì)算法和數(shù)據(jù)的依賴程度有望超過(guò)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,帶來(lái)前所未有的機(jī)遇,也將吸引更多科技人才投身其中。
相信,隨著 AI 在零售行業(yè)應(yīng)用普及,行業(yè)各種技術(shù)難題不斷被攻克,AI 將在無(wú)人零售智能柜行業(yè)的生產(chǎn)制造、供應(yīng)鏈管理、客戶服務(wù)、消費(fèi)升級(jí)等多個(gè)層面得到廣泛應(yīng)用,無(wú)論是技術(shù)創(chuàng)新還是服務(wù)體驗(yàn),都會(huì)得到質(zhì)量飛躍,我國(guó)新零售行業(yè)將迎來(lái) 2.0 新時(shí)代。
以上就是本次分享的內(nèi)容,謝謝大家。
分享嘉賓
朱濤
Chief Operating Officer & Partner, 豐e足食
美國(guó)伊利諾伊大學(xué)香檳分校工業(yè)工程博士
豐e足食 | COO 及合伙人,引領(lǐng)公司整體運(yùn)營(yíng)策略,聚焦 AI 轉(zhuǎn)型與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng),推動(dòng)豐e足食在新零售領(lǐng)域的持續(xù)領(lǐng)先。曾任 Airbnb 中國(guó) | 數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén)負(fù)責(zé)人兼商業(yè)化業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人,從零建立并領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì),深度挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值,推動(dòng)商業(yè)化產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新,強(qiáng)化基于數(shù)據(jù)的產(chǎn)品優(yōu)化與客戶體驗(yàn)提升,顯著提高運(yùn)營(yíng)效率。曾任沃爾瑪全球電商 | 數(shù)據(jù)科學(xué)總監(jiān),主導(dǎo)商品個(gè)性化推薦引擎建設(shè),優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng) ROI,運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析方法提升用戶購(gòu)物體驗(yàn)與平臺(tái)轉(zhuǎn)化率,助力全球化電商業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。
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