企加云联合创始人马明：AI引爆新零售，赋能人、货、场数字化重构

“传统泛零售企业天生就具有AI应用场景，这些场景是经过自动化、数字化阶段，很容易发挥人工智能的价值点。”企加云联合创始人马明9月20日在云栖大会上接受中国软件网记者的采访时表示，“人工智能在新零售行业有业务应用场景，随着数字化转型的完成和数据的积累，首先会在新零售企业软件与服务领域取得突破，进而重构人、货、场。”

企加云联合创始人马明

马明曾任Oracle公司Siebel CRM架构师，也是企加云的联合创始人，拥有丰富的数字化营销、会员运营、销售管理以及PaaS平台架构、智能分析、数据建模的经验。

人工智能被认为将引爆新一轮产业升级，AI技术在新零售发展中被赋予更多重任，那么AI如何重构人、货、场，帮助企业实现新零售呢？

AI与业务结合，AI才能落地

近几年，电商行业头部企业不管是阿里、京东、苏宁，还是一些专业的、垂直行业的新零售代表，其在线业务增长的速度明显减缓，有些甚至出现增长停止现象。但同时中国零售领域占比达到70%非电商或者新零售的交易额依然高企，并没有降低多少。

另一方面，人工智能应用于新零售的步伐早已经开始了。2016年12月，亚马逊就已经宣布推出无人实体商店Amazon Go，使用计算机视觉、深度学习以及传感器融合等技术，免去了传统收银结账的过程。

京东物流的分拣“小红人”、智能搬运机器人（AGV）叉车、堆垛机器人、自动供包机器人等十几种不同工种的上千个机器人，基于人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术集成，在40000平米的仓库内各司其职，其投放使用密度行业领先。

阿里开设了无人超市，新零售年收入超过2000亿元，大量投资的AI企业和新零售方案成长迅速。

企加云联合创始人马明认为，近几年来人脸识别、服务器机器人、智能货柜等AI技术与产品在新零售的一些领域得到应用，但是AI发展与应用还处在初级阶段。新零售基础设施，最重要的是技术基础设施，包括AI技术、大数据技术、区块链技术等在新零售中如何应用和落地。其次促进新零售品牌商家与用户之间链接，从不同维度与终端消费者直接链接。最后，实现新零售线上和线下业态联合运营，用数据化方式做全数据运营，利用数据带来的能量去做后端供应链改造。

AI在新零售中应用的关键还是帮助企业应用场景的转化落地，AI与业务结合是关键。企加云认为，利用AI，可以帮助企业实现智能化改造，让门店、人、营销计划中的预测、推荐、消费者画像、货品自动化配置等落地，创造效率与效益。

AI应用新零售的鲜活场景

企加云-iTrigger已经在业界首先推出了领先的数字化消费者运营平台和数据平台，得到了广泛的应用和好评。最近，企加云在这一平台中增加了AI平台与能力，为泛零售企业实现在会员、商品、交易三个层面线上天猫、手淘、支付宝、微信、微博、短信、小程序等与线下门店、POS等全面打通，形成360度完整客户标签画像，实现营销精准化、门店数字化、导购智能化，同时辅以增长客户运营方法论、门店智能终端设备集成、第三方营销投放等，助推企业实现新零售。

马明介绍说，企加云构建新零售消费者运营的大中台，其中业务中台，构建包括会员、营销、订单等一体化的新零售管理方案；数据中台，也就是零售大脑，驱动业务中台中各种业务的营运。企加云通过以数据中台驱动的一体化人（CRM）、货（OMO）、场（智慧门店）的解决方案，为泛零售企业构建“系统+数据+运营落地”的新零售全套解决方案。

在数据中台中必然会产生AI应用需求，因此生产了AI平台。马明介绍说，目前AI主要应用在交易数据的分析与价值提升方面，能够进一步提升企业对数据的分析洞察能力，也是将业界成熟经验快速迁移赋能的一个重要手段。

数据分析看似高端，实际上也是一个脑力劳动密集的工作，AI技术的优势就是显著降低数据分析工作的劳动密集性值，由机器完成大量繁复的分析，快速提炼出数据的价值。

宏观来说，新零售以用户为中心，要应对千人千面的个性化需求，AI技术必不可少，从智慧门店、智能客服、情感识别、需求识别、货品推荐、智能营销、智能物流、销售预测等全用户体验流程中，AI技术都能形成助力。

马明认为，在新零售的消费者数字化运营方面，AI的作用目前可见的场景可以分为用户画像、货品推荐、商品销售预测等。

用户画像，也就是消费者分析。由于每个个体消费者都拥有自己独特的消费需求和消费习惯，其个人消费数据量在不断增加，这为基于AI的新一代数据分析平台发展提供基础，从而彻底改变零售企业的分析能力。通过集成传感器和特征学习，使得零售商更好地分配营销支出，识别和培育高价值客户，最大限度地减少对无利润客户的影响。

货品推荐基于“碎片化购物”。移动设备和应用程序的普及，使得越来越多的消费者习惯在碎片化的时间进行线上购物，如何将他们的这一系列浏览记录、消费历史等分解成数百个碎片化的实时决策，帮助消费者在购物中做出更明智的选择，对于零售企业而言将变得至关重要。用户画像成为商品推荐的基础。

商品销售量的预测，可以实现智能库存管理，也可以更好地打通销售与生产企业的链接。有部分零售企业已经开始使用人工智能管理仓库库存，如应用基于深层神经网络的尺寸、包装解决方案，以消费者需求的精准预测来优化库存管理等等。

“销售预测解决了补货的准确率，货品推荐提高了连带率进而提高了销售额，解决了很多现实的零售问题。企加云已经在销售预测与货品推荐上有了实际的应用，效果令人惊喜，并且还在不断提升中。”马明说。

布局AI，打造新优势

新消费的到来是大势所趋，促使所有的企业发生转变。企业未来需要做的是以客户为中心，对客户进行数据化，改变品牌的“人、货、场”。其中IT只是实现企业管理工具的一部分，品牌要真正实现转型，其组织、流程、观念尤其是数据化运营能力也要改变，从而提升自己的内部改造能力。

企加云积极布局AI+新零售，以消费者运营为核心，重构“人、货、场”。企加云在这方起步早，有场景和数据积累，形成了大量的业务场景；有团队，其研发的AI算法在消费者运营与用户营销中经过多次应用和优化，在企业级市场中积累了大量的经验；最关键的是这些复杂的算法已经产品化，并不断优化。

企加云正在将AI技术应用在用户身份识别上，把用户在割裂的多渠道行为归一到完整的用户视图中，进而支持对客户的更充分洞察理解，支持全域营销的实现，支持更持续一致性的用户体验。

马明认为，人工智能改变世界的过程，需要在一个又一个的领域来进行应用的创新，通过跟领域专家的结合来获得行业数据，只有拥有了数据，才能产生智能应用。因此，企加云在以下几个方面，加大对AI的布局：

一是增强新零售企业数字化和基础数据的能力，打造包括消费者运营与用户营销的大中台，打造用户营销的数字资产平台。

二是要建立产业生态。产业生态的好坏，建设的快慢，决定了一个企业或者一个国家人工智能产业发展的进程，与阿里等合作就是生态建设重要一步。

三是AI技术本身研发，打造需求预测、智能营销（促销）、用户流失预警、销售预测等场景应用，提升AI算法能力，提高精度，提升用户的业务应用价值。