• 普“慧”时代到来,谁将成为万亿零售市场下一站的最终赢家

    网上购物实现精准营销并不是什么新鲜事。 
    但是,互联网不能颠覆人性,取代离线体验,建立人类实体情感的联系。网络购物逐渐从增量市场转向股市竞争,呈现出线上线下整合的发展趋势。 
    根据国家统计局的数据,2018年消费品零售总额为38万亿元,其中网上零售额为9万亿元,离线零售额约为76. 
    近40万亿中国商业零售市场在线上线下整合的推动下,新形式的消费不断涌现,创造并满足了消费者对质量和个性化的需求。国内市场的内涵和外延正在扩大,零售
    正式进入智慧时代。  
    最近,新的T11新鲜食品零售店在北京朝阳公园核心开业商业区。 
     T11的创始人杜勇谈到了零售业的未来,他决定:我特别相信AioT是整个零售业的支柱,而且不再是一个非常古老的ERP系统。 
    在这个不仅仅是超市的良好零售概念场景中,致力于AIOT支持行业的T11和Techstar技术于2019年6月6日上映.Titlink Technology和T11宣布成立第一个 - 在中国的数字化。 
    新的零售模式,以及在质量和技术两个方向的战略合作,利用AI,BI,AIOT,云计算和边缘计算技术开拓线上和线下零售集成,在业界率先创建云-fog-end three 
     AI + BI +技术架构支持的零售模型。 
    围绕人员,商品,领域和订单进行全方位的数字化部署,走向智能零售的新起点。  
     T11生鲜食品超市 \\ n \\ n r \\ n 
    质量+技术,迎来了零售业的结构变化  
    杜勇认为,零售只是好的和坏的。 
    良好的零售是在最美丽的超市购买最好的质量,而且价格不贵。 
     T11更渴望最终影响消费者前端的供应方,即改革零售业的结构。  
    结构转型有三个重要方向供应方面的零售业:创新服务供应,满足和释放潜在的消费需求;探索差异化的业务集成模型,以提高运营能力;为工业发展注入动力和活力的新技术。  
    良好意味着质量,而这背后更多是冰山下的变化。 
    消费者感知的优质商品和服务,舒适的购物体验和便利的物流配送是冰山零售创新的体现。在冰山之下是真正的系统化项目 - 从需求到经验,从供应链到消费者。 
    从离线零售服务到在线运营,从新技术应用到商业模式改进。 
    杜勇说。  
    事实上,企业提高运营能力和为消费者提供更好体验的能力是一个双管齐下的问题。 
    最关键的部分是人;核心工具是数据。 
     T11选择了擅长技术场景的Teslink Technology,并利用AIOT的力量开拓了从优质零售到智能零售的探索。  
     T1 
    1自助结账POS终端  
     Teslink最初的NanoCell数据模型,专注于消费者体验  
    智能零售的核心是数字的整合智能技术和平台融入消费者行为,现场体验,生产设计和消费者追踪服务,满足消费者对消费者观察,供应链管理和场景布局的需求。 
    优化利益,开放在线和离线流量,实现在线运营的准确营销以及线下商店的获取,转换和改进。 
    因此,如何充分利用AIOT和大数据技术实现线下零售,数字化客户的网上购物,选择和消费流程,准确反映人与物的互动,成为零售智慧升级的关键。 
    。  
    为了澄清这些关系,我们假设一个离线零售的购物流程:当你在炎热的夏天走进商店,虽然今天购物的主要目标是一套剃须刀或一包棉垫,它仍然是习惯。 
    首先看看冷饮区,然后查看今天的季节性水果是否有折扣......往返后,最终的消费信息将反映在您的陈述中。 
    此过程中的数据并不像您购买的那样简单。 
    从到达商店的时间,出发时间,我第一次看到的区域,我关注的是什么品牌,听到了什么样的折扣促销,我看到了A货,但我买了B放在你旁边的商品... 
    在选择过程的整个过程中走路,聆听,观看,触摸,拍摄等都可能产生错综复杂的不同类型的数据。  
    智能零售脑纳米细胞数据分析决策过程  
    在复杂的数据中,如何挖掘可以帮助运营商决定运营布局,让消费者购买超出预期的产品在正确的时间和地点,最方便的方式,并完成愉快的体验,这是智慧零售
    的职责。 
    细粒度的数据挖掘和互相关分析,以最大化有效数据的价值是Tess在零售场景中关注的一个问题。 
    为此,Tes Union创建了NanoCell四维模型,构建了一个具有线下零售购物四个关键要素的常规四面体,如人,货,领域和单连接点。任意两点之间的关系是
    形成一组有效数据,在分析时产生结果。 
    例如,人和商品可以生成个性化的单品趋势,商品和人可以获得类别注意力和触摸率的结果;单场可以分析细粒效果,而场和单场可以计划得分
    时间,分区热图等  
    姚玉珍,Teslink技术产品营销总监,说:NanoCell是一种用于离线零售场景的高效数字分析模型,是整个智能零售业的大脑。 
    基于此模型,Teslink构建了一个复杂的智能零售解决方案,集成了客户行为,产品选择,潜在消费,历史订单和其他多维数据,为商店经理,类别主管和采购人员提供数字化。 
    运营决策的基础,更好地调整供应和分配情况,从而实现最终目标:为消费者提供更好的服务。
    Edge AI能力使零售业普惠  
    原始数据模型使得Tess的AMOT智能零售解决方案与其他算法,硬件或生态链驱动的智能零售解决方案截然不同。 
    通过构建前端智能传感设备构建人工智能系统,将前端零售前端人员的货物和码数据汇总到边缘融合服务器进行计算,实现客户数字化减少离线零售场景中的消费活动,提供智能零售BI系统。 
    数据支持。  
    对于零售商而言,数据的安全性,稳定性和机密性正是所需要的。 Teslink Technology首席架构师王海华表示:对于离线业务场景,单个业务场景中数据的机密性是一般业务的要求。 
    此外,零售业是一个低利润的行业,它能够处理计算和控制数据挖掘的成本,也是业务场景的实际需求。 
     Tesley通过灵活的私有化部署匹配离线零售数据节点和AI计算能力。  
     Tess Poseidon边缘计算系列使前端传感设备能够聚合和处理多个数据本地。 
    打破行业对SOC架构的广泛使用,通过分层处理创新,分散计算,充分利用离线行为的空间和时间连续性,完成相邻区域的重复数据删除和拉动,使计算更准确, 
    拥抱业务的合理计算能力。 
    智能零售场景中AI边缘计算的部署也基于联合云协调和最大化边缘云价值的能力。  
     Tess Poseidon Edge Computing系列部署在T11生鲜食品超市  
    王海华满怀信心地说:在AIOT智能零售解决方案中,Tess实施了从前端到后端的硬件设备。 
    边缘侧的弹性部署和功率分层大大减少了预算投资,同时确保了计算精度,并且可以随着客户需求的发展而增长。 
    目前,与行业平均水平相比,Tesley解决方案的部署成本降低了25,效率提高了大约20个。
    这有望使AI大规模登陆零售现场成为可能,我相信智慧将在不久的将来成为零售业的标准。  
     BI的价值:从提高效率到优化体验  
     AI功能的部署完成了零售场景数字化的基础构建。 
    智能零售高层建筑需要业务数据的运营能力,即BIBusiness Intelligence商业智能功能。 
    面对市场多样化的BI系统,必须强调BI的核心竞争力是数据洞察力,而不是数据展示。 
    在Tess的NanoCell数据模型中,院子里的每组人员将生成至少12组有效数据。 
    在购买消费者的过程中,将生成几组这样的数据。如何阅读数据并形成决策依据是一个巨大的项目。  
    并且要实现这一点,这要归功于高效的数据计算模型,同时考虑到商业应用的价格。每次数据采集的开始
    值。 
    例如,通过模型计算,可以将客户身份更改为不同的群集,例如频繁访问者,访问者和重要客户;消费类型设置有促销,犹豫和决策标签。 
    让线下商业零售经理清楚地了解消费者的特征,购买偏好等。  
    基于NanoCell数据模型的BI系统  ## #T11负责人表示,消费者最直观的购买方式是:在了解顾客的购买偏好后,我们会尽快调整容器产品,让顾客可以购买他们想买的东西。 
    根据数据分析,我们还将调整集装箱面积,以及客户购买商品的路径等,过去依靠单店经理的管理经验模式。 
    技术本身就是为了改善客户购买体验,即利用技术来优化离线业务的本质,而不是技术和技术。 
    此外,技术带来的变化不仅体现在购买体验上,还提高了运营商的运营效率和管理水平。  
    技术激活了数万亿的智能零售销售r \\ n  
    根据IDC的报告,零售业目前面临四个主要驱动因素:加速以技术为中心的转型,引入促进破坏和创新的新融资模式,促进人工智能分析,以及开发机器 - 机器学习。 
    中国的零售业经历了三次重大变革,前两次是实体零售和虚拟零售,第三次变化是当前的智能零售。 
    随着新技术的应用,人们的全方位数字化推动了人们的货场从碎片化到集成化。  
     Teslink Technology致力于离线业务活动的全面商业化作为增长引擎,协助更多零售商,全面改善零售数字化流程,帮助企业根据自己的业务逻辑更好地运营。 
     Teslink Technology还将帮助创建更多智能零售品牌,并构建和改进传统行业智能升级的新地图。
     
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