日前，騰訊研究院與科爾尼管理咨詢公司聯合發布《構建智慧零售完整圖景——2018智慧零售白皮書》。

　　《白皮書》指出，智慧零售的核心是以消費者為中心的零售活動的生態化，與零售相關的生產設計、物流倉儲、集中采購、場景售賣、服務活動、經營管理、資金流轉等所有環節都逐漸融入數據化和智能化的平臺，最終達到零售商效益優化，消費者體驗優化，實現萬物互聯智能決策的自主商業。

　　以下是《白皮書》的主要內容：

　　零售是人類最古老的業態之一，伴隨人類文明產生。從最早的挑擔貨郎走村串戶販賣商品，到形成固定的前店后廠模式，分散的小型零售商崛起。工業革命以后，零售完成百貨革命、店鋪迅速大型化，緊接著又出現連鎖即總部加分店的模式，超級市場和購物中心相繼崛起。這些傳統零售業態信奉搶占優勢區位、快速開店擴張的經營原則，創造了每年門店數翻倍的黃金10年。

　　隨著移動互聯網的發展，人們“買買買”的習慣從線下搬到了線上，線下實體零售受到了前所未有的沖擊。全行業商品零售額增速連年下滑、人力租金成本大幅上升、關店潮頻現。有人認為“零售將死”，這并不正確，因為不論時代如何變遷，只要有人做生意就必然有零售。

　　零售現階段的困局，從更本質的問題上來說明，源于工業革命以來，傳統零售企業的粗放模式已無法匹配新的消費需求。零售需要的是一場變革，一場主動的、自發的、利用科學技術的變革。

　　而智慧零售并非是互聯網公司去“顛覆”零售商，而是零售商出于自身的需求利用好新型工具實現必要的自我轉型與升級。

　　隱形的智慧零售

　　如果你是一個商家，你覺得智慧零售應該是從什么時候開始談起呢?

　　談起智慧零售，大多數人想起的都是無人零售概念中從商場拿起商品就能走的場景。然而，就像零售不僅僅是開一個商店賣東西那樣簡單，智慧零售對零售的升級改造也絕非只是在支付、選購環節這么簡單。《白皮書》就對平時消費者體驗不到的整個智慧流程進行了一次全景式的梳理。

　　零售不死與智慧零售的三階段

　　在《白皮書》中指出，智慧零售本身的發展根據科技手段不斷增強，數據來源不斷拓寬，經營者的人力投入逐漸減少，可分為雛形期、成長期和成熟期三個階段。

　　第一階段雛形期，以傳統企業的數字化轉型為主。零售企業利用ERP等信息系統搜集和整合企業內部數據。企業以計分板的形式看到自己所需要的數據，并且展現出決策者最為關注的運營要素 — 關鍵績效指標如渠道銷售額、用戶信息、生產成本、原料采購、管理費等等。這一階段，管理以經營者為中心。

　　第二階段成長期。人機協同開始，部分業務開始智能化和網絡化。零售決策者從“發生了什么”向“為什么發生”轉變。通過各種商業智能系統和大數據分析軟件，企業整合價值鏈各環節的數據，如上下游供應商、企業內部數據、下游經銷商和零售網點數據，分析數據背后的含義，指導商業決策、提升運營效率。在過去以自建會員體系和搜索為主的獲客模式融入串聯移動支付、公眾號、小程序、社交效果廣告、禮品卡、會員卡、金融服務等高頻交互場景，社交流量的力量將逐漸顯現。

　　第三階段成熟期，在人工智能、大數據、AR、物聯網等新技術和新模式的雙重驅動下對“人、貨、場”三要素重塑。科技的復雜度提升。各式各樣的傳感器、計算機視覺等技術的廣泛應用提供了更多維度的數據采集手段，使數據來源擴充到直接相關與非直接相關的多維數據。全面數據將帶來精準化，無論是市場細分顆粒度，還是商品和服務的顆粒度都將越來越精細。通過數據+算法圍繞業務場景，通過全渠道、數字化、場景化的改造，使實體零售實現降本提能，實現從生產端到最終銷售端的全面提升改善。

　　事實上，現在的智慧零售在選址、選品、物流、會員管理等方面都已經有了可落地的因公方案。而對于零售商來說，這些智慧零售方案所解決的問題比單純的上一套“炫酷”的支付系統更能提升自身的效率，增加營業額 。

　　以選址為例，與傳統的選址模式流程長、動用人力資源大、對行業專家強依賴不同，智慧選址系統可以通過一段時期內(一周、半個月，一個月)不同時間段人口熱力分布，進行熱力圖打分，了解各店面人流綜合值。

　　再選定人群(號碼包/年齡、性別、收入、職業、支付偏好)的某段時間不同時間段客流熱力圖區域評分，劃定目標區域;

　　最后，比對現有門店數量及潛在客戶區域，提供可以增開門店的熱區建議。

　　尤其是對于連鎖企業來說，智慧選址系統可以大幅度的降低在選址過程中的時間成本和人力成本。

　　再以許多零售商比較頭疼的“選品”為例，在過去選品的難點在于 SKU 是標準的但不同地區的消費人群對商品的喜好各不相同。如何在最短的時間里，摸索出門店附近人群的消費偏好，以及隨區域的經濟發展水平更新人群的興趣變遷成為了每個門店店長的硬功夫。

　　而在智慧零售中，基于騰訊大數據包含的商圈流量、商圈客流屬性、人群興趣變遷等數據以及品牌、商戶擁有的商品、銷售、會員等數據建立機器學習模型，可以重新建立線下零售商的消費場景。幫助線下零售商提供門店品類建議、單品建議，提供動態定價支持。

　　雖然智慧零售給傳統零售行業帶來的這些賦能是消費者無法直接體驗到的，但從購物體驗上來說，消費者能夠感到的是商場越來越懂自己，想買的東西越來越多，要買的東西越來越便宜。

　　智慧零售的“工具箱”與“方法論”

　　無論是上文提到的智慧選址、智慧選品、動態定價，還是《白皮書》中介紹的用智慧物流保證店內時時不缺貨，時時無庫存，都是互聯網智慧工具與傳統零售應用場景的具體結合。

　　智慧零售的開放賦能包括連接一切的云平臺以及社交網絡，通過釋放核心資源，對外開放騰訊的云計算、大數據、人工智能、位置服務等技術能力;小程序、移動支付、營銷推廣、場景引導等體驗服務能力以及騰訊各平臺流量資源為合作企業賦能。

　　流量、體驗、數據、是騰訊智慧零售助力零售業實現行業升級，提升業績、企業人效、客戶體驗以及品牌影響力的三大方式。目前，整個數字化的進程正在從消費端的營銷支付，到運營管理，逐漸進入生產研發等環節，為零售業帶來從外到內的改變。

　　流量層面，為零售商開辟新的獲客和流量資源。對比平臺電商的流量紅海，互聯網社交平臺和內容應用，同樣存在海量優質用戶可供發掘利用，是獲客的藍海。基于互聯網社交的粉絲效應和口碑分享，也是值得關注的流量源。

　　體驗層面，運用移動支付、智能識別、個性化推薦、RFID、小程序等零售科技和服務全鏈路優化用戶體驗。

　　數據層面，在打通由用戶手機號、會員賬號與電商等形成的數據孤島的基礎上，對用戶畫像、門店、客流等進行數據化管理，逐步建立數字化運營能力，提升商家運營效率。

　　在《白皮書》中指出，智慧零售可以從幾個方面為傳統零售渡過難關提供幫助：

　　第一，智慧零售可以實現線下零售的千人千面，讓習慣于互聯網購物體驗的年輕人重新愛上逛商場。

　　80后、90后、00后正在成為中國市場的核心消費群體，消費者調研結果顯示，這些新一代消費者自我意識更強，而消費態度和行為也更加個性化，相對于西方國家更愿意提供數據以獲得增值服務、因而也促進了產品和服務提供商滿足其個性化需求的能力。

　　第二，數字科技將貫穿消費全旅程，讓零售商可以像管理線上店鋪那樣直觀的感受的對客流進行分析。

　　部分領先的零售企業已著手應用這些數字科技，提升消費者全旅程體驗的同時提高運營效率降低成本。例如在實體店內部署人工智能技術，結合攝像頭、智能貨架、移動支付等技術，使得店鋪對消費者外貌特征、產品偏好、情緒變化、消費記錄等進行匯總，實現線下流量的數據化。

　　第三，打破線上線下界限，實現跨界融合。

　　在過去，線下零售商認為自身與電商“水火不容”，“此消彼長”。然而隨著電商天花板的逐漸顯現，線上與線下結合的零售路線更利于雙方的發展。隨著數字渠道的普及，消費者更頻繁且更嫻熟地在線下實體店和數字渠道之間轉換，獲取更多產品信息、進行產品和價格的比較，最后做出購買決策并分享信息。以前困擾線下零售商的“消費者線下體驗線上下單”在新的模式下可以變成一種互利共贏的售賣模式。

　　第四，數據驅動運營升級。

　　大數據和人工智能等技術的運用成熟，使零售更加智能化。從用戶識別、用戶觸達到用戶服務，所有商品、用戶和消費行為可以實現數字化。互聯網的運營思路得以在傳統經營中發揮作用，幫助經營者挖掘更大的價值空間。從采購端、物流端、消費端到服務端覆蓋全產業鏈條的數據收集與分析，電商、實體店的供應鏈、倉儲、數據將打通，形成一體化管理。同時強化用戶體驗的概念，從流量中心向用戶中心轉型。

　　擁抱轉型 唯破不變

　　在智慧零售的時代，各類零售企業與品牌商應通過不斷探索零售行業的價值鏈重塑，對自身體系進行分層次的審視與優化，從而實現由內而外的適應新時代的質的蛻變。

　　第一層：企業內核 – 脫離過往單一企業孤立化的發展掣肘，建立以協作化為中心的文化與發展理念，為實現內外部協作，利用外部技術賦能打下基礎。

　　第二層：數據互通 – 以數據作為協作的翹板，率先打通數據的收集獲取與分享，實現多方面多維度的數據實時化、統一化、可分析化。

　　第三層：技術推動 – 在實現數據互通的基礎上，利用先進技術手段推動變革，通過人工智能、區塊鏈等技術賦予商業數據新的意義，助零售企業實現對消費者、運營及供應鏈等的更新理解與認知;并通過RFID、協作機器人等工具優化供應鏈環節效率，在提高信息連接效率的同時降低綜合成本。

　　第四層：終端運營 –突破傳統銷售場景與交互模式，設計場景化、圈層化的終端體系，包括線下體驗場景的全面升級，及線上線下渠道的融合，從而滿足客戶對時效與體驗的綜合需求。

　　未來的智慧零售將持續推動傳統價值鏈條的重構，搭建一個更加開放，協同與價值共享更加充分的新一代生態系統。客流和流量的巨無霸將不復存在，商業民主化進程步步推進。

　　在一個一切都在變化的時代中，唯有主動迎接變化才是零售這一業態的最佳選擇。