网上购物实现精准营销早已不是什么新鲜事。然而，互联网无法颠覆人性，取代线下体验，建立人类实体情感的连接，线上购物已日渐从增量市场转化为存量市场的竞争，并呈现出线上线下融合的发展态势。根据国家统计局数据，2018年社会消费品零售总额为38万亿元，其中网上零售额9万亿元，线下零售额占比约76%。近40万亿的零售市场，在线上线下融合的带动下，新的消费形式不断涌现，创造并满足消费者对品质化、个性化的需求，国内市场的内涵和外延不断拓展，零售业正式迈入智慧时代。
近日，生鲜零售的“新物种”T11新店在北京朝阳公园核心商圈开业迎客。T11创始人杜勇谈及零售的未来，笃定道：“我特别坚信AIoT是整个零售业未来的骨架，而不再是非常老旧的ERP系统。”在这个主打“不只是超市”的“好零售”概念场景中，T11与致力于以AIoT赋能产业的特斯联科技一拍即合，2019年6月6日，特斯联科技与T11宣布共建国内*高端数字“新零售”样板，并在品质与科技两大方向开展战略合作，用AI、BI、AIoT、云计算与边缘计算等技术打通线上线下零售融合，在行业内率先打造出“云-雾-端”三级技术架构支撑的“AI+BI+零售”范本。围绕“人、货、场、单”进行全方位的数字化部署，朝着智慧零售的新起点迈进。
品质+科技，迎来零售产业结构性变革
杜勇认为“零售只有好与不好”。好零售就是“在最美的超市，买品质*的东西，而且价格不贵”。T11更希望最终能够从消费前端影响供给面，也就是对零售产业的结构性进行改革。
从供给侧推进零售产业的结构性变革有三个重要方向：创新服务供给，满足与释放潜在的消费需求；探索差异化的业态融合模式，提升运营能力；新技术为产业发展注入动力和活力。
“好”就意味着“品质”，而这背后更多的是冰山下的变革。“消费者感知的优质商品与服务、舒适购物体验和便捷的物流配送，是冰山之上零售变革的外显，冰山之下才是真正的系统性工程——从需求到体验、从供应链到消费者、从线下零售服务到线上运营、从新技术应用到商业模式改良。”杜勇说。
其实，商家提升运营能力和提供消费者更好的体验，是一体两面的问题。而这其中最关键的环节，是人；最核心的工具，是数据。T11选择了擅长技术场景落地的特斯联科技，用AIoT这股力量开启从“好零售”到“智慧零售”的探索。
特斯联*NanoCell数据模型，以消费体验为核心实现精准服务
智慧零售的核心在于，在围绕消费者而产生的购买行为、场景体验、生产设计和跟踪服务中，融入数字化和智能化的技术和平台，满足企业对于消费者观察、供应链管理和场景布局的效益优化，打通线上线下流量实现线上运营的精准化营销和线下店铺的获客、转化、提效。因此如何利用好AIoT和大数据技术赋能线下零售，使顾客在线下场所的逛店、选品、消费过程数字化，准确反映人与货、场之间的互动关系，成为零售智慧升级的关键。
为了厘清这些关系，我们假想一次线下零售的购物过程：当你在某个炎炎夏日走进卖场，虽然今天购物的主目标是一组剃须刀或是一包化妆棉，但还是习惯性的先到冷饮区看看，而后了解下今天的时令水果是否有折扣……逛了一圈，最终的消费信息将体现在你的结账单上。而这个过程中的数据，可不只是你买了什么这么简单。从到店时间、离店时间、先看了哪个区、关注了什么品牌、听到了何种打折促销宣传、看过了A货品最终却买了摆在旁边的B货品……在你逛店和选品整个过程中的走、听、看、摸、拿等等都可能产生错综复杂的不同类型的数据。
繁杂的数据中，如何挖掘出能够帮助经营者决策运营布局，让消费者在合理的时间、合适的地点，以最快捷的方式买到超出期望的产品，完成愉快的体验，就是智慧零售所承担的使命。精细化地数据挖掘、交叉关联分析，让有效数据发挥*价值，是特斯联在零售场景中着力解决的问题。为此，特斯联*了NanoCell四维模型，以线下零售购物行为中的四个关键要素“人”、“货”、“场”、“单”作连接点，构建一个正四面体，任意两点之间的相互关系均构成一组有效数据，在分析时产生结果。例如，人与货可生成个性化的单品倾向，货与人能得出品类关注度和触碰率的结果；单与场可以细颗粒地分析坪效，而场与单则能够规划出分时、分区的热力图等。
特斯联科技产品营销总监姚郁巍介绍道：“NanoCell是针对线下零售场景一套高效数字化分析模型，是整个智慧零售的大脑。基于这套模型特斯联构建生长出完善的智慧零售解决方案，将顾客的行为、货品选购、潜在消费、历史订单等多维数据融合起来，为门店店长、品类主管和采购人员等提供数字化运营决策依据，更优质的调整供配货情况，进而达到*目标：更好的服务消费者。”
边缘AI能力让零售普“慧”
*的数据模型，让特斯联的AIoT智慧零售解决方案从本质上区别于其它算法、硬件或生态链驱动的智慧零售方案。通过搭建前端的智能感知设备构建AI系统，将线下零售前场的“人货场单”数据汇聚到边缘融合服务器中进行计算，实现线下零售场景中客户消费活动的数字化还原，为智慧零售BI系统提供数据支撑。
对于零售商家来说，数据的安全性、稳定性和保密性是刚需要求。特斯联科技首席架构师王海华表示：“对于线下商业场景来说，单一商业场景对数据的保密性，是一般商家的需求。此外，零售行业是微利行业，能够将计算分级处理，控制数据挖掘的成本也是业务场景的切实需求。”特斯联通过弹性的、私有化的部署方式，对线下零售数据节点和AI算力进行匹配。
特斯联Poseidon边缘计算系列产品，让前端感知设备的多路数据在本地汇聚与处理。打破业界普遍使用SOC架构的做法，创新性通过分层处理、分散算力，充分利用线下行为的空间、时间连续性，完成相邻区域数据去重与拉通，使得计算更加准确，以最合理的算力运用去拥抱业务。在智慧零售场景的AI边缘算力部署，也依托特斯联“云边协同”的能力部署，将边缘云的价值发挥到*。
王海华自信地谈道：“在AIoT智慧零售解决方案中，特斯联做到了从前端到后端的硬件设备。边缘侧的弹性部署和算力分层，在保障计算精度的同时大大降低预算投入，并可以随着客户的需求发展而成长。目前，特斯联的方案部署成本相较于业界平均水平降低25%，坪效提升约20%。这有望使AI大规模落地零售场景成为可能，相信不远的将来“智慧”成为零售行业标配。”
BI的价值：从坪效提升到体验优化
AI能力的部署，完成了零售场景数字化的“地基”搭建。而智慧零售的“高楼”更需要商业数据的运营能力，即BI（Business Intelligence 商业智能）能力。面对市场纷杂的BI系统，必须强调的是，BI的核心能力是数据洞察，而非数据展示。在特斯联的NanoCell数据模型中，每一组“人货场单”关系都将产生至少12组有效数据。在消费者的一次购买过程中就将产生若干组这样的数据，如何读懂这些数据，形成决策依据，是一个庞大的工程。
而实现这一切得益于高效的数据计算模型，从每个数据获取之初就考虑到其商业应用价值。比如通过模型计算，可以将客户身份标识变为，常客、访客、重要客户等不同聚类；消费类型被设定促销型、犹豫型、决策型等标签。让线下商业零售管理者能够清楚掌握自己消费人群特点，购买偏好等。
T11相关负责人表示，对消费者购买带来最直观感受就是：了解客户购买偏好后，我们会尽快调整货柜产品，让客户买到自己最想买的东西。根据数据分析，我们也会调整货柜区域，以及客户购买商品的路径等，一反过去只依靠单一店长管理经验的模式。科技的本身是为了提高顾客购买体验，这是利用科技优化线下商业的本质，而不是为科技而科技。另外，技术带来的变革不仅体现在购买体验上，对运营者来说，还能提升运营效率与管理管理。
技术激活“万亿”智慧零售新增量
据IDC报告，零售业当前主要面临四大驱动因素：加快以技术为中心的转型、引进能够推动颠覆和创新的新型融资模式、推广人工智能分析，以及发展机器对机器学习。中国零售业经历了三次大的变革，前两次分别是实体零售和虚拟零售，而第三次变革正是当前虚实融合的智慧零售。随着新技术的应用，“人”的全方位数字化，驱动着“人货场”从割裂走向融合。
特斯联科技致力以线下商业行为全数据化为增长引擎，协助更多零售商家，全面提升零售数字化进程，帮助商家更好的按照自己的商业逻辑去经营。特斯联科技也将助力打造出更多智慧零售品牌，构建并完善出赋能传统产业智能化升级的新版图。
