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1、 IBM 商业价值研究院 | 专家洞察下一代零售商店借助 AI 和云计算，加速混合购物之旅 主题专家Mahesh Dodani 博士Mahesh Dodani 博士是 IBM 行业首席工程师，面向消费者、旅游和交通运输行业。他负责领导定义技术和创新解决方案的用例、架构以及设计和实施。这些计划旨在满足客户对数字化转型、应用现代化、混合云部署的需求，从而改进客户合作，增加业务收入，促进运营效率。IBM 行业首席工程师，面向消费者、旅游和交通运输行业dodaniE.G. NadhanE.G. Nadhan 是 Red Hat 的全球首席架构负责人。他负责为客户带来开放式、战略性的相关创新，领导并协调
2、整个零售生态系统中的Red Hat 首席架构师全球网络。Red Hat 全球首席架构负责人和战略家enadhanKarl HallerKarl Haller 是 IBM Consulting 消费者人才中心 (COE)的合伙人。IBM 消费者人才中心是由行业专家组成的团队，他们为世界各地主要的零售商和消费品生产企业开发变革性的解决方案和项目。IBM 如何提合伙人，wgkIBM Consulting 合伙人，消费者人才中心供帮助karl.hallerColm OBrienColm OBrien 是 IBM Consulting 消费者人才中心的合伙人。Colm 拥有深厚的行业专业知识，曾在多个大
3、型全球零售企业担任过供应链、零售运营以及 IT 和业务战略方面的最高层主管。IBM Consulting 合伙人，消费者人才中心COLMOBRI2 摘要零售商正在加速商店的数字化转型，以便向消费者提供差异化体验和互动。下一代商店为了应对不断变化的消费者行为，确保商店与时俱进， 许多零1售商正在对自己的实体店加速实施数字化转型。差异化体验谈到混合购物体验，所有年龄段的消费者都希望通过与实体店员工和数字店员的互动，获得个性化、无摩擦的服务。2智能化工作流的“金线”仅仅尝试特定的点解决方案已无法适应新形势，零售商必须通过交织在整个企业乃至生态系统中的各种智能化工作流，统筹协调这些体验。3商店运营平台
4、零售商必须在商店运营平台上建立这些能力，再通过这一平台，将能力扩展到数以千计的店面，实现更强大的安全功能，并且灵活整合各种点解决方案和不同的数据源。1 新常态下，商店仍然非常重要在过去两年里，我们都被迫采用全新的混合方式进行工作、育儿、社交 以及购物。“混合购物”因此应运而生，这种方法结合了店内的数字和实体接触点，虽然它的出现是形势所迫，但业已成为主流。 事实4上，混合购物已成为 27% 的所有年龄段的消费者和 36% 的 Z 世代消费者的主要购物方法。更关键的是，在所有年龄段的消费者中，有将近3/4 (72%) 将实体店作为自己的主要购物方法。5这既带来了挑战，又创造了机遇：零售商该如何无缝
5、地将线上、店内、移动和虚拟渠道的体验交织在一起，形成统一的客户购物之旅？认知型商店就是这种新格局的一个主要方面。认知型商店代表了我们对未来商店的愿景。这是由人工智能 (AI) 驱动、实现了数字化转型的实体商店；通过超强店员与顾客的互动来提供差异化、个性化的体验；以智慧运营中心所支持的智能化工作流来统筹协调；并以商店运营平台作为动能。2 认知型商店作为一种目标运营模式，旨在帮助零售商在不断变化的环境中蓬勃发展。该模式围绕 AI 这一核心，在以下 5 个领域建立关键能力：个性化体验超强店员认知型商店能够从数字和实体互动中获得超级本地化和个性化的洞察，例如，了解顾客光临商店背后的动机，实时提供“下次
6、最佳行动”建议。在 AI 助手的帮助下，店员能够结合情境，在几乎所有接触点与顾客开展有意义的沟通交流。智能化工作流运营中心购物行为的快速变化，促使商店主动优化店内业务流程，例如在线购买/店内提货、店内购物体验、商店层面的库存和货架商品可用性管理、补货、运货接收以及当地送货等。该运营中心一站式地主动监控商店运营，高效处理事件、变化和问题，以便快速加以解决。商店运营平台该平台建立开放的基础，可扩展到数以千计的门店，增强从企业到边缘的安全性。该平台的弹性有助于确保持续的业务运营，将 AI 扩展到边缘，以及灵活地整合各种点解决方案和不同的数据源。3 为什么我们需要认知型商店？零售商店在消费者生活中将继
7、续扮演不可或缺角色。在整个新冠病毒疫情期间以及后疫情时期，商店变得更加强大。它们仍然是顾客购买所需商品的主要场所；也是顾客相互交流、与具有丰富知识的店员沟通以及与心仪的品牌互动的首选地方。在新冠疫情之前，IBV 的研究揭示，70%的消费者表示在“微时刻”购物。但与此同时，商店不再是购物的唯一选择。在新冠病毒疫情之前，IBM 商业价值研究院(IBV) 的研究就发现，70% 的消费者表示在“微时刻”购物 也就是一边购物一边做其6他事情。35% 的受访者表示他们每周至少以这种方式购物一次。 顾客的购物之旅呈7现渠道多样化的趋势，覆盖多个数字、实体、移动和人员接触点。而疫情使这种趋势进一步加速。现在消
8、费者最常采用三种购物方式：实体店内 (65%)、移动应用 (50%) 和网站 (42%)。而且他们在购物之前会做足功课。73% 的消费者会通过品牌和零售网站、社交渠道以及市场，在线了解产品。27% 的消费者会研究商品评分和评论，19% 则通过广告了解产品。实体店可能会将这些趋势视为威胁。但实际上，这也是机遇：几乎每个接触点都可以创造出和销售一样有价值的信息。不过，要产生这种价值，必须将信息与智能相融合。为实现由 AI 驱动的转型目标，零售商不能仅仅关注于客流量、顾客转化率以及实体店的利润。他们必须对从多个内外来源收集的数据进行汇总、整理、分析并采取行动，打造个性化的体验 既要提供无摩擦、高度互
9、动的服务模式，又要通过优化工作流来降级成本。在认知型商店中，零售商会根据顾客以前的体验，有的放矢地开展互动。这些交流有助于维持长久的关系。4 要成为认知型商店，企业必须向前看，积极推动企业重塑。这包括重新思考商店的方方面面，包括实体店的设计、为技术和运营基础架构选择新平台，等等。这意味着使用强大的数据，为每个消费者提供超级个性化的商品推荐，从“一体适用”转变为“一体一用”。这也意味着，可以充分利用从有关邻里街坊、商业竞争以及天气和活动的数据中挖掘出的增强洞察，帮助做出有关服务、定价、促销活动、人员配备等方面的决策。实际上，认知型商店不断提炼数据，从宏观揭示微观，从粗略分析细化到个性化数据点。销
10、售店员有机会深入了解消费者，帮助创造更为个性化而且富有效率的店内体验。商店经理，甚至那些跨国零售企业的高管，也需要“面向本地进行思考”，推动自己负责的交易领域中所有组织渠道的业务发展。认知型商店代表了商店的未来趋势。时不我待，必须立即采取行动。5 过去、现在和将来怎样才能最有效地为明天的认知型商店做好准备？许多零售商已经认识到认知型商店的必要性，有些已经取得了实质性的进展。尽管如此，许多零售商仍倾向于在“局部”使用认知型商店技术，仅实施特定用例，例如将订单改造成路边自提，或使用自动化和机器人技术进行库存盘点。由于没有从整体上构思认知型商店，这些零售商存在业务渠道持续碎片化的风险，从而让更具战略
11、眼光的竞争对手占得上风。8我们认为，要实施认知型商店转型，需要更为全面的方法，覆盖以下所有 5 个领域：个性化体验、超强店员、智能化工作流、智慧运营中心，以及作为基础的商店运营平台（见图 1）。与任何变革性实践一样，绘制从现状到目标的路线图时，必须回答以下问题：如何由此及彼？已实施了哪些计划？目前迫切需要关注哪些问题？怎样才能最有效地为明天的认知型商店做好准备？6 图 1认知型商店个性化体验超强店员运营中心利用从数字和实体互动中获得的超级本地化和个性化的洞察在 AI 助手的帮助下，促进有意义的顾客互动认知型商店智能化工作流主动优化基于商店的业务流程中的任务监控认知型商店，主动处理事件、变化和问
12、题，确保快速解决商店运营平台富有弹性、敏捷灵活、易于扩展的基础来源：IBM 商业价值研究院。7 过去/现在/将来框架能力我们使用以下框架概括了零售商在每个领域中需要培养的一些主要能力：过去现在将来这些对标分析反映的是过去的标准。领先的零售商在这些领域已取得长足进展。如果贵组织还未达成目标，那么说明您已经落后了。立即行动起来，努力达成这些里程碑，确保不被竞争对手落下 他们正积极实施短期内即可完成的项目。为了在今后三年以及更长时期大幅扩展认知型商店的规模，必须立即着手规划。个性化体验过去现在将来采用基于 AI 的自助模式，帮助降低成本，提高客户满意度协调数字/实体体验，与新的购物模式保持一致根据从
13、各个渠道挖掘的全面的内部、外部和客户洞察，实时策划和实施个性化的数字/混合体验通过将面向客户的应用迁移到云，提高敏捷性从以产品为中心的理念转变为以顾客为中心，重塑商店运营和技术利用 AI 和 IoT，实现非接触式和/或被动商务在各个实体和数字接触点，打造统一的客户体验根据以商店为中心（在线购买/店内提货，或者店内销售）的购买行为，实现个性化客户体验提高商店敏捷性，更快适应不断变化的当地状况（根据购买行为调整商品门类）超强店员过去现在将来对主要工具进行现代化和移动化改造，提高员工生产力和满意度采用以人为本的设计，确保企业体验满足顾客和店员的需求根据对容量和能力的实时了解，扩展智能化工作流，在人员
14、和机器之间动态分配任务积极聘用更多数字达人型人才采用智能客服，增强人员的认知和行为店员配备实时数字化能力，确保能够动能力随时随地向顾客销售，为顾客服务利用各种新能力（例如 AI、AR/VR 和移动技术），改进员工培训结合有关健康与福祉的洞察，改善（商店、仓库、数据中心员工的）工作条件建立预测模型，解决技能和人才问题，防患于未然借助 AI 和自动化技术，支持主要的人才招聘和培养流程，确保高峰季/假日季的用人需求利用 AI 发现内部和外部新的人才来源扩展企业的业务范围，支持由员工、合作伙伴和零工完成工作8 智能化工作流过去现在将来使用 AI/ML 实现分配和补货流程现代化，在商店中建立规模更小、基于拉动的产品流培养相关能力，确保能够接近实时地在当地层面评估需求模式，对变化做出反应按地区/临近区域创建超本地化的商品门类布
