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数据深度交互,新零售的核心变革

2018-06-12 08:57:14来源:创业邦 关键词:新零售人工智能阅读量:23064

导读:“新零售”和“人工智能”火在商业前沿,零售企业在转型升级过程中,纷纷借助新技术的力量,抢占市场,争做新零售排头兵。
  【中国智能制造网 行业动态】“新零售”和“人工智能”火在商业前沿,零售企业在转型升级过程中,纷纷借助新技术的力量,抢占市场,争做新零售排头兵。而魔都上海,在新商业下又被誉为“新零售之都”,除了市场趋势的红利外,上海市政府印发《关于本市推动新一代人工智能发展的实施意见》也在推动人工智能全面赋能实体经济发展和新型智慧城市的建设。


数据深度交互,新零售的核心变革

 
  时至今日,新技术日渐成熟,考验人工智能落地实体经济能力的节点日渐突出。6月15日,“2018智能+新商业峰会”——“智能+零售”峰会将聚集近20位零售人士共赴上海探讨行业趋势,把握零售新契机。
 
  未来的世界里,人工智能将与区块链技术紧密结合,应用到不同的垂直领域,提率,提升人类生活质量,并且重构人与人之间生活方式和信任方式。
 
  2017年Q3季度,京东上线了一项名为“AR试妆”的新功能:用户打开京东的移动APP,在某些化妆品(目前主要为口红)的主图会看到AR试妆的按钮,点击即可使用。该功能通过人脸识别技术将用户的唇部特征点与口红颜色相结合,用户只需要滑动选择不同的口红色号,即可看到自己涂上对应的口红之后的效果。
 
  京东以AR口红试妆为开端,将技术、用户和商品紧密联系在一起:
 
  一方面,以AR技术服务用户,实现用户与商品之间的深度交互,达到销售转化的目的;
 
  另一方面,用户可以分享试妆效果,将AR试妆做为传播点,为商品带来更多的曝光。
 
  在此过程中,京东不仅是AR交互实现的技术支撑平台,也是流量导向与销量转化的终点站。
 
  从京东AR试妆魔镜的交互形式中,不难发现,新零售与传统电商和传统零售的根本区别在于:以消费的个性化需求满足为导向,辅助生产关系的变革。在此基础上,新零售需要着力解决零售行业的主要痛点:
 
  流量成本:电商平台的粗放式数据红利时代已近结束,对消费者深层次的需求洞察和满足是下一个时代零售行业的发力点;
 
  仓储成本:线上线下销售模式的改变,不能仅仅依赖销售成本的缩减,更重要的是能通过技术的应用充分挖掘和满足个性化的需求;
 
  时间成本:销售周期和SKU转化率的提升,是所有零售平台和销售网络所坚持的目标,资金的利用率比销量更为重要。
 
  对于新零售的概念,逻辑思维创始人罗振宇在《时间的朋友》跨年演讲中曾表示,“本质很简单,就两个字,效率……用一切手段无死角地提率”,“在你的购买欲萌发时,就能完成支付。在你的购买欲消退前,就能完成送货。”
 
  数据深度交互,新零售的核心变革
 
  零售业和电子商务一直存在诸如:用户信息泄露、交易争议无法及时处理、付款数据可能被盗取或签名伪造、身份认证无法准确确认造成诈骗、消费者必须向商家展示信用卡/借记卡等方面的缺陷。2017年新零售消费时代概念提出时,零售市场的深入改造基本归纳为如下几点:
 
  1、重塑体验:VR/AR互动、虚拟试衣、智慧门店;
 
  2、渠道变革:O2O引流、分销和裂变;
 
  3、全媒体、全数据打通消费者认知、兴趣、购买、忠诚及分享反馈;
 
  4、重塑供应链和物流;
 
  5、利用消费大数据,重新定义制造;
 
  6、新物种模式:无人便利店、盒马鲜生、超级物种;
 
  7、传统零售升级:阿里入股大润发、Amazon收购全食超市、腾讯入股永辉/京东/唯品会;
 
  8、跨境电商:为新零售提供更广的维度。
 
  这些改变的关键是对消费大数据的收集所产生的策略指引,传统零售向新零售转变所面临的关键挑战之一,是缺乏通过深度训练开发神经网络模型的数据,一些大型公司Facebook和谷歌,已经通过构建重要的内部资源来解决计算机视觉识别和自然语言识别挑战,以期获得深度的智能数据交互。
 
  效率驱动,AI+区块链把握新零售核心科技
 
  ULSee集人脸ID、人脸钱包、支付以及数据存储为一体构建新零售生态系统,以人脸识别服务作为AI数据深度交互的基础生态系统,通过区块链分布式账本、去中心化、点对点传输、可溯源/不可篡改等技术特点,从C端消费进行数据改造,为新零售发展提供核心数据动力。
 
  ULSee从链化层面全面构建新零售的核心科技:管理智能合约、交易、用户档案、系统沟通、人脸钱包等。
 
  1、使用IPFS开发的去中心化数据存储和计算,构建高性能的分布式系统。凭借去中心化的特性及节点创建、验证、索引算法,降低ULSee链数据处理的延迟,提高频宽,直至减少交易摩擦和成本;
 
  2、以智能手机、智慧魔镜、电信数据、PC、柜台交易等多方面的硬件交互创建去中心化的分布式网络层。智能合约平台负责处理各类契约、交易的所有启动和执行。
 
  3、ULSee Face ID人脸身份证+人脸钱包,支持线上线下数据的开放式交换。整个用户行为可以加密并存储在人脸电子钱包,并终储放在点对点加密区块链中,只有消费者本人可以访问或授权访问。
 
  以此形式的改造,ULSee彻底保证了数据的真实来源,并依托消费数据链化,完成对新零售生产、物流、仓储、营销、资源分配、消费需求定制服务等各个方面的深度指导和智能匹配。
 
  数据民主,新零售发展的底层律法
 
  中心化的数据资源是支撑传统零售和互联网+零售发展的底层基础,在对消费数据的收集和抓取的过程中,消费者作为需求方处于完全“冻结”状态。
 
  中心化的电商平台依赖广泛的数据流量反复获利,但单个个体数据并未得到重复的挖掘和尊重,这样导致了传统零售和互联网+零售需要耗费大量的时间、资金成本在寻求“有效用户数据”上,造成用户数据利用率低下,加之消费者完全没有办法对自身数据进行管理,导致中心化的电商平台的数据红利优势日渐趋微。
 
  随着区块链共识经济的推广,对数据价值的重视,被广泛的提及。新零售所需构建的底层基础,决不能停留在传统电商“粗放式数据暴利”的发展模式之上,数据民主,才是促进新零售发展的底层律法:
 
  条:数据生产者拥有特定数据的所有权和使用权;
 
  第二条:对用户数据的尊重,是作为数据使用者的基本义务;
 
  第三条:第三方平台和使用者需为数据使用提供权益或支付。
 
  在ULSee计划的生态系统中,消费者可以将他们的脸部数据提供给ULSee的AI数据库、购物数据库以换取奖励。该系统将允许消费者在区块链中安全地存储私人信息:支付信息、购物记录、身体数据、医疗、保险记录等。所有数据将被加密并且脱敏。
 
  商家可以从基于ULSee数据库发展的不同应用中受益,例如Magic Mirror人工智能魔镜。作为生态系统的一部分,商家可以使用消费者偏好数据库,而不需要消费者提供个人信息。在检索消费者信息以推送广告的过程中,商家必须对消费者进行奖励。商家使用ULSee技术将不仅用于定位广告,还用于支付验证,并提供正确交易记录。
 
  只有通过底层的数据生产关系和使用关系的改造,才能完成支撑新零售的基础架构,保障数据权益,实际上是在保障新零售发展的未来。ULSee从传统电商平台为开端开启了分步骤的新零售生态布局规划,自项目启动以来,陆续完成以下方面的工作:
 
  1、基于智能硬件提供总体解决方案并收集海量数据;
 
  2、垂直应用场景商业落地:①ULSee & 日本大快速零售集团:②3D人工智能魔镜应用;③ULSee & 京东:电商AR+人工智能,线上试妆应用;
 
  3、广泛的应用落地,横向扩宽行业合作范围,不断寻求基于数据运用的合作场景。
 
  在未来的世界里,数据律法会成为重构人类社会的底层律法,ULSee链以新零售行业为开端,打开了数据世界的乌托邦。
 
  (原标题:数据深度交互,新零售的核心变革)
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