盒马事业群总裁助理郭旭林:模式创新背后的智能化技术实现路径

R e t n e w s | 第 435 期

在中国商业联合会主办的第19届亚太零售商大会暨国际消费品博览会上,《新零售百科》 作为重要合作伙伴受邀参展,并与同期参展的450家企业进行了深入交流。阿里巴巴盒马事业群总裁助理郭旭林分享他对零售智能化的理解为:要给消费者带来更好的体验,要为零售商带来更高的效率和更低的运营成本。

文|洛克

编辑|小荼

微信公众号ID|Retnews

不管是人工智能,还是大数据,还是云计算,最终的核心目的,要给消费者带来更好的体验,要为零售商带来更高的效率,降低企业运营成本。盒马新零售也是围绕这个核心理念设计的,怎么样给消费者带来更好的体验,怎么降低自身成本。我们现在在线上购物,所有都是没有配送费的,为什么我们能够做到这一点,关键还是我们用了很多数据技术,能够让企业成本保持非常低的水平,这样才能给消费者带来超出预期的体验。

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技术创新+业态创新

盒马最主要做了三个商业模式的创新,一个我们在全世界范围内首次实现了线上线下一体化的新的零售业态,这个有什么重要性呢?大家都知道随着移动互联网越来越多的普及,消费者非常希望他的生活各个方面都可以在手机上完成。以前去购物是一件很苦的差事,来回要一两个小时,要花费很多时间去购物。但是我们第一次跟线上和线下的购物体验结合在一起,让消费者在家里面30分钟就可以买到全世界各地鲜美的食材。

一个最主要的技术,要把所有会员商品、库存、价格还有营销信息做到线上线下一体化,这样才能保证当同时有很多消费者,既在线上购物,又在线下购物的时候,商品里的商品首先保证能够买到。第二消费者在线上或者线下的购物习惯、行为都可以被记录和学习,可以给消费者带来更精准的推送和推荐,让他更方便地买到他想买的东西。

为了给消费者提供这些体验,我们把门店创新地跟物流履约中心融合在一起,更多是线上订单的履约中心。门店+物流的形式确保30分钟能够送达。最后超市和餐饮完美融合在一起,店铺里引入了很多餐饮业态,这样消费者在APP上下单,可以一键购买包括生鲜食材,也可以买到成品或者半成品的食材,对我们超市的信任度,依赖度更高。

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门店数字化+提效降本

(我们做到)个性化的商品推荐,比如早上推荐早餐,中午推荐午餐,下午三四点钟会推荐下午茶。我们把会员商品,价格,库存商品线上线下完全一体化,导致我们能够为消费者在线上推荐非常精准的、他喜欢的、他需要的这些商品,让他很方便地完成生活购物所需。

收银结账环节一直是零售商的痛点,排队时间特别长,导致消费者本来买好东西,最后决定不买了。我们跟阿里巴巴集团的实验室(合作),用了自助结银机。很多人问到你们超市里面没有进出的轧机,没有看到保安盯着我们,如果有不怀好意的人拿了商品就走,我们有很多摄像头跟踪这些情况,最后我们通过黑名单的方式进行管理。

我们提供了非常不一样的消费者体验,还有给消费者带来很多便利。我们的收入模式、商业模式跟别的零售商有很大的差别,比如说在(盒马)所有的店铺里面,60%的销售都是来自于线上的,但是在传统行业,这个水平大概只有3%。这是去年7月份的数据,今年数字还要再高一点。

视频场景里面有很多地方用到很具体的AI的技术,之前在线上的消费者行为、购物偏好,其实都是被数字化的,现在通过数字化的门店系统,我们线下的一些场景,比如包括货架的位置,有多少商品,库存是多少,商品信息是什么,通过门店数字化的系统,已经让门店完全数字化,大大提高了整个门店作业的效率,降低了很多成本。

尤其想讲一下,我们有类似于像滴滴或者优步这种司机去抢单的系统。我们现在店里面有很多工作的角色,比如说有人负责在海鲜区为客户挑选海鲜,有的是在货架上捡订单商品,有的负责在线上订单打包,还有一些同学负责货架补货。这些店员有很多不同角色,它需要非常有经验的店长,可能要花几个小时的时间,才能把不同的人在合适的时间安排在合适的工作上面去,这是一个很大的痛点,你要培训他的话要花很长的时间。AI算法数字化给我们带来了非常大的帮助。

我们有一套自动调度系统,我们把店里面的店员在什么时候做什么工作,完全通过算法实现的。按照这个指示去捡货、去补货、去打包就可以了。这样他的工作的效率也大大提升了,工作复杂度也大大提升了,同时也降低了我们去招聘跟培训有经验的店员的成本。

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智慧供应链管理+60%线上销售

做零售商的,大家知道零售商供应链管理方面,其实一直有很大挑战的。

因为我们店里面大部分商品都是生鲜商品,比如说盒马日日鲜系列的商品,包括蔬菜、水果、猪肉、鸡蛋、牛奶,大概五个品类。因为这些商品要日日鲜,在货架上的销售时间只有一天,这么短的时间,怎么保证第一不缺货,第二订货和损耗之间要不断的平衡。

我们集合供应链这些部门的研发能力,开发了一套智慧供应链的系统,保证我们在合适的时间,把合适的商品摆在合适的位置上。从开始的订货开始,比如我现在全国有100家门店,比如一些具体的日期我定多少货,每天的销售情况怎么样,这些需要算法不断去监控。比如日日鲜的牛奶,如果最后发现日日鲜的牛奶可能因为天气的原因很多顾客无法到店消费,这个时候要调整APP的页面,给牛奶更多的露出,或者给过去买过牛奶的消费者推荐,甚至我们还会引入自动打折的系统。比如下午六七点钟,发现牛奶还是比较多,推出自动打折系统,比如说从9折开始到8折,消费者在APP购物的时候,在不同的环节,比如浏览的时候就推荐这个商品,后来购物车马上结账的时候,在购物车下面还可以推荐这个商品。通过这个算法调动APP资源的分配,以及打折的决策,能够最大限度保证商品库存最小,甚至为零。如果你依赖,每个店通过人工判断,其实难度很大的。

还有一个场景,我们是线上线下一体化的零售企业。大部分60%的销售是通过线上完成的,所以线上订单非常多,大部分门店,平均每家门店是一万单的,周围3公里的消费者居住在不同的小区、不同的楼宇,不同的城市、不同的道路情况也不太一样,单行还是双行,还有不同城市天气情况也不一样,如何保证一百多家店铺,每个门店一万多订单,每天按时送到消费者手里面,其实是非常大的挑战。

我们有大概十几分钟的时间,在店内完成作业流程,比如要去捡货,要去打包,打包完成以后,要把这些包裹放在门店的配送工作台里面去,时间按照秒计算的,因为很多消费者不光是买了,比如两瓶饮料,还买了海鲜商品。(这样就)导致路上的时间只有18分钟。算法如何合理规划每个配送的同学,配送的路线,这个是很大的挑战。我们有一套智能履约引擎,要考虑到这么多店铺,每个店铺不同的订单情况,从而进行调度,包括从消费者浏览开始。下大雨的时候很多消费者不能到店,所以他会到线上下单,线上订单的峰值已经被订单超过了,这个算法要监测这个时候有多少人浏览,多少人把商品放在购物车里面去,通过这些因素调动引擎,来决定我候场有多少人,要安排出来为线上订单捡货。如果雨下得特别大,每个配送员往返的时长比以前长了很多,就需要更多配送员配送这些订单。所有这些东西需要算法统一考虑,统一协调。如果通过人工去干预的话,估计我们有六七个,甚至七八个有经验的店长都不可能做到。

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评论 1

  • 阿金 9月17日 00:27

    采购都是家乐福,大润发等的!你懂的早晚和大卖场一个样!