当电商红利殆尽 谁掌控了新零售时代的增长密码？

文｜张艺

编｜王一粟

走进一家丝芙兰，你并不需要任何试妆，就可以挑选合适的粉底色号、口红色号，店铺通过机器视觉技术便可以为你个性化推荐。

优衣库精选商店内，人工智能系统可以通过神经递质识别你对颜色和风格的反应推荐商品。顾客甚至不必按下按钮，大脑信号就足以让系统知道你对每件商品的感受。

实体商业“花样百出”，希望抓住要求越来越高的消费者，并实现降本增效。然而，实践之后，这种科技驱动的实验却被顾客吐槽为“伪需求”——逛线下店就是为了亲自试妆、试衣的快感。

而更深层次的数据化驱动销售的核心诉求，并没有被完全满足。

市场不乏为优衣库和丝芙兰这样的连锁店提供单点解决方案的服务商，但往往单店的概念验证难以满足企业规模化业务升级的需求，降本增效的效果非常有限，云端系统级的服务模式为行业围城带来了突破点。

但在实体商业领域，系统级、平台化的解决方案又面临着难以快速复制的问题，产品想要脱离样板间完成大面积赋能，企业也面临非常高难度的技术挑战，以及巧妙的产品设计挑战。

“纯电商时代将很快结束，未来的几十年将没有电子商务这么一说。”2016年的云栖大会上，马云突然“唱衰”，令人百思不得其解。随着“新零售”概念的推出，众人才反应过来这是反差式的铺垫。

随后，“新零售”成为了年度超火的商业市场关键词。不仅仅是因为马云的重磅“预判”，更重要的是在人口红利和流量红利消退的大背景下，市场已经出现线上增速趋缓，获客成本水涨船高的问题，而线下也随着新技术的渗透发生微妙的变化。

马云的一番话带火了“新零售”，但新零售到底是什么？对于其定义，近年来，各大厂谁也不服谁，纷纷提出自家看法：

阿里认为是线上线下以及物流体系结合之后产生新零售。腾讯提出了“智慧零售”，要从用户、数据、连接三个维度与零售行业相结合。京东提出“无界零售”，要化传统零售业的被动销售为主动销售。

一千个读者心中有一千个哈姆雷特，各家的定义均不同，但这些互联网巨头都在“线下”价值开发上悄悄达成共识。当电商红利殆尽，新的增长点又将回到实体商业，所以，围绕线下做技术加持成为了新的红海市场。

许多新兴科技企业也见缝插针成长起来，围绕“人、货、场”产生了形态各异的商业模式，如近期市场竞争白热化，上市潮不断的生鲜电商，曾风靡一时的无人零售店；以赢识科技、多点Mall为代表的智能门店解决方案的SaaS服务商。

据阿里云加速器联合微链发布的 《科技改变零售：2021全国新零售科技企业白皮书》显示，2017-2020年间，全球新零售科技项目在天使阶段的融资事件占比显著降低，B轮后占比不断上升，在2020年更是达到40%，说明市场正由萌芽期向爆发期、成熟期迈进。

基于数字化大背景，线下实体商业的数智化业务需求不断涌现，疫情更是加速了实体商业线下+线上融合的全渠道业务模式的快速演进。但不同于市场初期对于企业仅持有概念的宽容，成熟期意味着需要实在的产品落地，以及规模化复制应用。游泳的人终究要上岸，什么样的新型零售科技企业更有望迎来持续的爆发红利增长？

“系统”撬动 行业拐点

在猛兽嘴中抢吃的是冒险之举，如何吃掉巨头“咽不下”的蛋糕才是另辟蹊径的机智之举。

科技巨头们在新零售领域做了很多的尝试，但是线上基因浓厚的互联网与实体商业有许多需要磨合的细节，不差钱的巨头也很难全部吃透，所以他们更愿意选择技术赋能、并结合投资布局。

如腾讯一边通过小程序、腾讯云、腾讯优图、微信支付赋能商户，同时也密集出手入股永辉、步步高等线下零售企业；阿里更是通过支付宝打通了线下零售商户，并先是收购银泰百货、注资苏宁，后又并购中国最大的商超集团“高鑫零售”，实现实体商业的深度融合。

腾讯一掷千金，阿里拼命狂奔，但巨头们主要关注点仍是如何拓展自己的生态边界。实际上，每个品牌方都有自己的不同的诉求，更希望有直接触达消费者的能力，如：如何将短视频、直播平台、电商平台上的流量和资源利用起来实现转化。

（图片来源：互联网）

在零售行业数字化转型的大背景下，市场上出现各类玩家：多数擅长做单点优化，如决策优化、智能营销等；少有创业公司敢于挑战全链路的系统级服务，赢识科技就是其中一家。

对于科技企业来说，线下场景本身就是非常大的挑战。

首先在数据层面。一方面，线下实体商业拥有数据短板，许多店铺或者线下品牌交易过程数据不完整。另一方面，则是设备分散，如POS机、货架、监控、互动屏等，数据非结构化程度较高。

其次是规模化复制的问题。随着技术落地市场，真正的商业应用，并不能仅仅打造出一个样板店铺。“仅在几十家店铺开展不算成功，要批量、快速、低成本复制到成千上万的实体店中，才是关键。”赢识科技创始人兼CEO楚汝峰如是说。

上述两个问题，单点性产品并不能根本上解决实体商业的整体“降本增效”问题，市场亟待一个平台级的立体化服务系统——可以提供从底层数智操作系统到上层应用系统和工具的闭环服务，相对低成本的实现改造，并提升复制效率。

这便是赢识科技的特色之处，其采用端边云+全栈AI的低成本架构，通过海量异构智能设备抽象管控连接，形成线下数据埋点，结合全场景ReID、智能感知+行为语义化技术，构建消费者数据资产闭环，为实体商业提供从营销获客到管理的整体数字化解决方案。

实际上，一个行业中出现系统也正说明发展迎来拐点。如手机领域早期做智能系统时，公司也是各自为政，自有一套体系，后来安卓、IOS出来了，体系就开始统一，行业逐渐标准化。而赢识科技提出的系统建设思路不仅仅是解决了实体商业数字化基础的问题，还在数据连接上打通，相当于逐渐构建了实体商业智能化的基础服务设施。

实体商业需求环节是复杂的，如针对“人（消费端需求侧）-货（企业端供给侧）-场（消费及管控场景）”的在线化或是管理，仅是单点解决方案，只能是治标不治本，而以赢识科技为代表的系统服务商可以设置一个灵活的大框架，形成一个“skill center（技能中心）”，随时补充新技能。这种平台化建设思路其实在许多行业企业的战略中也已经有所体现，如多点Dmall也研发了自己的系统，并不断扩大“朋友圈”来打造生态能力。

重构零售“底座”

颠覆行业时，只有具有挑战性的底层重建可以让技术咖感到兴奋。

在中科院的博士阶段和三星研究院，赢识科技的创始人楚汝峰一直浸泡与对于未来性的基础学术研究，一二十年前的畅想逐渐转化为现实，技术从学术走向商业的进程在加快。

但真正让楚汝峰感受到技术与业务融合，是在阿里的8年。期间，楚汝峰负责过智能终端操作系统——阿里云OS，重点是基于算法做数据运营。在阿里达摩院成立后，他又负责建立了机器智能团队。

赢识科技CTO易东主导过2008年奥运会开幕式的人脸系统，世博会的安防监控的系统。产品联合创始人和合伙人之前分别是天猫新零售智慧门店产品负责人和天猫618的营销产品负责人。

大厂出身的豪华创始团队给了赢识科技“全局视角、底层思维”，他们擅长底层架构的研发并且不乏产品矩阵方面的“军师”。

“我们希望帮助实体商业经营者构建更强的消费者运营能力，补齐线下缺失的数据，搭建线上运营阵地，开展消费者的全生命周期管理。”楚汝峰曾表示，希望帮助购物中心变成“线下的天猫”，像天猫一样运营消费者，盘活流量，连接产品和场景形成一个闭环；通过系统化服务，与商业地产的运营团队一起共创消费者运营平台，开辟第二增长曲线，实现资产增值。

这不仅是服务型商业模式的创新，更是个技术活。

结合线下实体的发展现状来看，想要实现智能化，必须先全面数字化。

赢识科技的核心逻辑是全栈AI能⼒+实体商业，提供全链路数据智能服务。其首要解决的问题则是构建实体商业数字化底座。

简单来说，首先是如何做数据采集的问题，数据是血液，健康地循环是必要标准，连接显得至关重要。实体商业涉及多种触点的数字化、海量异构设备管控，比如一个店内有各种各样的互动设备，如货架、POS机、摄像头等，如何对这些设备进行抽象和管理，形成互联的IoT基础设施。

数据采集后，价值要真正被挖掘，对于算力和算法有着非常高的要求。一个30平的小店和300平的中型店，沉淀的数据量不是一个规模，对计算的要求也不同，所以需要解决计算架构的问题。而且各类型的线下店的改造现状不同：小店终端可能仅是一个简单的智能摄像头，中型店铺用一个集合算力和数据的计算终端，大型购物中心可能需要一组可以平衡算力和数据计算要求的服务器，分布式架构搭好可以动态分配资源，降低计算成本和实施成本。

赢识科技采用“端边云”协同的分布式架构来支撑，能满足大、中、小店的不同计算需求，把边缘的高性能、高可用的基础设施搭建起来。其计算、部署和运维成本优势明显，针对大规模场景的落地周期从传统系统3-6个月缩短到1周内，也满足规模化应用快速复制的需求。

此外，AI算法是数据分析的重头戏，价值是否淋漓尽致的发挥，数据感知和行为语义化的算法具有核心作用。值得一提的是，在跨境追踪/行人再识别（ReID）国际公开数据集测评中，赢识科技的技术成果超过云从科技、腾讯优图等一线公司，取得第一。

实际上，在全场景感知和⾏为意图语义化算法的挑战上，实体商业相较于目前成熟化的安防体系更加困难，因为安防实际上逻辑更简单，重在检索功能。而实体商业场景中，机器不仅要具备基础的单点感知能力，更需要结合场景需求进行全局“了解”和 “洞察”，这是一项更复杂的工程。

上层应用多元化

OPPO手机和小米手机，配置不一样，用户体验不一样，但是他们都是基于安卓系统，这便是系统的魅力：底层逻辑相同，上层应用多元。

“不同行业中，商品是不一样的，所以需要针对场景做业务的细分，但是人和场的逻辑关系在任何行业都是相通的。底层逻辑是通用的，需要一个统一的平台。”楚汝峰认为，做底层系统不存在较大的跨行业复制问题。

目前，赢识科技在商业落地方面有重点突击，主要有两个逻辑方向：

一是以消费者为中心，人流量较大且重体验和交付的高客单价场景，如线下4s店和家居等。主要服务范围包括获客引流、到店接待、试乘试驾、车主服务，实现消费者全生命周期管理。

以赢识科技对某一经销商的数字化门店改造为例：重心在获客和留存，保客和运营上，主要满足门店两方面诉求：

一是针对管理侧的营销工具，如何让消费者变成忠实客户和活跃客户，帮助原来传统的汽车经销商集团变成一个服务集团。

二是管控诉求，大品牌为了提升服务质量，传统方式是通过访客等远程抽检方式提升服务质量，耗时耗力。通过智能化技术，将整个工作人员的服务形成标准化的工作流程，量化且可监管的提升服务质量，进而去影响销售转化。比如，通过AI智能管控对销售人员的接待规范和话术表现进行服务质量的打分与评估。此外，着装是否规范，店内摆设有没有及时整理等等细节都可以纳入打分标准。

第二个场景则是大流量场景如商业地产、购物中心，主要为该类客户提供人和场的全场景数字化建设。主要业务方向包括两方面，一是以消费者的维度去从招商、运营、活动等场景中为商家提供运营工具，实现资产增值；二是衍生的管理诉求，比如说商场里面发生了一些异常事件，快速调度场内工作人员及时处理解决。

传统商业地产面临几个问题，一是招商和店铺管理，如何找到符合定位的商铺？二是商铺日常的活动效果如何准确预测、评估和复盘。

楚汝峰提到，天猫准备618活动，通过多渠道的线上数据可以提前半年就预测活动效果，以及花费、目标人群，但实体商业缺乏这种洞见分析能力。

“通过数字化手段加持，商场可以实现对于人流量的精准分析：如一天来了多少人，人群共同特征是什么样的，哪个店铺最受欢迎。这些信息将影响其后续的营销决策，如接下来做活动，宣传海报贴在哪个位置效果更好，互动屏应该播发什么内容。”楚汝峰分析。

“同时还能把周边的社区联动起来，这是我们想要探索的方向，比如社区物业和商业地产之间的联动关系，实际上，购物中心和写字楼及周围的住宅完全可以成为一套大的消费者运营体系。”

结语

数字经济时代，以网络平台为载体，凭借多元化、多维度的大数据积累和人工智能技术形成商业洞察，继而为经营决策提供全方位支撑的企业“生态圈”正在蓬勃发展。

赢识科技的系统工具，目前主要满足人流较大的场景，以大客户为主。考虑到数字化基础能力以及付费能力，目前国内零售SaaS服务商的主流商业模式均以KA客户为主。但实际上，更广阔的中小企业才是未开辟的新大陆。

商务部2020年发布的《中国线下零售小店数字化转型报告》 ，一方面大量实体小店的经营管理水平亟待提升，另一方面拥有数字生态圈的大型互联网企业正在寻找落地渠道与下沉途径。两者间的合作成为共赢之举。

SaaS模式的本质，是商业软件的民主化，数字化能力不再是企业成本中的庞然大物。其轻便、灵活，易用的特点与中小企业的需求形成天然的匹配。所以，KA客户仅仅是零售科技企业的入门级市场竞争，未来的主战场或将集中在中小企业市场。