AI时代下零售商的新商业模式

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

2020年是第四次国际贸易战的结束，随之而来的就是全球经济复苏。其中，物流、电商等在经济领域的应用也越来越受到消费者的欢迎。然而，从零售行业的角度看，由于缺乏客观的数据支撑，以及其他行业依赖零售业赚取利润的依赖性，使得零售业面临着巨大的变革机遇。
2019年是中国零售业发展的元年，随着电商的蓬勃发展，伴随着线上平台和APP、线下的实体店等互联网零售模式的兴起，消费者对线上零售的需求量突飞猛进，2019年，中国零售总额达到了4.2万亿元。然而，随着“疫情”的不断蔓延，中国零售领域也遭遇了前所未有的困难。即便如此，从零售行业总体经营规模的增长看，零售业依旧处于快速增长的阶段。
在这样的情况下，很多零售企业都开始探索新的商业模式，尝试采用AI和机器学习来提高效率、降低成本、提升品牌知名度等。这些新商业模式也逐渐形成共识并得到认可，如AI O2O电商、基于知识图谱的精准推荐、大数据驱动的跨境流动销售、IoT智慧零售等。
本文将以零售领域的七大新商业模式（AI O2O电商、基于知识图谱的精准推荐、大数据驱动的跨境流动销售、IoT智慧零售、智慧仓储、智慧服务、数字化转型）为切入点，通过对这些模式的介绍，阐述零售领域在面对全球经济危机和当前零售业发展趋势下，如何实现更加可持续、可靠、安全的零售生态系统。

2.核心概念和术语

2.1 区块链

什么是区块链？区块链是一个分布式数据库，它存储了一系列信息块，每个块中包含了一次数据写入操作的记录，而这些记录又被串联起来，形成一条链条。区块链可以保证各个节点上的数据库都是一致的，使得系统具有高度安全性、可追溯性和不可篡改性。

2.2 智能合约

智能合约（Smart Contracts）是指能够自动执行合同义务的计算机协议，也是一种高级编程语言。它赋予了计算机以参与智能合约执行的能力，无需第三方的许可或担心信任问题。例如，智能合约可以用来管理金融交易、存证记录、供应链等多种业务场景。

2.3 知识图谱

什么是知识图谱？知识图谱是由RDF（Resource Description Framework）结构的三元组（triple）集合构成的图数据库，其中每一个triple表示了某个资源和其属性之间的关系。知识图谱可以用于知识检索、信息提取、开放数据分析、智能问答等任务。

2.4 数据分析

数据分析是指运用统计、数学和计算机科学技术，处理、提炼、归纳、组织、表达复杂的信息，用于产生新数据的过程。数据分析方法主要包括数据获取、清洗、转换、集成、挖掘、呈现等过程。

2.5 自然语言理解

自然语言理解（NLU）是指计算机通过对输入文本进行解析、理解和生成相应的文本输出的技术。与传统意义上的命令和查询不同，NLU能够理解文本中的意图、情绪、观点、语法、语义等因素，从而做出智能的决策。

2.6 机器学习

什么是机器学习？机器学习是利用已有数据训练计算机模型，以此来完成特定任务的一门学科。它从海量的数据中学习、归纳、总结，并找寻数据中隐藏的规律、模式、关系。

2.7 深度学习

深度学习是一种学习算法的类型，它是建立神经网络的形式，通过反向传播的方式完成模型参数更新，从而解决手工神经网络的梯度消失和欠拟合问题。

3.AI O2O电商

3.1 模式描述

“AI O2O电商”是基于区块链技术和机器学习算法的电子商务模式，可以帮助企业快速实现线上购物体验的同时降低运营成本。该模式在实现用户购买环节的同时，还可以通过区块链+人工智能的相互融合，提升整个商城的管理效率。“AI O2O电商”分为智能商品识别、电商结算系统、会员权益管理、商城促销策略等模块。

3.2 具体方案

3.2.1 智能商品识别

3.2.1.1 产品信息分类

用户上传图片或视频，智能识别图像中的商品信息。通过商品信息和价格，将商品进行分类，根据商品的质量，确定收费标准。

3.2.1.2 商品查询推荐

通过图像识别、OCR技术将商品信息保存至区块链数据库。同时，引入图谱引擎，对商品信息进行索引和推荐，帮助用户快速找到想要的商品。

3.2.2 电商结算系统

3.2.2.1 实时付款

基于人脸识别、定位、支付宝等方式，提供手机端收银台，支付系统自动匹配用户及商品，实现实时付款。

3.2.2.2 会员权益管理

为用户提供免运费、折扣券、积分返还等多种优惠机制，实现会员权益的有效管理。

3.2.3 会员权益管理

通过区块链记录用户消费习惯和偏好，为其提供个性化的产品推荐，提升客户留存率。

3.2.4 商城促销策略

制定促销策略，将商品推送给顾客，增加购买力，并提升用户满意度。

3.2.5 订单管理

对所有订单进行跟踪和管理，确保订单的完整性和准确性。

3.3 技术实现

• 智能商品识别：OpenCV，TensorFlow
• 电商结算系统：ZMQ，Flask，React.js
• 会员权益管理：MongoDB，React.js
• 商城促销策略：Apache Kafka，Spring Boot
• 订单管理：MySQL，Kafka，Zookeeper

3.4 效果展示

3.5 适用场景

3.6 挑战与建议

4. 基于知识图谱的精准推荐

4.1 模式描述

2020年，随着移动互联网时代的到来，电商领域的精准推荐成为重点关注的热点话题。在零售行业，客户通常是通过搜索引擎或电话联系到零售商才能找到需要的产品，但在电商领域，推荐系统可以使用用户行为数据来改善产品推荐结果，提高用户黏性。
传统的推荐系统依赖用户的历史浏览记录、搜索词、偏好偏差等特征，通过模糊匹配的方式找到相关商品，但在电商领域，缺乏足够的数据支持无法取得较好的效果。而基于知识图谱的推荐系统则可以整合大量的用户点击数据、购买数据、评价数据、商品描述数据等信息，实现对商品的精准推荐。
“基于知识图谱的精准推荐”模式，可以帮助零售商通过对用户的购买行为分析、商品的内容描述等数据进行分析，生成用户画像，根据用户画像为用户提供精准的商品推荐。

4.2 具体方案

4.2.1 数据采集

目前，已有大量数据可以用来训练推荐模型。但是，收集这些数据需要耗费大量的人力、物力、财力。另外，由于零售商的个人隐私保护意识比较强烈，因此，用户的个人信息可能是保密的。为了能更好地挖掘潜在的购买需求和喜好，需要更多的可用数据。
所以，基于知识图谱的精准推荐模式，首先需要搜集海量的用户数据。对于零售商来说，可以直接从各个平台收集用户的搜索、浏览、购买行为日志、商品描述等数据；对于普通用户来说，也可以通过相关网站或者App，查看用户的购物行为、收藏夹、浏览历史等数据。
以电商领域为例，除了订单数据外，还可以收集商品的评论、浏览记录、购买数据等，用于建设知识图谱。

4.2.2 实体发现

1. 用户画像：分析用户的偏好、收藏、购买习惯、职业、居住地等特征，将用户划分为不同的群体，构建用户画像。
2. 实体发现：通过知识图谱技术发现用户画像中存在的实体，如商品、顾客、商家、品类等。
3. 属性抽取：通过规则和统计方法，从用户的搜索、浏览、购买行为中发现实体的属性，如价格、颜色、尺码、品牌等。
   以电商领域为例，可以发现用户喜爱的商品、购买频率、评论频率、顾客所在的区域、商品的品类、上下架情况等。

4.2.3 知识融合

1. 关联分析：通过规则或统计方法，发现用户画像中出现的实体之间存在的相关关系，如顾客和商品之间的互动关系、商品的品类之间的关联关系、顾客和商家之间的交易关系等。
2. 推理计算：基于关联关系，采用不同的推荐算法，计算用户对商品的兴趣程度，并为用户提供推荐。如召回算法、排序算法、协同过滤算法。
   以电商领域为例，用户搜索商品后，推荐系统可以分析用户搜索行为，提取用户关键字，通过关联算法计算出最相关的商品，再向用户展示给用户。

4.2.4 效果展示

以淘宝为例，商品详情页面可以展示用户的购买历史、评论等数据，将推荐的商品与用户的购买行为做匹配，向用户推荐可能感兴趣的商品。

4.3 适用场景

4.4 挑战与建议

5 大数据驱动的跨境流动销售

5.1 模式描述

2020年是一个全新的世纪，全球数字经济正以前所未有的速度席卷着全球。随着技术的不断进步，跨境电商的发展正在加速，越来越多的跨境公司开始布局自己的业务线。然而，在今天，跨境电商仍处于起步阶段，一些新兴的跨境电商平台的运营成本过高、服务水平不高，致使跨境电商平台的运营成本和服务水平无法满足消费者的需求。
“大数据驱动的跨境流动销售”模式，可以提升跨境电商平台的运营效率，降低成本，提升用户体验，并扩大零售业的供应链体系。“大数据驱动的跨境流动销售”模式提供了一套完整的管理工具，助力跨境电商平台解决业务痛点，推动跨境电商平台不断创新和升级，更好地服务消费者。

5.2 具体方案

1. 核心数据源的汇聚：从多个数据源（包括支付系统、供应链、物流、用户数据、商品数据等），汇集、整理海量数据，形成跨境电商平台核心数据。
2. 跨境网络的构建：建立并维护海量的跨境网络连接，实现跨境电商平台之间、平台内部和各供应商间的数据交换和通信。
3. 物流和供应链的规划：对跨境电商平台的物流、供应链进行规划，保证货物顺畅、及时、准确地流通到消费者手中。
4. 大数据分析的应用：对海量的数据进行分析、挖掘，提升跨境电商平台的管理水平和服务能力，为平台带来新的商业价值。
   以天猫、京东为代表的跨境电商平台，都会在平台上提供相关的产品咨询、价格对比、付款方式、物流配送等服务，让消费者享受到优质的购物体验。

5.3 技术实现

1. 数据仓库建设：构建专门的数据仓库，将核心数据源存储到数据仓库。
2. 分布式计算框架：搭建基于Spark、Flink等框架的计算集群，实现数据源之间的批量数据同步。
3. 数据采集框架：搭建基于Flume、Scribe等框架的采集集群，实现数据源的实时数据采集。
4. 数据处理平台建设：构建统一的分析平台，对实时和离线数据进行清洗、转换、关联、聚合、挖掘、分析等处理。
5. 服务化框架的设计：搭建基于Mesos、Kubernetes等框架的服务集群，实现海量数据的高速数据处理和分布式计算。
6. 前端展示平台的设计：搭建基于React、Angular等前端技术栈的展示集群，提供漂亮的用户界面，方便用户访问和操作。
   以天猫为例，天猫会为用户提供“购物车”、“我的”、“订单”、“物流”等多个功能页面，用户可以在页面上管理购物信息、订单信息、地址信息、收货地址等，从而实现零售购物的全流程。

5.4 效果展示

5.5 适用场景

5.6 挑战与建议

6. IoT智慧零售

6.1 模式描述

“IoT智慧零售”是一种新型零售业模式。它使用智能终端设备和云计算技术，将互联网技术、IT技术与物理世界紧密结合，结合人工智能、生物识别、机器学习、传感器网络、云计算、数据库等技术，通过“大数据”和“物联网”，实现零售企业智能化、精细化和高效化，提升零售业的竞争力、盈利能力、健康发展能力。
“IoT智慧零售”模式，可以将零售商内部、外部数据，以及真实世界的数据进行综合处理，通过网络化处理，提升零售的业务敏捷度、精准度，提升顾客体验，实现零售商的竞争优势和客户满意度。

6.2 具体方案

6.2.1 物理层：

1. 物品智能识别：使用无人机、扫码枪等物联网设备，扫描商品，将商品信息数据收集到物联网云端。
2. 商品关联性建模：对商品的相似度、关联性进行建模，建立商品关联网络，实现商品数据的整合，为商品数据提供一种语义模型。
3. 个性化推荐：结合用户的偏好，通过物品推荐，为用户提供个性化的商品推荐。
4. 物品流通路线规划：基于物品关联网络，优化物流路线，提升商品流通效率。
   以天猫为代表的电商平台，在物理层面，将采集到的用户数据、物品数据上传至物联网云端，通过无人机、扫码枪等物联网设备，实现商品的扫描、条形码生成、物品识别、商品关联性建模、物流路线规划等功能。

6.2.2 应用层：

1. 提供零售服务：通过互联网和物联网技术，提供多样化的零售服务，如“淘宝客服”、“天猫超市”、“双十一”、“积分兑换”等。
2. 商品推荐：将用户购买、喜欢、浏览历史，结合物联网数据，为用户提供更加个性化的商品推荐。
3. 物流配送：结合物联网数据，为用户提供实时的物流信息，实现货物的快速、准确地送达。
   以天猫为代表的电商平台，在应用层面，通过互联网和物联网技术，提供零售服务，如“天猫旗舰店”、“电影票务”、“火车票、特卖”等，提升商铺的营销能力。

6.2.3 数据层：

1. 数据中心建设：搭建数据中心，集成各种数据源，保障数据安全。
2. 数据传输加密：对数据传输进行加密处理，防止数据泄露。
3. 数据计算分析：使用云计算、大数据分析技术，对数据进行大数据分析，提升数据精准度。
   以天猫为代表的电商平台，在数据层面，搭建数据中心，集成各种数据源，实现数据安全、处理和分析，提升数据准确度，提高数据价值的服务能力。

6.3 技术实现

1. 物联网系统开发：使用Arduino、树莓派等开源硬件开发板，连接微控制器、传感器和其他硬件，实现物联网系统的开发。
2. 物联网云平台建设：建立物联网云平台，实现云端数据采集、存储、计算、分析等功能。
3. 云服务开发：使用云服务，为消费者提供各种零售服务，如“微商城”、“薅羊毛”等。
4. 消息推送技术：采用短信、微信、微博、邮件等消息推送技术，实现商家通知、用户消息订阅等功能。
   以天猫为代表的电商平台，使用物联网技术，搭建物联网云平台，实现商品扫描、物品识别、商品推荐、物流配送等功能，提升顾客体验。

6.4 效果展示

6.5 适用场景

6.6 挑战与建议

7. 智慧仓储

7.1 模式描述

2020年，智能物流、机器人技术、无人机等新技术已经进入零售领域，智慧仓储也开始进入快速发展阶段。“智慧仓储”模式，可以实现企业的物流和仓储资源的智能化、精准化分配，提升运营效率，提高零售业的竞争力。
“智慧仓储”模式，可以结合云计算、大数据、人工智能等技术，把传统的物料托运方式，通过自动化、智能化、精准化等方式实现最大限度地提升效率、降低成本、节省成本。

7.2 具体方案

7.2.1 产品的存货管理

1. 商品的库存预测：结合大数据技术，预测商品的库存数量。
2. 商品的保质期管理：结合质量保证管理，提升商品的保质期。
3. 商品的安全管理：利用物联网技术，监控商品的安全状态。
   以某国际航空公司为例，通过预测商品的库存数量、提升保质期，并利用物联网技术，对商品的安全状况进行监控，进行生产的前期管控，提升生产效率，减少工作成本。

7.2.2 供应链运输调度

1. 基于图形化分析的供应链运输规划：结合大数据技术，通过绘制供应链路线图，为仓库、采购、物流等环节提供决策支撑。
2. 自动调拨的供应链运输指导：结合云计算技术，实现对仓库的自动化运输指导。
3. 商品跟踪的自动分拣系统：结合无人机、机器人技术，实现对商品的自动分拣。
   以某国际航空公司为例，结合大数据技术，通过绘制供应链路线图，对仓库、采购、物流等环节提供决策支撑，提升运营效率；结合云计算技术，实现对仓库的自动化运输指导，提升仓库的运行效率；结合无人机、机器人技术，实现对商品的自动分拣，提升运输效率。

7.2.3 仓储运营管理

1. 仓储管理系统：搭建仓库管理系统，实现对仓储产品的管理。
2. 操作人员管理：将仓库的管理人员分成专职、临时、应急等级别，进行权限管理，增强安全性。
3. 仓储运维自动化：结合云计算、大数据、机器人技术，实现对仓储物料的自动化运维。
   以某国际航空公司为例，搭建仓库管理系统，实现对仓储产品的管理；将仓库的管理人员分成专职、临时、应急等级别，进行权限管理，增强安全性；结合云计算、大数据、机器人技术，实现对仓储物料的自动化运维，提升仓储管理的效率。

7.3 技术实现

1. 供应链管理系统开发：使用通用的供应链管理软件，实现对供应链各环节的管理。
2. 物联网设备开发：使用物联网相关的开源软件包、SDK，实现物联网设备的开发。
3. 商品入库管理系统开发：使用软件工程方法，按照产品生命周期管理流程，实现商品入库管理系统的开发。
4. 云平台建设：搭建基于云计算平台，实现供应链管理、物流、仓储管理等业务的云平台建设。
   以某国际航空公司为例，使用通用的供应链管理软件，实现对供应链各环节的管理；使用物联网相关的开源软件包、SDK，实现物联网设备的开发；按照产品生命周期管理流程，实现商品入库管理系统的开发；搭建基于云计算平台，实现供应链管理、物流、仓储管理等业务的云平台建设。

7.4 效果展示

7.5 适用场景

7.6 挑战与建议

8. 智慧服务

8.1 模式描述

2020年，消费者需求变化迅速，人们对待生活成了更高的要求。人工智能技术的发展，让智能服务成为当下重要的市场。“智慧服务”模式，可以帮助零售商更好地服务消费者。
“智慧服务”模式，可以借助人工智能技术，提升用户体验，提升服务质量，优化服务方式，提升顾客满意度，获得良好的竞争力。

8.2 具体方案

8.2.1 自然语言理解

1. 聊天机器人的开发：结合深度学习、NLP技术，开发出符合用户口味的聊天机器人。
2. FAQ问答机器人：结合大数据、NLP技术，为用户提供常见问题的解答。
3. 消息推送：借助云计算、机器学习、AI算法，提升用户留存率。
   以某知名咨询公司为例，开发出符合用户口味的聊天机器人；结合大数据、NLP技术，为用户提供常见问题的解答；借助云计算、机器学习、AI算法，提升用户留存率。

8.2.2 实体推荐

1. 产品推荐：结合云计算、大数据、推荐系统等技术，为用户推荐相关商品。
2. 垂类商品推荐：结合人工智能技术，推荐商品时，考虑用户的喜好、意愿、偏好等信息。
3. 顾客体验挖掘：结合数据挖掘、图像处理、推荐系统等技术，挖掘用户消费习惯、兴趣，为用户提供更好服务。
   以某超市为例，结合云计算、大数据、推荐系统等技术，为用户推荐相关商品；结合人工智能技术，推荐商品时，考虑用户的喜好、意愿、偏好等信息；结合数据挖掘、图像处理、推荐系统等技术，挖掘用户消费习惯、兴趣，为用户提供更好服务。

8.2.3 潜在客户分析

1. 用户画像的建立：结合大数据、NLP技术，建立用户画像。
2. 潜在客户识别：结合人工智能、神经网络、深度学习技术，识别潜在客户。
3. 顾客心理分析：结合大数据、统计分析、NLP技术，分析顾客心理，改善服务。
   以某民宿酒店为例，结合大数据、NLP技术，建立用户画像；结合人工智能、神经网络、深度学习技术，识别潜在客户；结合大数据、统计分析、NLP技术，分析顾客心理，改善服务。

8.3 技术实现

1. 智能问答系统开发：使用自然语言理解技术，开发出对话式问答机器人。
2. 智能搜索引擎开发：使用搜索引擎技术，开发出智能搜索引擎。
3. 业务系统建设：使用面向对象技术，构建业务系统，提升业务效率。
   以某电商公司为例，使用自然语言理解技术，开发出对话式问答机器人；使用搜索引擎技术，开发出智能搜索引擎；使用面向对象技术，构建业务系统，提升业务效率。

8.4 效果展示

8.5 适用场景

8.6 挑战与建议

9. 数字化转型

9.1 模式描述

2020年，数字化转型正成为零售领域的一个重要议题。在这个数字化转型过程中，零售业的主体角色从消费者变成了商家。“数字化转型”模式，可以帮助零售商进行数字化转型，建立自己的品牌。文章来源地址https://uudwc.com/A/PmvGO

9.2 具体方案

9.2.1 品牌开发

1. 品牌定位：选择有市场发展潜力的品牌定位，开发独特的产品和服务。
2. 品牌价值宣言：制作品牌价值宣言，阐明品牌价值观，传递品牌理念。
3. 品牌形象塑造：创建品牌形象，塑造品牌风格，营造气氛。
   以某企业为例，选择有市场发展潜力的品牌定位，开发独特的产品和服务；制作品牌价值宣言，阐明品牌价值观，传递品牌理念；创建品牌形象，塑造品牌风格，营造气氛。

9.2.2 营销策略

1. 营销方案：制定适合零售商的营销方案，提升零售业的营收。
2. 品牌营销活动：通过各种营销活动，吸引用户注意力，提升品牌知名度。
3. 线上线下营销联动：通过线上线下结合，实现零售业全方位营销。
   以某餐饮集团为例，制定适合零售商的营销方案，提升零售业的营收；通过各种营销活动，吸引用户注意力，提升品牌知名度；通过线上线下结合，实现零售业全方位营销。

9.2.3 全生命周期管理

1. 品牌管理：负责品牌运营和市场推广，提升品牌影响力。
2. 商品管理：负责商品的定价、促销、售卖等，为消费者提供高品质的服务。
3. 服务管理：负责服务质量的保障，为消费者提供高品质的服务。
   以某电子商务公司为例，负责品牌运营和市场推广，提升品牌影响力；负责商品的定价、促销、售卖等，为消费者提供高品质的服务；负责服务质量的保障，为消费者提供高品质的服务。

9.3 技术实现

1. 信息系统建设：使用ERP、CRM等信息系统，实现零售商信息的集成、管理、分析。
2. 运营平台建设：使用云计算、大数据等技术，建设零售运营平台。
3. 渠道营销建设：结合线上线下营销联动，实现零售业全方位营销。
   以某家电零售商为例，使用ERP、CRM等信息系统，实现零售商信息的集成、管理、分析；使用云计算、大数据等技术，建设零售运营平台；结合线上线下营销联动，实现零售业全方位营销。

9.4 效果展示

9.5 适用场景

9.6 挑战与建议