聚焦未来商店的基础

根据大数据提供个性化的购物体验，并且保证商品当日送达，电商正在挑战实体零售的地位。虽然挑战严峻，但好消息是，对于日常消费而言，实体店还是首选的购物目的地。

普华永道近期的一项研究表明，与PC、平板和智能手机等渠道相比，线下购物依然是消费者每周／每日购物最青睐的方式。从2013年开始，线下渠道的使用率就没有发生过大的改变，在全球范围内，有相当大比例的消费者每周至少在实体店消费一次。

缺货了？小心好运溜走

当消费者选择去实体店购物时，他们相信商店提供的不只是快速完成采购目标的便捷，而且还有比线上购物更私人化的消费体验。此时，确保商品在架显得尤为重要，否则消费者将大失所望。即使过去十年大量投入，商品在架率依然是一个重要的问题。

缺货每年导致至少4%的营收损失，对流动性强的商品而言这一数字只会更高。当无法找到想要的商品时，八分之一的消费者会选择去竞争对手处购买。有的时候，缺货甚至成为压倒骆驼的最后一根稻草，促使消费者转投竞争对手的怀抱。

零售商如今用来监控库存的永续盘存制常常出错，且无法同时在店内多个地点执行。另外一种方式是效率低下的人工走动式清点，这需要店员执行多达7亿项复杂任务。这不仅增加成本，还会导致库存错配、SKU错置、长期缺货等问题。通过为零售商提供“门店的眼睛”及自动监测解决方案，计算机视觉正在帮助零售商应对这一挑战。例如，以色列一家大型商超在使用了Trax的解决方案之后，平均缺货时间从40小时降低到8小时，商品在架率提升了14%。

货架图执行的挑战

由于消费者偏好的变化及货架空间竞争的加剧，零售商和生产商需要提供更加细分化和更有针对性的消费体验，从而促进营收的增加。然而，如果缺乏门店层级的执行数据，或无法持续追踪货架图执行度，那么上述消费体验的提供将面临很大的挑战。

货架之上，由于店铺地图质量低、货架图陈旧、调研的高成本和基于不完全样本的审核，事先的计划往往不能很好执行。2018年Trax对300名高级别从业人员的调查显示，53%的受访者对执行追踪手段的效果感到不满意。计算机视觉使得零售商和生厂商可以将每个品类的实际货架情况和货架图进行比较，从而评估执行度情况。

促销的压力

促销能够带来更高的店铺流量和销售额，即使未促销的商品也卖得更好。但是有20%到50%的促销不能带来明显的销售提升效果，这一情况有时是由不当的执行造成的。实际上，促销商品的缺货率为10%——比行业平均水平要高。

基于机器学习算法的先进物联网技术和增强现实应用能够通过以下方式提高促销的执行效果：1.确保展示位的促销商品一直在架

2.识别货架标签和商品编号，帮助门店经理确认标价签上的价格正确

3.通过持续商品跟踪，帮助零售商加强与供应商的关系

正确门店执行三个步骤

为今天的消费者提供愉悦的购物体验需要零售商回到最基本的层面，更好地执行货架效率的基础问题。这包括三个关键步骤：

• 专注正确的执行。店员和销售人员的成本占到了一般零售执行费用的一半以上，因此零售商有强烈的意愿赋予他们正确的工具进行更有效的零售活动。将计算机视觉、物联网和手机应用等技术相结合，就能捕捉门店信息，进行实时手机推送，从而帮助零售商摆脱耗时而低效的人工核验。
•  有针对性的操作。重新思考人力问题同样意味着寻找提高执行效率的方法。正确的技术可以为零售商提供关于货架的颗粒化洞察，以及每个店员管理货架空缺的方法。通过监控执行效果进行针对性的操作，零售商不仅能提高店员的工作热情，更重要的是，能够减少缺货的沮丧。
• 更快获取销售成果。理想的执行策略还要求总部团队（品类管理，营销，供应链和市场团队）能够及时评估消费者对门店的反应情况。实现这一环节，需要将缺货、货架图、摆放执行度等门店执行指标与销售和存货记录等销售销售数据放在一起。例如，通过计算机视觉了解店内具体有哪些商品后，零售商可以测试并得知哪些货架贡献了最多的销售业绩，从而为调整做准备。

面向新一代商店

2016年亚马逊Go的面世为我们提供了未来商店一个可能的图景。如今，通过提供货架和商品层面的实时监测，计算机视觉和物联网等技术使零售商有机会探索各种实现数字化转型的新方式。

零售行业已经开始讨论融合线上线下的未来商店，这样的商店能够提供交互式的购物体验：比如提醒消费者货架上最超值的商品，根据相关购买记录推荐最佳产品等。在这些新的应用问世之前，零售商必须能够看清货架上的真实状况。而计算机视觉提供的不间断实时门店监测服务无疑是最佳解决方案。