從阿里騰訊的布局看AI+零售產業前景

智慧零售作為數字經濟的重要組成部分，在政策環境、技術創新、用戶變遷與消費升級的驅動下，已進入了快速發展的階段。在線上線下零售業態中，不斷涌現出新型消費渠道和營銷模式，比如電商直播、社區團購、免稅經濟等。2016年以來興起的主播直播帶貨在2019年和2020年得到了爆發，2020年疫情更是催化直播電商進入“萬億時代”。我們認為AI在直播+電商賽道大有可為：（1）智能主播數據分析打造智能直播間；（2）虛擬主播帶來“永不打烊”的助播；（3）智能選品等等。新興的零售場景集中在線上領域，這就為數據使用帶來了更多的適用場景。

智能零售的核心在于重構“人-貨-場”。根據羅戈網援引艾瑞咨詢，AI+零售主要的應用場景包括精準營銷、商品識別分析、智能客服、無人零售、消費者識別分析以及智能化運營等。我們認為零售場景解決的是“人-貨-場”匹配的問題，而AI帶來的是零售“人貨場”的重構，現階段較為重要的應用場景是智能營銷、智能運營和智慧供應鏈等環節，智能營銷通過對“人”和“貨”的數字化，充分挖掘消費者的需求，進行二者更精準的匹配，重點在于流量的變現；智能運營則充分利用AIoT等設備對于“場”進行改造升級，提升效率，重點在于效率的提升；智能供應鏈是消費閉環的重要保證，重點在于成本端的管控，同時也是O2O成功的關鍵。

面對龐大的內需市場，自阿里巴巴提出新零售開始，互聯網巨頭借助流量和技術已開始悄然重塑零售行業。根據IT之家消息，2016年在云棲大會上阿里巴巴提出新零售理念；之后騰訊迅速跟進，根據哈佛商業評論消息，2018年，騰訊在2018中國零售數字化創新大會上首次對外闡述了騰訊智慧零售的理念與核心主張，解析智慧零售如何在零售商為主導的前提下，提升全鏈路運營效率。我們認為新零售O2O的理念成功的基石是如何數據化以及如何有效利用數據以達到提速零售發展的效果，核心就在于零售業務智能化。在阿里和騰訊紛紛表示賦能零售行業后，二者對于零售的布局可謂是重塑了中國零售市場。根據騰訊云社區，阿里巴巴在智慧零售行業的重要投資布局包括餓了么、盒馬、百聯、大潤發、菜鳥等；阿里巴巴在智慧零售行業的重要投資布局包括美團、京東、家樂福、永輝超市、每日優鮮等。二者均借助自身線上的流量、支付體系以及強大的技術正在對零售行業進行數字化和智能化升級。

1 阿里商業操作系統力求覆蓋全商業要素

我們認為阿里對于零售行業智能化的理解可以從其“商業操作系統”中探尋一二。

根據云棲社區援引一點財經消息，2019年1月，阿里發布了與眾多合作伙伴協作的“A100計劃”，力求實現“商業要素的全覆蓋”，即“品牌、商品、銷售、營銷、渠道、制造、服務、金融、物流供應鏈、組織、信息技術”等11大商業要素的在線化和數字化。

具體實現上，打造業務中臺和數據中臺，實現全渠道數據共享，實現全渠道銷售能力。根據阿里云官網，阿里針對商超連鎖的解決方案中打造了數據中臺和業務中臺，前臺通過大數據AI分析進行營銷推廣，后臺包括ERP、倉儲管理等模塊。其中中臺有機銜接穩定的后臺系統和靈活多變的前端業務場景，通過抽取后臺系統的數據，以共享服務中心的方式，為前臺的各種業務場景提供統一調用服務，保證數據一致性；同時，采用微服務架構構建的中臺，可彈性伸縮，支撐高并發訪問。

落地商家案例（根據阿里云《AI時代零售業的智能變革》）：

世紀聯華

世紀聯華在浙江地區擁有600多萬會員。在過去對于消費者的理解停留在消費結果上，對商品選擇歷史、消費動機等缺乏認知手段；現在將通過門店客流分析、購買行為歷史等產生顆粒度更小的智能分析結果，減少人工判斷誤差產生的試錯成本。基于阿里云數據中臺，聯華希望可以對會員的購物行為進行分析，對顧客進行標簽重構，重新定義會員運營的方式。與此同時，利用“鯨選”APP實現顧客深度觸達，升級顧客體驗。

特步

全渠道運營管理：在引入阿里云大中臺概念之前，特步的線上線下營銷資源是割裂的，庫存獨立、促銷規則不統一、物流成本高。在中臺系統上線以來這樣的局面得以徹底改變：會員、訂單、庫存、物流、結算系統全部打通，線下門店作為前臵倉，收到訂單后系統會根據“先就全，再就近”的智能算法將訂單自動派送至最近的門店，并且通過阿里星盤自動通知物流公司進行配送。2017年的“雙十一”期間，特步的22萬張線上訂單幾乎都通過這樣的方式實現了自動派送，不僅做到下單第二天6點前準時發貨，且同城發貨占到23%，同省發貨占到78%，與以前中心倉的方式相比節約了一半以上的物流費用，庫存水平也顯著降低。

門店生命周期管理：從店面選址，到顧客管理、商品選擇，特步正在試圖用更加智能化的工具來代替傳統的人工決策。例如，根據店面的銷售歷史，結合天氣、區域喜好等，智能調撥系統可以預測出門店未來一周的需求并給出精確到SKU的補貨訂單；生產制造側據此進行SKU調整，由“收到訂單后發貨”改為“基于預測提前備貨”，出貨時間由平均45天減少至20天，也極大的減少了缺貨情況，提高了門店收益。在這樣的賦能下，加盟商也更有意愿與品牌打通平臺，共享數字化帶來的效能提升。

我們認為阿里智慧零售在前端消費場景方面，通過場景、移動端等流量入口完成對用戶的清晰畫像，以“推送+服務”的形式響應用戶的個性化需求；中臺以消費者運營為核心，由數據端打通消費者認知購買、興趣及反饋的全鏈條，以消費者數據反向幫助企業提升供應鏈的管理與生產；后臺則利用物聯網、AI等技術構建線下基礎設施，提升消費體驗。基于阿里的電商基因，選擇下場親自做零售，比如盒馬，投資并購布局上也更傾向于戰略控股。

2  騰訊智慧零售：幫助零售商實現持續增長的商業伙伴

我們認為相比阿里，騰訊不具備“商業”基因，社交屬性帶來的是擅長做“連接”，而騰訊在智慧零售業務的打法即圍繞連接和流量展開。

根據騰訊科技消息，2020年9月，在騰訊全球數字生態大會零售專場暨智慧零售數字增長峰會上，騰訊智慧零售產研副總裁蔣杰表示在智慧零售領域仍存在很多困難：（1）私域連接難。中國線下零售占比仍超過74%，盤活線下商品、門店、銷售人員的觸點是第一座“大山”。（2）私域運營難。如今消費者和品牌的觸點平均已達到5.2個，將碎片化的觸點綜合運營起來，對企業提出了新的挑戰。（3）數據融通難，2019年小程序交易額超過8000億，企業亟需將越來越豐富的線上線下、不同環節的數據融通，積累真正自主、可運營的數字資產。結合騰訊對智慧零售的思考和定位，正式發布了其智慧零售產品體系：提供私域連接、私域運營和私域數據三方面能力支撐，全方位助力零售企業構建規模化私域業態。

“騰訊有數”重點在于通過數據分析智能化驅動商家的精細運營。根據騰訊科技，“騰訊有數”有三大核心能力，（1）打通騰訊生態內公私域觸點的經營數據，實現融通管理；（2）通過更長效的效果追蹤，使經營效果評估更加準確，從而找到實現企業增長的關鍵因素。（3）針對商品經營管理場景，以及用戶資產管理場景提供全面的數據服務能力；在商品經營場景方面，提供包括小程序選品、商品推廣、制定個性化商品運營策略；在消費者資產管理方面，提供完善的生命周期管理工具，服務品牌深度洞察私域用戶，實現精細化運營。時尚品牌ZARA基于有數的數據分析，針對小程序流量觸點進行了盤點和優化，并通過首頁改版、功能動線優化、商品分類調整等方式，將小程序的轉化率提升了1倍，跳失率下降了40%。同時，ZARA還通過有數實現了廣告ROI的長效追蹤，并基于追蹤數據，進行精細化運營，最終廣告ROI提升了1.75倍。

我們認為騰訊在智慧零售領域的定位是做企業助手，通過流量構建自己的產品矩陣，當前處于和商家以及合作伙伴共同探索零售智能化機會的階段。同時，投資零售企業并進行技術賦能，對于被投企業來說提升其智能化水平，對于騰訊自身來講補足零售行業know-how能力。

可以看出面對國內巨大的零售市場，阿里騰訊等互聯網巨頭正在通過數字化與智能化改造零售業態。面對線上經濟的沖擊，當前線下零售行業普遍存在獲客難、庫存周轉難等方方面面的問題，在營銷、運營以及供應鏈等環節，AI將會有力輔助企業進行決策，而這離不開AI零售產業鏈各方的努力，在他們的大力布局下，智慧零售時代已經加速走來。

3 AI+零售產業格局

根據羅戈網援引艾瑞咨詢，AI+零售產業圖譜分為了基礎服務、人工智能技術服務、應用提供方以及零售企業和品牌商，其中基礎服務包括云服務、IT基礎設施、通信服務以及數據服務；人工智能技術服務則對應不同的AI領域，包括機器學習、知識圖譜、語音語義等；應用提供方針對不同的場景應用，比如智能客服、精準營銷、智能化運營、無人零售業態等；我們認為最上層可以理解成用戶層，包括零售企業和品牌商。

目前國內AI+零售產業格局大致可以分為互聯網巨頭和細分領域AI技術服務商兩大陣營。我們認為由于互聯網巨頭掌握海量數據，同時有著深厚的AI算法基礎，是AI零售產業鏈的重要組成部分，比如在技術服務層面，BATJ都具備相關技術實力，而在應用提供方和零售企業層面，互聯網巨頭大多進行了產業鏈并購布局或者本身就是線上零售巨頭，掌握海量的線上商家，更是具備得天獨厚的優勢。而專業的AI技術服務商憑借在技術領域的專業優勢，不斷切入細分場景，比如云從科技、商湯科技在視覺解決方案上更具優勢，面對廣大的中小型客戶，AI技術服務商可以憑借專業的技術和優質的服務取得競爭優勢。

零售AI領域處于起步培育階段，市場規模正在快速增加。根據羅戈網援引艾瑞咨詢，AI技術在零售領域的應用于2017年起步、2018年落地推進。估計2019年AI+零售市場規模達到6.5億（統計口徑包括以云服務或軟件形式提供的打包零售解決方案中AI授權費收入部分、單獨提供AI標準化產品（例如智能客服機器人）的收入、AI攝像頭等硬件產品收入），隨著AI解決方案能力的不斷提升和需求增多，預計到2022年市場規模將達到26.7億元，2018-2022年CAGR達到44.6%。另一方面，零售企業AI研發投入也在迅速增長，2019年零售企業在AI技術上的投入達到14.8億元，預計到2022年將達到42.6億元，2018-2022年CAGR達到37.0%。我們認為高研發投入保證零售AI茁壯發展的重要保證，有利于從技術層面更好的幫助零售行業智能化升級。

4 落地實踐案例——盒馬鮮生：端到端數字化零售體系，AI全方位滲透

根據極數《2020年上半年中國生鮮電商行業發展分析報告》，當前我國生鮮電商行業中：（1）中國城鎮居民年食品支出近七萬億元；（2）2020年7月，網上食品消費同比增長近四成，遠超電商行業整體增速18.6%；（3）生鮮電商月活用戶超7100萬，同比增長75.4%；（4）2020年上半年，生鮮電商交易額達1821.2億元，同比增長137.6%。可以看到，生鮮電商已經成為食品消費領域高速增長的細分賽道之一。

我們認為生鮮電商是表面框架，核心在于供應鏈管理系統，比拼的是流量、數據挖掘和供應鏈能力，當前生鮮電商賽道在高速成長，巨頭也在奮力角逐，唯有做到高度智能化敏捷化才有望勝出。生鮮電商這一細分零售領域固然有著高損耗等行業特性，但其較高的AI 智能化水平可以為整個零售行業樹立標桿。

根據阿里云官網，盒馬技術負責人何崚表示，盒馬的快速發展得益于通過智能化手段很好的構建了供給網絡、履約網絡和銷售網絡以及解決三張網的動態平衡問題。供給網絡解決賣什么，賣多少的問題：品類規劃上，基于行業數據和本地會員畫像，充分挖掘區域人群的偏好，給出品類建議；庫存策略上，基于銷售預測，平衡供應鏈各個庫存節點的庫存水位和供給節奏，以平衡生鮮的缺貨和損耗。供給網絡的技術難點，在于生鮮商品的非標品屬性給數字化決策帶來的挑戰，針對消費者需求快速響應，盒馬利用歸因分析和仿真手段，加速業務應對的速度和效率。比如通過人工智能大數據挖掘技術，盒馬發現消費者對生鮮商品的食品安全訴求特別強烈。“散養”、“野生海捕”、“進口”等商品心智能夠較好符合消費食品安全方面的訴求。此后重點沖刺此類商品，整個類目的銷量得到了大幅度提升。再比如，可以通過生鮮知識圖譜幫助上游農業種植養殖進行生產決策，真正實現訂單式農業。

銷售網絡倉配物流領域是盒馬業務的基石，計單算法的智能優化是關鍵。盒馬半小時送達的履約服務是以單一門店為中心的及時履約體系。在此履約體系中，計單算法的優化至關重要，多大的計單時間窗口才能夠平衡履約時效、最大化單一配送訂單量。其次是路徑優化問題，包括配送員的配送路徑和訂單的先后順序，以保證配送員手中的訂單均能在大約半小時內送到。且考慮到了路徑夾角問題，避免配送員繞路，提高配送效率。同時，盒馬通過AI推薦算法優化勞動力結構，降低物流成本。盒馬產品技術部利用算法推薦每日最優的勞動力結構，結合預測的每日的波峰、波谷，安排自營、第三方和外包員工數量和比例，結合智能排班，確定出勤數量和出勤時間。實際作業中，需根據出勤的實際情況，動態分派任務，同時跨崗位調動店、倉的人員，平衡各個崗位產能。

云+端構建智能門店。為了支撐高速發展，解決專業人才和一線作業人員用工瓶頸問題，盒馬建設了云端一體業務解決方案，為勞動密集型的營運作業提供輔助執行和自動化執行，降低門店作業人員的絕對數量。云側是零售全鏈路角色的生意協同和任務下達的運籌優化，比如門店管理策略（倉庫何時收貨、門店智能檢查等）、門店任務排班（用工規劃、庫存管理等）以及基層作業輔助（以AI代替專業角色做現場問題的發現和決策，包含AI智能防損、AI防火防害、AI員工作業規范檢查、設備實時遠程監控和遠程運營等）。端側是門店的AIoT設備，比如智能貨架、智能防損、手持移動終端、邊緣計算降低AI店均成本等。

我們認為AI已經滲透盒馬運營的方方面面，很難去衡量AI具體創造的價值，但是沒有大數據算法的支撐，就沒有百億收入規模的盒馬，可以說數據和智能成就了盒馬，而盒馬的高速發展同時也印證了智能零售強大的魅力。