pos機創新銷售,無人零售......零售科技新業態正在爆火

新聞資訊 | 2023-03-15 07:04 | 投稿人：pos機之家

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本文目錄一覽：

1、pos機創新銷售

2、vpos有什么功能？

pos機創新銷售

圖片來源@視覺中國

文丨第一新聲，作者丨也行，編輯丨田艷紅

在技術滲透和巨頭助推下，零售行業進入智能化、數字化轉型升級的加速發展期。技術應用和模式創新加速零售業增長模式的重塑。

EqualOcean預計在2023年，全球零售科技行業的市場規模達到378.5億美元，自2018年起的五年復合年增長率為22.5%。其中，物聯網在零售業的應用將占據超過75%的市場份額。人工智能和機器人技術是未來幾年增長最快的行業，復合年增長率分別超過35%和40%。AR/VR早在四到五年前就已大肆宣傳，但未來它的潛力將從垂直擴展到更廣泛的計算平臺，并徹底改變行業玩法。

在這樣的技術、社會背景下，國內的零售科技也在多個方向上實施創新。

例如通過數字化能力洞察消費者，突破生產管理、門店擴張、供應鏈管理等瓶頸，實現“生產—配送—門店”的全鏈條數字化掌控；利用人工智能優化各環節業務決策，成為在中國做零售的重大機遇。

目前中國的零售科技發展到底如何？國內的巨頭和新玩家如何將科技應用到零售的各個場景？面對的挑戰有哪些？未來又向什么方向發展？

1、零售科技進入加速發展期

零售業經歷了從專賣店到百貨店到連鎖店再到“無店零售”的時代大變遷，在零售產業革命中，科技始終是不斷變革的動力之一。目前中國零售科技走過了蠻荒期，正在加速發展中。

零售科技是指為了實現消費者體驗優化、零售企業成本降低、效益增加所使用的新一代科學技術，包括大數據、云計算、人工智能、物聯網、AI等技術，促進“人、貨、場”的重塑，并不斷激發模式創新。

時至今日，以上技術在零售領域的應用落地越來越成熟，成果轉化突出，并加速零售模式創新迭代，社區團購、到家業務、直播帶貨、餐飲零售化等發展迅速。

在技術滲透、疫情催化、消費倒逼和數字經濟的推動下，零售科技進入全面數字化、智能化轉型的加速發展期。

例如《2020年中國AI+零售行業發展研究報告》顯示，2019年零售企業在AI技術投入達14.8億元，2022年全國零售企業在AI技術方面投入將超過40億元，研發投入增速將達53.3%。

“經過幾年的探索和發展，我認為零售科技現在已經進入初步成熟期，不同于市場初期對于企業僅持有概念的寬容，現在意味著需要實在的產品落地，以及規模化復制應用。”紅點中國合伙人劉嵐對第一新聲表示。

擎朗智能與第一新聲談到，目前國內零售科技發展迅猛，因為受到疫情的影響，已經有越來越多的零售企業開始應用物聯網、機器人、智慧門店信息系統等技術提高門店的智能化程度，但距離完全普及仍需要一段時間。

零售科技發展迅速的背后有兩方面原因，一是消費升級，今天消費者的生活與消費習慣、需求發生巨大的變化，促使零售科技更加的人性化和提高效率；二是大量實體小店的經營管理水平亟待提升；三是擁有數字生態圈的互聯網巨頭和電商巨頭們，正在尋找落地渠道與下沉途徑，發展零售科技成為他們的共識。

例如阿里認為是線上線下以及物流體系結合之后產生“新零售”。騰訊提出了“智慧零售”，要從用戶、數據、連接三個維度與零售行業相結合。京東提出“無界零售”，要化傳統零售業的被動銷售為主動銷售。

顯而易見，巨頭在“線下”價值開發上達成共識。當電商紅利殆盡，新的增長點又將回到實體商業，所以，圍繞線下做技術加持成為了新的紅海市場。

但零售科技不只是巨頭的游戲，許多新興科技企業也紛紛成長起來，圍繞“人、貨、場”產生了形態各異的商業模式，如近期上市潮不斷的生鮮電商；曾風靡一時的無人零售店；以贏識科技、多點Mall為代表的智能門店解決方案的SaaS服務商。

火熱的市場背后總有投資機構的身影。

《科技改變零售：2021全國新零售科技企業白皮書》顯示，2017-2020年間，全球新零售科技項目在天使階段的融資事件占比顯著降低，B輪后占比不斷上升，在2020年更是達到40%，說明市場正由萌芽期向爆發期、成熟期邁進。包括紅杉資本、真格基金、IDG資本、金沙江創投等機構均有投資。

那么國內與國外相比，在零售科技方面有什么差異？

“中國和國外市場在零售科技上的進程是不同的，中國的電商可以說是世界領先，線上的電商在人、貨、場三要素上本身就是數字化了，隨著線上線下融合發展，客戶對零售信息化、數字化、智能化的認知度也在不斷提升，在中國許多新興科技企業成長起來，產生了形態各異的商業模式。”紅點中國合伙人劉嵐介紹，“基于數字化大背景，線下實體商業的數智化業務需求不斷涌現，疫情更是加速了實體商業線下+線上融合的全渠道業務模式的快速演進，對中國零售科技的發展是非常樂觀和看好。”

擎朗智能告訴第一新聲，國內由于阿里、京東等巨頭相繼發力，大大推進了零售科技方面的發展，目前國內新零售的業態來看，無人化與服務化是兩大重點。而海外以亞馬遜為首的公司則是技術驅動布局線下，提升體驗反哺線上市場，側重點略有不同。

2、人、貨、場的重塑

零售科技重塑“人、貨、場”，在零售行業升級革新過程中，除了零售巨頭和科技巨頭的推動外，新興的零售技術公司也展現了創新力，這些公司近年來已經嶄露頭角，并在具體零售場景落地應用中顯示出強大的發展潛力。

數據來源：分類根據億歐網、艾瑞咨詢、公開資料制圖：第一新聲

第一是在人的層面，包括消費者體驗和消費者運營，前者是服務機器人、數字交互屏、虛擬試用等，后者的應用場景是個性化推薦、精準營銷、智能客服等。只有將消費者體驗做到極致，才會在當前同質化產品和服務競爭嚴重的環境下，搶占消費者心智。在新消費的助推下，消費需求從功能訴求向由內容和服務組成的體驗訴求進行轉移。

在AI、大數據等技術的滲透下，數字化營銷越來越廣泛地應用于零售場景。通過電子價簽、wifi探針、智能攝像頭等終端采集消費者、商品、庫存的信息流，利用ERP、數字中臺等數據分析平臺，結合算法模型做出精準營銷、科學運營等方面的策略。

這方面已有不少優秀的企業。

“諸葛智能是新一代敏捷開放的數據智能服務商，通過數據技術助力企業與組織實現數字化升級。主要產品是諸葛io，主要包括三個模塊諸葛客戶數據管理平臺（Data）、諸葛用戶數據分析平臺（Insight）、諸葛智能營銷平臺（Action）”諸葛智能合伙人白忱向第一新聲表示，公司具備創新的SaaS服務、“PaaS平臺+應用層產品”雙重能力，聚焦數據采集、數據治理、數據分析、智能營銷全鏈條服務。未來會深耕行業，比如零售行業、地產行業、保險行業等。

成立于2016年的觀遠數據，為泛零售、消費以及互聯網領域客戶提供新一代智能數據分析與決策（AI+BI）解決方案。

觀遠數據數字化轉型專家Tony告訴第一新聲，公司深耕零售消費，與200+頭部領先企業共同打磨快消品、新銳品牌、連鎖零售、美妝美業等在內的十大行業方案。一站式智能分析平臺打通了數據采集-數據接入-數據管理-數據開發-數據分析-AI建模-AI模型運行-數據應用全流程，涵蓋Universe數據開發、Galaxy數據分析、Atlas云應用三大產品線。

贏識科技成立于2018年7月，致力于通過機器智能技術為線下實體商業場景提供消費者行為數字化和全鏈路數據智能解決方案。

“目前已擁有汽車經銷商集團、商業地產、消費品牌等20+線下零售業標桿客戶。”贏識科技創始人楚汝峰介紹，產品落地的邏輯主要有兩個方向，一是橫向服務于大流量場景行業如商業地產、購物中心等行業領域，為該類客戶提供人和場的全面數字化建設，縱向提供可跨行業服務的客群洞察、商圈洞察、活動管理、以及會員服務等的精細化運營系統，逐步形成從點狀的場景化服務到線狀的行業化場景覆蓋。

二是以消費者為中心的從消費側到供給側的產品服務鏈路，重用戶體驗和交付的營銷場景如線下4S店的獲客接待、家居賣場的導購賦能等，包括全域獲客、門店私域承接、智能接待、智能導購、售后個性化服務等，實現消費者全生命周期管理，掌握客戶數字資源，活化客戶數字資產。

“在電商場景里面，一個人從打開網頁、點擊、加購物車、瀏覽店鋪、商品，這些信息都會作為一個人群運營分析的基礎。依據這些信息、數據，可以分析出經營中存在的問題，比如是商品不夠吸引人還是定價太高，從而及時做出調整。而線下商業沒有這些基礎的數據支持，這也是線下商業數字化所面臨的最大挑戰，”贏識科技創始人楚汝峰解釋，“例如一場汽車試駕活動來了300人，真實顧客到店30個批次，分配給5個銷售問，怎么接待，試駕率多少，哪些產生轉化，這些數據原來全是靠工作人員自己填，完全靠前臺的勤奮程度以及店內人的自覺程度。這些服務過程中產生的數據都是非常重要的資產，而這些資產沒有被留下或者沒有被用起來，就浪費掉了。”

在服務機器人方面，擎朗智能的室內配送機器人，具有強大的獨立思考能力和計算能力。搭載激光雷達、機器視覺、深度視覺等多個傳感器，通過機器學習可以實現自主導航，準確識別動態及靜態障礙物，自主停靠配送點。不僅如此，通過接入電梯云服務系統，機器人可以自主實現上下電梯功能、感知電梯擁擠程度，甚至通過對接機器人商城，實現零售行業各類物品的無人配送，減少勞動力投入，以達到節省成本的目的。

AR、VR、交互屏等技術在消費者購物體驗方面也有很多嘗試。

IDC預測，在2018-2023年間，商用領域AR/VR相關支出最高的行業依次是零售、建筑和流程制作。AR/VR在零售領域的應用落地仍有很大空間。ABI Research預測，到2022年，全球將有超過120,000家商店使用AR賦能零售。

來源：IDC《全球增強與虛擬現實支出指南》制圖：第一新聲

第二是在貨的層面，主要是供應鏈優化和商品數字化。前者的應用場景是智慧物流、倉儲機器人、柔性供應鏈等；后者是電子標簽、庫存管理、商品溯源等。

其中，隨著物聯網、人工智能、大數據等數字化技術的運用，傳統線性供應鏈的線性結構被顛覆，企業供應鏈的運營向“網狀”升級，極大加強供應鏈各個環節的快速互聯互通，革命性地提升整體供應鏈的運行效率。

物流機器人AGV和AMR在倉儲物流領域熱度居高不下。根據權威數據機構Interact Analysis的報告，2019年全球AMR行業總營收為7.49億美元，同比上升70%；即使在被新冠陰影籠罩的202年，年增長率也預計將達到45%，讓外界對其在后疫情時代的發展頗為關注。

智能倉儲企業鯨倉科技創始人李林子向第一新聲介紹，公司作為智能倉儲自動化整體解決方案提供商，提供從倉儲、分揀、配送、管理、考核的全鏈路智能倉儲解決方案，致力于用更先進的技術降低物流成本使商品存儲與流通更高效。

鯨倉Picking Spider System（揀選蜘蛛系統）是由多種機器人協同工作的密集存儲設備，加速了AI智能技術在倉儲場景中的應用，可提高6倍倉庫利用率和3倍的人效。此外，鯨倉科技還研發了智庫系統（i-WMS），能夠讓機器人和工人高效協同。

“國外采取第三方倉儲服務的比例達到70%，國內現在還不是很高，百分之八九十都是甲方自己來運營倉庫，這是一個發展階段的問題。但在專業化分工協作的大趨勢下，品牌商沒有必要采購智能倉，而是通過倉儲外包的方式輕松享受智能倉的服務。因此，鯨倉科技將與合作伙伴共同建設智能倉，幫助天下賣家輕松發貨。”鯨倉科技創始人李林子說道。

柔性供應鏈也是被很多人認為是未來的趨勢，可以解決庫存嚴重積壓的問題，推動存貨周轉改善，提高商品流通效率；并且可以快速捕捉市場需求的變化，提升消費體驗。

物聯網是零售行業未來重點關注的領域，其中庫存管理RFID（Radio Frequency Identification）是一項代表性技術，電子標簽等RFID產品在零售行業早有應用，尤其是服裝業。不僅提高了貨物出入、揀貨、盤貨的工作效率，還可以向上游供貨商提高庫存的可視性，及時供貨，與店內貨架自動補貨系統相連接，及時補貨，最終實現高效和精細化的庫存管理。

第三是在場的層面，主要是渠道建設和智慧門店，前者主要的應用場景是渠道線上化、渠道創新、全渠道融合等，后者是客流管理、無人零售、移動收銀等。非碼創始人陳寶平告訴第一新聲，“門店在線上做生意的趨勢絕不可逆。有數據顯示，現在市場上已有20%~30%的生意被第三方外賣平臺占據，剩下70%~80%的生意在門店自己手上，但這些都是純線下的。如果有一天服務商不夠努力，很有可能超過50%的生意會跑到第三方外賣平臺手上。因此，我們要在這一天來之前，充分借助微信生態的開放能力讓門店自己掌握至少60%以上的生意。”

非碼創立于2014年，專注于將連鎖品牌門店快速升級成為智能門店。門店可以在非碼智能操作平臺上，快速建立聚合支付、電子券、儲值卡、會員、第三方外賣、小程序等所有的互聯網業務應用，助力門店從應用構建品牌自己的用戶池。

傳統零售中，商品只具備交易屬性，而通過商品和門店的數字化升級，可以賦予其連接屬性，為智慧零售提供數字基礎。

3、數據短板

雖然目前科技在零售領域的應用落地場景很多，但依然有很多問題亟待解決。

第一是在數據層面。一方面線下實體商業擁有數據短板，許多店鋪或者線下品牌交易過程數據不完整。另一方面，則是設備分散，如POS機、貨架、監控、互動屏等，數據非結構化程度較高。

觀遠數據數字化轉型專家Tony表示：“中國的零售業也就是近三四十年才快速發展起來，所以在整體的數據驅動和數據的精益化運營上面，很多企業存在問題。從去年我們也提出了數據的顆粒度，例如雖然企業沉淀了一部分數據，但或是因為很多系統的問題，或是因為很多部門的問題，數據無法打通，無法更好的整合，整個企業級的平臺上面不能體現更好的數據智能分析的能力，未來這一塊將是我們一直攻克的最核心業務場景。”

此外，Tony還表示，任何年代的零售都逃不開人、貨、場，其中效率優化是沒有極限以及沒有終點。有這么多家超市、便利店，大家都會在自己的領域里面找到效率提升的點，且不停的有新技術迭代出來，一定會幫零售找到更優的解決方案，這是持續的過程。可能下一個技術風口是物聯網時代。

那么，科技在人、貨、場的場景滲透中，哪方面未來是最難的？

"最難的是科技對‘貨’的應用。”鯨倉科技創始人李林子以今日頭條為例解釋稱，今日頭條可以精準的匹配人和內容，因為內容是可以無限復制、即時交付且免費的。但是今日頭條如果要做人與商品的匹配，就會發現在商品端面臨著庫存、價格、品質、交期等一系列的問題。于是大家發現，商品供應鏈的數字化程度遠遠落后于消費者的數字化程度。這就需要有一個數字化、可共享、可交付的海量商品庫，去匹配海量消費者的需求數據。這個人與貨匹配效率的提升就是未來零售科技發展的方向。”

但是，諸葛智能合伙人白忱與李林子的觀點不同，認為零售科技最難的還是對人的分析。因為中國目前屬于消費升級的時代，所以只要推出好的產品，它都有巨大的市場需求，是因為中國的人口基數大。但是對人的理解要花時間、精力去用心琢磨，畢竟不同年齡階段，不同城市的用戶，他們對于產品的需求、體驗不一樣，而這個始終是中國市場和用戶所欠缺的。

“雖然現在的大數據算法、精準營銷讓人困在了系統當中，因為簡單粗暴的給消費者貼標簽，然后就給鋪天蓋地推廣告，這個套路大家都在做，反而會讓消費者覺得很反感。例如一位剛給孩子買過紙尿褲的男性用戶，他的下一個需求可能是啤酒，這時候平臺應該推的是啤酒而不是紙尿褲，因為他已經買過了，這個算法的背后邏輯需要對人有溫度的感知。”諸葛智能合伙人白忱說道。

贏識科技創始人楚汝峰認為，零售尤其是在線下開店的大規模零售場景，最難的部分就是人的數字化和場的數字化。線下場景太復雜了，以智能終端為載體的消費者觸點也越來越多，線下場景數字化的最大挑戰就是如何高效連接各種觸點并且獲取這些數據，但實現方案如果需要巨大的投入，基本就不劃算了。

人是線下最有價值的數據，但是數據獲取的成本相對比較高，如何低成本的去獲取這種細粒度的數據，需要一個比較好的基礎設施支撐。針對30平的小店，300平的中型店，3000平的展廳，15萬平的購物中心，有效針對線下全量數據的人的數字化和空間的數字化，是巨大的技術挑戰。

“人、貨、場在實操中是三位一體，無法說誰比誰更難或者更重要，消費者在線上電商或者線下門店挑選貨品并完成付款購買，整個流程中人貨場的數據完成沉淀、形成閉環才會對零售業務有指導意義。從這方面看，最難的是線上線下融合、全流程打通的數據采集、數據處理、數據分析和決策，并讓這個過程可以低成本、高效的實施部署，具體的全場景ReID、智能感知識別、行為語義化等都是具有技術難度和工程實現難度的，而且從某種意義上工程實現可能更重要，因為這和客戶對需求緊密相關，在低成本、高效率等約束條件下實現最優解、提高產品標準化程度是有挑戰的。”紅點中國合伙人劉嵐表示。

第二是難以規模化復制。隨著技術落地市場，真正的商業應用，并不是僅僅打造出一個樣板店鋪。僅在幾十家店鋪開展不算成功，要批量、快速、低成本復制到成千上萬的實體店中，才是關鍵。

單點解決方案，只能是治標不治本，多數擅長做單點優化，如決策優化、智能營銷等，而少有創業公司敢于挑戰全鏈路的系統級服務。

公司肯定會向整個產業鏈端去做銜接和延伸，但是我們這種銜接和延伸應該不是侵略性，而是賦能。我想做的智能門店平臺，它本身就是未來成為生態級的操作平臺，只是有的事情我們不會自己去做，而是與合作伙伴合作，比如說POS軟件非碼是不做的。”非碼創始人陳寶平說道。

紅點中國合伙人劉嵐也指出，雖然零售科技已經進入初步成熟期，但還需要在全鏈路上再做努力。

市場不乏為優衣庫和絲芙蘭這樣的連鎖店提供單點解決方案的服務商，但往往單店的概念驗證難以滿足企業規模化業務升級的需求，降本增效的效果非常有限，云端系統級的服務模式為行業圍城帶來了突破點。而在實體商業領域，系統級、平臺化的解決方案又面臨著難以快速復制的問題，產品想要脫離樣板間完成大面積賦能，企業也面臨非常高難度的技術挑戰，以及巧妙的產品設計挑戰。

對于未來的發展，鯨倉科技創始人李林子認為，整個零售領域本質上的變化趨勢是數字化、短鏈化、集約化。數字化就是商品的展示和交易等環節數字化。導致的結果就是短鏈化，由多級流通體系進化到兩級流動體系，也就是沒有中間商賺差價。集約化就是供應鏈的規模效應和集群效應。義烏的小商品，廣州的服裝，這些產業帶的商品全部就近入倉，面向全球消費者售賣，各個銷售渠道共享庫存，同時根據大數據提前部署在消費者的附近，實現次日達。倉內是海量智能機器人忙碌的身影，背后是人工智能的算法，每發一單貨不過是多消耗一點電能。最終以最低的成本和最快的周轉速度，成為賦能品牌商和零售商的重要基礎設施。“這就是京東的劉強東提出的搬兩次理論，一次從工廠搬到倉庫，一次從倉庫搬到家。”

隨著新的經營模式在不斷探索與迭代，全新的零售技術與零售業務的結合也在不斷加強與深入。在這個過程中，零售科技企業尤其是很多初創企業在與終端用戶不斷磨合的同時，也在不斷提升和轉型。

很多企業從最初的單一技術方案軟件商，逐步成長為能夠與最終用戶針對特定場景合力研發的合作伙伴，更有一部分科技企業，既可提供軟硬件技術支持，更能幫助零售企業將原先停留在IT 層面的技術轉型，與企業內部組織架構變革與優化融為一體。

【參考資料】

《2020年全球零售科技創新TOP50》，億歐網

《2020年中國零售科技行業研究報告》，艾瑞咨詢

《科技改變零售：2021全國新零售科技企業白皮書》，阿里云

注：本文不構成任何的投資建議，投資有風險，入市需謹慎。