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改變:數(shù)智零售不是從Pro到Max,而是協(xié)同才能共贏

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手機型號Pro→Max,意味配置的升級,比如電池容量、存儲等。

傳統(tǒng)實體零售數(shù)字化升級,就好比從Pro→Max,搭一個中臺、建一個商城、配置一下運營,可能就完成了升級。

當下,AI在零售場景的應(yīng)用,正加速實體從數(shù)字化向數(shù)智化升級。傳統(tǒng)的從Pro→Max的邏輯已經(jīng)不再適用AI時代。

原因有2:

第一:數(shù)智化工具從單個企業(yè)提供,分化成算力、算法、模型、應(yīng)用多個層級,單一服務(wù)企業(yè)很難實現(xiàn)全鏈支撐;第二:顧客零售場景入口多元化,企業(yè)線上渠道需要與平臺、商城、外賣等多平臺互通。

所以從要素上看,人貨場為核心經(jīng)營架構(gòu),正在變成人貨場+N要素的生態(tài)化體系,需要多方協(xié)同,共創(chuàng)共贏。

改變很難,但我們必須前行。



[中國,上海,2025年9月19日] 華為全聯(lián)接大會2025期間,在制造與大企業(yè)全球峰會上,華為攜手全球行業(yè)知名企業(yè)分享電子、汽車、零售、農(nóng)牧食品等領(lǐng)域最新數(shù)智化實踐,并發(fā)布面向企業(yè)的研-產(chǎn)-供-銷-服-管的AI智能助手方案。

華為聯(lián)合天虹靈智在內(nèi)的十余家企業(yè)分別發(fā)布了行業(yè)AI創(chuàng)新方案和2025年全新全球樣板點,共同深耕企業(yè)價值鏈,迸發(fā)數(shù)智生產(chǎn)力。

其中與天虹聯(lián)合發(fā)布天虹數(shù)科智慧零售樣板點。



▲天虹數(shù)科智慧零售樣板點發(fā)布

天虹與華為聯(lián)合發(fā)布的樣板點項目中,算力層,天虹靈智百靈鳥AI大模型(子公司靈智數(shù)科研發(fā))以華為昇騰算力為底座,結(jié)合自身沉淀的零售數(shù)據(jù)和行業(yè)公開數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成。

今年3月,百靈鳥AI融合DeepSeek進行融合訓(xùn)練,并完成本地化部署,有力提升了模型分析推理能力,進一步突顯出與生態(tài)融合的重要性。

基于百靈鳥AI大模型能力,在應(yīng)用層,靈智數(shù)科推出自研的AI導(dǎo)購產(chǎn)品,實現(xiàn)商品-服務(wù)-空間+顧客智能化交互,提升顧客購物效率。

例如顧客可以在門店的AI導(dǎo)購屏,搜索樓層信息和導(dǎo)航,快速獲取品牌優(yōu)惠活動;購物消費時,可以通過AI導(dǎo)購調(diào)出AI拍小票積分功能實現(xiàn)快速積分,離店時可以通過AI導(dǎo)購快速調(diào)用智慧停車功能,用積分支付停車費。



▲HC大會現(xiàn)場--AI導(dǎo)購屏(右側(cè))

相比于傳統(tǒng)購物場景,AI導(dǎo)購可以為顧客提供即時的、專屬的高效服務(wù),整個購物旅程的流暢度極大提升。

在智慧門店網(wǎng)絡(luò)服務(wù)場景,天虹融合華為網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),新店開業(yè)時網(wǎng)絡(luò)開通效率大大提升,用互聯(lián)網(wǎng)替代MPLS,可以有效降低專線成本。

從天虹生態(tài)合作可以看出,智能化本身是一個生態(tài)鏈,單獨的企業(yè)很難有覆蓋端到端全的資源和實力,唯有合作,才能向未來。




今年7月,百靈鳥AI大模型已通過國家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室的「生成式人工智能服務(wù)備案」。這意味著,靈智數(shù)科AI+零售轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略已經(jīng)從天虹內(nèi)部自用,正式走向行業(yè)賦能階段。





從具體應(yīng)用上看,隨著由天虹內(nèi)部孵化,靈智研發(fā)賦能行業(yè)的AI導(dǎo)購已對準落地與價值創(chuàng)造。

對于顧客來說意味著什么?

用一個通俗的比喻來講:越來越細化的服務(wù),分化成一個個房間的門,而門越來越多,那顧客找到服務(wù)的時間成本越來越高。

例如APP/小程序上的各種功能應(yīng)用,線下門店各自獨立的服務(wù)(買單、停車、導(dǎo)航)等,就像是一個個的房間,顧客想要得到某項服務(wù),就需要先找到對應(yīng)的房間的門。

AI導(dǎo)購改變了什么?

AI導(dǎo)購正在嘗試去掉所有的門,只留下一個「萬能門」,顧客只要對著他說,我需要什么什么服務(wù),AI導(dǎo)購就會彈出對應(yīng)的服務(wù)支持。

所以AI導(dǎo)購給顧客帶來的是一個化繁為簡的過程。這是體驗上的顛覆,也是天虹堅持擁抱AI的核心原因之一。

根據(jù)天虹運營經(jīng)驗,將顧客旅程拆解為「進逛選購離」等細分場景,結(jié)合AI導(dǎo)購能力,給顧客提供一站式商品知識+更快速的服務(wù)工具調(diào)用。

從到店前的搜索、預(yù)約;到店中的導(dǎo)航、買單;離店后的積分、開票、宅配等,實現(xiàn)「全旅程one應(yīng)用交互」,極大提升購物體驗。

反向來看,企業(yè)正在把選擇權(quán)返回給顧客,這也將會導(dǎo)致會員運營邏輯的改變。

例如標簽推薦就是一個很好的例子,傳統(tǒng)的精準營銷,通過會員畫像、埋點數(shù)據(jù)、導(dǎo)購主動標簽等,品牌完全可以實現(xiàn)精準推薦,以標簽判定“是否是會員喜歡的,需要的”,但其背后的本質(zhì)邏輯還是被動接受。而AI導(dǎo)購的邏輯是,幫助顧客主動選擇,例如通過天虹APP上的AI小天(AI導(dǎo)購能力),顧客可以對比不同服裝風(fēng)格差異、追溯生鮮產(chǎn)品產(chǎn)地等,讓顧客自己選擇,反而更加精準。

這就是我們說的,從標簽化的被動式經(jīng)營,轉(zhuǎn)型AI驅(qū)動的顧客主動式交互,從商家主動轉(zhuǎn)變?yōu)轭櫩椭鲃印?br/>

當然,在運營層面,我們?nèi)匀恍枰欢ǖ募畲胧?,激活主動探索的興趣,就像在標簽推薦的過程中,用優(yōu)惠券促成轉(zhuǎn)化,興趣+利益的本質(zhì)不變,但改變了驅(qū)動方向。

天虹+靈智思考與實踐,為我們描繪了一個新的實體未來:以AI強大算力調(diào)用商品知識、服務(wù)工具、場景觸發(fā),實現(xiàn)降本提效、顧客體驗提升。



數(shù)智化升級,想得多,不如先干起來。不可忽視的一點是,AI+零售升級的基礎(chǔ)一定數(shù)字化,在數(shù)字化的基礎(chǔ)上完成數(shù)據(jù)要素的積累、體系的構(gòu)建,才能支撐AI應(yīng)用落地。從行業(yè)歷程來看,信息化→數(shù)字化→數(shù)智化是逐漸推進的升級,而這種基礎(chǔ)演變過程是很容易被忽視的。不一定是所有企業(yè)都有實現(xiàn)AI數(shù)字化的能力,前提是具備數(shù)字化底層能力。

具備了數(shù)字的基礎(chǔ),AI的應(yīng)用一定要與顧客需求相結(jié)合,服務(wù)與人的需求,才是AI在零售場景終極價值。

天虹在完成大模型構(gòu)建后,為了進一步提升專業(yè)度,百靈鳥AI大模型堅持走出實驗室,在實際場景中開發(fā)尋找應(yīng)用價值,最終在商場、門店、員工的手里真實工作,持續(xù)優(yōu)化提升場景專業(yè)度,比如:

拍小票積分:
以前靠人工審核,3天才能到賬?,F(xiàn)在AI自動識別、審核、積分,全流程30秒內(nèi)搞定;
顧客聲音處理:我們把幾十萬條顧客反饋做了智能分類,幫助業(yè)務(wù)及時發(fā)現(xiàn)問題,比如米酒不好喝、積分到賬慢這種;

導(dǎo)購助手和客服助手:通過模型幫助一線人員更高效地服務(wù)顧客,提供千人千面的服務(wù)體驗;

AI選品:基于全域數(shù)據(jù)整合與AI技術(shù),實時追蹤并智能分析多維信息,將選品工作從依賴經(jīng)驗的傳統(tǒng)模式,轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)決策過程,提升商品戰(zhàn)略的精準性與前瞻性,賦能企業(yè)構(gòu)建持續(xù)領(lǐng)先的商品力,搶占市場先機。

改變很難,但一定是從先干起來開始。

最后,祝愿每一個正在改變的實體企業(yè),終將擁有美好未來。

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