头部玩家合力开启3.0智慧零售

内容来源：36Kr 亿欧等

整理编辑：创鑫君

全文约2600字，阅读时长：6分钟 

1.布局以电商体系和支付体系为基础

阿里巴巴对零售业现阶段发展统称为“新零售业态”核心是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态。

阿里巴巴新零售的布局，建立在经营电商体系的用户群壁垒和用户对支付系统的依赖基础上。在前端消费场景方面，通过场景、移动端等流量入口完成对用户的清晰画像，以"推送+服务”的形式响应用户的个性化需求；中台以消费者运营为核心，由数据端打通消费者认知购买、兴趣及反馈的全链条，以消费者数据反向帮助企业提升供应链的管理与生产；后台则利用物联网、人工智能等技术构建线下基础设施，提升消费体验。

2.以自营产品和战略投资为主

自营产品大多依赖于阿里核心的电商体系和支付体系，通过战略投资布局新零售的方式，和其他的“阿里式投资”有着相似的特点，即与阿里业务进行强绑定，重视业务运营的结果。

1.场景互联网突破线上线下边界，多业态满足用户全天候需求

01.场景互联网化

苏宁在线下场景的布局根据消费者活动范围远近，构建了特色化的互联网化场景，围绕用户建立高品质商品、社交型服务、个性化用户体验的多场景业态。

★苏宁广场和苏宁易购广场：一级市场的新城、新区及三级市场的核心商圈。

★苏宁小店：对终端控制能力更强的线下便利店。

★特色场景：

苏鲜生：O20线上线下互通的精品超市

苏宁极物：品质生活类商品的供应链输出，挑选高品质、高颜值商品，产品内容涉及智能家居、个性家居等智能化设备。

苏宁无人店：全场景应用的全数字化视觉无人店，依靠大数据、人工智能、物联网等技术，结合苏宁金融支付和风控平台等最新的科技实施落地。

2.供应链优势体现在高效协作的物流基础设施以及自主研发系统

02.高效协作的供应链

苏宁布局智慧零售，离不开苏宁自身高效的供应链系统。其优势主要体现在对线上订单的高效率协作。高效率协作是以苏宁云仓为主的物流基地基础设施和连接不同场景的特色配送服务为基础展开的。而苏宁云仓的仓库自动拣选系统和分拣系统则是两个核心竞争力。

苏宁云仓

分拣系统

苏宁AGV

苏宁智慧零售的特色之处，在于将多业态门店尽可能多地集中在同一商圈的购物中心内。用户在消费过程中更有目的性的进行购物，利用闲暇时间进入不同特色门店进行二次消费。苏宁在不同场景为用户带来增值体验、结合响应线上订单的物流仓储自动化与分拣系统辅助、利用物联网等技术完成对全流程的管控提升，借助多业态场景互联网化加强智慧零售的整体用户满意度。

1.微信生态创造零售闭环，技术服务线下门店，商家自行定义场景

腾讯在智慧零售的布局总体，分为流量引导、技术服务、投资布局实体三方面内容。

流量引导是腾讯庞大用户群的衍生效应，小程序在2017年的爆发，在零售业完成了创造入口、激活场景重构要素、连接一切的闭环。打通了用户的线下属性与线上属性。

技术服务层面，由于缺少电商基因的腾讯，不适合利用线下进行导流，便通过公众号、移动支付、腾讯云、社交广告等进行全产品线的支持，零售商通过微信生态实现品牌营销推广，数据的管理与运营，线下门店的服务。

投资布局上，腾讯以大型消费场景为切入点，为投资企业提供完备的技术支持，为大量的线下场景提供运营工具，再由商家自行定义场景内容。因此线下场景及门店种类丰富。

微软依托其基础技术，以输出服务为主要核心，布局智慧零售，为客户提供综合解决方案。通过五大核心技术、从云到端为零售企业提供相应的支持。

1.微软认知服务：个性化服务的有力工具

通过云端的微软认知服务提供的 30 多个智能应用的 API，帮助零售企业和开发者以零门槛轻松掌握这些人工智能的能力，快速开发出帮助零售企业进行会员人脸识别、基于人脸的移动支付或是客流数量和情绪统计等人工智能应用。

2.机器学习：“千人千面”的实现基础

微软机器学习技术赋予机器以自我学习的能力，自主且高效地倾听数据、学习数据，从而准确地做出反应，这对于希望进行精准的需求预测、做到定制化促销内容推荐，或是为客户提供专属的智能客服机器人的零售企业而言，是一大技术福音。

3.大数据分析：以小见大提升零售收益

通过微软大数据分析技术以及 Power BI 等可视化数据洞察呈现工具，帮助零售企业能够轻松掌握关键业务趋势。

4.混合现实：开启全新的消费体验

微软是业界公认的混合现实技术的领跑者，凭借 HoloLens 为零售行业开启了前所未有的想象空间，为零售行业带来真正的浸入式互动体验。

5.物联网：零售行业数字化的根基

微软智能云 Azure 推出了高度整合且可定制的 Azure IoT 套件，帮助零售企业从容把握物联网技术的机遇，在场景创新上带来了无限可能性。

1.以细分领域切入，深耕前沿科技的研发与落地，以科技赋能零售

人与货：通过算法让机器具备了超强的感知及一定的认知能力，对行为分析和货场综合分析技术。实现商家后台查看到顾客在店行为数据、移动轨迹记录，如货品拿取、放回、触碰，或者在柜台前的停留时间，运用大数据分析这些顾客的潜在消费数据，商家可充分了解到顾客的消费喜好、注意力焦点，据此调整店内货物风格、品类、价格。

人与场：通过人脸识别技术对进店人员身份进行识别，在无人便利店中可联动门禁，实现会员刷脸进店；在连锁店中可通过会员画像、会员身份识别分析或关联用户的消费喜好，帮助商家选择恰当的销售人员服务目标客户人群。

货与场：利用智能的视觉技术还可以为商家优化商品与卖场的关系，根据客群综合消费数据为不同的场景匹配合适的货品，例如在靠近校园的零售网点，商家可以增加一些文具、零食等商品的铺货率。

主要参与者都根据自身优势，采用不同的发展特点，探索属于自己的智慧零售模式，在他们的先行探索下，我们自己可根据自身实际情况选择不同的智慧零售加入模式，加快实现智慧零售的布局。

果酱君的奇妙之旅

窥见数智化供应链的神奇力量

“智慧便利店”如何养成？

智慧零售，比消费者更懂消费者

智慧广告，让商业更加智能