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2021年零售、餐饮十大智能新技术应用场景和功能

来源:智慧零售与餐饮 更新日期:2022-01-11 作者:佚名

    大数据、人工智能等新技术广泛渗透,直播电商、短视频电商、社区团购等新业态新模式快速发展,促进市场销售增长。同时疫情黑天鹅事件,也是对各企业的考验,考验企业内部的组织能力,以及与外部消费者连接的能力,谁的连接能力越强,谁就更有竞争力,相信不少企业已经反应过来,而在这中间最关键的是数字化运营,新消费时代的洗牌已经开始。

    本文盘点2021年零售、餐饮智能十大新技术应用的快速发展、应用场景和功能。

    AI视觉秤、AI图像识别、客流统计等广泛应用于门店运营

    与以往的传统电子秤相比,AI生鲜秤通过图像识别方式进行称重,识别之后屏幕会显示果蔬的品类,数量,价格,重量,全部菜品识别完毕之后,可点击结算,显示屏上将显示出支付二维码,消费者只要用手机扫二维码就可以完成付款,消费者付款后,会自动打印出小票。作为零售门店场景中的一部分,从产品与方案的优化角度,打通支付、订单、商品、会员等数据模块,提升更高的价值空间。

    同时,在餐饮领域,菜品的识别称重也受到关注。在菜品出菜环节,通过AI称重,可识别、称重菜品以及分析菜品各个指标,为餐饮标准化提供保障。

    AI秤是2021年度较受关注的零售智能技术应用之一。AI秤综合能力的要素包括信息的获取、信息的预处理、特征抽取和选择、分类器设计和分类决策。通过样本增强、数据处理(图像处理)、 算法优化等。

    此外,AI视觉功能与算法广泛应用于门店运营,如客流识别、行为分析、物体(商品)识别等。在食安与营销、运营管理方面提供帮助,极大地提高了零售餐饮效率与安全保障。

    扫码点餐、大屏点餐、自助收银等应用支持触点数字化

    某知名餐饮连锁企业IT负责人表示:近两年餐饮因为疫情影响较大,传统餐饮在营销方面的基础是很薄弱,细化来讲,消费者对加入会员比较反感。那么在不做会员(无感)的情况下是否可以了解消费者画像,如复购率与筛选优质客户。未来在消费者画像与复购分析方面会加大力度。在流量获取越来越贵的背景下,如何打造营销体系与会员制度,提高复购率的同时提高效率。

    触点数字化,趣味化,无感化一直以来是零售餐饮营销端的重点。而扫码点餐、大屏点餐、自助收银等不仅让消费者有了不错的点餐、购物体验,同时通过无感的方式加入免费会员,用户标签积累与智能推荐菜品,实现精准营销。扫码点餐通过整合到POS系统,实现餐饮收银会员一体化+扫码点餐、统一会员入口实现全品牌会员权益互通,提升会员复购率,增加会员入会率,助力提升运营效率。

    智能货柜、取餐柜、快递柜、自助咖啡机等迎来新一波浪潮

    人口老龄化已成为中国基本国情,预计十四五期间,中国将进入中度老龄化社会;到2035年,中国社会将步入重度老龄化社会。人口老龄化背景下,劳动力人口供给下降,人力成本逐年上升,这将深刻影响中国的经济发展的结构与前景。

    伴随着人力成本的逐年上升,无人零售行业迎来了发展机遇。如北京地铁开放无人便利店,写字楼、医院、工业园区等场景无人售货柜,取餐柜、自助咖啡机、无人货柜等又在2021年迎来一波新的浪潮。

    我国零售消费需求、人工成本及场地租金的上涨,将催生出更大的自动售货机市场需求。随着人们消费观念和接受程度的转变,消费者对设备的智能化需求与日俱增,自动售货机行业在中国市场发展潜力大。

    AGV等仓储物流智能化技术显现优势

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    目前很多实业企业面临招工难、工人贵、管理难的问题,企业开始转型升级,引进各种机器人、AGV自动搬运车等来代替大量繁杂、耗时耗力的工作。

    AGV自动化物流系统是完成自动装载、搬运、卸载货物功能的物流系统,具有柔性好、灵活性强、工作效率高、自动化水平高等特点。

    AGV拣货系统为零售企业解决了密集存储问题;同时自动分拣系统与输送包装系统解决B2C拣选分播问题;通过AGV实现货到人+小件交叉带分拣+自动封箱粘标解决B2C拣选分播问题;AGV搬运系统和线下拣货输送系统,可以解决B2B拣选分播问题;集货分拣系统与四向库暂存系统实现交叉带+四向穿插车库解决集货暂存问题。

    如在服装行业,AGV能够帮助工人节省50%以上的行走时间,场地越大,产品SKU越多,通过智能化分拣起到的效果也会越好。相比于传统人工拆零拣选仓,货到人拣选最高的拣选效率提高1倍以上,拣选人效可达 300-450 PCS/H,这就是机器人的优势了。

    RPA(Robotic process automation)机器人流程自动化提升效率

    机器人流程自动化(RPA)是一种软件技术,通过该技术来模拟人的操作自动处理业务流程。

    在零售与餐饮市场,RPA管理无处不在,对于RPA技术的熟练应用,大大提高了零售餐饮企业数字化多各模块的运营工作效率。

    用RPA提升零售餐饮企业工作效率,体现在以下几个方面:

    财务管理(财务分析、应收账款、开票、采购付款、订单、收款、财务报告、存货盘点、资产管理)、 人力资源(招聘、入职、考勤、教育及培训、薪酬、福利等)、 销售/客成(客户关系、客服支持、信息采集、工单分发、续约提醒)、供应链/制造(存货管理、采购需求计划、供应商管理、合同管理、询价管理、订单管理、物流配送、退货处理)、 IT管理(安装、FTP下载上传备份、文件管理、邮件管理、文件同步等)

    AI技术和RPA融合是未来的商业聚焦点,为此需要有足够的AI能力,把RPA逐步的推向IPA的全新阶段,整个行业的发展一定是沿着这个方向,未来会有越来越多的数字员工高效稳定地在客户的工作场景中运行。业务人员只需简单学习一下RPA的产品,那就可以像使用Excel一样使用自动化工具来为自己的工作赋能。

    同时,数字化硬件产品(RPA+IOT 财务作业机器人,如票据清分、发票扫描、智能投递柜、报税机器人等),助力企业快速进行数智化升级。也是值得关注的方向之一。

    5G应用实现了更多的商业落地,未来将支持元宇宙的创新应用

    对于5G网络的发展,工信部明确了建设的目标,2022年要稳妥有序开展5G和千兆光网建设,预计到2022年底,我国5G基站将超过200万个,5G的终端连接数将达到6亿。

    随着5G网络建设的完善,5G应用正在覆盖产业诸多领域,5G赋能经济社会数字化转型的潜能也在不断释放。据工信部总工程师韩夏介绍,近五成的5G应用实现了商业落地。据统计,目前全国5G应用创新的案例已超过1万个,覆盖22个国民经济重要行业。个人应用方面,我国5G应用发展基础扎实,用户群体已成规模。其中,5G消息展现了良好的发展态势。

    同时,在新型信息消费行业重点布局发力,围绕元宇宙所延伸出来的VR和AR以及高清视频行业以技术融合创新为切入点,分阶段逐步推进个人应用走深向实。此外,在教育、医疗等领域5G应用也在加速发展。未来,5G高质量精品网络有望驱动游戏娱乐、赛事直播、居住服务等信息消费领域多点开花。

    目前,基于5G的“杀手级应用”还未出现,因此市场需求度和渗透率还不高。元宇宙的通信基础是5G,5G的高速率、低时延、低能耗、大规模设备连特性,能够支持元宇宙所需要的大量应用创新。元宇宙有可能以其丰富的内容与强大的社交属性打开5G的大众需求缺口,提升5G网络的覆盖率。

    零售、餐饮企业上云思考

    上云是目前的大趋势,但上云的工作量不少。零售企业如自建云机房难度极高,而租赁云服务器对于零售企业来说相对合适,上私有云也是租云合适。目前市场上具备很多成熟的云服务器供应商。

    公有云的概念简单理解就是申请一台接入Internet的云主机,只需要购买类似租赁费用,而并不需要购买它,同时可以对其随意安装软件或应用;私有云是为了解决安全问题的云计算方案。虽然公有云很方便,但是毕竟是把数据和资源都交给了其他第三方,这对于企业管理来说,是一个很大的隐患。毕竟,很多数据是无价的,很多企业把用户数据作为他们的灵魂支柱;混合云是在成本和安全方面的一种折中方案。数据依然是存到本地的机器上,但是一旦出现大规模的访问或者计算时,就会把这部分计算的需求转移到公有云平台上,实现不同场景的切换;私有云比起公有云,更加安全,但是,成本也更高。混合云在使用起来具有更高的灵活性,是企业在考虑成本效益下的首选方案。

    多云是多个公有云或多个私有云的协同管理,涉及到从不同的服务提供商实现各种云服务。多云管理目前来看能相对很好的利用单个云的优势与服务,也能有效的避免服务商锁定;同时企业还能根据业务、技术及性能等需求动态调整多云部署的策略。

    SaaS功能的场景延展性进一步延伸

    在中国零售餐饮业,SaaS产品功能存在多样性。2021年SaaS功能的场景延展性进一步延伸,如SaaS+支付,SaaS+电商,SaaS+短视频平台等。此外零售餐饮全链路数字化要素众多,想要通过一套完整的SaaS服务去覆盖全流程业务,难度极大。一般而言,SaaS服务与企业原有系统打通并非难事。难点在于后续的数据实时性与接口服务的标准化统一问题。同时SaaS服务之间的协同更需要标准化的构建。

    SaaS在架构上很大可能是未来的趋势,国内有众多厂商都在往Saas转型,如果应用场景和平台架构上能够做到优秀,新的独角兽公司诞生的可能性很大。

    SaaS服务目前在国内还留在早期阶段,SaaS转型并非一朝一夕之事。在众多各类SaaS服务商中,零售企业应擦亮眼睛,选择稳定且合适的SaaS服务商。

    AI更多应用在偏好分析、数据营销、商品预测方面

    如私域流量方面:通过SQL统计和预测模型收集会员信息,通过价值分层和智能企微进行老客户关怀,实现多次激活。正确预测用户的生命周期变化,才能找到激发跃迁的合适时机。

    商品偏好方面:通过历史交易和订单明细,为用户提供个性方案,从而提频升单。智能推荐标签可以对五大营销要素进行动态推荐组合,实现精准营销,建立良性的健康成长的用户结构,满足不同客群的需求,实现全生命周期经营;“预测+推荐”,让动态标签引擎能够推动业务。

    内容偏好方面:通过归因算法对浏览内容进行分析,发现用户兴趣内容,进而种草培育。通过提升用户种草小程序浏览数,促进用户复购。并且随着购买次数的增加,高浏览次数的用户的GMV占比逐渐增加。

    行为反馈方面:通过行为数据和文字语言进行时间分析,让用户获得峰值体验——互联网增长实践中的“Aha Moment”(峰值体验/惊喜时刻),都追求在一系列场景或产品/服务组合拳中打动客户,实现的核心则在于主观创新与客观数据。利用行为反馈标签,实时感知用户;关键时刻对用户触达,效果翻倍。通过图数据抓取社交链路,进行投放优化,培养私域达人,进而实现裂变拉新。裂变进入下半场,利用权益和内容让极少的KOC影响上万的潜客。

    商用服务机器人进入新一轮快速发展阶段

    自疫情爆发以来,大量“无接触、无人化”的需求场景,推动我国商用服务机器人进入新一轮快速发展阶段。“政策+经济+劳动+商业”四轮驱动商用服务机器人发展,据测算2023年中国商用服务机器人市场规模将接近495.36亿元。商用清洁、终端配送、讲解引导是商用服务机器人的主要应用领域。

    疫情的出现使人们重新思考商用服务机器人的应用场景,未来各公共领域包括交通枢纽、医疗机构、写字楼、娱乐场所等都场景都将成为商用服务机器人的发展突破口。另一方面,尽管形态和功能有所差异,但商用机器人的功能部件已经逐渐模块化,降本提效实现规模经济将推动商用机器人进一步落地,大规模的落地将推进产品进一步升级和降本,实现产业良性循环。

    商用服务机器人的困境主要在技术端。由于视觉盲区的存在,出于安全考虑,企业不得不降低商用服务机器人的运行速度和效率,大大降低了客户替换人工的价值。

    无论是通过推荐和个性化来推动销售,还是通过机器人或传感器来提高效率,或者提供新的购物和管理商店的方式,人工智能技术已涉及零售行业的各个领域。

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