Algorithmic Retailing
Dheeraj Shah
Domain Consultant
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受网络购物和疫情的冲击,实体零售业的生存变得更加困难。尽管前景看起来不太乐观,仍有众多实体门店能够做到屹立不倒,并适应着不断变化的商业环境和消费者行为。如果以全新的视角观察零售店,你会发现实体门店依然具有无尽的可能性,因为:
实体店购物能够为顾客带来其他任何购物渠道都无法带来的强大快感,这一点无可置疑。然而,实体销售渠道当前的关键问题,在于让人们保持兴奋感,达成在线购物的便利性。就像好莱坞大片中经常有明星一人分饰多角一样(比如凯特·布兰切特在《宣言》中一人饰演了13个角色,汤姆·汉克斯曾在《云图》中扮演了超过四个角色),现在,零售店也将要扮演多个角色:
那么,这一切对零售店又意味着什么呢?零售店需要根据客户交互的上下文以及店内员工的角色,动态选择多种身份。更具挑战性的是,所有这些身份都需要同时被描绘出来,而不像电影一样可以重拍以及进行后期制作。这使得零售店必须通过人工智能/机器学习(AI/ML)算法,利用机器的力量来推动实体店的客户体验、员工管理或智能店内拣货、自动化微配送或智能库存管理,以管理来自不同渠道或零售店数字孪生的需求。能够实时响应、在技术上先发制人的认知智能型零售店可将自动化、智能化、自主运营与超个性化以及统一商务融合为一体,是实体店未来的发展方向。
最近,有些实体零售商通过转移店面库存和快速非接触式履约的方式,满足不断增长的数字需求,同时保持库存生产率并实现业务目标。很多零售商都在努力追求加快销售增长速度,提高毛利率,提升库存生产率,优化一般和管理(SG&A)开支,提高营运资金效率,以及降低经营成本(CODB)。算法零售和机器优先的范式可以帮助全渠道零售转变为“禅定”模式,跨越到以目的为中心的购物,最终让零售商摆脱渠道的约束。
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