文/万商俱乐部

在当下的商业环境中,商业地产面临着诸多严峻挑战,同质化存量竞争、线上线下多维渠道对行业生存空间的挤压,这些现实问题是亟待解决的痛点。商业地产运营方也深切感受到,以往那种轻松盈利的时代已然一去不复返。在移动互联网和数字科技迅猛发展的大背景下,商业地产行业信息化、数字化变革的进程正以前所未有的速度推进。

谈及商业地产数字化,就不得不提引领零售行业数字化转型的天虹股份及旗下的灵智数科,天虹股份聚焦科技创新十多年,已建成全渠道多业态线上线下一体化的智慧零售商业模式,获商务部“电子商务示范企业”荣誉。

2019年成立的科技子公司灵智数科,则从实体商业获客经营、业务增长、组织人效、技术提效、运营陪跑5大维度,提供全链路全场景数字化产品服务矩阵,服务包括购百、商超、品牌、餐饮、酒店等实体商业。

5年来,灵智数科团队服务全国超2万家门店,拥有前沿、可靠的商业地产数字化建设经验。永旺、屈臣氏、甘棠明善、中骏商管、华侨城商管等企业通过定制化整体解决方案获得增长;北京THEBOX朝外、世纪金花、深铁商业、济南华联、成都凡米里、中建梅澜坊等通过购百SaaS实现一体化客户触达与运营;惠购商业、屈臣氏等连锁门店通过灵智数科品牌SaaS实现一体化会员管理与营销。

在2024年度商业技术创新大会暨商业技术博览会(下文简称为“大会”)上,万商俱乐部有幸对话天虹股份助理总经理、灵智数科总经理徐灵娜和天虹股份灵智数科副总经理李冬,高层管理者为我们解读百灵鸟AI大模型背后的思考,以及零售企业如何在数字化浪潮中创新图变?

01

把大象放进冰箱

零售业数字化已成为必选题

按照“康德拉季耶夫周期”理论,全球经济会以50-60年为周期进行长期波动。以此计算,自工业革命爆发以来,全球经济当前已进入第五个“康波周期”。在这一周期中,追踪的关键指标为“技术创新”,人工智能将为人类社会带来前所未有的巨变。

图/百灵鸟AI启动仪式

在大会上,许多专家也认为,当今的节骨眼上数字化迎来了一个“拐点”。但对于这个赛道的玩家来说,要抓准这个节点很难,背后是长期主义的投入,而灵智数科无疑是跑在前头的。

在徐灵娜看来,灵智数科等来了一个引爆点。天虹本身积累了丰富的数据与业务场景的经验,会顺理成章地思考如何把这些手里的“武器”插上AI大模型的翅膀。

“与其他通用AI模型不同,百灵鸟AI大模型是专门为零售行业量身定制的。通过天虹自身的脱敏业务数据、以及百万级外部公开数据和开源行业数据集,形成基于行业一线实战know how标准的数据筛选、标注,最终实现全面、高质量的零售行业相关语料。使得模型在处理零售行业相关问题时,能够更加准确把握行业特点和规律,提供更具针对性和实用性的解决方案。”

图/百灵鸟AI大模型

她补充道,对于金融、制造或汽车等行业的问题,通用模型可能无法提供有效的解决方案,而百灵鸟大模型则可以针对零售行业的库存管理、人货营销、客户服务等问题提供针对性的解决方案。

但如何把AI与产品相融合,就像“把大象放进冰箱需要几步”的问题,表面看上去步步为营,真正实践起来困难重重。这是一个全行业都没有经验可参考的无人区。

经过细致的思考与实践,灵智数科站在企业的视角,提出了AI落地的两点核心价值。

一是业务模式创新,从商品提供到生活解决方案。大模型可以实现基于每个顾客自身的千人千面的生活解决方案,改变了过去千人一面的推荐模式,提高了顾客价值和体验。

二是中后台效率提升和降本增效。在后端运营方面,模型可以精准预测商品库存和定价,优化供应链匹配和人货精准营销;同时,后台智能排班和数字员工分身可以解决客服问题、提升内部运营效率,进一步提升效率。

图/百灵鸟AI应用场景

百灵鸟AI大模型的策略是集中精力优化核心产品,最终选择了营销策划、客服售后、导购服务、经营决策、商品分析以及办公助手六大应用场景。此外,深度应用最容易跟AI结合的产品,包括AI数字员工、指标平台问AI、顾客声音闭环VOC、AI拍小票积分和AIGC智能设计平台。从业务视角来看,这几个场景也是最容易产生数据与沉淀数据的场景,从而帮客户打造成数据驱动的企业。

02

细节决定成败

客户本质需求未变
目前AI技术应用才刚过破局点,虽然市场上涌现出了很多以人工智能为噱头的企业,但货真价实的只是少数,这也是灵智数科躬身入局的底气所在。

图/天虹股份助力总、灵智数科总经理徐灵娜

徐灵娜强调,尽管市场环境和技术手段在不断变化,但顾客的本质需求并没有改变。顾客仍然希望能够过上更好的生活,能够以更合理的价格购买到更优质的商品,而AI技术的应用为企业满足顾客需求提供了新的手段和方法。她为我们举了几个例子:

场景1:顾客积分

在传统的零售模式下,顾客在餐饮商户消费后想要积分,需要等待员工拍完小票后进行两天的人工审核,这不仅导致顾客无法及时使用积分抵停车券,影响了顾客的体验,还增加了企业的人工成本。

图/AI积分拍小票

而有了百灵鸟大模型的AI加持,这一过程发生了巨大的改变。AI可以在两三秒内自动识别出消费金额、在哪个柜台消费以及可以积多少分等信息,积分后即可快速用于支付停车费用。这一改变不仅大大提高了顾客的满意度,还将企业原本用于人工审核的成本大幅降低,实现了降本增效的双重目标。

场景2:设计工作以前天虹每个门店都需要配备2-3名设计师,总共约400名设计师从事重复性的宣传设计工作。这不仅浪费了大量的人力资源,还导致设计效率低下。通过建立设计师共享平台,并引入AI技术,天虹对设计工作流程进行了优化。现在,总部可以统一处理选品,将素材模板植入平台后,AI可以自动生成多种符合要求的素材,并一键生成多种尺寸,满足不同点位的宣传需求。

场景3:数据分析

通过对历史销售数据和市场趋势的分析,模型可以准确预测出不同商品的需求量,从而帮助企业合理制定营销策略,有的放矢地赢得顾客。同时,模型还可以根据市场竞争情况和顾客需求特点,制定出合理的销售定价策略,提高企业的盈利能力。

图/百灵鸟AI数据分析……

徐灵娜所阐述的,可谓是一套覆盖了零售行业“人货场”全流程的“组合拳”。整体来看,AI如同一股强大的能量,渗透进零售行业链条的每一个细微环节,促使这些“小原子”发生质变,从而推动整个行业向更高效、更智能的方向发展。

图/百灵鸟AI核心能力

03

AI时代的弯道超车

灵智数科愿以技术赋能零售行业

放眼全球市场,中国的零售环境非常特殊。在接触的大部分传统零售企业中,特别是一些连锁门店经营企业,他们做数字化转型往往只是更多工具的各自应用,没有精准数据打通,更别谈数字化决策。

目前,灵智数科已与永旺、屈臣氏、深铁商业、蛙来哒、华侨城商管、TheBox等越来越多的企业开展合作,为客户提供全链路、全场景数字化产品服务。

李冬表示:“大型零售企业已经充分认识到数字化转型的紧迫性和重要性,并早已表现出推动此进程的积极态度。当然,由于这些企业在行业内的领军地位,它们拥有成熟的运营体系,因此在转型过程中不可避免地会遭遇‘创新者的窘境’,面临众多挑战。但是,作为零售行业的领军企业,天虹在数字化转型的道路上先行一步,已经成功应对了各种挑战。我们不仅具备帮助其他企业克服这些挑战的实力,而且拥有丰富的实战经验。这些经验将成为我们宝贵的资产,确保我们能够真正帮助合作伙伴在数字化转型或AI转型的征途上实现突破性的进展。”

图/天虹股份灵智数科副总经理-李冬

在零售AI领域,尽管市场上有不少公司在布局,但天虹因其卓越的客户口碑和推荐,成为了传统零售巨头和商业地产企业的首选合作伙伴。 “天虹与其他软件公司的不同之处在于,我们不仅仅提供标准化的产品,我们更重视的是与客户或合作伙伴携手,通过实战经验陪伴客户成长,确保产品能够在他们的企业内部成功落地并发挥实效。”李冬进一步解释道。

此外,每家企业的DNA和认知水平都有所不同,这导致了在AI时代背景下,他们的路径选择和切入点也会有所差异。灵智数科的选择很简单、纯粹:“我们只需要根据企业的实际情况,量身定制适合他们的数字化转型策略。”也有一些企业会产生数据安全和同行竞争的顾虑,徐灵娜并不觉得这是一个坏事,她更希望借助天虹的经验去帮助行业赋能。

当AI真正成为一种新型的生产力时,它不仅仅是为了满足人们娱乐或消遣的需求(即所谓的“玩具需求”),更重要的是要能够满足业务运营对于稳定性和可预期性的严格要求。实现这一目标的关键,可能在于AI与数据以及业务场景的深度融合。

相信,在灵智数科等专注于实体数字化的实战专家以及众多企业的不断探索和努力下,未来的AI技术将如同今天的互联网一样,成为数字世界中的基础设施,像水电煤一样普及并深入人们的日常生活。

部分采访实录:

Q1:对于天虹而言,数字化无疑是从战略高度进行考量的重要举措。当前许多行业老板缺乏长期主义的思维,过于追求短期利益,在这样的背景下,对我们的业务有怎样的影响?

徐灵娜:对于天虹而言,我们秉持长期主义的理念来推进数字化转型。在服务客户的过程中,我们也一直向客户传达这一理念,强调不要仅仅关注数字化转型带来的短期数据价值,而更应注重每个动作是否扎实到位。数字化转型并非一蹴而就的项目,而是一个持续的过程,需要长期的投入和不断的调整。

当与零售企业老板交流时,我们理解他们对于投入产出比的关注。为了帮助他们更好地衡量数字化转型的价值,我们可以考虑一些创新的合作模式。例如,与技术公司合作时,不是仅仅购买一个系统就结束,而是可以寻找能够长期陪伴企业运营、甚至从运营中提成的合作伙伴。通过这种方式,零售企业的系统费用可以降低,而技术公司可以从线上销售转化的增量中提取一定比例的收益作为合作方的报酬。

这种思路的改变可以帮助企业老板更直观地衡量数字化转型的价值,从而更容易接受并投入于这一长期主义的事业中。同时,这也为技术公司提供了新的商业机会,使他们能够更深入地参与到企业的数字化转型过程中,共同推动行业的发展。

Q2:未来的AI技术的发展趋势以及面临的挑战是怎样的?

徐灵娜:第一点,我们需要关注未来AI能否切实落地应用,关键在于它是否能够真正解决实际业务中所遭遇的痛点和难题,只有切实提升效率,它才具备真正的有效性。

第二点,我们一直强调,要实现智能化的前提是达成数字化。在尚未实现数字化之时,谈论智能化往往难以取得显著效果。

再进一步深入探讨,我们仍需关注AI在所属小领域内小模型应用的深度。看其是否真正助力我们解决问题,而非仅仅憧憬大数据和大模型的美好愿景。实际上,每个人都可以拥有基于自身行业的垂直小模型,如此方能体现“小而美”,以及真正产生业务价值的良好态势。

Q3:目前,AI存在数据孤岛、业务未打通以及流程不支持等诸多问题。这些基础方面是否无需弥补和构建也能使用该系统,还是需要花费一定时间先将基础补齐才能运用呢?

徐灵娜:实际上可分为两类情况。有一大类应用,例如自动生成设计海报、智能客服等,是不需要进行原来的数据治理以及系统打通工作的。但另一类应用,向AI询问昨天的数据表现如何、客流为何下降等情况,其背后首先需要打通数据底座,拥有一个指标平台才能实现。若要达成精准的人货匹配,也需要先有人的数据、货的数据以及标签数据等进行大量匹配才行。

AI应用实则分为两个部分,有些问题并非AI到来就能解决,原来数字化未完成的工作并不会因AI的出现就无需去做了,而有些应用则是AI到来之后能够直接实现降本增效的。

Q4:若其他企业希望与灵智合作,充分利用灵智自主研发的AI大模型,鉴于灵智的AI技术是在天虹内部逐步发展成熟的,而其他企业可能缺乏这一自然成长的过程。其他企业要做什么样的准备?

李冬:由于灵智的AI技术是在天虹内部经过长期发展成熟的,这些企业需要做一些准备工作:

第一,痛点场景切入:企业可以识别一些典型的业务痛点,并以此为起点。例如,如果企业面临高昂的宣传设计成本,可以参照天虹的设计师共享平台模式,集中设计资源到总部,并通过AI生成设计素材以降低成本。如果积分审核的人工成本过高,可以采用天虹的积分拍小票AI识别模式来提升效率。初始阶段不必追求大而全的合作模式,而是应从能够快速见效的痛点场景开始,让团队体验到降本增效的成果后,再逐步扩展合作的深度和广度。

第二,长期规划:企业应对自身的整体系统进行3至5年的规划,明确合作的目标和方向。在此基础上,企业应该确定第一年的突破点,即那些能够最直接解决业务痛点并快速获得效益的领域。比如,如果库存管理是企业的一个问题点,那么第一年可以专注于解决库存管理中的基础问题,如数据采集和分析。在整个合作过程中,企业应该平衡短期和长期目标,短期目标可能是快速实现成本节约和效率提升,而长期目标则是实现企业的数字化转型和可持续发展。

通过这样的策略,其他企业可以更好地准备与灵智的合作,充分利用AI技术,实现自身的业务升级和转型。

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