运营效率

您的零售店是否考虑切换到自助服务终端？您是否担心潜在的挑战，如“装袋区出现意外物品”，准确识别产品，或确保在没有员工持续干预的情况下顺利结账？

这些是零售商和消费者在数字化转型道路上面临的常见障碍。但智能零售技术具有显著增强客户体验并简化运营的潜力。改善员工体验和留住熟练员工是可以极大地影响您的最终利润的额外优势。

零售技术公司 Diebold Nixdorf 的零售技术副总裁 Matt Redwood 指导我们了解零售技术的前景。他讨论了解决常见零售效率低下的 AI 解决方案、有目的的创新的重要性以及在整个转型过程中利用技术合作伙伴的价值（视频 1）。

零售商目前面临哪些最大挑战？

大多数零售商都在应对相同的挑战。 确保顾客尽可能享有良好的店内体验是一个关键因素。新冠疫情后，零售商再次在这方面投入了大量资金。但他们在收入和利润上都受到了挤压——商品成本上升、货运成本上升、管理和运营商店的成本上升——他们必须找到提高商店效率的方法，同时还要提供良好的消费者体验。这是正确把握零售经济和满足消费者需求之间的真正平衡。

零售业的竞争空前激烈，这在某些方面是好事。它有助于定价和控制通货膨胀，但另一方面，如果消费者在商店中体验不佳，他们很容易转向另一个品牌。

如何使用 AI 来应对其中一些挑战？

生成式 AI 在 2023 年真正广为采用，当然一些公司真的急于进入 AI，他们乐观地认为 AI 可以取代商店内的所有现有技术。我认为有时候我们忘记了，尽管技术可能存在——忘记了它在商业上是否可行或可实际部署——但您必须让消费者采用它。如果消费者没有采用，这项技术就毫无价值。这就是我所说的 hype curve。

许多零售商现在正在使用我们所谓的点解决方案 AI 技术来关注他们的痛点，即为特定用例部署特定的 AI 来解决特定问题——诸如用于年龄验证的面部识别技术。例如，如果您试图购买一瓶酒，您必须等待工作人员批准您的 ID。零售商正在努力寻找员工这一事实加剧了这种等待。在该环境中使用 AI 提高了效率，减少了对工作人员的要求，并提高了消费者体验。

另一个大问题是抗缩技术，并使用 AI 让那些试图盗窃的人更难。但当有人可能只是不熟悉流程或真正犯错时，它也可以提供帮助——确保被抓住而不给特定客户带来不良体验。

我们还看到 AI 应用于现有技术上，以提高它们的效率、使其更易于使用、堵塞漏洞并提升消费者体验。一个例子是店内安全——在闭路电视网络上使用 AI 来确保消防出口不会被堵塞。或者使用店内的热图，了解商店周围的消费者流动，使流动更容易，但也有可能使这种流动商业化。

商店实施 AI 的最佳方式是什么？

“构建了它，他们就会选择它”的心态并不适用于零售技术。我们跟踪消费者采用曲线并跟踪技术开发曲线，重要的是要在中间广泛地找到一些东西。

我们始终建议从数据开始。很容易被它淹没——通过分析，我们将其称之为瘫痪。但如果您可以对数据进行细分，它可以提供许多洞察。您可以真正分析并了解：商店的运营方式？员工旅程中的摩擦在哪里？在消费者旅程中？然后，您可以量化摩擦的影响。它构建了这样一幅画面：“好吧，我有一个想要解决的问题陈述。它对消费者和员工产生了这种影响，这就是对我业务的影响。”这相对容易计算。

更棘手的部分是找到正确的创新来部署到商店中以解决这个问题。但从这些数据开始，就会突出显示效率低下的最大领域，然后为您提供指南针，为您指明正确的技术方向。实际上，我们也很容易去衡量技术投入商店后的成功程度。

告诉我们有关将合适的技术与特定问题相匹配的更多信息。

在 Diebold Nixdorf，我们真正关注的是最大的摩擦点所在的三个核心解决方案。一个是我之前已经提到过的年龄验证。面部识别为消费者提供更好的体验。它更快，更快的交易意味着消费者能更快地通过前端。这意味着更少的队列，而排队是消费者结账时最大的烦恼。因此，我们用一项技术消除了与结帐有关的两个最大的摩擦点。

还有一些以产品为中心的技术，例如在结账时进行的高效商品识别——特别是在新鲜水果和蔬菜的杂货店中。这是第二个解决方案。不仅适用于 Produce 等非条码物品。在某些环境中，特别是在小型商店中，当您可以通过图像识别商品时，为什么还要扫描条形码呢？

然后，最后是缩小。当然，自然论点是，自助服务是缩小的自然场所，因为它在很多环境中都是无人值守的。但是对于那些恶意试图偷窃的人，即使我们关闭了自助服务的所有漏洞，他们也会在商店中找到其他地方来偷窃。我们确实将 AI 的工作重点放在了行为跟踪上。一旦您开始识别行为，那么您在商店的哪个位置部署技术就不重要了。当然，我们首先关注前端：自助结账和 POS 通道。我们在 CCTV 网络上运行同样的解决方案，然后我们就可以在商店的任何地方识别缩小了。

人为因素在哪里发挥作用？

人为因素对于自助服务来说确实非常重要，而且它经常被忽视。自助服务更多的是关于员工的重新分配。吸引和留住员工是零售商的一大问题，因此他们必须明智地使用员工。自助服务的主要作用是让员工在消费者最需要帮助的地方与消费者互动——寻找商品、询问有关商品的问题、浏览商店——这些都是真正有意义地提供消费者体验的地方。在新冠疫情期间，拥有自助服务的零售商在门店内的运营灵活性要大得多；新冠疫情后，自助服务实际上使他们能够在真正重要的地方提高消费者体验水平。

我们回到防止缩小的挑战。因此，确定是否有人偷了东西相对比较容易。在这种情况下，您要做的事情就更困难了。如果有人恶意偷窃，您不想让您的员工处于危险之中，或者处于他们不舒服的环境中。您也不想疏远或让一个真正犯了错误的人感到尴尬。因此，我们在这里把人为因素纳入了情况；根据盗窃用例，这种情况的处理方式会有所不同。

如果有缩减实例，将向工作人员发送警报。所有信息都交到那个人的手中，以便他们能够以他们认为合适的方式来处理这种情况。员工培训在这里发挥作用。我们有很多优秀的合作伙伴致力于员工培训，以便为员工提供所需的工具套件。然后，当他们接近公众成员时——他们在接近他们时知道发生了什么——他们接受过训练，以尽可能最令人满意的方式处理这种情况。因此，技术仅是实际解决方案的三分之一；人类因素是不应忽视的组成部分。

Diebold Nixdorf 如何解决客户的零售挑战？

作为解决方案提供商，我们与零售商合作一起构建他们的技术——不仅仅涉及结账，而且涉及整个商店——我们很快意识到，认为我们可以有 20 或 30 个不同的解决方案是不现实的——在 AI 领域中，所有的解决方案都提供不同的用例，但没有一个能一起讨论。因此，我们与拥有非常成熟的 AI 平台的第三方合作，从 AI 的角度来看，这将成为零售商想要在其商店中做任何事情的支柱。

我们是值得信赖的合作伙伴、集成合作伙伴。我们将提供可以在该平台之上的应用程序，如年龄验证、减少、商品识别、流程或人员跟踪。但如果有一个特别的合作伙伴在市场上处于领先地位，比如在健康和安全领域，我们也可以将它们放在平台之上。对我们来说，重新发明轮子是没有意义的。

这意味着零售商可以构建 AI 合作伙伴的生态系统，所有这些都被整合到一个平台上，而且解决方案的可扩展性非常好。它最终将把我们推向所谓的智能商店。它不一定要移除物理接触点或移除现有技术；它是为零售商提供情报。

商店中的每台设备实际上都是一个数据采集设备——货架边缘摄像头、自助结账或扫描仪——这些都是数据输入。这是一条双行道：您可以向下推数据，也可以拉回数据。借助 AI 平台，您可以将所有这些东西都连接在一起，创建智能商店。

这意味着有大量数据可用，但我认为真正要快速发展的零售商是那些能够弄清楚如何处理这些数据的零售商。因为它可以而且应该为零售商所做的每一个决定或方向提供信息——产品如何定价，它们在商店中的位置，商店的人员安排。

技术合作伙伴关系在实现 AI 零售解决方案方面的价值是什么？

我们与英特尔密切合作，不仅在 AI 主题上，而且在我们的核心平台本身上也是如此。这不仅体现在我们今天部署到商店的解决方案上，还体现在我们的发展路线图上。我们也密切关注英特尔的发展——英特尔的解决方案将走向何方，以及我们如何更好地将这些解决方案整合到我们的解决方案中。

在一些可扩展平台上，我们与英特尔密切合作。零售商如今对技术有要求，但是，特别是对于这些 AI 主题，三年、五年或七年后所需的计算能力将与现在的需求非常非常不同。因此，为零售商提供扩展其技术以满足其未来需求的能力绝对是游戏规则改变者。

对于那些希望将 AI 融入零售业的人来说，最后有什么想法吗？

我想说，从数据开始。确定您希望解决的业务需求或问题，然后找到合适的提供商，使您能够根据这些需求进行交付，但这也将为您提供持久的可扩展性。这是婚姻，您必须确保您做出了正确的选择。

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本文由文案编辑 Erin Noble 编辑。