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营销数字化、柔性供应链、无人零售......零售科技新业态正在爆火

来源：晰数塔互联网快讯时间：2021年07月12日 16:44

本文来自微信公众号“第一新声”（ID:thefirstnewvoice），作者：也行，编辑：田艳红，校对：冰倩，策划：Eason，36氪经授权发布。

在技术渗透和巨头助推下，零售行业进入智能化、数字化转型升级的加速发展期。技术应用和模式创新加速零售业增长模式的重塑。

EqualOcean预计在2023年，全球零售科技行业的市场规模达到378.5亿美元，自2018年起的五年复合年增长率为22.5%。

其中，物联网在零售业的应用将占据超过75%的市场份额。人工智能和机器人技术是未来几年增长最快的行业，复合年增长率分别超过35%和40%。AR/VR早在四到五年前就已大肆宣传，但未来它的潜力将从垂直扩展到更广泛的计算平台，并彻底改变行业玩法。

在这样的技术、社会背景下，国内的零售科技也在多个方向上实施创新。

例如通过数字化能力洞察消费者，突破生产管理、门店扩张、供应链管理等瓶颈，实现“生产—配送—门店”的全链条数字化掌控；利用人工智能优化各环节业务决策，成为在中国做零售的重大机遇。

目前中国的零售科技发展到底如何？国内的巨头和新玩家如何将科技应用到零售的各个场景？面对的挑战有哪些？未来又向什么方向发展？

01零售科技进入加速发展期

零售业经历了从专卖店到百货店到连锁店再到“无店零售”的时代大变迁，在零售产业革命中，科技始终是不断变革的动力之一。目前中国零售科技走过了蛮荒期，正在加速发展中。

零售科技是指为了实现消费者体验优化、零售企业成本降低、效益增加所使用的新一代科学技术，包括大数据、云计算、人工智能、物联网、AI等技术，促进“人、货、场”的重塑，并不断激发模式创新。

时至今日，以上技术在零售领域的应用落地越来越成熟，成果转化突出，并加速零售模式创新迭代，社区团购、到家业务、直播带货、餐饮零售化等发展迅速。在技术渗透、疫情催化、消费倒逼和数字经济的推动下，零售科技进入全面数字化、智能化转型的加速发展期。

例如《2020年中国AI+零售行业发展研究报告》显示，2019年零售企业在AI技术投入达14.8亿元，2022年全国零售企业在AI技术方面投入将超过40亿元，研发投入增速将达53.3%。

“经过几年的探索和发展，我认为零售科技现在已经进入初步成熟期，不同于市场初期对于企业仅持有概念的宽容，现在意味着需要实在的产品落地，以及规模化复制应用。”红点中国合伙人刘岚对第一新声表示。

擎朗智能与第一新声谈到，目前国内零售科技发展迅猛，因为受到疫情的影响，已经有越来越多的零售企业开始应用物联网、机器人、智慧门店信息系统等技术提高门店的智能化程度，但距离完全普及仍需要一段时间。

零售科技发展迅速的背后有两方面原因，一是消费升级，今天消费者的生活与消费习惯、需求发生巨大的变化，促使零售科技更加的人性化和提高效率；二是大量实体小店的经营管理水平亟待提升；三是拥有数字生态圈的互联网巨头和电商巨头们，正在寻找落地渠道与下沉途径，发展零售科技成为他们的共识。

例如阿里认为是线上线下以及物流体系结合之后产生“新零售”。腾讯提出了“智慧零售”，要从用户、数据、连接三个维度与零售行业相结合。京东提出“无界零售”，要化传统零售业的被动销售为主动销售。

显而易见，巨头在“线下”价值开发上达成共识。当电商红利殆尽，新的增长点又将回到实体商业，所以，围绕线下做技术加持成为了新的红海市场。

但零售科技不只是巨头的游戏，许多新兴科技企业也纷纷成长起来，围绕“人、货、场”产生了形态各异的商业模式，如近期上市潮不断的生鲜电商；曾风靡一时的无人零售店；以赢识科技、多点Mall为代表的智能门店解决方案的SaaS服务商。

火热的市场背后总有投资机构的身影。

《科技改变零售：2021全国新零售科技企业白皮书》显示，2017-2020年间，全球新零售科技项目在天使阶段的融资事件占比显著降低，B轮后占比不断上升，在2020年更是达到40%，说明市场正由萌芽期向爆发期、成熟期迈进。包括红杉资本、真格基金、idg资本、金沙江创投等机构均有投资。

那么国内与国外相比，在零售科技方面有什么差异？

“中国和国外市场在零售科技上的进程是不同的，中国的电商可以说是世界领先，线上的电商在人、货、场三要素上本身就是数字化了，随着线上线下融合发展，客户对零售信息化、数字化、智能化的认知度也在不断提升，在中国许多新兴科技企业成长起来，产生了形态各异的商业模式。”红点中国合伙人刘岚介绍，“基于数字化大背景，线下实体商业的数智化业务需求不断涌现，疫情更是加速了实体商业线下+线上融合的全渠道业务模式的快速演进，对中国零售科技的发展是非常乐观和看好。”

擎朗智能告诉第一新声，国内由于阿里、京东等巨头相继发力，大大推进了零售科技方面的发展，目前国内新零售的业态来看，无人化与服务化是两大重点。而海外以亚马逊为首的公司则是技术驱动布局线下，提升体验反哺线上市场，侧重点略有不同。

02人、货、场的重塑

零售科技重塑“人、货、场”，在零售行业升级革新过程中，除了零售巨头和科技巨头的推动外，新兴的零售技术公司也展现了创新力，这些公司近年来已经崭露头角，并在具体零售场景落地应用中显示出强大的发展潜力。

数据来源：分类根据亿欧网、艾瑞咨询、公开资料制图：第一新声

第一是在人的层面，包括消费者体验和消费者运营，前者是服务机器人、数字交互屏、虚拟试用等，后者的应用场景是个性化推荐、精准营销、智能客服等。只有将消费者体验做到极致，才会在当前同质化产品和服务竞争严重的环境下，抢占消费者心智。在新消费的助推下，消费需求从功能诉求向由内容和服务组成的体验诉求进行转移。

在AI、大数据等技术的渗透下，数字化营销越来越广泛地应用于零售场景。通过电子价签、wifi探针、智能摄像头等终端采集消费者、商品、库存的信息流，利用ERP、数字中台等数据分析平台，结合算法模型做出精准营销、科学运营等方面的策略。

这方面已有不少优秀的企业。

“诸葛智能是新一代敏捷开放的数据智能服务商，通过数据技术助力企业与组织实现数字化升级。主要产品是诸葛io，主要包括三个模块诸葛客户数据管理平台（Data）、诸葛用户数据分析平台（Insight）、诸葛智能营销平台（Action）”诸葛智能合伙人白忱向第一新声表示，公司具备创新的SaaS服务、“PaaS平台+应用层产品”双重能力，聚焦数据采集、数据治理、数据分析、智能营销全链条服务。未来会深耕行业，比如零售行业、地产行业、保险行业等。

成立于2016年的观远数据，为泛零售、消费以及互联网领域客户提供新一代智能数据分析与决策（AI+BI）解决方案。

观远数据数字化转型专家Tony告诉第一新声，公司深耕零售消费，与200+头部领先企业共同打磨快消品、新锐品牌、连锁零售、美妆美业等在内的十大行业方案。一站式智能分析平台打通了数据采集-数据接入-数据管理-数据开发-数据分析-AI建模-AI模型运行-数据应用全流程，涵盖Universe数据开发、Galaxy数据分析、Atlas云应用三大产品线。

赢识科技成立于2018年7月，致力于通过机器智能技术为线下实体商业场景提供消费者行为数字化和全链路数据智能解决方案。

“目前已拥有汽车经销商集团、商业地产、消费品牌等20+线下零售业标杆客户。”赢识科技创始人楚汝峰介绍，产品落地的逻辑主要有两个方向，一是横向服务于大流量场景行业如商业地产、购物中心等行业领域，为该类客户提供人和场的全面数字化建设，纵向提供可跨行业服务的客群洞察、商圈洞察、活动管理、以及会员服务等的精细化运营系统，逐步形成从点状的场景化服务到线状的行业化场景覆盖。

二是以消费者为中心的从消费侧到供给侧的产品服务链路，重用户体验和交付的营销场景如线下4S店的获客接待、家居卖场的导购赋能等，包括全域获客、门店私域承接、智能接待、智能导购、售后个性化服务等，实现消费者全生命周期管理，掌握客户数字资源，活化客户数字资产。

“在电商场景里面，一个人从打开网页、点击、加购物车、浏览店铺、商品，这些信息都会作为一个人群运营分析的基础。依据这些信息、数据，可以分析出经营中存在的问题，比如是商品不够吸引人还是定价太高，从而及时做出调整。而线下商业没有这些基础的数据支持，这也是线下商业数字化所面临的最大挑战，”赢识科技创始人楚汝峰解释，“例如一场汽车试驾活动来了300人，真实顾客到店30个批次，分配给5个销售问，怎么接待，试驾率多少，哪些产生转化，这些数据原来全是靠工作人员自己填，完全靠前台的勤奋程度以及店内人的自觉程度。这些服务过程中产生的数据都是非常重要的资产，而这些资产没有被留下或者没有被用起来，就浪费掉了。”

在服务机器人方面，擎朗智能的室内配送机器人，具有强大的独立思考能力和计算能力。搭载激光雷达、机器视觉、深度视觉等多个传感器，通过机器学习可以实现自主导航，准确识别动态及静态障碍物，自主停靠配送点。不仅如此，通过接入电梯云服务系统，机器人可以自主实现上下电梯功能、感知电梯拥挤程度，甚至通过对接机器人商城，实现零售行业各类物品的无人配送，减少劳动力投入，以达到节省成本的目的。

AR、VR、交互屏等技术在消费者购物体验方面也有很多尝试。

IDC预测，在2018-2023年间，商用领域AR/VR相关支出最高的行业依次是零售、建筑和流程制作。AR/VR在零售领域的应用落地仍有很大空间。ABI Research预测，到2022年，全球将有超过120,000家商店使用AR赋能零售。

来源：IDC《全球增强与虚拟现实支出指南》制图：第一新声

第二是在货的层面，主要是供应链优化和商品数字化。前者的应用场景是智慧物流

、仓储机器人、柔性供应链等；后者是电子标签、库存管理、商品溯源等。

其中，随着物联网、人工智能、大数据等数字化技术的运用，传统线性供应链的线性结构被颠覆，企业供应链的运营向“网状”升级，极大加强供应链各个环节的快速互联互通，革命性地提升整体供应链的运行效率。

物流机器人AGV和AMR在仓储物流领域热度居高不下。根据权威数据机构Interact Analysis的报告，2019年全球AMR行业总营收为7.49亿美元，同比上升70%；即使在被新冠阴影笼罩的2020年，年增长率也预计将达到45%，让外界对其在后疫情时代的发展颇为关注。

智能仓储企业鲸仓科技创始人李林子向第一新声介绍，公司作为智能仓储自动化整体解决方案提供商，提供从仓储、分拣、配送、管理、考核的全链路智能仓储解决方案，致力于用更先进的技术降低物流成本使商品存储与流通更高效。

鲸仓Picking Spider System（拣选蜘蛛系统）是由多种机器人协同工作的密集存储设备，加速了AI智能技术在仓储场景中的应用，可提高6倍仓库利用率和3倍的人效。此外，鲸仓科技还研发了智库系统（i-WMS），能够让机器人和工人高效协同。

“国外采取第三方仓储服务的比例达到70%，国内现在还不是很高，百分之八九十都是甲方自己来运营仓库，这是一个发展阶段的问题。但在专业化分工协作的大趋势下，品牌商没有必要采购智能仓，而是通过仓储外包的方式轻松享受智能仓的服务。因此，鲸仓科技将与合作伙伴共同建设智能仓，帮助天下卖家轻松发货。”鲸仓科技创始人李林子说道。

柔性供应链也是被很多人认为是未来的趋势，可以解决库存严重积压的问题，推动存货周转改善，提高商品流通效率；并且可以快速捕捉市场需求的变化，提升消费体验。

物联网是零售行业未来重点关注的领域，其中库存管理RFID（Radio Frequency Identification）是一项代表性技术，电子标签等RFID产品在零售行业早有应用，尤其是服装业。不仅提高了货物出入、拣货、盘货的工作效率，还可以向上游供货商提高库存的可视性，及时供货，与店内货架自动补货系统相连接，及时补货，最终实现高效和精细化的库存管理。

第三是在场的层面，主要是渠道建设和智慧门店，前者主要的应用场景是渠道线上化、渠道创新、全渠道融合等，后者是客流管理、无人零售、移动收银等。

非码创始人陈宝平告诉第一新声，“门店在线上做生意的趋势绝不可逆。有数据显示，现在市场上已有20%~30%的生意被第三方外卖平台占据，剩下70%~80%的生意在门店自己手上，但这些都是纯线下的。如果有一天服务商不够努力，很有可能超过50%的生意会跑到第三方外卖平台手上。因此，我们要在这一天来之前，充分借助微信生态的开放能力让门店自己掌握至少60%以上的生意。”

非码创立于2014年，专注于将连锁品牌门店快速升级成为智能门店。门店可以在非码智能操作平台上，快速建立聚合支付、电子券、储值卡、会员、第三方外卖、小程序等所有的互联网业务应用，助力门店从应用构建品牌自己的用户池。

传统零售中，商品只具备交易属性，而通过商品和门店的数字化升级，可以赋予其连接属性，为智慧零售提供数字基础。

03数据短板

虽然目前科技在零售领域的应用落地场景很多，但依然有很多问题亟待解决。

第一是在数据层面。一方面线下实体商业拥有数据短板，许多店铺或者线下品牌交易过程数据不完整。另一方面，则是设备分散，如POS机、货架、监控、互动屏等，数据非结构化程度较高。

观远数据数字化转型专家Tony表示：“中国的零售业也就是近三四十年才快速发展起来，所以在整体的数据驱动和数据的精益化运营上面，很多企业存在问题。从去年我们也提出了数据的颗粒度，例如虽然企业沉淀了一部分数据，但或是因为很多系统的问题，或是因为很多部门的问题，数据无法打通，无法更好的整合，整个企业级的平台上面不能体现更好的数据智能分析的能力，未来这一块将是我们一直攻克的最核心业务场景。”

此外，Tony还表示，任何年代的零售都逃不开人、货、场，其中效率优化是没有极限以及没有终点。有这么多家超市、便利店，大家都会在自己的领域里面找到效率提升的点，且不停的有新技术迭代出来，一定会帮零售找到更优的解决方案，这是持续的过程。可能下一个技术风口是物联网时代。

那么，科技在人、货、场的场景渗透中，哪方面未来是最难的？

“最难的是科技对‘货’的应用。”鲸仓科技创始人李林子以今日头条为例解释称，今日头条可以精准的匹配人和内容，因为内容是可以无限复制、即时交付且免费的。但是今日头条如果要做人与商品的匹配，就会发现在商品端面临着库存、价格、品质、交期等一系列的问题。于是大家发现，商品供应链的数字化程度远远落后于消费者的数字化程度。这就需要有一个数字化、可共享、可交付的海量商品库，去匹配海量消费者的需求数据。这个人与货匹配效率的提升就是未来零售科技发展的方向。”

但是，诸葛智能合伙人白忱与李林子的观点不同，认为零售科技最难的还是对人的分析。因为中国目前属于消费升级的时代，所以只要推出好的产品，它都有巨大的市场需求，是因为中国的人口基数大。但是对人的理解要花时间、精力去用心琢磨，毕竟不同年龄阶段，不同城市的用户，他们对于产品的需求、体验不一样，而这个始终是中国市场和用户所欠缺的。

“虽然现在的大数据算法、精准营销让人困在了系统当中，因为简单粗暴的给消费者贴标签，然后就给铺天盖地推广告，这个套路大家都在做，反而会让消费者觉得很反感。例如一位刚给孩子买过纸尿裤的男性用户，他的下一个需求可能是啤酒，这时候平台应该推的是啤酒而不是纸尿裤，因为他已经买过了，这个算法的背后逻辑需要对人有温度的感知。”诸葛智能合伙人白忱说道。

赢识科技创始人楚汝峰认为，零售尤其是在线下开店的大规模零售场景，最难的部分就是人的数字化和场的数字化。线下场景太复杂了，以智能终端为载体的消费者触点也越来越多，线下场景数字化的最大挑战就是如何高效连接各种触点并且获取这些数据，但实现方案如果需要巨大的投入，基本就不划算了。

人是线下最有价值的数据，但是数据获取的成本相对比较高，如何低成本的去获取这种细粒度的数据，需要一个比较好的基础设施支撑。针对30平的小店，300平的中型店，3000平的展厅，15万平的购物中心，有效针对线下全量数据的人的数字化和空间的数字化，是巨大的技术挑战。

“人、货、场在实操中是三位一体，无法说谁比谁更难或者更重要，消费者在线上电商或者线下门店挑选货品并完成付款购买，整个流程中人货场的数据完成沉淀、形成闭环才会对零售业务有指导意义。从这方面看，最难的是线上线下融合、全流程打通的数据采集、数据处理、数据分析和决策，并让这个过程可以低成本、高效的实施部署，具体的全场景ReID、智能感知识别、行为语义化等都是具有技术难度和工程实现难度的，而且从某种意义上工程实现可能更重要，因为这和客户对需求紧密相关，在低成本、高效率等约束条件下实现最优解、提高产品标准化程度是有挑战的。”红点中国合伙人刘岚表示。

第二是难以规模化复制。随着技术落地市场，真正的商业应用，并不是仅仅打造出一个样板店铺。仅在几十家店铺开展不算成功，要批量、快速、低成本复制到成千上万的实体店中，才是关键。

单点解决方案，只能是治标不治本，多数擅长做单点优化，如决策优化、智能营销等，而少有创业公司敢于挑战全链路的系统级服务。

“公司肯定会向整个产业链端去做衔接和延伸，但是我们这种衔接和延伸应该不是侵略性，而是赋能性。我想做的智能门店平台，它本身就是未来成为生态级的操作平台，只是有的事情我们不会自己去做，而是与合作伙伴合作，比如说POS软件非码是不做的。”非码创始人陈宝平说道。

红点中国合伙人刘岚也指出，虽然零售科技已经进入初步成熟期，但还需要在全链路上再做努力。市场不乏为优衣库和丝芙兰这样的连锁店提供单点解决方案的服务商，但往往单店的概念验证难以满足企业规模化业务升级的需求，降本增效的效果非常有限，云端系统级的服务模式为行业围城带来了突破点。而在实体商业领域，系统级、平台化的解决方案又面临着难以快速复制的问题，产品想要脱离样板间完成大面积赋能，企业也面临非常高难度的技术挑战，以及巧妙的产品设计挑战。

对于未来的发展，鲸仓科技创始人李林子认为，整个零售领域本质上的变化趋势是数字化、短链化、集约化。数字化就是商品的展示和交易等环节数字化。导致的结果就是短链化，由多级流通体系进化到两级流动体系，也就是没有中间商赚差价。集约化就是供应链的规模效应和集群效应。义乌的小商品，广州的服装，这些产业带的商品全部就近入仓，面向全球消费者售卖，各个销售渠道共享库存，同时根据大数据提前部署在消费者的附近，实现次日达。仓内是海量智能机器人忙碌的身影，背后是人工智能的算法，每发一单货不过是多消耗一点电能。最终以最低的成本和最快的周转速度，成为赋能品牌商和零售商的重要基础设施。“这就是京东的刘强东提出的搬两次理论，一次从工厂搬到仓库，一次从仓库搬到家。”

随着新的经营模式在不断探索与迭代，全新的零售技术与零售业务的结合也在不断加强与深入。在这个过程中，零售科技企业尤其是很多初创企业在与终端用户不断磨合的同时，也在不断提升和转型。

很多企业从最初的单一技术方案软件商，逐步成长为能够与最终用户针对特定场景合力研发的合作伙伴，更有一部分科技企业，既可提供软硬件技术支持，更能帮助零售企业将原先停留在IT 层面的技术转型，与企业内部组织架构变革与优化融为一体。

【参考资料】

《2020年全球零售科技创新TOP50》，亿欧网

《2020年中国零售科技行业研究报告》，艾瑞咨询

《科技改变零售：2021全国新零售科技企业白皮书》，阿里云

注：本文不构成任何的投资建议，投资有风险，入市需谨慎。