產業數字化轉型是大勢所趨，中國數字經濟規模不斷提升。據中國信通院數據顯示， 2020年中國數字經濟增加值規模達39.2萬億元，數字經濟占GDP比重達38.6%，并且占比逐年提高。
作為國民經濟的重要組成部分，零售業隨著消費行為與服務方式的演變也在進行大規模的數智化應用創新，實現更高的數智化訴求。這種訴求為零售企業創新迭代指明了方向，即由重視產品、質量和效率，到關注全流程的消費者體驗。未來零售企業的核心競爭力在于數據賦能的消費者洞察和觸達能力，通過互動、連接、體驗來提高品牌粘性，創造新客群、新需求和新服務。
數字商業時代，零售業數字化進程加速
可見的是，新的消費場景和內容層出不窮，這倒逼企業改變產品結構、服務質量。為了實現成本、效率和收益的最優平衡，零售業將通過場景化、實時化和互動化覆蓋盡可能多的渠道和目標客戶，而數智化轉型將作為行業觸達消費者的重要手段。
在我們看來，零售業的這種轉變正是數字商業時代下的縮影，數字商業是基于數字技術和商業升級背景下的新產業形態。數字商業主要以人工智能等數字技術進行研發、設計、生產和流通，以用戶需求為導向，解決商業過程體驗、商品創新、生產優化與供應鏈協同等產業問題，實現商業生態的數智化轉型。
目前，零售業不斷加速線上化、數字化，而數智化轉型正處于初始階段。近年來，傳統零售商為應對網上零售等新模式沖擊，通過線上線下融合發展的方式推動自身業態轉型升級，尤其是疫情等因素加速了這一進程。艾瑞咨詢數據顯示，新冠疫情防控期間，以線上作為主要銷售渠道的受訪餐飲企業占比達78%，比新冠疫情發生前增加了63.1%。
零售行業數智化轉型已是大勢所趨。零售行業的數字化并非新概念，無論是阿里“新零售”，騰訊 “智慧零售”，還是京東“無界零售”，都是零售業對“數字化”的探索，并產生積極的示范效益。
零售業數智化轉型面臨的三大問題與挑戰
更多的零售企業選擇數智化升級作為戰略方向之一，但仍面臨很多問題和挑戰。
首當其沖的是，零售行業增速延續下滑態勢，流量紅利增長受限。2011年-2019年，我國零售行業銷售額持續增長，但增速呈現下滑態勢，2020年社會消費品零售總額更是受疫情影響，同比下降3.9%；2021年前三季度社會消費品零售總額已恢復至疫情前的水平，但兩年平均僅增長3.9%。在經過前期高速發展階段后，零售行業增長顯現出疲態。從互聯網流量環境來看，截至2020年底，中國互聯網滲透率為70.4%；移動互聯網滲透率為70.2%，新增用戶數陷入瓶頸。
在用戶紅利消失的背景下，零售企業首當其沖的是如何做好存量運營，挖掘商業過程的全生命周期價值。
其次，零售企業獲客難，獲客成本不斷攀升。隨著零售行業增速放緩，各平臺的用戶量趨于穩定，流量增加困難，而平臺上的商戶卻不斷在增加，導致流量價格大幅攀升，中小商戶的銷售規模很難支撐起流量成本，中長尾商戶的生存越發艱難。
零售業態用戶為王，隨著獲客成本的不斷升高，企業競爭更加激烈。面對這種狀況，零售企業如何給用戶帶來個性化的消費體驗成為一大挑戰。
第三，數據應用難，企業構建AI智能商業系統存在技術障礙。數字商業時代，數據已成為企業的關鍵資產，更是企業主的痛點所在。
一方面企業主普遍面臨著一手數據采集難、三方數據質量差的困境，企業的業務數據并不能快速轉化為機器可訓練的數據，無法完成預訓練機器學習模型或某些需特定數據進行訓練而生成的模型，從而難以構建智能化、交互式的系統。另一方面的挑戰是AI零售數據安全性、使用透明度等方面對AI系統中的算法類型和精度指標也提出了更高要求。此外，缺乏實時、全面數據難以做好客戶畫像分析，進而難以精準觸達目標客戶，營銷活動的投入產出比較差。
影譜科技助力零售企業突破數智化轉型困境
面對難以解決的痛點和挑戰，零售企業正在積極采用以影譜科技為代表的AI數字商業數智化解決方案，借助影譜科技等專業第三方的力量為我所用，不用自己投入大量的資金與人力資源。
今年5月，影譜科技向外界展示國內首個基于AI生成技術的數字商業解決方案，是全面服務于商品數字化的數字孿生技術與業務平臺，受到行業內企業的廣泛關注，為零售企業帶來全新的用戶體驗，突破降本增效的屏障。
影譜數字商業方案通過AI孿生技術，支持商品快速自動轉化為可視化的數字影像介質，可以是二維、三維等不同AI孿生虛擬商品，讓真正意義上的交互式體驗變成現實。支持企業為消費者提供個性化的虛擬體驗，如消費者可以把AI孿生虛擬商品放置入自己想要的某個場景中、或與其他商品的關聯排列，并快速自動化生成3D體驗視頻。通過對零售場景的3D建模，影譜數字商業方案還可以創建一家完整的3D虛擬數字商店。此外，通過影譜3D成像系統，還可以創建虛擬客服、虛擬導購、虛擬主播，增加與用戶的互動，以沉浸式體驗帶來高效轉化。
在落地實踐中，影譜科技全棧實現敏捷及低代碼性能，把業務應用進行封裝和模塊化，支撐基于業務需要的隨調隨用。影譜科技AI數字商業方案構建了一個完整的AI技術棧來監控零售商品的性能、跨模型迭代、維護模型的不同型號，以及管理用于收集新數據和重新訓練模型的數據通道。這讓算法變得更動態，支持這些模型的數據也變得更加動態、更穩定，在商業場景上也更能與傳統產業融合。
更重要的是，影譜科技的AI生成技術能為企業降低成本，增強競爭優勢。影譜科技以生成性AI與數字孿生技術為核心，以內容數字化生產賦能AI數字商業全鏈條，建立全自動化矩陣式數字流水線，對全商品數據的采集及數字孿生建模，搭建全商品數據及視覺影像資料庫，實現全品類商品規模化、場景化、數字化多模態呈現，可以推動產業鏈各環節數字化升級，能給企業帶來生產力、成本效益和安全性的飛躍。
數字商業時代已來，零售企業勢必在這場數字化浪潮中加速洗牌，而那些抓住數智化新引擎的企業將脫穎而出。
