Trax大中華區副總裁王大地：商業終極形態一定是人貨場數智化互聯

疫情之下，傳統市場的消費方式發生了改變，消費者可以足不出户通過線上消費的方式獲得需求，新零售行業也因此迎來了新的挑戰與機遇。

降本增效下傳統零售企業如何突圍?

線下零售場景複雜多樣，從標準化的大型連鎖商超、林立於社區辦公區之間的便利店到街坊中的夫妻雜貨店，在面對從增量轉向存量的市場變化下，各行各業都開始加速自身數字化的轉型進程。

對於零售業來説，數字化轉型已然成為必然，傳統零售人、貨、場之間正在不斷重構。

如何設置產品組合？怎樣陳列商品更易增加銷量？競品價格與促銷情況如何？這些看似老生常談，恰恰是決定零售業績的直接因素。

業內人士分析，以前，如何讓合適的商品以合適的方式出現在消費者面前，全憑營銷人員的經驗，因零售終端店鋪數量龐大分佈分散造成實際實行存在很多不確定性。如果能把貨架數字化，就可以準確知道哪些商品、哪個貨架賣得更好，然後就可以根據顧客喜好和商品銷售情況開展有針對性的精準營銷。

“由於消費者的習慣是持續變化的。因此，如何通過零售環節的數字化，通過確定貨和場的數據、貨之間的組合數據、場景的終端信息，通過這些貨和場的數據溯源，才能實現人貨場的全場景溯源，實現深度洞察的解決方案。從這個角度上，哪家品牌商更早運用數字化技術，掌握了貨架的動態變化，哪家就會嚐到最先的變化甜頭。”Trax大中華區副總裁王大地説。      

王大地告訴記者，新零售時代，很多傳統零售企業開始建設數字中台，試圖重現從企業出貨，到供應鏈，再到消費者買走的這個數字化溯源過程。這其中就涉及到了針對不同的環節應用不同的技術手段，包括RFID，貨架圖像識別等解決方案，都是近年來幫助企業解決商品在傳遞和銷售過程中的數字化手段，許多零售解決方案服務商也應運而生。

2010年成立的Trax，是一家技術研發中心設立在以色列的新加坡創業公司，10年以來一直專注於通過圖像識別技術、貨架商品數據分析，為品牌商和零售商提供數字化運營解決方案。2018年1月，Trax宣佈正式進入中國。

“Trax的解決方案，提供三種數據採集方式，終端移動App，固定攝像頭以及眾包平台。”王大地向記者介紹，品牌方可以通過攝像頭、終端App定期採集準確可靠的精細貨架數據；而貨架數據，是品牌數字化的第一步，再結合不同決策角色，採用自動化BI分析系統，就可以在終端第一時間掌控全面的商業洞察。通過貨架數據，Trax希望能幫助品牌獲得第一時刻的市場真相，為品牌和零售商帶來真正的動力增長，正所謂誰掌控了“First Moment Of Truth”，誰就可能贏在潮頭。

王大地以數字化貨架舉例，基於貨架排面的數字化管理，可以普遍讓企業獲得13%的排面增加，4%以上的分銷增加和8%的銷售額增長，這是增量式的市場結果，在不依賴廣告投放、僅通過對終端的技術管理升級，就實現了零售效率管理的顯著提升。

從Trax的商業邏輯看，就是通過捕捉零售貨架各品牌商品的圖像，並且通過後台AI識別與智能大數據分析系統，幫助品牌和零售商瞭解貨架真實情況。原本業務代表挨店跑，蒐集、記錄、整理的貨架數據，變成了到達現場直接拿出手機，拍照、傳上雲，數秒內就能在手機上查看報表（如分銷、排面、缺貨、貨架佔比）及改進建議，並立刻採取行動（如補貨、下單、排面調整）。

對於大型品牌商、零售商來説，企業可以選擇零售技術解決方案商先從零售終端數字化切入零售市場，幫助建立以數據支撐的終端管理系統。這套解決方案核心要實現的目的是提升品牌商對線下零售渠道的掌控力，幫助整體從上到下的管理系統升級到數字化管理，進而再進階到數智化管理，最終實現優化內部的商業決策。

而對於那些遍佈在中國低線城市的小店來説，存在着更多的則是貨架混陳、多品類交叉擺放、場景複雜等挑戰的同時，更是新零售技術落地應用的藍海。

“被遺忘的渠道”機會在哪兒?

“事實上，小店的經營者他們也想要數字化，去了解究竟做什麼樣的選品、如何在貨架上賣這些的產品以及產品組合如何做到更科學……而這些都是一個個盲點。”王大地告訴記者，“全國縣鎮以上零售終端總量在330萬家左右，而多數從業者較為關注的國內傳統定義上的商超，包括超級賣場、綜合超市在內，體量大概有20萬家左右。那麼，還有310萬家中小微店鋪分佈在下沉市場，包括那些’夫妻店’、‘父子店’在內，它們都是被‘遺忘的渠道’。”

對於這些“被遺忘的渠道”，王大地以某大型方便麪品牌舉例，該品牌有將近90%的銷量是在眾多小店渠道內達成。“其實通過我們的客户畫像分析來看，對大部分老牌零售企業而言，那些更加深度龐大的數據都在這裏。”

對此，Trax在今年提出了“全場景零售AI”的概念。它打破了以往零售市場的單一化分類標準，將所有零售稽核場景分為：全渠道、全品類、全情景、全手段、全洞察五個維度，以模塊化的方式，提出了可覆蓋線下所有零售場景的Trax零售AI落地解決方案。

“ 行業玩家在做全場景覆蓋時，尤其是針對複雜的小店場景提出解決方案時，主要需要解決兩個問題：第一是小店空間小，陳列場景複雜，每個區域都有不同的陳列標準，貨架、割箱各不一致；第二是小店佈局不規整、空間逼仄、需要通過自動識別和分割技術來獲得每個場景的完整的圖像，並通過圖像相似度檢測來查找重複照片。”王大地説。

據瞭解，Trax擁有一套自主研發的零售產品圖像識別引擎，其Argus識別平台從圖像智能採集、圖像識別、檢測、分割技術及數據標註平台和GPU計算資源6大層面實現AI自動化落地，通過Argus識別平台利用機器來代替人工看圖填數，以前人工需要幾十分鐘完成的信息收集工作現在只需要1-2分鐘就可以完成，並且達到更高的精度。在該解決方案下，門店拜訪效率可提升3-5倍。除此之外，Trax還提供眾包服務，將門店稽查下沉到三四線甚至農村的小門店。

“除了一些全新的固定攝像頭技術解決方案外，面向中小微店鋪，我們也會推出一些小的APP或者SaaS類工具，以用量收費為主要收費方案，同時依據客户的個性化需求進行定製化開發，以此來實現小店的數字化分析。”王大地表示，這樣收費模式的好處是，不需要客户一次性投入非常多的資本，可降低客户ROI的風險。而這些解決方案的終極目的，就是不斷優化貨架，洞察產品組合效率，提高產品動銷效率，最終來調動店長來參與數字化。

“Trax一直都將自己定位為幫助企業零售數智化的技術解決方案服務商。新零售時代一定是人、貨、場的強相關，企業如何能更好地去理解人，更好地去打造貨，更優地去升級場，建立零售全場景的數智化洞察、建立商品和銷售的二次關聯、建立人貨場的商業智聯，這才是未來商業的終極形態。”王大地説。