以下为现场速记。
圆桌讨论：如何利用AI帮助快消行业重建数字核心竞争力
圆桌讨论
主持人：下面一个环节是圆桌讨论，主持人雅各布诸总是时装行业CIO中的战斗机和思想者。离开Lily女装CIO的岗位后，雅各布就开设了专栏，专注为消费品行业提供深度思考的文章。今天的圆桌题目是：如何利用AI帮助快消行业，重建数字核心竞争力 。
下面，我们有请主持人雅各布专栏诸刚诸总。研讨嘉宾：
百丽国际 CTO 刘建国;
珀莱雅 CIO 刘大勇;
波司登 CIO 桂益龙;
罗莱生活 CIO 王歆;
来伊份 CIO 张爱军;
皮阿诺CIO阎蕾。
欢迎各位嘉宾上台!
诸刚强：第一个环节，先请各位嘉宾简短的介绍一下自己。
刘建国：大家好，我叫刘建国，来自百丽国际。谢谢!
王歆：大家好，我是昨天演讲没有讲黄段子的王歆，来自罗莱生活。
刘大勇：大家好，我是来自珀莱雅的刘大勇，昨天也跟大家分享过，谢谢!
张爱军：大家好，我是来伊份的张爱军。
桂益龙：大家好，我是波司登的CIO桂益龙。
阎蕾：大家好，我是前皮阿诺的CIO阎蕾，现在正在做转型中。
诸刚强：今天在讲新零售的时候，整个新零售在过去几年发生很大的改变，最开始谈新零售的时候是以消费者为中心，围绕消费者用数字科技改造零售的业态。这两年大家的方向又有很大的跳跃，新零售的“新”不再是数据的概念，而是AI的概念，如何利用AI重构人货场为零售赋能带来一种更新的消费者体验成为今天新零售更重要的场景。
现在做品牌公司更最重头的是“双11”要来了，去年做“6·18”的时候带来了思考，今年做“6·18”的时候带来品牌公司的流量认为是下降了30到40%，从过去的线上引流到线下场景发生了很多改变。但是从进入到实体零售店进行创新增加了30%到40%，所以零售场景是在增值的。所以我想请几位核心嘉宾，针对今年“双11”的走向做一个预期和预估，先请歆哥讲一讲你们在“双11”的一些思考。
王歆：其实今年“双11”从罗莱生活来说信心还不是特别足，目前为止我们要达成我们想要目标的过程中，其实有一个准备动作，但是这个动作是把线下的交易算成线上的交易，这是跟阿里在合作过程中的智慧门店。但是事实上这个动作我个人的观点不代表公司的观点，其实这个东西玩的是一种数字游戏。
所以在这个过程中，本身我们的交易额同比去年还要增长，在增长过程中我们又发现一个问题，其实整个交易模式还是没有发生特别大的变化。所以说，在这个过程中特别是今年的“双11”，我们会追求整体罗莱的“柔软”概念如何进入到我们的目标消费群体，所以我们就把今年“双11”的一个很核心的“新”字注入到消费群体。
在这个过程中，我们会有一系列的技术手段，比如说AI，我们会把所有的客服全都进行AI化。什么意思呢?我们花了接近4个月的时间，把每天客服的数据全部做一个深度学习，当然还是利用阿里的平台。到目前为止已经达成了60%以上的客服不用人工，用AI自动实现。这是第一点。
第二点，“双11”我一开始表达过了，信心真的非常不足。目前为止阿里对我们的压力非常大，要求我们增长是去年的40%以上，去年是1.8亿，今年要做3.5亿不可能。我只能说AI目前为止如果在“双11”的展望，我们只能做到60万以上的消费顾客、2000多万的浏览顾客或者关注客户能够想到罗莱，没有把具体的销售额作为目前的唯一目标。
诸刚强：过去品牌公司不进入“双11”的跑道是大而无当的行为，今年又有了新的思考。下面请阎总，您怎么看待今年“双11”的走向。
阎蕾：我现在的身份有一点好，我可以跳出某个单独的企业发表一下我的观点。我之前是在定制家具企业，我们就说定制家具行业。从去年到今年电商的经营情况，我们感觉电商的增量确实不像以前那么多了，但是电商里面的活跃用户和消费者怎么进行挖掘，这是我们下一步的重点。而且大家也知道，我们现在电商的获客成本越来越高，很多企业都怨声载道，细节我们就不谈了。
我们怎么面对这个问题，我很赞成刚才黄总的观点，我们怎么把经营细化下去。我以前有一个观点，以前相当于是躺着赚钱，为什么呢?你看天猫、京东等几个大的平台这么大的流量哗啦哗啦的冲进来，哪怕不花心思100个人总有1个人会撞进来。像刚才黄总介绍的例子，我们随便搞一个爆款，像他举例的手机线，流量一下子就上来了，我就可以发展了。但是前提是什么?前提是电商有大量的流量冲进来，但是现在已经发生转折了。
我们要深度经营，电商怎么和O2O进行整合。前两天我跟几个朋友在聊，我有一个观点，商家在做全渠道、在做O2O，但是大家有没有注意到，我们的消费者也在玩全渠道、也在玩O2O。以前我们有很多门店，消费者要么线上选购、要么线下选购，现在消费者精得很，线上看一看、线下看一看，反复比较、反复杀价，这是不是全渠道?是啊。在这种情况下，如果我们还是用以前的模式搞几个爆款或者卖点，不精准分析客户的体验，你怎么去销售，你还指望你的业绩几百万的增长，那不现实。
那么手段是什么?靠人吗?靠我们的经验吗?靠请几个电商的大咖就能解决这些问题吗?不是，一定要靠数字化分析。数字化分析靠哪个人的经验看看几个数据就能知道问题吗?不是，数字化分析需要大量的工时，费时费力，一定要用方式解决我们的问题。我发表一个观点，很多人觉得AI这个东西很高大上，我不认同。昨天几个嘉宾也在分享，AI也好、数字化转型也好，一定要落到运营，一定要在终端运营才有价值。AI有大量的运算，你说分析哪个客户，其实很多数据是简单的逻辑运算，靠人是算不到的。我们最终科学的结果是靠运算得出来的，AI就能帮助到大家。这是我的个人观点。
诸刚强：非常观点，有一个很重要的观点，今天的消费者发生改变了，我们要从原点开发。从我现在看到的数据来讲，消费者今天在互联网有8千多个消费决策路径，大量的APP、大量的不确定的消费场景，这个对品牌公司其实是非常恐慌的。
接下来想听听桂总，波司登算是一个季节性的品类，这样一个季节性的品类本身就有非常强的挑战，你们在今年“双11”的业务场景有什么样的思考?
桂益龙：以前“双11”基本上是我们的电商单独在玩，后来我们的线下门店也开始逐步加入，你做你的“双11”，我也做我的“双11”，前年我们开始整合。当我的目标是3个亿的时候，我可能会在这个时间段里贡献出9个亿的商品出来，以支持到过程当中的售卖，实际上线下也是做了贡献的。在今年开始，可能我们会做一些深化。
第一步，我们现下的商品怎么选出比较好的商品，选品选出来支持线上的销售。像王总说的一样，我们今年电商的指标增长还是比较大的，对公司还有比较大的期待。前两年线下怎么支持线上部分，我们肯定会继续加强，我一定是会加强我的选品，怎么选出更好的商品来支持线上的售卖。
第二，现在线下我们也有自己的想法，之前想线上线下是利益怎么结算。实际上我们现下也有自己的想法，我们还在推线下和线上O2O的部分，所以我们今年的“双11”会线上的“双11”和线下的“双11”共同打响，而且大家分别有不同的想法去做，我相信会做得比去年更好。
诸刚强：我们再看几个新的市场，我们从前几年讲O2O的业务场景，包括整个新零售早期的思维我认为也是电商思维，数字化的业务场景所有的消费入口和订单入口都是在互联网。实际上在这个产业链来讲，发展到今天的新零售的业态，实际上已经代表过去最主力的互联网业态要翻天了。
接下来，我想大家一起共同探讨一下，在今天零售和泛零售的业态，业务模式是不是有更多的创新点?雅各布在自己的零售定义当中，我们是把过去的电商事业叫做PC互联网时代，所有的商品都是在一个大屏幕上，所以做门店的装修、陈列、陈设，大量的商品是一个琳琅满目的世界。最近两年大家谈新零售、谈盒马生鲜，我们已经快速进入到一个移动零售的场景。在移动零售的场景，消费者所看到的手机所推荐的商品，实际上已经不再是全品类的商品，而是非常聚焦于消费者所需要的产品。
所以重新改变了我们做生意的方式方法和规则现在我们已经进入到一个全新的三维世界，这个全新的三维世界其实是在一个移动的空间当中产生新的零售业态。我相信过去传统零售非常强势，能够大量的规模化的发展，可以随着门店的扩张、扩充接触到大量的消费者产生规模化的生意。而在移动的世界的场景当中，我们发现新兴的消费者重新转移到线下，发生很多新的迁移。但是我相信仍然是我到店里买东西和到线上买东西，销售是静止的零售业态。
首先我想问一下来伊份的张总，我知道今年张总运营有移动零售车的概念，你们的设计思维是什么，为什么做这件事情?
张爱军：移动零售车真正的来源是，我们一开始也是一些无人货架的模式开始的，一开始无人货架确实时间很短，到现在变成无主货架了。这种形式确实存在很多弊端，包括销售端、商品配送端有很多弊端。最近我们和一家科技公司合作做移动端的销售，就是无人车的销售。这种销售场景是什么样的?假设某个园区，我们在上海的两个园区里面放了6辆车，中间放了一些我们的商品，假如说园区的某个点需要这个商品的时候会通过APP的形式把车自动开到那个点去，这类人可能会到我们的车上买东西，支付模式基本上都是通过移动支付模式做完的。买完商品以后，有另外一个订单的时候，我们的车又会过去，这种模式目前是试运营的模式。
但是我们也发现了一些问题，我们配送的成本是比较高的，需要什么样的货，因为园区的人员是什么样的，在不断设计的过程中，我们的货也在不断的调整。我们看了一下，基本上中午的休息时间和下午茶时间车是很忙的，支付可能会忙不过来，很乱。我们也是根据它的路线最佳规划到现场的最短时间点、最近的距离等等做了很多规划，但是这些规划可能对我们IT和商品运营来讲，什么时间点配送商品、通过什么支付方式来做等等，这些对我们有很多的挑战。这些事项我们也在探讨的过程中，如果大家有一些好的方案或者好的想法可以给到我。
另外一个，这个移动车目前是不能上路的，国家没有这样的牌照，我们也是在看，我们跟园区也讨论过这个事情，他们说国家没有政策，你们可以先做。未来到底是什么样的，会根据我们在运营的过程中产生什么效果再看。
诸刚强：讲这个案例有很大的启发，这是一个非常有意思的业务场景。为什么消费者到一家零售店买东西，零售店是可以移动的，我们可以叫嘀嗒打店。为什么零售场景不可以去找人呢?无人零售店的商业场景其实有很大的契机点。
第二，其实像这样的一个无人零售的车使用的是人工智能机器视觉的应用场景，刷手上车或者扫码上车，东西拿了就走。实际上我们一直在看，为什么今天的品牌公司设置了大量的数字化体验是围绕着让消费者扫码成为会员，买单的时候要排队付款，实际上从体验的逻辑上来讲，我们可以最大化的丰富消费者的体验，让他来店的次数更多，体验我们的商品文化，让结算排队的事情成为0，把更多消费时间放在数字化场景。在机器视觉里面，你会看到消费者被识别、商品被识别，形成交易，其实是人货场的全渠道交易的场景。如果用零售商或者传统的IT思维看新零售的时候会有很多挑战。
接下来，请珀莱雅的刘总讲一下你们的认知。
刘大勇：我们珀莱雅在场的应用上确实做了很多尝试。给大家举两个例子，一个已经落地了，还有一个正在尝试。
先讲第一个，大家知道化妆品很多时候需要体验，可能你到门店一去的时候，顾客可能会讲我们需要一个什么样的口红或者面膜。我们的店里面会有魔镜，你可以动态试妆，口红有不同的色号，有红色的、橙色的。这个时候我们直接在AI的模式选不同的腮红、不同的口红，我们已经在用，在杭州已经试点。这台AI设备我们找供应商开发也开发了很长时间，昨天我演讲的PPT也有讲到，彩妆行业只用了一种，要不只是美妆，用口红、眼睫毛画一下。我们还有一个眼测，青春痘和斑点都可以测出来。我们计划在未来两年要收集100万张脸，脸部的形状，你是国字脸、方脸、尖脸、脸的大小的数据都会放在我们的数据库，你是油性皮肤还是干性皮肤都会测出来。
第二个是涉及到场相关的，有的顾客买到化妆品不知道怎么使用，我们在门店里面尤其是在一些百货的地方，假设我们摆了一个口红，我要求口红怎么去涂抹，我们是有一些相关方法的，还有一些面膜。怎么用。我们有一款面膜卖得非常好，泡泡面膜，不知道在座各位知不知道，把面膜涂在脸上会起泡泡，可以做清洁。我们现在正在做一些测试，在场上面放一个RFID的标签，把口红拿起来之后，前面有一块屏幕可以看到口红的使用方式，洁面乳拿起来之后可以看到洁面乳的使用方式。为什么在门店做这么多工作?我们希望顾客来到门店能比线上有更好的体验，我们想在场上做更好的工作。谢谢!
诸刚强：很有意思，谈到试妆的时候，我跟一个国际化妆品公司的IT也聊过，女孩子试妆不可能什么东西都往脸上抹。如果通过消费者人脸识别和虚拟体验的建模，让消费者看到所有试妆是漂漂亮亮的，这是一个很重要的决策。比如说试装，你不是想看到真正的自己，而是想看到别人眼中的数字肖像，穿出最美的搭配，才能给出消费者最好的决定。
我想问一下百丽的刘总，百丽的改造运用了大量的数字化场景，我看您也做了一些分享，您在传统零售行业面对新零售的转型当中AI所带给您的一些价值和应用场景?
刘建国：百丽大家都了解是世界最大的鞋履企业，前端高瓴私有化，可能大家不了解情况，百丽还是非常有体量的企业，所以有大量的场景可以做数字化、移动化、智能化。我刚才分享也说了，人货场三个要素都有很多。我稍微扩展一下。
第一是线上线下的一体化，百丽历史上最强的是线下。我们大概有80到85%的营业额是线下的，有2万家门店，这是非常强的。线上是电商渠道，包括像“6·18”、“双11”这些肯定都参与了。但是线上线下怎么样真正做到一体化全渠道销售，以用户为中心，这个里面其实挑战还是蛮大的。大家都知道，电商可能很多时候说是打折的代名词，打折才叫电商，那有可能是滞销款或者平销款才去打。用户去买的时候渠道不一样，在线上接触，产品应该是同样的，价格也应该是一致的。这应该怎么玩?以前不一样，以前是电商先买了，先进电商仓，价格便宜，随便你怎么玩，线下是高价、是当季的，这个问题需要去解决，价格要统一。
另外从用户的体验上来讲，你需要线上下单，但是可能要线下去自提，或者线上买单之后线下退货，真正以用户为中心去做，但是这个里面环节就会很多。你要去线上下单，线下自提，这个是最好的。因为鞋是要试的，我线上下单之后，到最近的门店去试鞋，如果合适就拿走，不合适就留在那个地方。百丽有很多店，你可以去店里，这是最大的优势。退货也一样，线上买了线下退货，原来是退到电商仓里面，电商仓要质检一大堆。用户退到家旁边或者公司旁边的店更好，那怎么做质检，退货之后也许没有质量问题，你可以放在店里面买，就不用物流到电商到处飞，成本也可以降低，其实这里面有很多业务逻辑、业务模式的改变。
说到AI，其实AI在百丽的场景里面是非常多的，比如说我可以做语音识别，语音识别我刚才在PPT里面也分享了。比如说有好几个东西，第一是导购，导购当中是有语音信息的，我可以完全把这个语音录下来，事后可以做很多分析。
第二是报障，如果店铺有故障，你拿着手机说有问题，我们直接进行分析就完了。以前很麻烦，是工程的问题、还是货品的问题、还是IT的问题，很难用。但是店员实际上都是很忙的，销售是他最主要的目的，所以我们要把这个产品做得更易用，语音就可以了，把更多的语音分析放在后端，这也是人工智能。
第三是刚才大家提到的客服，客服也是一样，你在客服过程当中实际上是一个语音识别，你可以减少人工的投入。
第四像图像和视频的分析也有很多，比如说场的，在店铺里面我们可以布大量的摄像头，这个摄像头可以做很多人脸识别、性别分析、动线分析，这个对店铺本身的货品陈列都是有利的。举个例子，我们百丽是中国耐克、阿迪最大的代理商，一般运动店铺都非常大，因为东西大，布货的时候一般是男款和女款7：3，70%是男的，30%是女的。但是我们发现到店用户不是这样的比例，我们很快就调整了货品的陈列，马上增加女款鞋子的比例，销售额一下子就上来了，因为原来没有摆，所以女同志都不买。这是一个例子。
另外一个例子，我们当时在一个店里面进行动线分析的时候，在前部进门的时候大家看得更多，但是后场看人非常少。我们通过分析之后，就分析原因为什么他到后场比较少，后来发现陈列也是有问题的，前场和后场之间有一根柱子，那儿有一个模特，视线被挡住了。后来我们通过数据分析之后，就把模特分开，在柱子上有一个非常明确的标志，吸引用户到后场去，销量也增加很多。实际上这些都是人工智能像视频和图像的识别对实际生意产生非常积极的影响。
当然还有试穿率的问题，因为你有RFID，我们发现有一个店里面试穿的人很多，但是购买的人很少，我们就分析是什么原因，后来发现这个鞋本身的鞋圈是有问题的，外观很漂亮，但是穿起来很不舒服，很夹脚。发现问题之后，马上就改鞋圈，销售额马上有了增长。
诸刚强：今天所有高管都在思考这个问题，我们的实施结构是不是具备，不仅仅是业务思维要具备，同时科技的知识结构要具备，是不是具备思维能力和市场掌控也是非常有意思的挑战。
接下来问一下桂总，您怎么看在泛零售业态当中的一些机会?听听您的思考。
桂益龙：我们是这样考虑的，前面的大咖也分享了泛零售。从空间来看，原来我们的大卖场会离我们比较远，慢慢的我们有社区店已经到家门口了，甚至有些店已经到我们身边了，工厂在我们办公室有无人货架。实际上这个距离越来越近，他要干的事什么事情呢?怎么提供给消费者更加便利的交付，有些场景为什么失败呢?我相信一定是有些东西没有匹配上，无人货架在我的办公室没有成功，我相信一定是卖的货品不匹配消费者的需求，而并不是说他给我提供的方便性不是我要的。
泛零售我们还是要解决大家一直在谈的人货场的关系，如果距离往近，那是距离远近的变化。货品怎么跟消费者匹配上，这个也是非常重要的。但是如果我们看到距离越远，我们要圈的客户范围就越大。比如说我们原来是一个大卖场会圈10平方公里的人，我们就比较容易去聚类商品的需求，我们的品种可能会很多，我们都能够卖。但是我们一旦发现近了之后，比如说货架已经到了我身边，你发现在办公室只有20个人有需求，每个人的都是五花八门不一样了，一个小小的货架提供的品类又是非常少的，所以没办法把货品和消费者需求匹配上。
我相信不管是我们的泛零售有更多的变化，包括刚才张总讲的无人车，如果无人车能够精准的做到这个园区里面的人需要的就是这些东西，无人车就是很成功的，如果车里面的东西不是消费者需要的，就会没有人下单。但是人工智能是需要数据喂养的，需要很多的交易进行大数据的分析，最后得到在这个片区里面的消费者需要的东西，在另外一个厂区里面销售的可能是另外一些东西。实际上无人车就是前置仓，怎么样让前置仓跟消费者匹配，我们要通过AI的方式最终解决这个问题。
诸刚强：非常精彩，我想问一下阎总，从一个具体的零售店到一个线上的零售店到近场的零售，我们品牌公司都想把零售场从消费者踏入门店到线下的门店扩张。不管怎么说，零售的核心还是零售，其实今天的科技有颠覆零售吗?
阎蕾：我个人的观点，不算颠覆，只算是优化和助力。零售这个东西几千年了，这个生意就是这么做的，零售的模式也被大家归结为几十种，你说真的有什么变化吗，我不认同。当然出于商业上的考虑，很多人说我有一个新游戏玩法、新兴颠覆什么的。但是从本质上来讲经营模式上没有变，只不过是解决了一些以前由于能力上不行，我的营销效率达不到，所以我现在要用一些新的技术性方法去改进。我记得刚才桂总说无人车和无人货架的事情，你说它变化吗?没有，它实际上还是把零售的东西放在你眼前供你挑选，最后我选中了，是我挑的东西，我最后付款，有变化吗?没有，但是它有一点区别，无人。
无人解决了一个什么问题?一个是成本问题，一个是解决地域、空间、时间、时效性问题。当然了，体验的感觉可能会下降，毕竟有人的效果会更好。这个会涉及到你卖的产品竞争复杂度有多高，如果复杂度很高无人就很困难。比如说你推销一个ERP给我们的CIO，你是一个无人机器人给我们推销，100%搞不定。但是如果说买一个火车票或者加油，这种自助式服务早就有了。刚才我们讲到卖鞋也罢、或者像王总卖床单也罢，它比卖水复杂一些，费点事，但是不是真的不能解决?不一定，但更复杂的东西就麻烦了。像我们以前做定制家具就换麻烦，你做一个无人的是理想化，我们定制行业都想做这个东西。但是我还是要想说理想化的东西摆脱不了设计师跟你面对面的互动，通过诱导和试错的方式找到你真正需要的需求。
诸刚强：说到底零售的本质还是零售，零售带给消费者最重要的还是消费者的体验。围绕着消费者的需求，如何重新设计品牌和消费者之间的关系、柔性的结构和供应链是一个很大的工程。
从某种逻辑上来讲，我们今天讲到的所有场景是科技赋能的场景，没有所谓的互联网就没有电商，没有所谓的机器视觉和物联网也没有所谓移动车的概念，科技让很多的事情发生了可能性。这是我们最近在谈一个AI民主化的设计思维，因为有了AI的设计场景，让很多无人场景或者营销场景自动化，让我们的导购、店长、管理者把整个所谓企业的管理、治理、业务、营销提升到一个更高的层次。这是我的一个关注点。
我想跟王歆沟通的是这个话题，因为大家谈到很多关于零售的业务模式、供应链的转型等很多决策的改变。今天CIO从某种程度上来讲不只是信息，很多视角是从传统的业务关注点变成如何在品牌、在新型的零售数字市场当中，重新再这个大的场景当中设计我们的消费体验，尤其是我们今天谈到的所谓关注视觉营销的业务场景。
我想听一下王歆的理解，今天的摄像头智能化程度已经很高了，用摄像头的眼睛看万物的场已经越来越多了。我想说的是，我们谈到的场景当中，如果把一家零售店当成智能品牌的感知力，每个消费者进入到这家店的感知实际上都是不一样的。过去的传统零售品牌在打造新品、爆品，每一季新品进入到零售店的时候，都希望进入到零售店的渠道可以让设计的新品成为爆品，这是一个单向思维，机器视觉的影响力完全可以让零售店面对消费者、面对货品是有更多感知的。我不知道这样一个场景是不是可操作的?
王歆：我尝试用另外一个角度跳出来说一下AI，今天我们看零售的本质是零售，这是彻底的废话。但是我们再往前挖的时候，你会发现一个问题，零售到底是什么?零售第一是人对产品的体验，第二是人对场的体验。什么意思?目前为止你愿意跑到酒吧里消费买一瓶20元的啤酒，这是场的体验。第二是服务的体验，今天王歆服务你，你会给我2元小费，一个美女服务你，你可能会付200元小费。
所以零售的本质是体验，它有两个瓶颈，第一个瓶颈是流量，流量前面是注意力，注意力前面是时间，凭什么把时间愿意花在你这个尝试体验上面?第二是渠道，所谓的渠道我们今天有线上渠道和线下渠道，把这两个维度做二维四象限分析的时候，你会发现所有的都是不确定的。传统的会铺大量的人力来把所有的场景都服务好，AI做什么事情呢?在做传统零售过程中的一系列的重复服务用AI替代，人在AI替代过程中最终得出的数据进行精准服务，这是AI的力量。
再回到你说的话题，我昨天说过一句话，所谓的大数据不是交易数据，是交易数据+行为数据。其实我们今天做的都是交易数据，并不是行为数据。行为数据是什么呢?今天我喜欢雅各布，一定有两个行为小描述。比如说我看雅各布3分钟以上，代表我对雅各布比较关注，第二我的心跳加速代表我一定喜欢雅各布，关注的时间、心跳的速率都是我们称之为的行为数据。我们做新零售的过程中，关注他们买了还是没买、来了还是没来，来的过程中到底对哪些产品产生关注、产生试穿、产生询问、产生内心的心理世界的变化，这是我们传统零售做不到的。或者说也能做到，靠高级导购能揣摩人的心理，把数据录到系统里面，这种做法理论上可行，但是实际上不可行。
AI怎么做呢?所有的摄像头跟踪你的动线，跟踪你在某个商品的停留时间，跟踪你的瞳孔变化，就能够产生一系列的行为数据。行为数据来了以后，接下来才是对AI的一个最大的挑战，因为目前为止我看过大量的所谓的技术采集来的数据都扔在数据库里面变成垃圾数据，因为没有办法做聚合，这是对AI的最大挑战。比如说今天像张总说到无人车和无人货架，在我看来就是聚合。原因很简单，今天为止我看到的无人货架都是圈钱的项目，并不是一种体验的项目。所谓的货离人近，它只是一个物理效应，人不会因为物理效应而去消费，而是感觉效应去消费，感觉就是体验，体验就是行为数据。
未来AI到底在我们的零售中成为一个什么角色，成为采集行为数据的一个角色。为什么我们说电商的效率会极其高，传统零售的效率极其低呢?很简单，因为数据化，电商不能够做一个真实体验，只能做一个虚拟体验。虽然传统零售的效率底，能够做真实提心。今天我愿意去一家咖啡馆消费，原因很简单，卖咖啡的小妹长得很漂亮，咖啡的微量不一定很好，但是我愿意去。这就是我们真正的货的体验、场的体验、人的体验，它是以行为数据+产品数据最终得出来的一种决策，这是我的感受。
诸刚强：未来品牌的零售店其实是一个非常有感知的智能空间，我非常相信，每个消费者进入到同一家店，虽然物理陈列是一致的、实体是一致的，但是每个人通过今天的互联网进入到这家店的体验是完全不一样的，你看到的跟我看到的是不一样的。在万物智联的未来的智能移动空间当中，实际上这个店是有感知能力的，它知道王歆这个消费者再来到我的门店的时候，我知道你要什么，我可以给你提供更多基于AI思维的体验和服务。
为什么过去的传统零售要讲千店一面，因为所有消费者到我的店一定要给你非常一样的体验，像肯德基和麦当劳非常相似，追求的是高度一致的东西。但是今每个消费者进入到门店带来的每个体验都是独有的，同样进入到这个会场每个人的感知力、感受力和你看到的信息与细节内容是跟人、场、货有关系的，这是新零售非常重要的一个变化。
接下来进入第三个话题，今天在讲新零售的时候，我们的零售场景是算法驱动的零售场景，消费者看到的不仅是通过平台移动推给我，而且是100%的准确度。尤其是“双11”的时候腾讯做新型组织架构的设置，腾讯从一个移动社交再进入到B2B成为行业智慧助手的设计思维非常有意思。其实在今天的算法驱动的科技零售业务场景，我们谈到的所有东西不再是OMO、ERP等，其实谈到的更多是机器学习、机器视觉、人工智能。在新领域有大量的新词汇，作为传统零售行业当中的高管，我们怎么可以把我们的思维模式或者行为切入到新的技术领域的跑道，重新赋能企业和品牌，我相信桂总在这条路上应该有一段过程。
刘建国：这个课题挺大的，确实现在有很多原来传统零售里面拍脑袋的地方更多，比如说百丽，百丽是分大区的，首先要订货，有很多SKU在那儿陈列，靠人决定要什么货。可能人的判断往往是有失误的，去年好，今年不一定。很多时候靠人会出现很大偏差的，可能会把一些确定性消除掉，当然不一定完全消除，如果光靠算法就搞定，我觉得这是不太可能的。但是至少是在算法或者是在技术辅助下把不确定变成确定，或者把一些印象变成量化，在订货的时候可能会有一些很具体的算法去帮助，这样就会减少很多盲目性。这是一个。
另外，传统企业更多的是做生意的逻辑，我怎么样把它卖出去或者怎么样让他冲动消费或者打折，但是实际上很多时候是产品本身，到底它的卖点在哪儿，到底满足了用户的什么需求，这是一个根本。你的产品确实好，产品要很强，同时你的品牌力要很强。这个用户他觉得不是说你想卖给他，而是他想要，用户本身想要和你硬塞给他完全是两回事。所以你本身产品很好，品牌又有一个非常好的品牌力，你满足了某种用户的物理上的需求或者是情感上或精神上的某种需求，这是最根本的。那你怎么做到这个方面，可能需要琢磨用户的需求或者机器学习，这也是一些手段。
诸刚强：传统的是社交驱动，今天AI要有更加多的科学家的思维，我用一个算法的思维重新再看我的生意的时候，我用新型的表达方式如何赋能我的企业，我觉得这是一个非常有意思的有挑战的议题。我问一下来自珀莱雅的刘总，您是怎么看这个问题的?
刘大勇：其实我觉得新零售尤其像这两年确实市场也比较火，包括我自己研究得也比较多。给我的直观感觉，我觉得新零售按照这种模式往前走，无非都是在用一些科技的手段所谓的赋能各个门店、各个产品或者各个品牌。我自己也在想，每家都做好了新零售之后，顾客又是怎么样的。假设两年后、三年后各个品牌商都做了新零售，顾客又能得到什么?三年之后新零售往哪个方向发展，其实我自己思考得也比较多。
我想了想，新零售最终要回归零售的本质，现在的科技这么发达，你说你在某个门店买了一个东西，这个顾客来到门店，他第一感觉先用手机扫一下你的二维码，先对照一下线上卖的到底多少钱。新零售很多时候都讲到融合，线上线下保持一个价，价格一样。顾客有可能在线上买，有可能在线下买。我很赞成王歆总说的，他有可能在线下买，假如说一瓶洁面乳线上卖58元，线下卖58元，为什么要到线下买呢?线下有更好的体验，可能还会送一些小样或者试用装，用户要的感觉更多的是一种体验。
分析到更深层面，更多的是你为用户带来什么价值，你为用户改善什么需求，用户到店里来觉得很高兴，他觉得可以来逛，可以来玩，他感觉很有趣，可以用不同的产品，心里感觉非常不一样。但是用AI怎么捕捉这个东西，其实说实话是一个难题。从技术角度也许能解决，但是成本可能比较高。
提到AI要提到另外一方面，我相信很多人都接到智能语音机器人打的电话，这是没有情感的。之前我也接过一个电话，我问了几句话之后，我一开始还没有觉察到是机器人，声音也很好听，说了两句话发现不对，发现对方是一个机器人，我就立马挂掉了，用AI跟你沟通的时候，你会觉得是很冰冷的。但是如果去门店购物的时候，感觉完全不一样，两个人有感情的互动，尤其是做体验或者沟通。
尤其是我们门店里面有一个很现实的现象，我们有很多子品类，有一类子品类定位的用户非常年轻，18到25岁左右，还有一个品牌是22到35岁左右，针对18到25岁的客群我们会招一些小帅哥、小鲜肉，这个时候很明显能够发现卖货的动力比以前要好很多，另外一个品牌的门店是22到35岁的我们会招一些这个级别的店员。很明显在门店是跟情感关联非常高的，AI确实情感是解决不了的，需要我们今后一起来考虑。谢谢!
主持人：我想听一下桂总关于这方面的想法。
桂益龙：我们跳出AI，我们的客户更多的是公司管理层，当然更多的是服务消费者。现在管理层的痛点是什么呢?我觉得他们目前更多的痛点，第一是把店开在哪里，第二是店开了之后把什么货放进去，第三是放进去之后在过程当中怎么更好的运营，第四是怎么把我们相应的客人引到店里面来，最后形成一个闭环。当然公司还有一些高层会考虑到我的客人是这样的，AI怎么帮助我更好的做研发设计。
这就又回到人货场，AI要解决人货场的关联关系问题，怎么能够用数据解决他们的痛点。如果我们能够告诉业务部门说，我有AI，我能够帮你精准的把门店开出来。第二我能够告诉你，门店开出来之后，推荐的货品放进去之后，，货品的动销率一定是最高的，按照我的方法调整效果是最好的，调整前和调整后销量是大增的。如果我们能够真正用AI的技术、AI的方法来实现这个目标，我相信对于业务部门来讲包括对最终消费者来讲一定是有所帮助的。这是我们美好的理想。
真正要做到这方面需要三点，第一是大数据，你有没有数据支撑。第二是有没有业务专家，他是真正对这块业务是很了解的。第三方面我们还需要比较好的AI科学家或者比较资深的技术人员。只有数据、业务、技术专家三方面融合，我们才有可能达成目标。所以说，我们对AI是充满信心的，但是我们又有可能会通过踏踏实实的探索去做一些事情，比如说我们企业内部的已有门店、已有销售数据、已有业务专家，我们还是可以去做一些尝试和探索的，包括我们企业内部自己也在做一些探索，所以对AI我们有非常好的憧憬。
诸刚强：充满了未来的场景想象。问一下来伊份的张总，大家也玩过在智能空间当中发红包和领券，在移动场景当中找到更多消费者的体验感。
张爱军：前面的各种场景也好、各种消费方式也好，我们要做好AI，作为我们CIO来讲最终关注的一点，首先我们要把BIM做好。BI里面把所有的数据，行为数据也好、交易数据也好、各种大数据也好，我们有这样的一些行为数据，作为CIO来讲是非常关注的一点。业务部门可能更多关注的是场景，场景和我们的业务与数据接触过程中，我们作为CIO来讲最重要的一点是要做好BIM，每个BIM的点都要完整的告诉业务部门和消费者，达到一个最佳的点，这是最重要的一点。
诸刚强：还要从基础的产业开始做，实际上最后我认为IT对品牌公司、对消费者的数据是一个洞察力。由于时间关系，最后请王歆用几句话来总结一下今天讨论的议题。
王歆：今天的主题叫“AI提升竞争力”，我们说到竞争力无外乎是两个点，第一是你的流量够不够多，第二是你转化流量的能力和效率能不能变强。在竞争的过程中，如果AI的场景能够帮助引流就从体验入手。如果是从提升效率来讲，主要是能不能替代重复劳动，比方说客服。从这两个角度上来说，它没有改变零售的本质，但是它能够让我们用极低的可控的让不确定的东西变成确定的，这时候是AI能够提升核心竞争力的最重要的一个摸索之路，而不是一个噱头。
诸刚强：AI是品牌公司最关注的一个场景，从过去的电脑到算法到语音识别，大家都在尝试利用新的科技赋能品牌公司，让品牌公司在成为一个百年企业的过程当中有更强的竞争力，这是我们非常重要的一个职责。由于时间关系，今天的讨论到此结束，非常感谢各位嘉宾参与今天的讨论!
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