试析AI 数据分析技术对零售市场终端监测和反馈的作用

蔡妍CAI Yan

（上海深蔚科技有限公司，上海 200030）

0 引言

目前，在“移动互联网+”共享经济时代下，诸多零售企业在转型过程中，受限于较高的渠道建设成本，不得不思考新的商业运营模式[1]。共享经济也被称之为协同消费、协同经济及分享经济，最早在1978 年被提及。《中国分享经济发展报告2016》中提出，分享经济主要是通过LBS、大数据、云计算以及互联网等信息技术，将社会中分散的、海量的闲置资源予以整合，并对其进行分享、交换及匹配，以此更好的满足资源供需双方的多样化需求所展开的活动[2]。

共享经济的关键之一便是整合闲置资源，包括一切生产要素，如机器设备、房屋及汽车等固定资产，再到技能、知识及时间等无形资产。共享经济的目的在于通过交换闲置资源来提高资源利用率，达成需求方与供给方的双赢。在共享经济背景下，众包模式将成为零售企业市场终端监测模式变革的绝佳选择。而AI 技术的融入，让零售终端市场监测与反馈更加高效、准确。

1 零售众包模式

目前关于零售行业众包模式的研究仍处于探索阶段，按照发展模式分类，可以将众包分为选择型众包及整合型众包两种，具体如下：

1.1 选择型众包

选择型众包，主要是指具有排他性、竞争性的任务，而绝非供方合力，在供方方案中选择最优方案，只有被采纳的方案才能够获取奖励，同时，其他供方将不再获得奖励。该情况下，对于供方的创新能力要求较高。

1.2 整合型众包

整合型众包，主要是指具有互补性、综合性的任务，需要供方合力完成。首先，需求方会明确自身的需求，由供方获取后发布在众包平台，通过互相合力来完成任务，在完成任务后，供方将会根据任务的完成贡献度提供奖励。

上述两种模式均需要通过互联网平台实现，具体交易模式特征见表1 所示。

表1 不同众包交易模式特征

2 零售众包模式的一般流程

2.1 主体维度

按照主体维度，可以将众包模式分为平台方、接包方及发包方三个主体，其中，接包方与发包方之间存在业务往来，平台方主要是将其联系起来，达成沟通、写作，合力完成任务[3]。众包主体维度见图1 所示。

图1 众包主体维度

①发包方。

发包方作为任务的发布者，要求明确自身的需求及定位，融合内外部资源，以此弥补自身不足自出，能够在短期内快速寻求突破商务模式的方式，且尤为注重时间与劳动。一般来说，发包方主要通过直接在网站发布任务或是借助第三方平台解决问题，其中，直接在网站发布任务可以便于参与者直接与企业沟通，由于没有第三方平台，所以节约了一部分的成本。借助第三方平台，例如网络社区，通过与聚集的兴趣爱好者签约，解决问题，相对而言，成本更高[4]。

②接包方。

在任何的互联网平台，只要能够获取发包方发布的需求，均是潜在接包方。潜在接包方是一个对某项任务感兴趣的群体，若发包方能够整合内外部资源，让更多的大众参与其中，并以报酬奖励参与者的意见，将大大提升解决问题的能力。

③平台方。

平台方主要是接包方与发包方之间沟通所衔接的桥梁，与采取众包模式的机构签订协议，并将机构的需求发布到互联网平台中，以报酬奖励吸引潜在接包方，只要达成合作，另一方便自然成了接包方。接包方在第三方平台获取任务，并快速解决问题，达成任务需求，第三方平台便对其予以奖励，平台也会从中获取一定的中介费用。

2.2 流程

对于不同的企业，其所采取的众包形式也不尽相同，但核心理念是共通的，即离不开参与的三个主体：大众、企业及众包网站，众包实践过程中，三方发挥接包方、发包方及平台方的职能，以此解决自身需求并获取利益。

大众参与者可以通过众包网站搜索适合自己的任务，不受年龄、性别、教育程度等方面的限制，任何人都可以承接任务。企业通过众包网站解决自己的迫切需求，并奖励接包方。具体流程见图2 所示。

图2 众包一般流程

3 零售众包模式的关键要素

3.1 即时通信

智能手机的普及，让即时通信APP 在消费者手机中的应用率逐年上升，而消费者与商家之间的沟通则是最为重要的环节，在传统零售业中，其沟通方式主要是消费者直接在店铺中与商家进行沟通，并了解商品，所获取的信息仅仅局限于商家自身所提供。但是在“移动互联网+”共享经济时代下，微信、QQ、淘宝旺旺等即时通信应用的推广普及，让零售沟通发生了翻天覆地的变化，商品的售前咨询可以通过网络来完成，变得尤为便捷高效。

3.2 移动网购重塑零售商业形态

截止至2020 年12 月，我国网络购物用户数量高达7.82 亿，与2015 年同比增长了89.10%，可见，手机网络购物并非是PC 网络购物的替代，而是移动环境刺激产生的增量消费。同时，电商在移动端的发力，也让消费者购买行为呈现明显的碎片化特点。在“移动互联网+”共享经济时代下，生活节奏的加快撕裂了消费者的时间与注意力，使其更加重视碎片时间的利用，如在睡前、工作休息、交通出行等时间购物，不难预见，未来的零售商业形态还将会进一步嬗变。

3.3 SoLoMo 消费群诱发零售营销创新

SoLoMo 的概念主要由社交（SO-SO-Cial）、本地化（Lo-local）和移动（Mo-mobile）构成，随着大数据、云计算等领域的突飞猛进，我国SoLoMo 消费群体也在不断壮大，并展现如下的购买行为特点：第一，倾向社交购物，在购物前会通过朋友圈、论坛、微信群以及微博等社会化网络平台，咨询社交群体成员的认可，再做出购买行为；第二，追求购物便利。信息碎片化时代下，消费者更加倾向于购物的高效与便捷，而传统零售店则无法满足消费者需求，消费者对咨询服务是否专业、配送服务是否高效、商品品类是否齐全、价格是否合理等有了更高的要求；第三，彰显个性。90 后、00 后的消费群体喜欢彰显自我、标榜个性，乐于尝试新鲜事物，传统零售业的标准化服务内容在这一群体中并不吃香，为此，零售业必须要创新营销手段，提供个性化的产品及服务，以此吸引消费者的注意。

4 AI 数据分析对零售市场终端监测和反馈的作用

AI（Artificial Intelligence）即人工智能，是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。通常包括自然语言处理和翻译、视觉感知、模式识别、决策制定等，但应用的数量和复杂性在快速增长。[5]AI 中的数据分析处理、语音与图像识别、机器学习/深度学习、算法等在各个领域都逐渐被应用到实践中。在大数据背景下，信息数据的规模不断扩大，数据量也越来越多，数据形式也复杂化，对数据信息的分析与处理技术提出了新的要求。AI 数据分析技术能够在一定程度上解决传统数据分析技术的局限，使数据的分析效率得到提升。在零售市场终端监测和反馈中，运用AI 技术来进行数据分析，同样能够带来诸多积极的作用。

4.1 提升监测数据分析效率

在零售市场终端监测中，随着企业销售规模的扩大，往往需要面对数量庞大的终端监测反馈数据。传统的数据处理和分析模式，往往需要消耗大量的时间成本，处理效率逐渐不能适应迅速增长的数据量。而AI 技术的融入，大大提升了对零售市场终端监测的效率，例如AI 识图技术可以快速识别零售终端消费品的上架情况，并进行实时反馈，监测数据分析效率的提升，更有利于对零售市场终端进行实时监测。

4.2 节省市场终端监测成本

零售市场终端监测对零售商而言，在销售、营销、市场分析等方面都有至关重要的作用。传统终端监测方式由于对人力有较深的依赖，需要培养专门的终端监测人员，人力成本较高。如果不培养终端监测人员，则需要通过第三方数据公司来获得零售终端反馈，同样面临高昂的成本。因此，企业往往需要在零售终端监测的需求和成本之间进行平衡和取舍。AI 数据分析技术，可以通过高效的AI 技术，节约人力成本，提供性价比更高的数据终端监测服务。

4.3 加强分析结果的可靠性

传统市场终端监测方式，因为监测前端需要人力进行图片和数据的采集，但在操作过程中，由于监测人员素质参差，有时数据会存在偏差，对分析结果产生负面影响。AI数据分析则可以有效避免因人力造成的数据偏差，数字化分析过程可以使分析结果更加客观，也使得零售终端监测的结果更具可靠性。可靠的零售终端检测结果，可以为零售市场分析、营销模式选择等提供更加可靠的依据，便于后续销售决策、营销方案的制定。

5 基于AI 众包的零售企业商业模式发展策略

在大数据环境下，零售企业的发展需要借助高效的数据分析技术为自身赋能。而日益庞大的数据量和繁冗的数据形式，都让零售企业的数据分析与处理面临着极大的挑战。AI 数据分析技术则有明显的优势，使AI 众包模式对零售企业而言，能够发挥诸多积极的作用。零售企业要对其加以运用，可采取与之相适应的策略来优化自身的商业发展模式。

5.1 创新零售经营理念

虽然“移动互联网+”是零售企业发展的大势所趋，但是线下购物模式仍不可或缺，可以说，AI 众包模式是为零售企业提供了另一种商业渠道，而非完全替代，新兴的众包理念能够为传统的零售经营理念带来新的思考。所以，零售企业可以对此加以运用，可采取网络销售与传统销售相结合的方式，实现“线上+线下”发展，为消费者提供更加优质的体验与服务，并且还可以利用互联网平台进行宣传，进一步打开市场。通过AI 数据分析技术，能够更加高效快捷地获取零售经营情况的反馈，有利于进行及时的调整，改善零售企业的经营情况。

5.2 以顾客为中心展开创新

零售企业的发展与目标顾客有着密切的联系，是否能够对顾客进行精准定位，把握目标顾客的特点，在很大程度上影响着企业的发展。以顾客为中心，深入了解顾客的切身需求，以此制定零售企业的商业模式，才能更好地发展企业自身。与传统零售业相比，“移动互联网+”下的云技术与大数据整合，通过AI 数据分级技术与众包模式相结合，更能够快速整合消费者数据并得出购买行为与偏好，帮助零售企业定位目标群，更精准的展开营销活动与创新。在AI 数据分析技术的加持下，众包模式能够促进零售企业更好地了解顾客的特点，进行精准定位，从而抓住自己的目标顾客。

5.3 业务与流程创新

在共享经济背景下，零售企业可利用AI 数据分析技术进行业务与流程的创新。众包模式对内外部资源进行了合理高效的整合，打破了传统业务与流程仅限于企业内部的瓶颈，能够为零售企业的发展注入新的生命力。例如，参与众包模式的众包人员，同时也是消费者，通过技术与模式融合进行创新，能够更好地满足消费者的偏好，提升其满意度，并且，还可以在此基础上创新企业管理，促进企业的可持续发展。当众包人员参与其中，会使整个业务流程发生了变化，合理优化流程后，也能够为企业的运营与长远发展带来积极的影响。

5.4 多元化营销模式创新

营销模式的创新对零售企业的线下零售方案有着重要的作用，线下营销需要对消费者的消费习惯、行为模式等有充分的了解，以此为基础进行针对性的营销。传统营销模式有时对线下消费者而言，发挥的作用有限，过度营销甚至会引起消费者反感，因此对营销模式进行创新就非常有必要。在AI 众包模式下，市场终端监测反馈结果不仅可以服务于零售企业的线下营销，帮助企业做好实体销售工作，还可以为拓展第三方平台扩大销售渠道提供一些参考。除了京东、淘宝等之外，还有贴吧、微博、公众号等多种渠道可以选择，构建O2O 模式，开启“全天候”、“全天位”的购物窗口，扩大销售范围，提升盈利水平。

6 结论

在“移动互联网+”共享经济时代下，零售企业需要顺应市场发展趋势以谋求更好的发展。一方面，传统零售业固定门店与时间的经营模式已经无法适应信息碎片化的购物需求，另一方面，新型的购物共享经济平台“百花齐放”，让消费者有了更多的选择，帮助消费者更好的筛选商品并完成交易匹配，越来越多的消费者开始偏好该购物方式，零售众包商业模式幸运而生，是零售企业应对共享经济冲击而展开的创新运营模式，有利于优化整合资源，突破固有的业务发展流程。通过融入AI 数据分析技术，提升对大量信息的分析处理效率和能力，零售众包模式能够在市场终端监测中发挥更加关键性的作用，帮助零售企业更好地满足用户需求，扩宽销售范围，以此确保零售企业的健康可持续发展。