疫情之下，传统市场的消费方式发生了改变，消费者可以足不出户通过线上消费的方式获得需求，新零售行业也因此迎来了新的挑战与机遇。
降本增效下传统零售企业如何突围?
线下零售场景复杂多样，从标准化的大型连锁商超、林立于社区办公区之间的便利店到街坊中的夫妻杂货店，在面对从增量转向存量的市场变化下，各行各业都开始加速自身数字化的转型进程。
对于零售业来说，数字化转型已然成为必然，传统零售人、货、场之间正在不断重构。
如何设置产品组合？怎样陈列商品更易增加销量？竞品价格与促销情况如何？这些看似老生常谈，恰恰是决定零售业绩的直接因素。
业内人士分析，以前，如何让合适的商品以合适的方式出现在消费者面前，全凭营销人员的经验，因零售终端店铺数量庞大分布分散造成实际实行存在很多不确定性。如果能把货架数字化，就可以准确知道哪些商品、哪个货架卖得更好，然后就可以根据顾客喜好和商品销售情况开展有针对性的精准营销。
“由于消费者的习惯是持续变化的。因此，如何通过零售环节的数字化，通过确定货和场的数据、货之间的组合数据、场景的终端信息，通过这些货和场的数据溯源，才能实现人货场的全场景溯源，实现深度洞察的解决方案。从这个角度上，哪家品牌商更早运用数字化技术，掌握了货架的动态变化，哪家就会尝到最先的变化甜头。”Trax大中华区副总裁王大地说。
王大地告诉记者，新零售时代，很多传统零售企业开始建设数字中台，试图重现从企业出货，到供应链，再到消费者买走的这个数字化溯源过程。这其中就涉及到了针对不同的环节应用不同的技术手段，包括RFID，货架图像识别等解决方案，都是近年来帮助企业解决商品在传递和销售过程中的数字化手段，许多零售解决方案服务商也应运而生。
2010年成立的Trax，是一家技术研发中心设立在以色列的新加坡创业公司，10年以来一直专注于通过图像识别技术、货架商品数据分析，为品牌商和零售商提供数字化运营解决方案。2018年1月，Trax宣布正式进入中国。
“Trax的解决方案，提供三种数据采集方式，终端移动App，固定摄像头以及众包平台。”王大地向记者介绍，品牌方可以通过摄像头、终端App定期采集准确可靠的精细货架数据；而货架数据，是品牌数字化的第一步，再结合不同决策角色，采用自动化BI分析系统，就可以在终端第一时间掌控全面的商业洞察。通过货架数据，Trax希望能帮助品牌获得第一时刻的市场真相，为品牌和零售商带来真正的动力增长，正所谓谁掌控了“First Moment Of Truth”，谁就可能赢在潮头。
王大地以数字化货架举例，基于货架排面的数字化管理，可以普遍让企业获得13%的排面增加，4%以上的分销增加和8%的销售额增长，这是增量式的市场结果，在不依赖广告投放、仅通过对终端的技术管理升级，就实现了零售效率管理的显著提升。
从Trax的商业逻辑看，就是通过捕捉零售货架各品牌商品的图像，并且通过后台AI识别与智能大数据分析系统，帮助品牌和零售商了解货架真实情况。原本业务代表挨店跑，搜集、记录、整理的货架数据，变成了到达现场直接拿出手机，拍照、传上云，数秒内就能在手机上查看报表（如分销、排面、缺货、货架占比）及改进建议，并立刻采取行动（如补货、下单、排面调整）。
对于大型品牌商、零售商来说，企业可以选择零售技术解决方案商先从零售终端数字化切入零售市场，帮助建立以数据支撑的终端管理系统。这套解决方案核心要实现的目的是提升品牌商对线下零售渠道的掌控力，帮助整体从上到下的管理系统升级到数字化管理，进而再进阶到数智化管理，最终实现优化内部的商业决策。
而对于那些遍布在中国低线城市的小店来说，存在着更多的则是货架混陈、多品类交叉摆放、场景复杂等挑战的同时，更是新零售技术落地应用的蓝海。
“被遗忘的渠道”机会在哪儿?
“事实上，小店的经营者他们也想要数字化，去了解究竟做什么样的选品、如何在货架上卖这些的产品以及产品组合如何做到更科学……而这些都是一个个盲点。”王大地告诉记者，“全国县镇以上零售终端总量在330万家左右，而多数从业者较为关注的国内传统定义上的商超，包括超级卖场、综合超市在内，体量大概有20万家左右。那么，还有310万家中小微店铺分布在下沉市场，包括那些’夫妻店’、‘父子店’在内，它们都是被‘遗忘的渠道’。”
对于这些“被遗忘的渠道”，王大地以某大型方便面品牌举例，该品牌有将近90%的销量是在众多小店渠道内达成。“其实通过我们的客户画像分析来看，对大部分老牌零售企业而言，那些更加深度庞大的数据都在这里。”
对此，Trax在今年提出了“全场景零售AI”的概念。它打破了以往零售市场的单一化分类标准，将所有零售稽核场景分为：全渠道、全品类、全情景、全手段、全洞察五个维度，以模块化的方式，提出了可覆盖线下所有零售场景的Trax零售AI落地解决方案。
“ 行业玩家在做全场景覆盖时，尤其是针对复杂的小店场景提出解决方案时，主要需要解决两个问题：第一是小店空间小，陈列场景复杂，每个区域都有不同的陈列标准，货架、割箱各不一致；第二是小店布局不规整、空间逼仄、需要通过自动识别和分割技术来获得每个场景的完整的图像，并通过图像相似度检测来查找重复照片。”王大地说。
据了解，Trax拥有一套自主研发的零售产品图像识别引擎，其Argus识别平台从图像智能采集、图像识别、检测、分割技术及数据标注平台和GPU计算资源6大层面实现AI自动化落地，通过Argus识别平台利用机器来代替人工看图填数，以前人工需要几十分钟完成的信息收集工作现在只需要1-2分钟就可以完成，并且达到更高的精度。在该解决方案下，门店拜访效率可提升3-5倍。除此之外，Trax还提供众包服务，将门店稽查下沉到三四线甚至农村的小门店。
“除了一些全新的固定摄像头技术解决方案外，面向中小微店铺，我们也会推出一些小的APP或者SaaS类工具，以用量收费为主要收费方案，同时依据客户的个性化需求进行定制化开发，以此来实现小店的数字化分析。”王大地表示，这样收费模式的好处是，不需要客户一次性投入非常多的资本，可降低客户ROI的风险。而这些解决方案的终极目的，就是不断优化货架，洞察产品组合效率，提高产品动销效率，最终来调动店长来参与数字化。
“Trax一直都将自己定位为帮助企业零售数智化的技术解决方案服务商。新零售时代一定是人、货、场的强相关，企业如何能更好地去理解人，更好地去打造货，更优地去升级场，建立零售全场景的数智化洞察、建立商品和销售的二次关联、建立人货场的商业智联，这才是未来商业的终极形态。”王大地说。
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