Jika Anda mengajukan pertanyaan tentang produk model skala besar, "Bagaimana AIGC terintegrasi dengan entitas bisnis offline?" AI yang semakin cerdas ini akan mencantumkan petunjuk ini: panduan belanja AI, uji coba virtual, layanan pelanggan cerdas, dan analisis operasi toko.
Bahkan, sudah ada upaya untuk mengubah jawaban ini menjadi kenyataan. Digital Intelligence Frontline mengetahui bahwa selama periode Double 11, Intime Department Store sedang mengembangkan serangkaian produk yang menggabungkan AIGC dan entitas komersial offline. Diantaranya, panduan belanja pintar dan produk dandanan pintar yang menggunakan teknologi AIGC untuk menghasilkan saran pakaian dan menggabungkannya dengan puluhan juta produk SKU Intime Department Store yang ada telah memasuki proses pengujian internal.
Supermarket dan department store adalah industri dengan sejarah panjang, yang datang dengan ledakan barang di akhir produksi dan masyarakat konsumen setelah revolusi industri. Di bangunan komersial fisik yang terbuat dari beton bertulang, pemilik merek tanpa lelah memperkenalkan produk baru, dan kebutuhan serta estetika konsumen berfluktuasi. Arus orang, logistik dan modal yang terbentuk di sekitar pencocokan komoditas dan permintaan adalah fondasi bagi industri untuk dipertahankan.
Ini juga merupakan trek di mana AI perlu mengatasi banyak rintangan untuk memulai debutnya. Hanya ketika sejumlah besar barang yang berubah di bidang fisik dan konsumen dalam aliran antar-jemput ditangkap dan diposisikan, adalah mungkin untuk mencapai pencocokan akurat yang didorong oleh intelijen. Bagaimana mengukur lautan barang dan permintaan dengan biaya yang mampu diselesaikan industri untuk menyelesaikan pencocokan?
Dalam lima tahun terakhir, Intime Department Store telah melakukan banyak pembangunan infrastruktur digital dari "-1 hingga 0" seputar transformasi digital dan cerdas orang, barang, dan tempat. Dua kemampuan utama yang telah diendapkan - "mata" visi mesin yang dapat "memahami" dunia fisik, dan "otak" dari sistem operasi cerdas dari mal operasi otomatis dan cerdas, telah membuka kotak hitam operasi pusat perbelanjaan.
Dengan munculnya model besar dan penerapan AI, masalah pencocokan lama telah mempercepat munculnya ide-ide pemecahan masalah baru. Lebih banyak skenario imajinatif baru akan datang. Sebuah perusahaan teknologi dengan tujuan transformasi kecerdasan digital entitas bisnis offline muncul.
01 Ketika model besar memenuhi pakaian yang direkomendasikan
Kebanyakan orang akan terbiasa dengan adegan-adegan berikut: pemula kecantikan ingin mengubah citra mereka dan berharap untuk membeli satu set produk kecantikan yang sesuai dengan warna dan gaya kulit mereka; mahasiswa yang baru saja lulus dan memasuki tempat kerja berencana untuk membeli pakaian yang cocok untuk adegan kerja; orang yang tidak memiliki konsep mode ingin meningkatkan citra pribadi mereka, dan mencari di berbagai platform tetapi tidak tahu harus mulai dari mana... Dalam masyarakat konsumen, selalu ada beberapa kebutuhan yang belum terpenuhi, dan ada ketidaksesuaian antara penawaran dan permintaan.
Solusi ideal adalah memiliki pakaian profesional atau konsultan desain gambar untuk memberikan saran pribadi satu-satu. Anne Hathaway dalam "The Devil Wears Prada" telah dipandu oleh editor mode papan atas, dari tidak pandai berpakaian, gadis yang kurang percaya diri menjadi bersinar, dan hidup tampaknya menjadi pertunjukan catwalk, menarik ribuan mata.
Solusinya adalah pergi ke department store terbaik di kota dan menemukan konsultan styling profesional dalam kategori kecantikan dan pakaian, dan mendapatkan umpan balik yang baik dari mereka. Namun, layanan semacam ini mungkin hanya akrab bagi pelanggan VIP dari beberapa pusat perbelanjaan kelas atas di kota. Kebanyakan orang tidak tahu panduan belanja atau penata rias mana di mal yang dapat memberikan saran profesional tentang apa yang harus dikenakan.
Cara lain adalah menjadi orang yang rajin mendengarkan bujukan, mengumpulkan contoh berpakaian KOL atau KOC dari berbagai platform sosial, dan menyatukan "penampilan karir baru" atau "pakaian Maillard paling populer musim gugur ini". Tentu saja, tidak ada yang bisa menjamin apa hasil akhirnya. Ini mungkin juga salah satu titik nyeri paling umum dalam skenario konsumsi, bagaimana produksi skala besar yang disosialisasikan dapat lebih dipersonalisasi untuk memenuhi kebutuhan individu individu, dan bagaimana penawaran dan permintaan dapat lebih efisien dan dipersonalisasi untuk menyelesaikan pencocokan?
Sejak awal tahun ini, berbagai industri telah memicu gelombang aplikasi model skala besar. Di jalur konsumsi, penggunaan AI dan model besar untuk memecahkan masalah pencocokan penawaran dan permintaan yang telah lama melanda industri juga telah menjadi topik perhatian bagi para pelopor kecerdasan digital di industri. Digital Intelligence Frontline mengetahui bahwa selama periode 11.11, Meow Street Meow Street di Intime Department Store menggunakan AIGC untuk menerapkan fungsi panduan belanja cerdas, sehingga setiap individu bisa mendapatkan saran estetika profesional.
Xiong Chao, CTO Yintai Retail Group, mengatakan bahwa di department store kelas atas, sejumlah kecil pemandu belanja dan personel layanan pelanggan yang sangat baik memiliki kemampuan untuk memberikan layanan rekomendasi pakaian yang indah. Misalnya, beberapa orang di mal ini akan membantu pelanggan VIP memilih pakaian, membuat rekomendasi, dan bahkan menyediakan layanan uji coba. Tetapi ada batasan pada kapasitas layanan ini, yang sulit untuk menjangkau populasi yang lebih umum, dan hanya VIP yang dapat menikmatinya. Dengan munculnya kemampuan AI dan AIGC, layanan estetika dan konsultasi kelas atas yang dipersonalisasi ini memiliki peluang untuk menjadi produk inklusif dan disediakan dalam skala besar.
Secara khusus, dalam skenario panduan belanja cerdas dan rekomendasi pakaian, AI digunakan untuk menghasilkan efek pakaian yang baik, dan kemudian AI digunakan untuk menghubungkan dan mencocokkan konten produk digital di mal. Pertama-tama, penggunaan AI untuk menghasilkan efek berpakaian dan konten kolokasi dapat menembus kapasitas output terbatas dari konten panduan belanja profesional. Misalnya, untuk konten tren Maillard, panduan belanja atau blogger perlu meluangkan waktu untuk menghasilkan rekomendasi pakaian terbatas. AI dapat merekomendasikan lebih dari 20 pakaian sekaligus, mencakup segala hal mulai dari pakaian pria dan wanita hingga pakaian anak-anak hingga adegan kerja.
Selain itu, agar konsumen Intime Department Store dapat menikmati layanan ini, juga perlu terhubung dengan konten produk digital untuk menyelesaikan closed loop pembelian dan transaksi bagi konsumen. Selain menggunakan AI untuk menghasilkan rekomendasi, tim teknis Intime Department Store juga berharap dapat menggunakan teknologi AI untuk mencocokkan rekomendasi pakaian yang dihasilkan oleh pemandu belanja dan KOC tren dengan rangkaian produk seperti pakaian, celana dan rok yang didigitalisasi Intime Department Store, dan terakhir membentuk daftar produk yang direkomendasikan untuk konsumen. Konsumen dapat membeli produk yang direkomendasikan ini dalam satu perhentian di Intime Department Store. Dibandingkan dengan platform penanaman rumput lainnya, Intime Department Store dapat menyediakan layanan mulai dari penanaman rumput lengkap hingga pengiriman ke rumah, dan akhirnya membentuk layanan ganti yang indah.
**Dalam prosesnya, model besar adalah alat produksi yang canggih, dan konten rekomendasi pakaian yang sangat baik yang diproduksi oleh orang-orang adalah model besar dan alat produksi AI yang lebih cerdas. **Konten pakaian panduan belanja, layanan pelanggan, dan blogger tren dalam sistem Intime Department Store terus dimasukkan ke dalam model AI, dan datanya dapat dilatih dan ditingkatkan. "Orang-orang menghasilkan data terbaik di bagian depan, dan AI memahami dan melatihnya untuk menghasilkan rekomendasi skenario skala besar," kata Xiong Chao. Sebelum model besar, mungkin perlu beberapa tahun untuk membuat rekomendasi dan kecocokan di sekitar skenario setiap kata kunci, dan setelah kedatangan model besar, semuanya semakin cepat.
Panduan belanja pintar adalah salah satu dari banyak upaya oleh Intime Department Store untuk mengeksplorasi kombinasi model besar dan banyak pemandangan pusat perbelanjaan dan department store. Selain itu, Intime Department Store juga menguji aplikasi AI seperti intelligent dress-up, sehingga perhiasan dan pakaian dapat dihasilkan oleh AI dengan satu klik tanpa perlu mencobanya.
Panduan belanja, uji coba, dan uji coba berada di simpul utama konsumsi offline untuk mencapai konversi transaksi. Penggunaan alat AI dapat membantu dalam peningkatan pengalaman dan mempercepat konversi transaksi, yang kondusif untuk peningkatan efisiensi operasional perdagangan offline. Xiong Chao memperkenalkan bahwa investasi teknologi Intime Department Store saat ini juga dimulai dari tautan ini, memilih skenario yang paling kuat dan inklusif, dan berfokus pada satu teknologi yang dapat digeneralisasikan. Misalnya, algoritma pengenalan orang dan benda bersifat universal dan bersatu, dan juga dapat meningkatkan kinerja skenario lain setelah perbaikan.
02 "Otak" dan "Mata"
Semua aplikasi dan eksplorasi cerdas tidak dapat dipisahkan dari premis penting dalam skenario supermarket dan department store, dan orang, barang, dan tempat perlu menyelesaikan transformasi digital.
Upaya seputar renovasi infrastruktur ini dianggap oleh industri sebagai "renovasi kota tua", yang oleh Chen Xiaodong, ketua Grup Ritel Yintai, disebut "dari -1 hingga 0". Dibandingkan dengan Hema Xiansheng dari Alibaba yang memulai rencana pembangunannya dari basis digital dan secara alami memenuhi jalur operasi online dan offline yang terintegrasi, proses eksplorasi Intime Department Store untuk mengintegrasikan online dan offline di bidang supermarket dan department store memang penuh dengan kesulitan.
Namun, perubahan yang terjadi dalam kondisi bisnis dan kelompok konsumen industri ritel department store membuatnya penting untuk mengubah industri.
Di satu sisi, di sisi penawaran, pasokan real estat komersial melebihi permintaan. Karena homogenitas barang yang kuat, kurangnya daya tarik adegan tunggal, dan penurunan department store tradisional, department store tradisional mulai memasok dan membersihkan. Menurut laporan industri ritel Guotai Junan, jumlah department store nasional adalah 4.689 pada tahun 2014 dan 2.540 pada tahun 2021, penurunan lebih dari 100 department store secara nasional.
Di sisi lain, sisi permintaan juga berubah. Pada tahun 2016, jumlah pengguna Internet seluler di China melebihi 700 juta, dan rata-rata waktu online harian pengguna melebihi 3,8 jam. Era perhatian yang semakin terfragmentasi akan datang, dan semakin banyak konsumsi konten online yang menyita perhatian orang. Pusat perbelanjaan offline dan department store juga perlu mencari konversi dari saluran perhatian besar, dan berbagai saluran memeras ruang semacam ini.
Sebelum transformasi digital Intime Department Store, ide pengembangan online yang biasa di industri ini adalah bahwa satu mal membuka situs web untuk menjual barang, dan situs web serta mal menjual produk yang berbeda, dan sulit untuk benar-benar memperlakukan department store mal fisik sebagai objek yang dapat dioperasikan dan dioperasikan secara digital. Setelah memasuki pasar, Intime Department Store bertujuan untuk menggunakan teknologi digital untuk meningkatkan efisiensi operasional pusat perbelanjaan dan department store dan mempromosikan sinergi antara entitas offline.
Xiong Chao, CTO Yintai Retail Group, ingat bahwa tantangan terbesar saat itu adalah kurangnya infrastruktur digital. Pusat perbelanjaan offline memiliki siklus fisiknya sendiri, dan banyak pekerjaan TI yang perlu dilakukan pada tahap awal untuk mendapatkan semua jenis data yang terkait dengan operasi. Misalnya, data bisnis yang bisa didapatkan di mal awalnya memiliki dimensi terbatas, dan hanya informasi seperti kwitansi dari kasir dan nomor ponsel anggota mal yang bisa didapatkan.
Untuk meletakkan dasar yang kuat untuk digitalisasi, butuh beberapa tahun bagi Intime Department Store untuk mencapai "migrasi cloud penuh" pada tahun 2019. "100% migrasi cloud adalah kebutuhan strategis pada saat itu. Dengan tidak adanya bentuk produk baru dan model bisnis baru, keputusan untuk beralih sepenuhnya ke cloud adalah mempercepat eksplorasi skenario aplikasi baru di industri. Xiong Chao mengatakan bahwa pada saat itu, Intime Department Store membuat perkiraan bahwa akan ada perbedaan besar dalam kecepatan digitalisasi jika tidak diubah selama tiga tahun dan tiga tahun jika yayasan diubah. Mereka lebih mementingkan biaya waktu, sehingga mereka melakukan investasi strategis ini.
Tanda digitalisasi penuh adalah seluruh mal juga telah menyelesaikan digitalisasi warung toko, yang terjadi pada 2019. Sejak itu, semua daya tarik investasi Intime Department Store store bukan lagi manajer investasi yang pergi ke luar untuk menarik investasi, tetapi melalui data sistem, lebih banyak perilaku berbasis bukti, dan banyak area abu-abu telah dihapus.
Setelah transformasi digital, seluruh Intime Department Store telah membentuk "bidang" operasi online dan offline terpadu, dengan lebih dari 60 department store offline dan Meow Street, yang memiliki 40 juta anggota digital, menjual satu inventaris, dan semua Intime Department Store store lainnya dapat menjual semua barang Intime Department Store lainnya, dan mereka yang tidak memiliki juga dapat menjual barang.
**Perubahan yang lebih mendasar adalah kemampuan yang mendasari Intime Department Store telah terbentuk. ** Pertama-tama, itu adalah "mata" untuk dapat memahami informasi fisik orang, barang, dan bidang di pusat perbelanjaan offline, memperoleh data, dan membantu pengambilan keputusan yang cerdas. Berfokus pada tindakan dan perilaku orang-orang di lapangan, bagaimana mengurangi risiko operasional dan meningkatkan efisiensi operasional. Untuk melihat dan memahami, perangkat penginderaan diperlukan untuk memperoleh data dan informasi, sehingga INtime telah mengerahkan kamera, konektor, sensor, dan perangkat IOT di bidang fisik.
Kedua, data didasarkan pada pembelajaran mesin, memungkinkan otomatisasi dan operasi cerdas. Sistem operasi digital (sistem MOS) yang dapat mengelola entitas department store mal fisik, yang digunakan untuk pengoperasian "lapangan" dan memainkan peran "otak".
Dengan mata dan otak, kotak hitam bisnis di bidang fisik memang telah dibuka. Misalnya, di masa lalu, operator berpengalaman perlu menilai arus orang di pusat perbelanjaan, dan bahkan berdiri di lantai dengan konter untuk mengukur arus orang, tetapi sekarang data dapat berbicara sendiri. Alat manajemen cerdas semacam ini sekarang memandu promosi investasi dan tata ruang Intime Department Store, dan membawa umpan balik positif pada data bisnis.
Sejak awal tahun ini, Intime Department Store telah memperkenalkan sejumlah besar format pengalaman seperti KTV, toko hewan peliharaan, dan kopi dan teh ke department store, memenuhi kebutuhan konsumen muda akan nilai emosional dan konsumsi pengalaman.
Berdasarkan tata letak format teh susu sebelumnya yang disukai anak muda, data konsumsi yang relevan di Intime Department Store berkinerja baik pada Double 11 tahun ini. Sejak 20 Oktober, lebih dari 5 juta cangkir teh susu telah terjual di Intime Department store di seluruh negeri. Pada paruh pertama 11.11 (20-31 Oktober), arus pelanggan Intime Department Store secara keseluruhan meningkat sebesar 45% dari tahun ke tahun.
Produk arus penumpang pintar juga telah menjadi referensi penting untuk tata letak banyak merek ruang pusat perbelanjaan. Mengambil Shaoxing Intime Department Store sebagai contoh, tahun ini, berdasarkan penangkapan kelompok pelanggan dan preferensi konsumen oleh arus pelanggan yang cerdas, toko meletakkan blok Generasi Z di lantai B1, Playheart Street, dan memperkenalkan merek Lolita, JK, ACG, buku pegangan, kopi dan teh, memaksimalkan nilai ruang.
Sistem MOS dan teknologi identifikasi cerdas juga dapat memberikan diagnosis cerdas kepada manajer loket. Misalnya, dalam manajemen pembelian, penjualan, dan inventaris, dapat dengan cepat mengisi kembali produk dengan penjualan dinamis yang lebih baik untuk membantu barang bagus terjual lebih baik. Menurut data, akurasi perkiraan penjualan Intime Department Store telah meningkat dari lebih dari 40% menjadi lebih dari 80%. Pada tahun 2022, 47 konter merek kecantikan di Intime Department Store menempati peringkat pertama dalam penjualan nasional, dan pada 11.11 tahun itu, Intime Department Store memproduksi 3 merek dengan penjualan lebih dari 100 juta yuan.
03 Kurva Pertumbuhan Ketiga
"Intime Department Store sekarang menjadi perusahaan teknologi dengan tepat 65 mal," adalah ungkapan yang sering muncul di mulut para eksekutif department store Intime sejak awal tahun ini.
Di satu sisi, Intime Department Store telah mengumpulkan sejumlah besar teknologi di pusat perbelanjaan dan department store, dan juga merupakan perwujudan dari perencanaan strategis Intime Department Store secara keseluruhan.
Setelah Yintai menyelesaikan migrasi cloud 100% pada tahun 2019, Intime Department Store merumuskan peta jalan pertumbuhan yang terperinci. Selain tujuan efisiensi operasi mal fisik dan memperluas jangkauan pengguna dari 5 ~ 10 kilometer menjadi dalam jarak 15 kilometer melalui kapasitas operasi Meow Street dan sistem MOS, Intime Department Store juga secara resmi mengusulkan titik pertumbuhan baru.
Secara internal, ini disebut "kurva pertumbuhan ketiga". Di bawah kurva pertumbuhan ini, Intime Department Store telah mengekspor transformasi digital dan meningkatkan pengalaman dan kemampuan teknologi di industri department store ritel ke dunia luar, dan Lotus Technology, anak perusahaan yang sepenuhnya dimiliki oleh Yintai Retail Group, bertanggung jawab atas output eksternal.
Saat ini, di bawah strategi pertumbuhan ini, ada dua produk utama untuk ekspor eksternal, sistem MOS dan kecerdasan gajah dalam. Yang pertama adalah replikasi sistem operasi pusat perbelanjaan dan industri department store, sedangkan yang kedua memancarkan dan menyebarkan kemampuan visi mesin ke supermarket, department store, pendidikan, pemerintah, dan bidang lainnya.
Di bawah kurva pertumbuhan ini, entitas mal Intime Department Store tidak hanya unit bisnis dari perusahaan grup, tetapi juga tempat pengujian digital terbesar. Xiong Chao mengungkapkan bahwa Intime Department Store adalah pelanggan No. 0 Teknologi Lianhe, dan saat ini, kedua pihak memiliki hubungan penyelesaian, di mana efek layanan dari sistem dinilai, dan proses serta spesifikasi teknologi dipoles ketika teknologi diekspor ke dunia luar.
Jueao, kepala algoritma Shenxiang Intelligent Technology, mengatakan kepada garis depan kecerdasan digital bahwa visi mesin AI dapat mengenali tindakan orang-orang di tempat itu, yang dapat digunakan di pusat perbelanjaan dan supermarket untuk mencegah pencurian dan terbang, dan dapat mengidentifikasi tindakan berbahaya siswa dan orang asing yang mengganggu kampus untuk keamanan kampus dan manajemen tambahan. Saat ini, lini produk Deepelephant Intelligence telah mewujudkan kerja sama dengan merek supermarket terkemuka domestik, dan penggunaan AI untuk menemukan risiko, menyelidiki dengan cepat, dan mengurangi kerugian telah mencapai hasil.
Sebelumnya, ada tren toko ritel offline tanpa pengawasan. Kemudian, sejumlah besar solusi menjadi bulu ayam di tautan pendaratan karena biaya tinggi. Biaya peralatan perangkat keras ditambah algoritma AI biasanya berkisar antara 100.000 hingga ratusan ribu yuan. Jueao menunjukkan bahwa mereka menganggap pendaratan sebagai indikator penting dari tahap pemolesan produk, dan menyadari sejak awal bahwa pengendalian biaya menentukan apakah produk dapat dipromosikan secara eksternal. Oleh karena itu, dalam solusi teknis Shenxiang Intelligence, sejumlah besar kamera dan produk lensa yang ada di tempat itu digunakan, dan pengendalian biaya ditekankan, dan diharapkan investor akan memulihkan biaya dalam waktu sekitar setengah tahun.
Secara algoritmik, mereka juga menggunakan rute kompromi untuk mengurangi kesulitan dan biaya keseluruhan. Misalnya, jika solusi lengkap tanpa pengawasan memiliki persyaratan tinggi untuk algoritma, maka itu tidak akan 100% tanpa awak. Menggunakan layanan cloud, semua lensa terhubung ke Internet, dan ketika tidak ada orang di toko, layanan jarak jauh digunakan untuk mengunjungi toko. Berfokus pada area berisiko, seperti waktu penjemputan dan check-out, dapat sangat meningkatkan efisiensi.
Solusi berbiaya rendah ini juga kemungkinan akan digunakan di sejumlah besar toko ibu-dan-pop di China. Misalnya, toko-toko kecil ini dapat buka di malam hari, dan melalui pengamat toko jarak jauh, satu orang dapat melihat beberapa toko, kerusakan anti-pencurian yang cerdas, dan meningkatkan waktu operasi toko-toko kecil.
Dalam gelombang digitalisasi pusat perbelanjaan dan department store dan entitas offline, Intime Department Store telah memimpin dan telah membuat banyak prestasi. Mengekspor teknologi dan pengetahuan ini ke mal dan department store lain mungkin sama sulitnya dengan proses digitalisasi Intime Department Store sendiri.
Beberapa menggambarkan industri sebagai "penuh detail, perubahan halus, dan konstruksi yang solid". Pembaruan konsep itu sendiri adalah masalah besar, dan masih ada banyak detail dalam proses implementasi teknologi di industri. Di banyak pusat perbelanjaan di daerah tenggelam, standarisasi barang belum selesai, belum lagi online, digital, dan cerdas berikutnya. Ini menunjukkan sulitnya implementasi keseluruhan sistem operasi MOS.
Namun, ada kebutuhan umum di industri untuk menggunakan teknologi AI untuk meningkatkan margin keuntungan. "Bahkan jika ditingkatkan 1% ~ 3%, itu sangat membantu", untuk membuat industri menggunakan teknologi ini lebih lancar, solusi yang dipikirkan Teknologi Lianhe adalah membagi sistem MOS menjadi beberapa bagian, membaginya menjadi modul fungsional yang berbeda, dan melakukan digitalisasi satu titik sesuai dengan kebutuhan pelanggan yang berbeda.
Misalnya, jika Anda selesai memotret terlebih dahulu, Anda bisa online. Alat AI Intime Department Store dapat mengurangi biaya digitalisasi produk dari setengah jam menjadi satu jam, dengan biaya 50~150 yuan, menjadi hanya 5~10 menit, dan dapat difoto seharga puluhan yuan. Dengan cara ini, jika sebuah pusat perbelanjaan menjual sepotong pakaian, program mini dapat menemukannya.
Di tempat-tempat seperti Nantong, Ordos dan Haikou, teknologi Intime Department Store telah diekspor ke beberapa pusat perbelanjaan. Xiong Chao memperkenalkan bahwa saat ini, transformasi online pelanggan tersebut memiliki beberapa hasil awal, sedangkan offline masih dalam tahap membimbing pelanggan untuk melakukan manajemen produk, dan belum mencapai langkah hosting cerdas AI. Sama seperti Intime untuk menyelesaikan proses digitalisasi sendiri, akan membutuhkan waktu bagi industri untuk menerapkan teknologi ini.
Tetapi secara keseluruhan, perubahan struktural telah terjadi di industri dengan banyak detail, perubahan halus, dan struktur yang solid.
Kesimpulan
Orang yang tidak tahu seluk beluk mungkin merasa sulit untuk menggambarkan "Intime Department Store" hari ini dengan kata-kata sederhana.
Ini memiliki lebih dari 60 pusat perbelanjaan, 40 juta anggota digital dari Meow Street APP, dua produk teknologi ToB, kedatangan gelombang model besar, berdasarkan AIGC, Intime Department Store juga di C-end untuk melakukan panduan belanja pintar, ruang pas AI dan inovasi lainnya dari 0 hingga 1.
Bahkan, secara bertahap membentuk loop tertutup. Menghasilkan data dari mal fisik dan melatih AI terkemuka di industri. Dengan pendalaman aplikasi AI, operasi berbasis data akan mempromosikan peningkatan cerdas ritel offline. Dalam proses ini, atribut Intime Department Store sebagai perusahaan teknologi secara bertahap muncul, sebagai perusahaan teknologi ritel, memberikan kemampuan AI untuk industri ritel. **
Xiong Chao percaya bahwa pada langkah selanjutnya, Intime Department Store akan semakin meningkatkan produksi barang dan konten digital. Saat konten bergerak ke tingkat berikutnya, akan ada lebih banyak perubahan struktural dan inovasi dalam adegan offline. "Offline adalah basis dari Intime Department Store, dan kami berharap entitas fisik juga dapat membangun infrastruktur digital untuk menghasilkan interaksi yang lebih menarik dan memenuhi kebutuhan konsumen akan kecantikan. "
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Intime Department Store di bawah 11.11: Ledakan AI melonjak ke perdagangan offline
Sumber asli: Digital Intelligence Frontline
Penulis: Xu Xin
Jika Anda mengajukan pertanyaan tentang produk model skala besar, "Bagaimana AIGC terintegrasi dengan entitas bisnis offline?" AI yang semakin cerdas ini akan mencantumkan petunjuk ini: panduan belanja AI, uji coba virtual, layanan pelanggan cerdas, dan analisis operasi toko.
Bahkan, sudah ada upaya untuk mengubah jawaban ini menjadi kenyataan. Digital Intelligence Frontline mengetahui bahwa selama periode Double 11, Intime Department Store sedang mengembangkan serangkaian produk yang menggabungkan AIGC dan entitas komersial offline. Diantaranya, panduan belanja pintar dan produk dandanan pintar yang menggunakan teknologi AIGC untuk menghasilkan saran pakaian dan menggabungkannya dengan puluhan juta produk SKU Intime Department Store yang ada telah memasuki proses pengujian internal.
Supermarket dan department store adalah industri dengan sejarah panjang, yang datang dengan ledakan barang di akhir produksi dan masyarakat konsumen setelah revolusi industri. Di bangunan komersial fisik yang terbuat dari beton bertulang, pemilik merek tanpa lelah memperkenalkan produk baru, dan kebutuhan serta estetika konsumen berfluktuasi. Arus orang, logistik dan modal yang terbentuk di sekitar pencocokan komoditas dan permintaan adalah fondasi bagi industri untuk dipertahankan.
Ini juga merupakan trek di mana AI perlu mengatasi banyak rintangan untuk memulai debutnya. Hanya ketika sejumlah besar barang yang berubah di bidang fisik dan konsumen dalam aliran antar-jemput ditangkap dan diposisikan, adalah mungkin untuk mencapai pencocokan akurat yang didorong oleh intelijen. Bagaimana mengukur lautan barang dan permintaan dengan biaya yang mampu diselesaikan industri untuk menyelesaikan pencocokan?
Dalam lima tahun terakhir, Intime Department Store telah melakukan banyak pembangunan infrastruktur digital dari "-1 hingga 0" seputar transformasi digital dan cerdas orang, barang, dan tempat. Dua kemampuan utama yang telah diendapkan - "mata" visi mesin yang dapat "memahami" dunia fisik, dan "otak" dari sistem operasi cerdas dari mal operasi otomatis dan cerdas, telah membuka kotak hitam operasi pusat perbelanjaan.
Dengan munculnya model besar dan penerapan AI, masalah pencocokan lama telah mempercepat munculnya ide-ide pemecahan masalah baru. Lebih banyak skenario imajinatif baru akan datang. Sebuah perusahaan teknologi dengan tujuan transformasi kecerdasan digital entitas bisnis offline muncul.
01 Ketika model besar memenuhi pakaian yang direkomendasikan
Kebanyakan orang akan terbiasa dengan adegan-adegan berikut: pemula kecantikan ingin mengubah citra mereka dan berharap untuk membeli satu set produk kecantikan yang sesuai dengan warna dan gaya kulit mereka; mahasiswa yang baru saja lulus dan memasuki tempat kerja berencana untuk membeli pakaian yang cocok untuk adegan kerja; orang yang tidak memiliki konsep mode ingin meningkatkan citra pribadi mereka, dan mencari di berbagai platform tetapi tidak tahu harus mulai dari mana... Dalam masyarakat konsumen, selalu ada beberapa kebutuhan yang belum terpenuhi, dan ada ketidaksesuaian antara penawaran dan permintaan.
Solusi ideal adalah memiliki pakaian profesional atau konsultan desain gambar untuk memberikan saran pribadi satu-satu. Anne Hathaway dalam "The Devil Wears Prada" telah dipandu oleh editor mode papan atas, dari tidak pandai berpakaian, gadis yang kurang percaya diri menjadi bersinar, dan hidup tampaknya menjadi pertunjukan catwalk, menarik ribuan mata.
Solusinya adalah pergi ke department store terbaik di kota dan menemukan konsultan styling profesional dalam kategori kecantikan dan pakaian, dan mendapatkan umpan balik yang baik dari mereka. Namun, layanan semacam ini mungkin hanya akrab bagi pelanggan VIP dari beberapa pusat perbelanjaan kelas atas di kota. Kebanyakan orang tidak tahu panduan belanja atau penata rias mana di mal yang dapat memberikan saran profesional tentang apa yang harus dikenakan.
Sejak awal tahun ini, berbagai industri telah memicu gelombang aplikasi model skala besar. Di jalur konsumsi, penggunaan AI dan model besar untuk memecahkan masalah pencocokan penawaran dan permintaan yang telah lama melanda industri juga telah menjadi topik perhatian bagi para pelopor kecerdasan digital di industri. Digital Intelligence Frontline mengetahui bahwa selama periode 11.11, Meow Street Meow Street di Intime Department Store menggunakan AIGC untuk menerapkan fungsi panduan belanja cerdas, sehingga setiap individu bisa mendapatkan saran estetika profesional.
Xiong Chao, CTO Yintai Retail Group, mengatakan bahwa di department store kelas atas, sejumlah kecil pemandu belanja dan personel layanan pelanggan yang sangat baik memiliki kemampuan untuk memberikan layanan rekomendasi pakaian yang indah. Misalnya, beberapa orang di mal ini akan membantu pelanggan VIP memilih pakaian, membuat rekomendasi, dan bahkan menyediakan layanan uji coba. Tetapi ada batasan pada kapasitas layanan ini, yang sulit untuk menjangkau populasi yang lebih umum, dan hanya VIP yang dapat menikmatinya. Dengan munculnya kemampuan AI dan AIGC, layanan estetika dan konsultasi kelas atas yang dipersonalisasi ini memiliki peluang untuk menjadi produk inklusif dan disediakan dalam skala besar.
Secara khusus, dalam skenario panduan belanja cerdas dan rekomendasi pakaian, AI digunakan untuk menghasilkan efek pakaian yang baik, dan kemudian AI digunakan untuk menghubungkan dan mencocokkan konten produk digital di mal. Pertama-tama, penggunaan AI untuk menghasilkan efek berpakaian dan konten kolokasi dapat menembus kapasitas output terbatas dari konten panduan belanja profesional. Misalnya, untuk konten tren Maillard, panduan belanja atau blogger perlu meluangkan waktu untuk menghasilkan rekomendasi pakaian terbatas. AI dapat merekomendasikan lebih dari 20 pakaian sekaligus, mencakup segala hal mulai dari pakaian pria dan wanita hingga pakaian anak-anak hingga adegan kerja.
Selain itu, agar konsumen Intime Department Store dapat menikmati layanan ini, juga perlu terhubung dengan konten produk digital untuk menyelesaikan closed loop pembelian dan transaksi bagi konsumen. Selain menggunakan AI untuk menghasilkan rekomendasi, tim teknis Intime Department Store juga berharap dapat menggunakan teknologi AI untuk mencocokkan rekomendasi pakaian yang dihasilkan oleh pemandu belanja dan KOC tren dengan rangkaian produk seperti pakaian, celana dan rok yang didigitalisasi Intime Department Store, dan terakhir membentuk daftar produk yang direkomendasikan untuk konsumen. Konsumen dapat membeli produk yang direkomendasikan ini dalam satu perhentian di Intime Department Store. Dibandingkan dengan platform penanaman rumput lainnya, Intime Department Store dapat menyediakan layanan mulai dari penanaman rumput lengkap hingga pengiriman ke rumah, dan akhirnya membentuk layanan ganti yang indah.
**Dalam prosesnya, model besar adalah alat produksi yang canggih, dan konten rekomendasi pakaian yang sangat baik yang diproduksi oleh orang-orang adalah model besar dan alat produksi AI yang lebih cerdas. **Konten pakaian panduan belanja, layanan pelanggan, dan blogger tren dalam sistem Intime Department Store terus dimasukkan ke dalam model AI, dan datanya dapat dilatih dan ditingkatkan. "Orang-orang menghasilkan data terbaik di bagian depan, dan AI memahami dan melatihnya untuk menghasilkan rekomendasi skenario skala besar," kata Xiong Chao. Sebelum model besar, mungkin perlu beberapa tahun untuk membuat rekomendasi dan kecocokan di sekitar skenario setiap kata kunci, dan setelah kedatangan model besar, semuanya semakin cepat.
Panduan belanja pintar adalah salah satu dari banyak upaya oleh Intime Department Store untuk mengeksplorasi kombinasi model besar dan banyak pemandangan pusat perbelanjaan dan department store. Selain itu, Intime Department Store juga menguji aplikasi AI seperti intelligent dress-up, sehingga perhiasan dan pakaian dapat dihasilkan oleh AI dengan satu klik tanpa perlu mencobanya.
Panduan belanja, uji coba, dan uji coba berada di simpul utama konsumsi offline untuk mencapai konversi transaksi. Penggunaan alat AI dapat membantu dalam peningkatan pengalaman dan mempercepat konversi transaksi, yang kondusif untuk peningkatan efisiensi operasional perdagangan offline. Xiong Chao memperkenalkan bahwa investasi teknologi Intime Department Store saat ini juga dimulai dari tautan ini, memilih skenario yang paling kuat dan inklusif, dan berfokus pada satu teknologi yang dapat digeneralisasikan. Misalnya, algoritma pengenalan orang dan benda bersifat universal dan bersatu, dan juga dapat meningkatkan kinerja skenario lain setelah perbaikan.
02 "Otak" dan "Mata"
Semua aplikasi dan eksplorasi cerdas tidak dapat dipisahkan dari premis penting dalam skenario supermarket dan department store, dan orang, barang, dan tempat perlu menyelesaikan transformasi digital.
Upaya seputar renovasi infrastruktur ini dianggap oleh industri sebagai "renovasi kota tua", yang oleh Chen Xiaodong, ketua Grup Ritel Yintai, disebut "dari -1 hingga 0". Dibandingkan dengan Hema Xiansheng dari Alibaba yang memulai rencana pembangunannya dari basis digital dan secara alami memenuhi jalur operasi online dan offline yang terintegrasi, proses eksplorasi Intime Department Store untuk mengintegrasikan online dan offline di bidang supermarket dan department store memang penuh dengan kesulitan.
Namun, perubahan yang terjadi dalam kondisi bisnis dan kelompok konsumen industri ritel department store membuatnya penting untuk mengubah industri.
Di satu sisi, di sisi penawaran, pasokan real estat komersial melebihi permintaan. Karena homogenitas barang yang kuat, kurangnya daya tarik adegan tunggal, dan penurunan department store tradisional, department store tradisional mulai memasok dan membersihkan. Menurut laporan industri ritel Guotai Junan, jumlah department store nasional adalah 4.689 pada tahun 2014 dan 2.540 pada tahun 2021, penurunan lebih dari 100 department store secara nasional.
Di sisi lain, sisi permintaan juga berubah. Pada tahun 2016, jumlah pengguna Internet seluler di China melebihi 700 juta, dan rata-rata waktu online harian pengguna melebihi 3,8 jam. Era perhatian yang semakin terfragmentasi akan datang, dan semakin banyak konsumsi konten online yang menyita perhatian orang. Pusat perbelanjaan offline dan department store juga perlu mencari konversi dari saluran perhatian besar, dan berbagai saluran memeras ruang semacam ini.
Sebelum transformasi digital Intime Department Store, ide pengembangan online yang biasa di industri ini adalah bahwa satu mal membuka situs web untuk menjual barang, dan situs web serta mal menjual produk yang berbeda, dan sulit untuk benar-benar memperlakukan department store mal fisik sebagai objek yang dapat dioperasikan dan dioperasikan secara digital. Setelah memasuki pasar, Intime Department Store bertujuan untuk menggunakan teknologi digital untuk meningkatkan efisiensi operasional pusat perbelanjaan dan department store dan mempromosikan sinergi antara entitas offline.
Xiong Chao, CTO Yintai Retail Group, ingat bahwa tantangan terbesar saat itu adalah kurangnya infrastruktur digital. Pusat perbelanjaan offline memiliki siklus fisiknya sendiri, dan banyak pekerjaan TI yang perlu dilakukan pada tahap awal untuk mendapatkan semua jenis data yang terkait dengan operasi. Misalnya, data bisnis yang bisa didapatkan di mal awalnya memiliki dimensi terbatas, dan hanya informasi seperti kwitansi dari kasir dan nomor ponsel anggota mal yang bisa didapatkan.
Untuk meletakkan dasar yang kuat untuk digitalisasi, butuh beberapa tahun bagi Intime Department Store untuk mencapai "migrasi cloud penuh" pada tahun 2019. "100% migrasi cloud adalah kebutuhan strategis pada saat itu. Dengan tidak adanya bentuk produk baru dan model bisnis baru, keputusan untuk beralih sepenuhnya ke cloud adalah mempercepat eksplorasi skenario aplikasi baru di industri. Xiong Chao mengatakan bahwa pada saat itu, Intime Department Store membuat perkiraan bahwa akan ada perbedaan besar dalam kecepatan digitalisasi jika tidak diubah selama tiga tahun dan tiga tahun jika yayasan diubah. Mereka lebih mementingkan biaya waktu, sehingga mereka melakukan investasi strategis ini.
Tanda digitalisasi penuh adalah seluruh mal juga telah menyelesaikan digitalisasi warung toko, yang terjadi pada 2019. Sejak itu, semua daya tarik investasi Intime Department Store store bukan lagi manajer investasi yang pergi ke luar untuk menarik investasi, tetapi melalui data sistem, lebih banyak perilaku berbasis bukti, dan banyak area abu-abu telah dihapus.
Setelah transformasi digital, seluruh Intime Department Store telah membentuk "bidang" operasi online dan offline terpadu, dengan lebih dari 60 department store offline dan Meow Street, yang memiliki 40 juta anggota digital, menjual satu inventaris, dan semua Intime Department Store store lainnya dapat menjual semua barang Intime Department Store lainnya, dan mereka yang tidak memiliki juga dapat menjual barang.
**Perubahan yang lebih mendasar adalah kemampuan yang mendasari Intime Department Store telah terbentuk. ** Pertama-tama, itu adalah "mata" untuk dapat memahami informasi fisik orang, barang, dan bidang di pusat perbelanjaan offline, memperoleh data, dan membantu pengambilan keputusan yang cerdas. Berfokus pada tindakan dan perilaku orang-orang di lapangan, bagaimana mengurangi risiko operasional dan meningkatkan efisiensi operasional. Untuk melihat dan memahami, perangkat penginderaan diperlukan untuk memperoleh data dan informasi, sehingga INtime telah mengerahkan kamera, konektor, sensor, dan perangkat IOT di bidang fisik.
Kedua, data didasarkan pada pembelajaran mesin, memungkinkan otomatisasi dan operasi cerdas. Sistem operasi digital (sistem MOS) yang dapat mengelola entitas department store mal fisik, yang digunakan untuk pengoperasian "lapangan" dan memainkan peran "otak".
Dengan mata dan otak, kotak hitam bisnis di bidang fisik memang telah dibuka. Misalnya, di masa lalu, operator berpengalaman perlu menilai arus orang di pusat perbelanjaan, dan bahkan berdiri di lantai dengan konter untuk mengukur arus orang, tetapi sekarang data dapat berbicara sendiri. Alat manajemen cerdas semacam ini sekarang memandu promosi investasi dan tata ruang Intime Department Store, dan membawa umpan balik positif pada data bisnis.
Sejak awal tahun ini, Intime Department Store telah memperkenalkan sejumlah besar format pengalaman seperti KTV, toko hewan peliharaan, dan kopi dan teh ke department store, memenuhi kebutuhan konsumen muda akan nilai emosional dan konsumsi pengalaman.
Produk arus penumpang pintar juga telah menjadi referensi penting untuk tata letak banyak merek ruang pusat perbelanjaan. Mengambil Shaoxing Intime Department Store sebagai contoh, tahun ini, berdasarkan penangkapan kelompok pelanggan dan preferensi konsumen oleh arus pelanggan yang cerdas, toko meletakkan blok Generasi Z di lantai B1, Playheart Street, dan memperkenalkan merek Lolita, JK, ACG, buku pegangan, kopi dan teh, memaksimalkan nilai ruang.
Sistem MOS dan teknologi identifikasi cerdas juga dapat memberikan diagnosis cerdas kepada manajer loket. Misalnya, dalam manajemen pembelian, penjualan, dan inventaris, dapat dengan cepat mengisi kembali produk dengan penjualan dinamis yang lebih baik untuk membantu barang bagus terjual lebih baik. Menurut data, akurasi perkiraan penjualan Intime Department Store telah meningkat dari lebih dari 40% menjadi lebih dari 80%. Pada tahun 2022, 47 konter merek kecantikan di Intime Department Store menempati peringkat pertama dalam penjualan nasional, dan pada 11.11 tahun itu, Intime Department Store memproduksi 3 merek dengan penjualan lebih dari 100 juta yuan.
03 Kurva Pertumbuhan Ketiga
"Intime Department Store sekarang menjadi perusahaan teknologi dengan tepat 65 mal," adalah ungkapan yang sering muncul di mulut para eksekutif department store Intime sejak awal tahun ini.
Di satu sisi, Intime Department Store telah mengumpulkan sejumlah besar teknologi di pusat perbelanjaan dan department store, dan juga merupakan perwujudan dari perencanaan strategis Intime Department Store secara keseluruhan.
Setelah Yintai menyelesaikan migrasi cloud 100% pada tahun 2019, Intime Department Store merumuskan peta jalan pertumbuhan yang terperinci. Selain tujuan efisiensi operasi mal fisik dan memperluas jangkauan pengguna dari 5 ~ 10 kilometer menjadi dalam jarak 15 kilometer melalui kapasitas operasi Meow Street dan sistem MOS, Intime Department Store juga secara resmi mengusulkan titik pertumbuhan baru.
Saat ini, di bawah strategi pertumbuhan ini, ada dua produk utama untuk ekspor eksternal, sistem MOS dan kecerdasan gajah dalam. Yang pertama adalah replikasi sistem operasi pusat perbelanjaan dan industri department store, sedangkan yang kedua memancarkan dan menyebarkan kemampuan visi mesin ke supermarket, department store, pendidikan, pemerintah, dan bidang lainnya.
Di bawah kurva pertumbuhan ini, entitas mal Intime Department Store tidak hanya unit bisnis dari perusahaan grup, tetapi juga tempat pengujian digital terbesar. Xiong Chao mengungkapkan bahwa Intime Department Store adalah pelanggan No. 0 Teknologi Lianhe, dan saat ini, kedua pihak memiliki hubungan penyelesaian, di mana efek layanan dari sistem dinilai, dan proses serta spesifikasi teknologi dipoles ketika teknologi diekspor ke dunia luar.
Jueao, kepala algoritma Shenxiang Intelligent Technology, mengatakan kepada garis depan kecerdasan digital bahwa visi mesin AI dapat mengenali tindakan orang-orang di tempat itu, yang dapat digunakan di pusat perbelanjaan dan supermarket untuk mencegah pencurian dan terbang, dan dapat mengidentifikasi tindakan berbahaya siswa dan orang asing yang mengganggu kampus untuk keamanan kampus dan manajemen tambahan. Saat ini, lini produk Deepelephant Intelligence telah mewujudkan kerja sama dengan merek supermarket terkemuka domestik, dan penggunaan AI untuk menemukan risiko, menyelidiki dengan cepat, dan mengurangi kerugian telah mencapai hasil.
Sebelumnya, ada tren toko ritel offline tanpa pengawasan. Kemudian, sejumlah besar solusi menjadi bulu ayam di tautan pendaratan karena biaya tinggi. Biaya peralatan perangkat keras ditambah algoritma AI biasanya berkisar antara 100.000 hingga ratusan ribu yuan. Jueao menunjukkan bahwa mereka menganggap pendaratan sebagai indikator penting dari tahap pemolesan produk, dan menyadari sejak awal bahwa pengendalian biaya menentukan apakah produk dapat dipromosikan secara eksternal. Oleh karena itu, dalam solusi teknis Shenxiang Intelligence, sejumlah besar kamera dan produk lensa yang ada di tempat itu digunakan, dan pengendalian biaya ditekankan, dan diharapkan investor akan memulihkan biaya dalam waktu sekitar setengah tahun.
Secara algoritmik, mereka juga menggunakan rute kompromi untuk mengurangi kesulitan dan biaya keseluruhan. Misalnya, jika solusi lengkap tanpa pengawasan memiliki persyaratan tinggi untuk algoritma, maka itu tidak akan 100% tanpa awak. Menggunakan layanan cloud, semua lensa terhubung ke Internet, dan ketika tidak ada orang di toko, layanan jarak jauh digunakan untuk mengunjungi toko. Berfokus pada area berisiko, seperti waktu penjemputan dan check-out, dapat sangat meningkatkan efisiensi.
Solusi berbiaya rendah ini juga kemungkinan akan digunakan di sejumlah besar toko ibu-dan-pop di China. Misalnya, toko-toko kecil ini dapat buka di malam hari, dan melalui pengamat toko jarak jauh, satu orang dapat melihat beberapa toko, kerusakan anti-pencurian yang cerdas, dan meningkatkan waktu operasi toko-toko kecil.
Dalam gelombang digitalisasi pusat perbelanjaan dan department store dan entitas offline, Intime Department Store telah memimpin dan telah membuat banyak prestasi. Mengekspor teknologi dan pengetahuan ini ke mal dan department store lain mungkin sama sulitnya dengan proses digitalisasi Intime Department Store sendiri.
Beberapa menggambarkan industri sebagai "penuh detail, perubahan halus, dan konstruksi yang solid". Pembaruan konsep itu sendiri adalah masalah besar, dan masih ada banyak detail dalam proses implementasi teknologi di industri. Di banyak pusat perbelanjaan di daerah tenggelam, standarisasi barang belum selesai, belum lagi online, digital, dan cerdas berikutnya. Ini menunjukkan sulitnya implementasi keseluruhan sistem operasi MOS.
Namun, ada kebutuhan umum di industri untuk menggunakan teknologi AI untuk meningkatkan margin keuntungan. "Bahkan jika ditingkatkan 1% ~ 3%, itu sangat membantu", untuk membuat industri menggunakan teknologi ini lebih lancar, solusi yang dipikirkan Teknologi Lianhe adalah membagi sistem MOS menjadi beberapa bagian, membaginya menjadi modul fungsional yang berbeda, dan melakukan digitalisasi satu titik sesuai dengan kebutuhan pelanggan yang berbeda.
Misalnya, jika Anda selesai memotret terlebih dahulu, Anda bisa online. Alat AI Intime Department Store dapat mengurangi biaya digitalisasi produk dari setengah jam menjadi satu jam, dengan biaya 50~150 yuan, menjadi hanya 5~10 menit, dan dapat difoto seharga puluhan yuan. Dengan cara ini, jika sebuah pusat perbelanjaan menjual sepotong pakaian, program mini dapat menemukannya.
Di tempat-tempat seperti Nantong, Ordos dan Haikou, teknologi Intime Department Store telah diekspor ke beberapa pusat perbelanjaan. Xiong Chao memperkenalkan bahwa saat ini, transformasi online pelanggan tersebut memiliki beberapa hasil awal, sedangkan offline masih dalam tahap membimbing pelanggan untuk melakukan manajemen produk, dan belum mencapai langkah hosting cerdas AI. Sama seperti Intime untuk menyelesaikan proses digitalisasi sendiri, akan membutuhkan waktu bagi industri untuk menerapkan teknologi ini.
Tetapi secara keseluruhan, perubahan struktural telah terjadi di industri dengan banyak detail, perubahan halus, dan struktur yang solid.
Kesimpulan
Orang yang tidak tahu seluk beluk mungkin merasa sulit untuk menggambarkan "Intime Department Store" hari ini dengan kata-kata sederhana.
Ini memiliki lebih dari 60 pusat perbelanjaan, 40 juta anggota digital dari Meow Street APP, dua produk teknologi ToB, kedatangan gelombang model besar, berdasarkan AIGC, Intime Department Store juga di C-end untuk melakukan panduan belanja pintar, ruang pas AI dan inovasi lainnya dari 0 hingga 1.
Bahkan, secara bertahap membentuk loop tertutup. Menghasilkan data dari mal fisik dan melatih AI terkemuka di industri. Dengan pendalaman aplikasi AI, operasi berbasis data akan mempromosikan peningkatan cerdas ritel offline. Dalam proses ini, atribut Intime Department Store sebagai perusahaan teknologi secara bertahap muncul, sebagai perusahaan teknologi ritel, memberikan kemampuan AI untuk industri ritel. **
Xiong Chao percaya bahwa pada langkah selanjutnya, Intime Department Store akan semakin meningkatkan produksi barang dan konten digital. Saat konten bergerak ke tingkat berikutnya, akan ada lebih banyak perubahan struktural dan inovasi dalam adegan offline. "Offline adalah basis dari Intime Department Store, dan kami berharap entitas fisik juga dapat membangun infrastruktur digital untuk menghasilkan interaksi yang lebih menarik dan memenuhi kebutuhan konsumen akan kecantikan. "