実際、これらの答えを現実のものにする試みはすでにあります。 Digital Intelligence Frontlineは、ダブル11の期間中、Intime Department StoreがAIGCとオフラインの商業事業体を組み合わせた一連の製品を開発していることを知りました。 その中で、AIGCテクノロジーを使用して服装の提案を生成し、それらをIntime Department Storeの既存の数千万のSKU製品と組み合わせるスマートショッピングガイドとスマートドレスアップ製品は、内部テストプロセスに入りました。
今年に入ってから、さまざまな業界で大規模なモデルアプリケーションの波が押し寄せています。 消費トラックでは、業界を長い間悩ませてきた需要と供給のマッチングの問題を解決するためのAIと大規模モデルの使用も、業界のデジタルインテリジェンスのパイオニアにとって懸念事項になっています。 Digital Intelligence Frontline は、11.11 の期間中、Intime Department Store の Meow Street Meow Street が AIGC を使用してスマート ショッピング ガイド機能を実装し、すべての個人が専門的な美的アドバイスを受けられるようにしたことを知りました。
さらに、Intime 百貨店の消費者がこのサービスを享受するためには、デジタル製品コンテンツに接続して、消費者の購入と取引のクローズドループを完了する必要があります。 Intime Department Storeの技術チームは、AIを使用してレコメンデーションを生成するだけでなく、AI技術を使用して、ショッピングガイドやトレンドKOCが生成する衣料品のレコメンデーションを、Intime Department Storeがデジタル化した衣料品、パンツ、スカートなどの一連の商品と照合し、最終的に消費者に推奨される商品のリストを作成したいと考えています。 消費者は、これらの推奨製品をインタイム百貨店でワンストップで購入できます。 他の草植えプラットフォームと比較して、Intime Department Storeは完全な草植えから宅配までのサービスを提供し、最終的に美しいドレッシングサービスを形成できます。
スマートショッピングガイドは、大型モデルとショッピングモールやデパートの多くのシーンの組み合わせを探るIntime Department Storeによる多くの試みの1つです。 さらに、Intime Department Storeは、インテリジェントドレスアップなどのAIアプリケーションもテストしており、ジュエリーや服を試着することなく、ワンクリックでAIが生成できるようにしています。
ショッピングガイド、試着、試着は、トランザクションコンバージョンを達成するためのオフライン消費の重要なノードにあります。 AIツールの使用は、エクスペリエンスの向上を支援し、トランザクションの変換を加速し、オフラインコマースの運用効率の向上に役立ちます。 Xiong Chao氏は、Intime Department Storeの現在の技術投資もこれらのリンクから始まり、最も強力で包括的なシナリオを選択し、単一の一般化可能な技術に焦点を当てていると紹介しました。 たとえば、人や物体の認識アルゴリズムは普遍的で統一されており、改善後に他のシナリオのパフォーマンスを向上させることもできます。
インフラ改修をめぐるこうした取り組みは、業界では「旧市街改修」と見なされており、銀泰小売集団の陳暁東会長はこれを「-1から0へ」と呼んでいます。 アリババのHema Xianshengがデジタルベースから建設計画を開始し、オンラインとオフラインの統合運営の道を歩んだのに対し、Intime Department Storeのスーパーマーケットと百貨店の分野でオンラインとオフラインを統合する模索プロセスは確かに困難に満ちていました。
デジタル化の強固な基盤を築くために、Intime Department Storeは2019年に「完全なクラウド移行」を達成するまでに数年かかりました。 「100%クラウドへの移行は、当時、戦略的に必要でした。 新しい製品形態や新しいビジネスモデルがない中で、クラウドに全面的に移行するという決定は、業界における新しいアプリケーションシナリオの探索を加速させるためです。 Xiong Chao氏によると、当時、Intime Department Storeは、3年間変わらなければデジタル化のスピードに大きな違いがあり、3年間は土台を変えれば大きな差が出ると試算したそうです。 彼らは時間のコストを懸念しているため、この戦略的投資を行いました。
目と頭脳があれば、フィジカル分野のビジネスのブラックボックスが開けられました。 例えば、かつてはショッピングモールの人の流れを経験豊富なオペレーターが判断し、カウンターを置いて床に立って人の流れを測っていましたが、今ではデータそのものが物語っています。 この種のインテリジェントな管理ツールは、現在、Intime Department Store の投資促進と空間レイアウトをガイドし、ビジネス データに肯定的なフィードバックをもたらしています。
若者が好むミルクティーのフォーマットの以前のレイアウトに基づいて、Intime Department Storeの関連する消費データは、今年のダブル11で好調でした。 10月20日以降、全国のインタイム百貨店で500万杯以上のミルクティーが販売されています。 11.11の上半期(10月20日〜31日)には、Intime Department Storeの全体的な顧客フローは前年同期比で45%増加しました。
Yintaiが2019年に100%クラウド移行を完了した後、Intime Department Storeは詳細な成長ロードマップを策定しました。 インタイム百貨店は、Meow StreetとMOSシステムの運営能力により、物理的なモールの運営効率と、ユーザーカバレッジを5~10kmから15km以内に拡大することを目標とすることに加えて、新しい成長ポイントも正式に提案しました。
内部的には「第3成長曲線」と呼ばれています。 この成長曲線の下で、Intime Department Storeは小売百貨店業界におけるデジタルトランスフォーメーションとアップグレードの経験と技術力を外部に輸出し、Yintai Retail Groupの完全子会社であるLotus Technologyが外部出力を担当しています。
この成長曲線の下で、Intime Department Storeのモール事業体は、グループ会社の事業部門であるだけでなく、最大のデジタルテストの場でもあります。 Xiong Chao氏は、Intime Department StoreがLianhe TechnologyのNo.0顧客であり、現在、両者は和解関係にあり、それを通じてシステムのサービス効果を評価し、技術が外部に輸出されるときに技術のプロセスと仕様を磨くことを明らかにした。
たとえば、先に撮影が終われば、オンラインにすることができます。 Intime Department StoreのAIツールは、製品のデジタル化にかかるコストを30分から1時間、50~150元からわずか5~10分に削減でき、数十元で写真を撮ることができます。 このようにして、ショッピングモールが衣料品を販売している場合、ミニプログラムはそれを見つけることができます。
60以上のショッピングモール、Meow Street APPの4,000万人のデジタルメンバー、2つのToBテクノロジー製品、AIGCに基づく大型モデルの波の到来、Intime Department Storeは、スマートショッピングガイド、AI試着室、その他のイノベーションを0から1まで行うCエンドにもなっています。
実際、それは徐々に閉じたループを形成しています。 物理的なショッピングモールからデータを生成し、業界をリードするAIをトレーニングします。 AIアプリケーションの深化に伴い、データ駆動型の運用により、オフライン小売のインテリジェントなアップグレードが促進されます。 この過程で、Intime Department Storeのテクノロジー企業としての特性が徐々に表面化し、小売業界にAI機能を提供しています。 **
Xiong Chao氏は、次のステップで、Intime Department Storeがデジタル商品とコンテンツの生産をさらに改善すると考えています。 コンテンツが次のレベルに進むにつれて、オフラインシーンではより多くの構造的な変化と革新が起こるでしょう。 「オフラインはインタイム百貨店の基盤であり、物理的な事業体もデジタルインフラを構築して、より興味深いインタラクションを生み出し、消費者の美に対するニーズを満たすことができると期待しています。 "
11.11のIntime Department Store:AIブームがオフラインコマースに急増
出典:Digital Intelligence Frontline
著者: Xu Xin
大規模モデル製品について「AIGCはオフラインの事業体とどのように統合するのですか?」と質問すると、このますますインテリジェントなAIは、AIショッピングガイド、バーチャル試着、インテリジェントなカスタマーサービス、店舗運営分析などの方向性をリストアップします。
実際、これらの答えを現実のものにする試みはすでにあります。 Digital Intelligence Frontlineは、ダブル11の期間中、Intime Department StoreがAIGCとオフラインの商業事業体を組み合わせた一連の製品を開発していることを知りました。 その中で、AIGCテクノロジーを使用して服装の提案を生成し、それらをIntime Department Storeの既存の数千万のSKU製品と組み合わせるスマートショッピングガイドとスマートドレスアップ製品は、内部テストプロセスに入りました。
スーパーマーケットや百貨店は、産業革命以降、生産末端での商品の爆発的な増加や消費社会の進展とともに、長い歴史を持つ産業です。 鉄筋コンクリート造の物理的な商業ビルでは、ブランドオーナーがたゆまぬ新製品を導入しており、消費者のニーズや美学は変動しています。 コモディティと需要のマッチングを中心に形成される人、物流、資本の流れは、産業を維持するための基盤です。
また、AIがデビューするために多くの障害を克服する必要があるトラックでもあります。 物理的なフィールド内の膨大な数の変化する商品とシャトルの流れの中の消費者を捕捉して配置して初めて、インテリジェンスによって駆動される正確なマッチングを実現することができます。 商品と需要の海を、業界がマッチングを完了するために余裕のあるコストで測定するにはどうすればよいでしょうか?
過去5年間、インタイム百貨店は、人、物、場所のデジタルでインテリジェントな変革を中心に、「-1から0」までの多くのデジタルインフラ構築を行ってきました。 物理世界を「理解」できるマシンビジョンの「目」と、自動インテリジェント操作モールのインテリジェントオペレーティングシステムの「頭脳」という2つの主要な機能が、ショッピングモール運営のブラックボックスを開きました。
大規模モデルの出現とAIの応用により、長年のマッチング問題は、新しい問題解決のアイデアの出現を加速させました。 さらに新しい想像力に富んだシナリオが登場します。 オフライン事業体のデジタルインテリジェンストランスフォーメーションを目標とするテクノロジー企業が浮上しています。
01 ラージモデルが推奨コーディネートに合致した場合
美容初心者はイメージを変えたい、肌の色やスタイルに合った美容製品を購入したい、大学を卒業して社会人になったばかりの学生は仕事のシーンに適した服を買おうと計画している、ファッションの概念がない人は自分のイメージを向上させたい、さまざまなプラットフォームで検索したいが、どれから始めればいいのかわからない... 消費社会では、まだ満たされていないニーズが必ず存在し、需要と供給のミスマッチがあります。
理想的な解決策は、プロの衣装またはイメージデザインコンサルタントに、1対1で個別のアドバイスを提供することです。 「プラダを着た悪魔」のアン・ハサウェイは、一流のファッションエディターに導かれ、着こなしが苦手なところから、自信のない女の子が晴れやかになり、人生はキャットウォークショーのようで、何千人もの目を集めています。
解決策は、市内で最高のデパートに行き、美容とアパレルのカテゴリーでプロのスタイリングコンサルタントを見つけ、彼らから良いフィードバックを得ることです。 しかし、この種のサービスは、市内のいくつかの高級ショッピングモールのVIP顧客にしか馴染みがないかもしれません。 ほとんどの人は、ショッピングモールのショッピングガイドやメイクアップアーティストが、何を着るべきかについて専門的なアドバイスを提供できるかを知りません。
今年に入ってから、さまざまな業界で大規模なモデルアプリケーションの波が押し寄せています。 消費トラックでは、業界を長い間悩ませてきた需要と供給のマッチングの問題を解決するためのAIと大規模モデルの使用も、業界のデジタルインテリジェンスのパイオニアにとって懸念事項になっています。 Digital Intelligence Frontline は、11.11 の期間中、Intime Department Store の Meow Street Meow Street が AIGC を使用してスマート ショッピング ガイド機能を実装し、すべての個人が専門的な美的アドバイスを受けられるようにしたことを知りました。
Yintai Retail Groupの最高技術責任者(CTO)であるXiong Chao氏は、高級百貨店では、少数の優秀なショッピングガイドとカスタマーサービス担当者が美しい服の推奨サービスを提供する能力を持っていると述べました。 たとえば、これらのモールでは、VIPの顧客が服を選ぶのを手伝ったり、推薦したり、試着サービスを提供したりする人もいます。 しかし、これらのサービスの容量には上限があり、一般の人々にリーチすることは難しく、VIPだけがそれらを享受できます。 AIとAIGCの機能の出現により、この種のハイエンドでパーソナライズされたエステティックおよびコンサルティングサービスは、包括的な製品になり、大規模に提供される機会があります。
具体的には、スマートショッピングガイドと服装の推奨のシナリオでは、AIを使用して優れた衣装効果を生成し、AIを使用してモール内のデジタル製品コンテンツを接続して一致させます。 まず第一に、AIを使用してドレッシング効果とコロケーションコンテンツを生成することで、プロのショッピングガイドコンテンツの限られた出力容量を突破できます。 たとえば、メイラードのトレンドコンテンツの場合、ショッピングガイドやブロガーは、限られた衣料品のレコメンデーションを作成するのに時間を費やす必要があります。 AIは、紳士服、婦人服、子供服、仕事シーンなど、20種類以上の服を一度にレコメンドしてくれるかもしれません。
さらに、Intime 百貨店の消費者がこのサービスを享受するためには、デジタル製品コンテンツに接続して、消費者の購入と取引のクローズドループを完了する必要があります。 Intime Department Storeの技術チームは、AIを使用してレコメンデーションを生成するだけでなく、AI技術を使用して、ショッピングガイドやトレンドKOCが生成する衣料品のレコメンデーションを、Intime Department Storeがデジタル化した衣料品、パンツ、スカートなどの一連の商品と照合し、最終的に消費者に推奨される商品のリストを作成したいと考えています。 消費者は、これらの推奨製品をインタイム百貨店でワンストップで購入できます。 他の草植えプラットフォームと比較して、Intime Department Storeは完全な草植えから宅配までのサービスを提供し、最終的に美しいドレッシングサービスを形成できます。
**その過程で、大型モデルは高度な生産ツールであり、人間が生成する優れた衣料品レコメンデーションコンテンツは、大型モデルとAIのよりインテリジェントな生産手段です。 **Intime 百貨店システムのショッピングガイド、カスタマーサービス、トレンドブロガーの服装コンテンツは、継続的にAIモデルに入力され、データをトレーニングおよびアップグレードできます。 「フロントエンドでは人間が最適なデータを生成し、AIはそれを理解してトレーニングし、より大規模なシナリオの推奨事項を生成します」とXiong Chao氏は述べています。 ビッグモデルが登場する前は、各キーワードのシナリオをレコメンデーションやマッチングに数年かかることもあり、ビッグモデルの登場後はすべてが加速しています。
スマートショッピングガイドは、大型モデルとショッピングモールやデパートの多くのシーンの組み合わせを探るIntime Department Storeによる多くの試みの1つです。 さらに、Intime Department Storeは、インテリジェントドレスアップなどのAIアプリケーションもテストしており、ジュエリーや服を試着することなく、ワンクリックでAIが生成できるようにしています。
ショッピングガイド、試着、試着は、トランザクションコンバージョンを達成するためのオフライン消費の重要なノードにあります。 AIツールの使用は、エクスペリエンスの向上を支援し、トランザクションの変換を加速し、オフラインコマースの運用効率の向上に役立ちます。 Xiong Chao氏は、Intime Department Storeの現在の技術投資もこれらのリンクから始まり、最も強力で包括的なシナリオを選択し、単一の一般化可能な技術に焦点を当てていると紹介しました。 たとえば、人や物体の認識アルゴリズムは普遍的で統一されており、改善後に他のシナリオのパフォーマンスを向上させることもできます。
02 「脳」と「目」
スーパーマーケットや百貨店のシナリオでは、すべてのインテリジェントなアプリケーションと探索が重要な前提と切り離せず、人、商品、場所がデジタルトランスフォーメーションを完了する必要があります。
インフラ改修をめぐるこうした取り組みは、業界では「旧市街改修」と見なされており、銀泰小売集団の陳暁東会長はこれを「-1から0へ」と呼んでいます。 アリババのHema Xianshengがデジタルベースから建設計画を開始し、オンラインとオフラインの統合運営の道を歩んだのに対し、Intime Department Storeのスーパーマーケットと百貨店の分野でオンラインとオフラインを統合する模索プロセスは確かに困難に満ちていました。
しかし、百貨店小売業の業態や消費者層の変化は、業界を変えることが急務となっています。
一方では、供給側では、商業用不動産の供給が需要を上回っています。 商品の均質性が強く、単一シーンの魅力の欠如、伝統的な百貨店の衰退により、伝統的な百貨店は供給とクリアを開始しました。 Guotai Junanの小売業界レポートによると、全国の百貨店数は2014年に4,689店舗、2021年に2,540店舗となり、全国の百貨店が100店舗以上減少しました。
一方で、需要サイドも変化しています。 2016年、中国のモバイルインターネットユーザー数は7億人を超え、ユーザーの1日平均オンライン時間は3.8時間を超えました。 ますます細分化された注目の時代が到来し、ますます多くのオンラインコンテンツ消費が人々の注目を集めています。 オフラインのショッピングモールや百貨店も、大規模なアテンションファネルからのコンバージョンを探す必要があり、さまざまなチャネルがこの種のスペースを圧迫しています。
インタイム百貨店のデジタルトランスフォーメーション以前は、1つのモールがWebサイトを開いて商品を販売し、Webサイトとモールで異なる商品を販売するというオンライン開発の考え方が一般的であり、実店舗の百貨店をデジタルで運営・運営できるモノとして真に扱うことは困難でした。 インタイム百貨店は、参入後、デジタル技術を活用してショッピングモールや百貨店の運営効率を向上させ、オフライン事業体間のシナジーを促進することを目指しています。
Yintai Retail GroupのCTOであるXiong Chao氏は、当時の最大の課題はデジタルインフラの不足だったと振り返ります。 オフラインのショッピングモールには独自の物理的なサイクルがあり、運用に関連するあらゆる種類のデータを取得するために、初期段階で多くのIT作業を行う必要があります。 例えば、モール内で取得できる業務データは、当初は次元が限られており、レジ係からのレシートやモール会員の携帯電話番号などの情報しか取得できません。
デジタル化の強固な基盤を築くために、Intime Department Storeは2019年に「完全なクラウド移行」を達成するまでに数年かかりました。 「100%クラウドへの移行は、当時、戦略的に必要でした。 新しい製品形態や新しいビジネスモデルがない中で、クラウドに全面的に移行するという決定は、業界における新しいアプリケーションシナリオの探索を加速させるためです。 Xiong Chao氏によると、当時、Intime Department Storeは、3年間変わらなければデジタル化のスピードに大きな違いがあり、3年間は土台を変えれば大きな差が出ると試算したそうです。 彼らは時間のコストを懸念しているため、この戦略的投資を行いました。
完全なデジタル化の兆しは、2019年に起こった商店街のデジタル化もモール全体で完了したことです。 それ以来、インタイム百貨店の店舗の投資誘致は、もはや投資マネージャーが外部に行って投資を誘致することではなく、システムのデータを通じて、よりエビデンスに基づいた行動であり、多くのグレーゾーンが取り除かれました。
デジタルトランスフォーメーション後、インタイム百貨店全体がオンラインとオフラインの統一された運営「フィールド」を形成し、60以上のオフライン百貨店と4,000万人のデジタル会員を持つニャーストリートが1つの在庫を販売し、他のすべてのインタイム百貨店の店舗は他のすべてのインタイム百貨店の商品を販売でき、持っていない店舗も商品を販売できます。
**より根本的な変化は、Intime Department Storeの基盤となる機能が具体化したことです。 **まず、オフラインショッピングモールの人・モノ・畑の物理情報を理解し、データを取得し、知的な意思決定に役立てることが「目」です。 現場の人々の行動や振る舞いに着目し、運用リスクの低減や業務効率の向上を図ります。 見て理解するためには、データや情報を取得するためのセンシングデバイスが必要であるため、INtimeはカメラ、コネクタ、センサー、IOTデバイスを物理分野に展開しました。
第二に、データは機械学習に基づいており、自動化とインテリジェントな運用を可能にします。 「現場」の運営に用いられ、「頭脳」の役割を果たす、実店舗の百貨店実体を管理できるデジタルオペレーティングシステム(MOSシステム)。
目と頭脳があれば、フィジカル分野のビジネスのブラックボックスが開けられました。 例えば、かつてはショッピングモールの人の流れを経験豊富なオペレーターが判断し、カウンターを置いて床に立って人の流れを測っていましたが、今ではデータそのものが物語っています。 この種のインテリジェントな管理ツールは、現在、Intime Department Store の投資促進と空間レイアウトをガイドし、ビジネス データに肯定的なフィードバックをもたらしています。
インタイム百貨店は今年に入ってから、KTV、ペットショップ、コーヒーや紅茶などの体験型フォーマットを数多く百貨店に導入し、若い消費者の感情的な価値と体験的な消費のニーズに応えてきた。
スマートパッセンジャーフロー製品は、多くのショッピングモールスペースブランドのレイアウトの重要な参考資料にもなっています。 紹興仁時間百貨店を例にとると、今年はスマートな顧客流動による顧客層と消費者の嗜好の把握に基づき、地下1階のプレイハートストリートにジェネレーションZブロックをレイアウトし、ロリータ、JK、ACG、ハンドブック、コーヒー、紅茶のブランドを導入し、スペースの価値を最大化しました。
MOSシステムとインテリジェント識別技術は、カウンターマネージャーにインテリジェントな診断を提供することもできます。 たとえば、購入、販売、在庫の管理では、よりダイナミックな販売で製品をすばやく補充して、良い商品の販売を改善できます。 データによると、Intime 百貨店の売上予測の精度は 40% 以上から 80% 以上に向上しました。 2022年、仁時間百貨店の47の美容ブランドカウンターが全国売上高で第1位となり、同年11月11日、仁時間百貨店は3つのブランドを生産し、売上高は1億元を超えました。
03 第3の成長曲線
「インタイム百貨店は今やちょうど65のモールを持つテクノロジー企業です」というフレーズは、今年の初めからインタイム百貨店の幹部の口からよく出てくるフレーズです。
一方で、インタイム百貨店はショッピングモールや百貨店のシーンで大量の技術を蓄積しており、インタイム百貨店の全体的な戦略計画の具現化でもあります。
Yintaiが2019年に100%クラウド移行を完了した後、Intime Department Storeは詳細な成長ロードマップを策定しました。 インタイム百貨店は、Meow StreetとMOSシステムの運営能力により、物理的なモールの運営効率と、ユーザーカバレッジを5~10kmから15km以内に拡大することを目標とすることに加えて、新しい成長ポイントも正式に提案しました。
現在、この成長戦略の下で、対外輸出のための2つの主要な製品、MOSシステムと深層象インテリジェンスがあります。 前者はショッピングモールや百貨店業界のオペレーティングシステムの複製であり、後者はマシンビジョン機能をスーパーマーケット、デパート、教育、政府などの分野に放射して広めています。
この成長曲線の下で、Intime Department Storeのモール事業体は、グループ会社の事業部門であるだけでなく、最大のデジタルテストの場でもあります。 Xiong Chao氏は、Intime Department StoreがLianhe TechnologyのNo.0顧客であり、現在、両者は和解関係にあり、それを通じてシステムのサービス効果を評価し、技術が外部に輸出されるときに技術のプロセスと仕様を磨くことを明らかにした。
Shenxiang Intelligent Technologyのアルゴリズム責任者であるJueao博士は、デジタルインテリジェンスの最前線で、AIマシンビジョンは敷地内の人々の行動を認識し、ショッピングモールやスーパーマーケットで盗難や飛行を防ぐために使用でき、学生の危険な行動やキャンパスへの侵入者を識別してキャンパスのセキュリティと補助管理を行うことができると語った。 現在、Deepelephant Intelligenceの製品ラインは、国内の大手スーパーマーケットブランドとの協力を実現しており、AIを使用してリスクを発見し、迅速に調査し、損失を減らすことで成果を上げています。
以前は、無人のオフライン小売店の傾向がありました。 その後、コストが高いため、ランディングリンクでは多数のソリューションが鶏の羽になりました。 ハードウェア機器とAIアルゴリズムのコストは、通常10万元から数十万元の範囲です。 Jueao氏は、製品の研磨段階からランディングを重要な指標と捉えており、製品を外部にアピールできるかどうかがコスト管理によって決まることに早くから気づいていたと指摘しました。 したがって、Shenxiang Intelligenceの技術ソリューションでは、その場所にある多数の既存のカメラとレンズ製品が使用され、コスト管理が重視され、投資家は約半年でコストを回収することが期待されています。
アルゴリズム的には、全体的な難易度とコストを削減するために妥協ルートも使用します。 たとえば、完全な無人ソリューションにアルゴリズムに対する高い要件がある場合、100%無人ではありません。 クラウドサービスを利用することで、すべてのレンズがインターネットに接続され、店内に誰もいないときは、リモートサービスを利用して来店します。 ピックアップやチェックアウトの時間など、リスクの高い領域に焦点を当てることで、効率を大幅に向上させることができます。
この低コストのソリューションは、中国の多くのママ&ポップショップでも使用される可能性があります。 たとえば、これらの小規模店舗は夜間に営業することができ、リモートストアウォッチャーを通じて、1人が複数の店舗、インテリジェントな盗難防止被害を表示し、小規模店舗の営業時間を増やすことができます。
ショッピングモールや百貨店、オフライン事業体のデジタル化の波の中で、インタイム百貨店は先陣を切って多くの成果を上げてきました。 これらの技術やノウハウを他のモールや百貨店に輸出することは、インタイム百貨店のデジタル化プロセスと同じくらい難しいかもしれません。
この業界を「細部、微妙な変化、堅実な構造に満ちている」と表現する人もいます。 コンセプトの刷新自体が大きな問題であり、業界における技術実装のプロセスにはまだ多くの詳細があります。 沈下地域の多くのショッピングモールでは、その後のオンライン、デジタル、インテリジェントは言うまでもなく、商品の標準化はまだ完了していません。 これは、MOSオペレーティングシステムの全体的な実装の難しさを示しています。
しかし、業界では、AI技術を使用して利益率を向上させることが一般的に求められています。 「1%~3%増やしても非常に助かります」、業界がこれらの技術をよりスムーズに使用できるようにするために、Lianhe Technologyが考えた解決策は、MOSシステムを部品に分割し、さまざまな機能モジュールに分割し、顧客のさまざまなニーズに応じてシングルポイントデジタル化を行うことです。
たとえば、先に撮影が終われば、オンラインにすることができます。 Intime Department StoreのAIツールは、製品のデジタル化にかかるコストを30分から1時間、50~150元からわずか5~10分に削減でき、数十元で写真を撮ることができます。 このようにして、ショッピングモールが衣料品を販売している場合、ミニプログラムはそれを見つけることができます。
南通、オルドス、海口などでは、インタイム百貨店の技術が一部のショッピングモールに輸出されています。 Xiong Chao氏は、現在、これらの顧客のオンライントランスフォーメーションには予備的な結果があり、オフラインはまだ顧客に製品管理を行うよう指導する段階にあり、AIインテリジェントホスティングの段階にはまだ達していないと紹介しました。 Intimeがデジタル化プロセス自体を完了するのにかかったように、業界がこれらのテクノロジーを適用するには時間がかかります。
しかし、全体として、構造変化は、多くの詳細で、微妙な変化、および堅実な構造を持つ業界で発生しています。
まとめ
その裏表を知らない人は、今日の「インタイム百貨店」を簡単な言葉で説明するのは難しいかもしれません。
60以上のショッピングモール、Meow Street APPの4,000万人のデジタルメンバー、2つのToBテクノロジー製品、AIGCに基づく大型モデルの波の到来、Intime Department Storeは、スマートショッピングガイド、AI試着室、その他のイノベーションを0から1まで行うCエンドにもなっています。
実際、それは徐々に閉じたループを形成しています。 物理的なショッピングモールからデータを生成し、業界をリードするAIをトレーニングします。 AIアプリケーションの深化に伴い、データ駆動型の運用により、オフライン小売のインテリジェントなアップグレードが促進されます。 この過程で、Intime Department Storeのテクノロジー企業としての特性が徐々に表面化し、小売業界にAI機能を提供しています。 **
Xiong Chao氏は、次のステップで、Intime Department Storeがデジタル商品とコンテンツの生産をさらに改善すると考えています。 コンテンツが次のレベルに進むにつれて、オフラインシーンではより多くの構造的な変化と革新が起こるでしょう。 「オフラインはインタイム百貨店の基盤であり、物理的な事業体もデジタルインフラを構築して、より興味深いインタラクションを生み出し、消費者の美に対するニーズを満たすことができると期待しています。 "