有趣的是，零售業(yè)如何同時應(yīng)對兩個完全相反的挑戰(zhàn)？一方面，傳統(tǒng)零售超市不得不應(yīng)對大宗采購的快速增長以及高消費(fèi)季節(jié)，從而導(dǎo)致供應(yīng)鏈和庫存問題。
與此同時，另一方面，非食品零售商店被迫多次關(guān)門，進(jìn)而面臨長期困境，幾乎沒有收入。很顯然，這是兩個截然不同的問題。
我們?nèi)绾谓鉀Q這兩個方面的問題？要弄清楚這一點(diǎn)，首先需要挖掘兩個挑戰(zhàn)的根源……
食品零食超市游戲發(fā)生了變化
這一流行病導(dǎo)致了自1994年以來家庭雜貨銷售的最快速增長。2020年3月至5月，銷售額增加14.3%。
根據(jù)研究，購物趨勢也發(fā)生了變化，人們會在一天中的不同時間進(jìn)行購物，但他們也逐漸遠(yuǎn)離大型零售超市。普通家庭商品銷售有所增加，以彌補(bǔ)了人們通常在工作時或外出就餐時所需的食物。
除了前所未有的繁忙火爆之外，超市還面臨著盜竊案的增加。2020年，英國零售商因顧客盜竊損失了7.7億英鎊。
為了應(yīng)對不斷變化的需求，零售商將需要對其庫存具有更大的可見性。結(jié)合堅牢穩(wěn)固的防損技術(shù)，零售商可以看到盜竊、浪費(fèi)和任何其他庫存損失的嚴(yán)重減少?；竟绞牵?/p>
庫存可見性+防損技術(shù)=減少浪費(fèi)
哪種防損技術(shù)最有效？利用機(jī)器視覺的高級防損解決方案可以提供有關(guān)庫存的深入見解，并通過條形碼來檢測產(chǎn)品級別的損失。這些解決方案可以集成到安全攝像頭中，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法處理信息并檢測可疑行為。因此，在自助結(jié)賬時沒有掃描到的產(chǎn)品會被立即檢測到。
此類技術(shù)使超市能夠獲得更準(zhǔn)確的庫存水平數(shù)據(jù)，并防止過度損耗，以確保產(chǎn)品庫存在任何可能發(fā)生的意外高峰時保持穩(wěn)定。
那么，非食品零售商店呢？
對于非食品雜貨領(lǐng)域的其他實(shí)體零售商來說，去年大部分時間商店都關(guān)門了，其收入也因此受到影響，特別是那些沒有在線平臺的商店。
英國零售商聯(lián)合會（British Retail Consortium）的數(shù)據(jù)顯示，零售商在2020年遭受了有記錄以來最糟糕的年度銷售業(yè)績，非食品類銷售額下降了約5%。即使在高峰期——圣誕節(jié)，也沒有喘息的機(jī)會，因?yàn)樗麄冊谕酒陂g被迫關(guān)閉。
盡管政府已經(jīng)向一些零售商提供了救濟(jì)資金，但在許多情況下，這還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。對于這些零售商來說，將主要著眼于節(jié)省開支并尋找可以減少支出的方式或領(lǐng)域。
可以獲得成本效益的一個領(lǐng)域是能源消耗。許多這樣的商店在關(guān)閉時仍在消耗能源，無論是保持商店櫥窗亮著的燈，還是從未關(guān)閉過的資產(chǎn)。事實(shí)上，空蕩蕩的商店仍然消耗著大約84%的典型能源需求。
零售業(yè)的數(shù)字化——應(yīng)對兩個挑戰(zhàn)的解決方案
借助最新的技術(shù)進(jìn)步，商店可以通過創(chuàng)建智能建筑基礎(chǔ)設(shè)施來解決能源浪費(fèi)問題。利用物聯(lián)網(wǎng)傳感器的能源監(jiān)測解決方案可以連接到商店中的任何資產(chǎn)，以分析其性能，從而實(shí)現(xiàn)自動響應(yīng)并最終提高效率。
使用機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的解決方案可以分析從傳感器發(fā)送的數(shù)據(jù)，以識別模式并發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)性能異常。如果某項(xiàng)資產(chǎn)消耗了過多的電量，則表明存在更廣泛的問題，這意味著可以開始進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)。然而，對于商店關(guān)閉的零售商來說，這使他們能夠遠(yuǎn)程控制其資產(chǎn)，并關(guān)閉它們以節(jié)省能源。這個過程甚至可以完全自動化；在不需要時調(diào)暗燈光，或在特定時間關(guān)閉資產(chǎn)。這些效率可以在未來繼續(xù)優(yōu)化，即使商店再次開門。（編譯iothome）
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