文｜艺思

编｜王一粟

“在商场全面部署AI机器人仅1年，AI带来的销售占同期整体联营销售额的比重逐步增加，最高达到了15%。”

这是正在银泰百货发生的真实案例。

除了线上电商，百货商场等线下的实体零售也正在尝试AI的力量。

和电商行业天然就拥有大量的数据不同，线下商场的数据，往往需要二次收集，比如货品的管理、门店的运营。这让实体零售在数智化之前，需要经历了一个漫长的信息化和数字化过程，这也是此次承接AI大模型浪潮的基础。

从2023年至今，不到一年的时间内，一些走在前面的百货商场也拥有了自己的“AI实践”。

近日，光锥智能在对银泰百货的调研中发现了两个巨大的变化：

AI技术缩短了品牌专柜导购的能力方差，导购的工资也实现翻番，有的人1个月可以拿5万；

非一线羊毛衫品牌“莱言”有了爆品运营的能力，成功卖出六七款单件销量过千的产品；

AI已经成为商场“提质增效”的重要路径之一。

01 AI成商场新质生产力

“AI打开了商家运营的黑盒。”银泰商业集团营运管理部总经理江锋在采访中表示。

2023年伊始，银泰百货开始了AI大模型的布局，在此前数字化基建和新商场商业操作系统（MOS系统）基础上，在商场专柜全面部署了AI机器人。这样一来，标准化程度较高的、简单重复且费时费力的工作由机器人代劳，由于机器人没有能力方差，准确率较此前提高了不少。

“原来的系统是从上往下走，比如我和另外一个人意见一致，但在系统中传达给下个人的时候，往往会出现偏差”，银泰百货专柜数智化运营系统产品负责人得壹认为，“AI机器人是双向打通的，人和机器人聊，长此以往彼此会更了解、更默契，成本自然会降下来。优质品牌和货品可以实现更精准的人货匹配，带来更多的商业转化。”

除了帮助零售商做整体的销售增长，AI也在不断深入到品牌专柜运营的方方面面。

爆品的打造对于雅诗兰黛、资生堂、赫莲娜等超级品牌一向不难，但对于非一线品牌来说，却难于上青天。

「莱言」这个品牌经营的是羊毛衫品类，有明显的淡旺季，非常影响单品的销量。每年的10月到次年3月是羊毛衫产品的销售旺季。进入淡季，会生产一些短袖或桑蚕丝类产品填补营收缺口，但季节特性不利于畅销款打造。

入驻银泰百货的第二年，莱言卖出了六七款单件销量过千的产品。“相当于利用AI的能力把原来传统ERP系统及数据资产盘活了”，银泰百货专柜数智化运营系统技术开发负责人羽灏认为。

通过AI洞察羊毛衫行业发展动向及客户消费行为，为其提供一些有效的信息，诸如，帮助「莱言」了解哪些是热销品类，客户喜好是什么等。此外，在选品投放、推流方面也会给到品牌专柜建议。

“之前选品投放需要自己做，银泰百货的潜力品孵化功能开放后，可以实现自动投放，对新品的推流帮助非常大，”银泰百货负责莱言的品牌运营人员如是说。

02 为专柜配备“招聘助理”

众所周知，导购连接着商品和用户，直接决定了品牌专柜的销售业绩，但其能力与个人经验等有直接的联系。

数据统计显示，样本企业一线导购员平均的年流失率超过30%，加之专柜三四个月会主动汰换一波导购，这对品牌专柜的成交转化极其不利。

如何找到快速优质导购，以实现更好的业绩转化，是所有线下品牌专柜共同的难题。

但事实是，大部分品牌专柜采用的依然是传统的招聘方式。通常是门店反馈给品牌商，品牌商再传递给HR部门，整个流程下来通常会花费一周，如果某个环节出错的话，甚至要更长的时间。

在这个过程中，应聘方需求描述不准的现象已成常态。一般情况下，供应商和品牌专柜通常能把招聘需求描述清楚，但应聘对象填写简历往往比较随性，能力强但在简历上体现不出来已成常态，这就导致供需匹配差，招聘时间拖长。

“钉钉系统中实行一柜一群，在群内的快捷入口中看到品牌商/供应商发布招聘需求后，会迅速拉通银泰百货内外部资源，诸如通过BOSS、智联招聘、企微、小红书、AI外呼等多个渠道收集简历后，借助AI和算法能力，一般第二天（T+1）就能精准匹配，如果品牌商的招聘需求紧急，可以从1天升级到1个小时。”得壹如是说。

此外，针对简历内容不完善的情况，银泰百货还提供了智能问答服务，通过与应聘方多轮问答的方式，帮助其完善简历内容，节省招聘双方的时间。

目前，银泰百货招聘场景还在做技术、功能模块的迭代。据得壹介绍，“需求端是非常认可的，每个月有1000名导购入职银泰，一年的入职人数在1.2万左右，难点在于简历来源、简历量、匹配的精准度”

“银泰百货一直在做简历精准匹配度的提升，即消耗更少的简历量招到合适的人。原来看50份简历才招到人，争取以后做到浏览10份就能招到人。”得壹补充道。

03 一家百货商场的AI新思考

“数字化是智能化的前置工作。”

银泰百货的AI实践，让人们看到了AI大模型在商业中创造的价值可能会比人们想象大得多。

但无论是单点智能化还是规模化的智能化，并非一朝一夕就能完成，前提是要完成数字化的转型升级。

2017年开始至今，银泰百货一直围绕“数字化”进行业务革新，且一直在考虑如何用数据驱动业务增长，以用于商业化的判断，包括选品投放、潜力品孵化等产品都是数据创造价值的具体表现。

所以，有了数字化基建傍身的银泰百货在AI方面的起步要比其他公司早的多，也更扎实。

光锥智能了解到，2022年，银泰百货就开始在小模型，诸如预测模型、决策模型、诊断模型的基础上，基于规则做一些能力点的升级，但受限于当时的技术栈和能力栈，并不能很好的解决专柜运营中的某些问题。

得壹感叹道，“大模型出来前，虽然有认知，但比较模糊。比如做了选品投放和潜力品孵化后，还能做哪些能力的延伸？总感觉缺乏一些创新技术的支持。微软Copilot的发布，Agent的爆火，给了银泰百货很大的启发，瞬间意识到了这就是我们想做的。”

但这并不意味着，银泰百货要用大模型全面替换掉之前的技术架构，其更倾向于根据具体场景选择合适的模型。如果在某些场景中，大模型发挥的价值大，就用大模型，反之就没必要。

“大模型价格战打得火热，如果成本能降下来，肯定要用大模型，”得壹笑着说，“目前阿里的通义千问，智谱AI的GLM3、GPT等都在用。”

用大模型是一方面，如何落地才是关键。光锥智能了解到，银泰百货主要从小场景切入，且在场景的选择上非常考究。首先，会预判这个场景以后是否会消失，做这个场景的价值大不大，在这个场景沉淀下来的能力，能否复制。此外，为了解决落地过程中幻觉问题，银泰百货做了很多工程上的弥补，比如外挂知识库。

“从Copilot到Agent需要一个过程，未来一年银泰百货的目标是实现Agent。”得壹畅想道。