近期，以“驅動增長(cháng)的力量‘AI’”為(wèi)主題的有(yǒu)贊春季發布會在上海盛大啓幕。伯俊科(kē)技(jì )受邀參加，與來自全國(guó)的各大品牌商(shāng)共同交流探索新(xīn)零售實踐案例與經驗。

伯俊科(kē)技(jì )CTO陳雨陸以《零售企業AI建設的階梯式演進》為(wèi)題進行分(fēn)享，提到伯俊深耕零售行業26年，積極助力企業AI化轉型，歸納總結出AI在零售企業建設路徑分(fēn)三階段：工(gōng)具(jù)體(tǐ)驗、業務(wù)融合與流程創新(xīn)。

工(gōng)具(jù)體(tǐ)驗階段，企業初步探索AI。伯俊推出AI雲助手，以“不要表單，要指令”口号，改造表單驅動模式為(wèi)指令驅動，讓員工(gōng)快速感受AI提效。同時，AI問數與AI大屏讓數據查詢便捷主動，還能(néng)自動監測異常并觸發工(gōng)作(zuò)流。

業務(wù)融合階段，AI與業務(wù)深度加成。針對線(xiàn)下導購(gòu)能(néng)力問題，AI分(fēn)析優秀導購(gòu)經驗形成标準語料，結合會員數據提供話術提示，提升業務(wù)轉化率。

流程創新(xīn)階段，伯俊打造24小(xiǎo)時在線(xiàn)AI智慧導購(gòu)，滿足消費者不同場景搭配需求，形成創新(xīn)閉環。

未來，AI将融入商(shāng)品、庫存、私域及組織運營。陳總鼓勵零售企業抓住AI機會，分(fēn)階段推進，實現AI多(duō)做事、人少做事，達成業績增長(cháng)。

在伯俊科(kē)技(jì )展位前，伯俊科(kē)技(jì )聯席總裁顔偉接受了有(yǒu)贊直播采訪，顔總表示，伯俊自1999年成立以來主要做兩件事：一是助力零售品牌搭建全域零售數字化體(tǐ)系，二是構建數字化解決方案。

有(yǒu)贊在私域運營、會員管理(lǐ)方面具(jù)備強勁實力，而伯俊在全渠道庫存管理(lǐ)以及商(shāng)品領域優勢突出，雙方攜手合作(zuò)，能(néng)夠為(wèi)品牌提供有(yǒu)力支持，助力品牌實現業績增長(cháng)。

在大會展區(qū)中(zhōng)，伯俊科(kē)技(jì )的展位吸引了大批零售行業專業人士駐足交流。參會嘉賓們對伯俊科(kē)技(jì )展示的成功案例和産(chǎn)品表現出了極為(wèi)濃厚的興趣。

展位工(gōng)作(zuò)人員滿懷熱情，向嘉賓們詳盡闡述了伯俊數字化解決方案助力品牌實現業績增長(cháng)的典型案例，并深入講解了産(chǎn)品特點。通過與參會嘉賓的深度交流與思想碰撞，大家共同探索零售企業的創新(xīn)發展路徑。

以下文(wén)本為(wèi)速記稿，在不影響原意的基礎進行編輯整理(lǐ)。

演講實錄：

大家好，我來自上海伯俊軟件科(kē)技(jì )有(yǒu)限公(gōng)司，我們伯俊在零售行業26年，現在AI時代下話題有(yǒu)很(hěn)多(duō)，比如說企業私有(yǒu)化大模型的落地、基于企業MaaS的打造以及圍繞零售企業的成熟應用(yòng)、企業如何在AI建設落地中(zhōng)選擇這些，我們也走訪了一些企業，一直在探索，因為(wèi)背後是給企業賦能(néng)，讓AI加持到整個業務(wù)當中(zhōng)。

今天就把我們走訪的這些溝通和企業的交流，包括我們自己在AI的實踐總結了一下，我們目前對于AI在零售企業這一塊的總結就是零售企業要在AI建設路徑上分(fēn)三個階段，這三個階段是：第一是工(gōng)具(jù)體(tǐ)驗，第二是業務(wù)融合，第三是流程創新(xīn)。

工(gōng)具(jù)體(tǐ)驗很(hěn)好理(lǐ)解，因為(wèi)目前企業在AI過程當中(zhōng)都是一個初步的階段，無論是品牌，包括領導、老闆，我們如何快速地通過工(gōng)具(jù)或通過一些能(néng)夠快速拿(ná)來的東西，就讓整個品牌的所有(yǒu)員工(gōng)都可(kě)以了解到AI、知道AI在工(gōng)作(zuò)中(zhōng)是不是能(néng)提效、産(chǎn)生什麽樣的價值，後面再進行相應的思考。所以我們對于當前的階段定義為(wèi)工(gōng)具(jù)體(tǐ)驗。

第二是業務(wù)融合，相應的改變大家在辦(bàn)公(gōng)桌上通過define、MI的智能(néng)投放，包括各個軟件裏面的AI工(gōng)具(jù)。

最後一個是流程創新(xīn)，這也是我們去一些頭部公(gōng)司中(zhōng)他(tā)們在考慮的問題，沒有(yǒu)AI，這個事情就必須靠人傳導、運營整個生意或者整個體(tǐ)系，現在這個情況下是不是AI可(kě)以在新(xīn)的場景裏面完整閉環。基于這三個階段，我給大家分(fēn)享一下我們的一些探讨和實踐和展望。

第一是工(gōng)具(jù)階段，在這一塊我們也推出了一個産(chǎn)品，跟白鴉老師講的有(yǒu)贊助手有(yǒu)點類似，我們這邊叫AI雲助手，基于這個産(chǎn)品我們也提出一個口号，這個口号很(hěn)好記，就是不要表單，要指令。因為(wèi)我們是做ERP的，不論是SAP還是國(guó)内的ERP廠商(shāng)，在整個數字化業務(wù)驅動中(zhōng)大量都是表單，表單驅動的是數據，所有(yǒu)企業都是這些。對于POS、線(xiàn)上線(xiàn)下任何的載體(tǐ)來說，其實都是靠數據、表單相互驅動的，但在當下的時代，最讓大家能(néng)夠快速感受到AI的就是将原有(yǒu)的流程進行大的改造，就是把所有(yǒu)的流程化操作(zuò)通過簡單的語音或者文(wén)字直接把原來做表單一連串的動作(zuò)讓AI、大模型、小(xiǎo)助手直接做，所以在這個角度上就是從原來做表單的方式做指令。

我們在這些場景裏面，因為(wèi)我們是負責企業人貨場整個全方位場景的，在系統上面有(yǒu)前端的銷售人員，也有(yǒu)後端的操作(zuò)人員，我們的主要場景是這個貨品有(yǒu)可(kě)能(néng)預警值過了，這個時候告訴他(tā)趕緊下架，現在企業中(zhōng)有(yǒu)很(hěn)多(duō)信息化是連在一起的，那我是不是跟他(tā)說一下幫我執行一個指令、讓某些營業員講一下，立馬就打通門店(diàn)到線(xiàn)上相應的管理(lǐ)流程，直接數字化進行驅動。除了這一塊，我們還在數據分(fēn)析和數據使用(yòng)上相應做了兩個場景：第一個是AI問數，第二個是AI大屏。

對于數據BI的普及來講，所有(yǒu)的零售企業都使用(yòng)到了，大多(duō)數在使用(yòng)BI的時候其實都有(yǒu)一個問題，就是不夠便捷或者主動性不強，我們在這邊采用(yòng)AI的互動，你這邊問一下今天晚上的零售排名(míng)是什麽樣的、最好賣的SKU是哪些，都會快速便捷地展示，其實增加了大家的使用(yòng)頻次，目的是友好的體(tǐ)驗。第二是在整個企業的過程中(zhōng)有(yǒu)很(hěn)多(duō)大屏，往往大屏放在那邊就是做了以後希望大家都看，大家上面的數字變化卻沒有(yǒu)人細細地關心。基于AI，我們給企業按照參數做好指标，AI發現某個平台超賣了、價格線(xiàn)上線(xiàn)下不統一，導緻毛利降低了，這些紅字标出，并且自動觸發工(gōng)作(zuò)流，到企微、釘釘等，就是讓所有(yǒu)的品牌和員工(gōng)能(néng)快速地體(tǐ)驗到AI，而且不影響原先的業務(wù)，不去改造任何的流程。

到了第二個階段是業務(wù)融合，這個階段AI不再是一個工(gōng)具(jù)，而是我們在一個業務(wù)場景上面讓AI跟我們的業務(wù)進行相互的加成，能(néng)夠把業務(wù)的價值輸出出來。這個也是我們現在零售品牌企業裏面在做的，現在所有(yǒu)在私域、線(xiàn)上的溝通，包括在平台，我們所有(yǒu)的數據都是留痕的，包括消費者退貨。

但是我們有(yǒu)一個最大的問題，就是線(xiàn)下，線(xiàn)下怎麽搞？線(xiàn)下所有(yǒu)都是人與人溝通，線(xiàn)下沒有(yǒu)記錄，我們之前所有(yǒu)的行政命令、對于線(xiàn)下的賦能(néng)提高都是通過培訓，通過一層一層到店(diàn)長(cháng)。我們現在是這樣的，通過AI，通過以往的數據，我們肯定能(néng)過濾出來哪些優秀導購(gòu)，基于這些優秀導購(gòu)采取他(tā)們的話術、交易方式，包括對于商(shāng)品的理(lǐ)解和推薦，這些就形成一個标準的語料，這個時候會用(yòng)到企業的數據，會把這些語料送到會員成交大模型裏面。

現在對于線(xiàn)下來說，大家對于會員資料很(hěn)敏感，會員資料的質(zhì)量也越來越高，所以目前對于會員的身高、年齡、男女，包括一些标簽，其實企業都已經慢慢開始完善了，基于這兩塊，我們做了一個成功經驗對于在線(xiàn)下導購(gòu)的能(néng)力場景複制，我們的消費者到了線(xiàn)下，如果他(tā)跟我們的導購(gòu)進行互動，互動以後他(tā)發現跟我們的成功經驗匹配得很(hěn)好，自動就反映出相應的導購(gòu)話術的提示，最終觸發成單的轉化。如果丢單了，我們也會把這個記錄下來。

還有(yǒu)一些客戶，尤其在線(xiàn)下，這些客戶對于品牌以外的東西比較關注，尤其是對于面料、功能(néng)或者等等，我們都知道營業員的學(xué)習不是主動的，我們有(yǒu)一個品牌是做女裝(zhuāng)的，一個季大概有(yǒu)300到500個SKU，導購(gòu)其實沒有(yǒu)辦(bàn)法把所有(yǒu)的都看一遍，有(yǒu)一些優秀的導購(gòu)已經動起來了，這個時候對于客戶來說相應的提示也會給到他(tā)們，這些方面也會用(yòng)到一些合作(zuò)的外部設備，包括電(diàn)子工(gōng)牌、自動化語音采集，把這些抓錄起來。這個場景不是一次性的，就是一個循環、反複的，整理(lǐ)出來變成一個完整閉環的場景，最終是我們把這個場景定位成發現成功、複制成功。在這個角度上，我們就複制所有(yǒu)的交易、複制所有(yǒu)的話術、複制所有(yǒu)的成功場景。對于這一塊場景來說，我們認為(wèi)是AI的第二階段，也就是業務(wù)融合，已經開始給業務(wù)産(chǎn)生了相應的增量和價值。

第三個階段是流程創新(xīn)，工(gōng)具(jù)體(tǐ)驗、業務(wù)融合都可(kě)以看到AI在這一塊都沒有(yǒu)改變整個企業業務(wù)或者是單獨出現一個新(xīn)的場景，它都是在原來的流程上進行人機的交互、人與人通過AI的賦能(néng)讓工(gōng)作(zuò)産(chǎn)生價值的提升。

我強調一下，在零售行業裏面，消費者為(wèi)什麽買東西？我們發現消費者先滿足了情緒價值，在情緒價值的基礎上有(yǒu)購(gòu)物(wù)的需求。我們現在在整個零售的過程中(zhōng)，很(hěn)多(duō)這一塊都是取決于人與人的溝通，然後一點一點觸達消費者的心，最終産(chǎn)生了交易的轉化。

我們現在做的場景就相當于給客戶有(yǒu)一個24小(xiǎo)時在線(xiàn)的AI智慧導購(gòu)，在這個過程當中(zhōng)根據以往的銷售，我知道她買過哪些衣服，在搭配的過程中(zhōng)我就給她一些智能(néng)的搭配。為(wèi)什麽我講到國(guó)外的人，因為(wèi)他(tā)們對于穿衣的場合要求比較高，比如party的時候要穿什麽、某某場所穿什麽，在toC的市場會有(yǒu)相應的博主在做，但是在toB方面有(yǒu)一個最大的問題，就是很(hěn)多(duō)的客戶對于衣服的搭配和這一塊并沒有(yǒu)完整的系統性，所以我們無論在線(xiàn)上還是線(xiàn)下，其實很(hěn)多(duō)的過程中(zhōng)都在通過衣服、通過交流來滿足客戶的認可(kě)和情緒價值之後，客戶對于這個東西覺得沒有(yǒu)問題，最終下單。

在這個基礎上，不僅是對于商(shāng)品的搭配，我們也跟小(xiǎo)紅書這邊做了相應的信息溝通、數據的采集，比如這個品牌隻提供上裝(zhuāng)，鞋子不是他(tā)們家的，這時候有(yǒu)一個很(hěn)好的鞋子，我把這個鞋子放在裏面，我跟它說我今天要出席一個晚宴，讓它搭配一下，這時候就有(yǒu)一個方案，還有(yǒu)一個打分(fēn)，這時候客戶覺得整體(tǐ)的分(fēn)析和分(fēn)數滿足了互動的價值以後，最終還是觸達了相應的交易最終結果。

所以在這個背景下，我們認為(wèi)是創新(xīn)的，因為(wèi)隻有(yǒu)在AI時代才會有(yǒu)，不然不會有(yǒu)這個場景，因為(wèi)這個場景要不間斷、24小(xiǎo)時，通過采集各類的數據，滿足消費者，進行相應的互動，最後形成一個完整閉環的創新(xīn)性場景，這個就是流程創新(xīn)。

基于工(gōng)具(jù)體(tǐ)驗、業務(wù)融合、流程創新(xīn)，對于AI在零售企業的能(néng)力發展背後，我們要看它是不是止于此了，因為(wèi)我們剛才看到的都是一點點或者隻是在某個業務(wù)場景裏面，我們現在看到的是在每個企業，在零售企業的背後最終的數字化或者是AI+數字化最終就是運營，因為(wèi)所有(yǒu)的企業現在離不開數字化，在經驗學(xué)和企業在各個數字化的背後，其實大家考核的是我如何通過數字化、AI加持把我的業務(wù)做上去。我們看到了整個零售企業可(kě)以跟AI加持，将我們的業務(wù)運營完全地自動化或者達到AI決策。

我們這邊主要有(yǒu)四個方面：商(shāng)品運營、庫存運營、私域運營、組織運營。

商(shāng)品應很(hěn)好理(lǐ)解。另外，我們有(yǒu)很(hěn)多(duō)渠道，但是就這些庫存，現在做生意最大的口号是用(yòng)最小(xiǎo)的貨盤做最大的生意，現在最難辦(bàn)的是晚上12點或者每天到了封貨的時候應該給哪些平台上哪些貨，因為(wèi)這些貨都是放大的，但是原來是拍腦袋的，在AI的加持下，我的動銷平台、今年簽的戰略、投流了多(duō)少，這個時候自動就分(fēn)貨，分(fēn)貨完以後AI産(chǎn)生的分(fēn)貨指令和調撥，人工(gōng)隻要審核，或者在一個阈值下人工(gōng)不需要審核，這時候動銷就提高了。

一樣的，尤其在門店(diàn)或者在線(xiàn)上，對于商(shāng)品這一塊創質(zhì)效，我如何發現創質(zhì)效，基于這個就出現“二八”定律，好的商(shāng)品很(hěn)好賣，不好的東西不好賣，AI是不是可(kě)以在中(zhōng)間進行搭配以及在門店(diàn)形成相應的促銷進行試銷，最終能(néng)夠把這個商(shāng)品也消化出去，我們認為(wèi)這一塊是AI在原來的流程轉化裏面直接産(chǎn)生運營的價值，這就是商(shāng)品和庫存。

私域運營所講的是名(míng)流師，因為(wèi)我們已經有(yǒu)一個成熟的場景，也就是創新(xīn)的場景，創新(xīn)場景就是AI智慧導購(gòu)，除了這個場景之外，現在平台側也會看到AI客服，這些場景出來之後，有(yǒu)了企業化數據，企業通過數據通過觸達，AI直接跟消費者産(chǎn)生閉環，最終我們企業對于運營的考核就是名(míng)流師。

最後一個是組織運營，企業當中(zhōng)有(yǒu)很(hěn)多(duō)部門，我們之前出現的問題就是零售團隊很(hěn)大，相應的都是一個KPI考核，我隻管OTB的采購(gòu)計劃、對應的貨盤，我把這個KPI做好之後。但其實公(gōng)司不是講你隻是單線(xiàn)考慮，因為(wèi)中(zhōng)間單線(xiàn)肯定會打架，而且這個貨肯定會卡在某個階段，會導緻不流通。AI做的事情運營過程當中(zhōng)的數據和堵點直接暴露出來，告訴你上下遊會産(chǎn)生什麽問題，而不是你原來做一個單據，你隻管自己的，其他(tā)不知道，就像還有(yǒu)一個場景，就是我們在做促銷的時候。

我的很(hěn)多(duō)客戶之前講到線(xiàn)下做個促銷的時候，能(néng)不能(néng)告訴我線(xiàn)上所有(yǒu)的平台加在一起貨價是什麽。線(xiàn)下做了，我線(xiàn)上跟線(xiàn)下這個時候又(yòu)不同價，消費者體(tǐ)驗不好了，對于平價的定價可(kě)能(néng)導緻我的毛利又(yòu)降低了，我們希望的就是零隔閡，産(chǎn)生組織化運營的協同。圍繞這四點運營，我們希望未來AI在企業裏面最終局的就是AI形成零售企業自己的戰鬥力，我們認為(wèi)這個戰鬥力是企業獨有(yǒu)的，也是每個企業自己去打造出來的，而且這是一個分(fēn)階段，也就是從工(gōng)具(jù)、到業務(wù)到融合。

基于我剛才講了這麽多(duō)，我也要收個尾，用(yòng)一句話總結一下。

從體(tǐ)驗到運營，AI正在重寫商(shāng)業底層的語法，從工(gōng)具(jù)、業務(wù)融合到流程創新(xīn)再到後面的運營，把原來數字化的流程變一變，AI做多(duō)一點，人做少一點。我們也在思考，在AI的當下，每個AI流程、AI元素都在重新(xīn)做一遍，在重新(xīn)做一遍的背後，所有(yǒu)的零售企業，包括我們自己都在做商(shāng)業化的重新(xīn)梳理(lǐ)，雖然這個時間我不知道什麽時候能(néng)登頂到企業和AI高度融合，但是我覺得每個企業在當下值得去思考，值得去抓住，希望各位夥伴、各位零售同仁在AI當下、洪流下一點一滴分(fēn)三個階段抓住AI的機會，希望大家的業績長(cháng)虹，謝(xiè)謝(xiè)！