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红豆集团推出首家无人服装零售店 有何特别?


来源: 太平洋电脑网

原标题:红豆集团推出首家无人服装零售店 有何特别?   【PConline资讯】继便利店之后,无人零

原标题:红豆集团推出首家无人服装零售店 有何特别?

  【PConline资讯】继便利店之后,无人零售这阵风又刮到了服装领域。

  2017年9月10日,世界物联网博览会在江苏无锡开幕。红豆集团打造的零售新物种——无人值守服装零售店首次亮相。

  红豆无人服装零售店是业内首家基于超高频RFID技术实现的服饰行业无人店。该方案是红豆对于新零售下全渠道新业态的尝试,也是推进集团两化融合战略的又一个着力点。店铺内展出的商品包括红豆家居、红豆内衣、红豆男装等数十个品类,顾客可通过微信、支付宝以及红豆夹APP扫描二维码实名验证进入店内体验购物。

红豆集团推出首家无人服装零售店,跟无人便利店有何不同?

  选择好商品之后,顾客只需一次性将所购买的商品放置在指定的收银区域,系统即可快速识别商品种类、数量、金额、优惠等信息,顾客通过微信、支付宝或红豆夹App扫码支付即可完成购物。

  无人店的出口布置了高精度的隐藏式门禁,防盗与收银核验功能二合一。系统可自动无感核验顾客的支付行为是否完成,当门禁系统感应到顾客全部买单成功,大门便会自动打开,实现快速购物体验。

  为红豆无人服装零售店提供技术解决方案的,正是天虹Well Go无人便利店背后的技术供应商——深圳市远望谷信息技术股份有限公司。

  作为深圳首家无人便利店,Well Go开业后吸引了许多顾客前去体验,在有人肯定RFID技术方案的同时,也有人提出了一些质疑。红豆无人服装零售店采用的方案与天虹Well Go大同小异,购物流程也基本相同。那么天虹Well Go遭受的质疑在红豆无人服装零售店是否依然存在呢?从便利店到服装零售,基于RFID的无人零售技术应用于不同场景和业态又有哪些不同呢?带着这些疑问,雷锋网 (公众号:雷锋网) 记者采访到了天虹Well Go项目方案的负责人,远望谷零售行业解决方案总监张贺先生。

红豆集团推出首家无人服装零售店,跟无人便利店有何不同?

  服装材质对RFID更加友好

  张贺介绍,红豆无人服装零售店是Well Go的延伸,沿用了很多Well Go中的技术方案,包括门禁和收银方案。二者最主要的区别在于使用的RFID标签。因为服装材质和包装相对单一,在识别精准度上相对便利店有了极大提升。

  在之前的采访中,远望谷曾向雷锋网介绍,在Well Go无人便利店中,远望谷根据商品的存储环境和尺寸等特性,共设计了三种不同的RFID标签:

  常规标签,主要用于普通货架上的常规尺寸产品。

  针对饮料等储存在低温环境下的商品设计的标签。低温环境下商品表面会凝结水分,对信号造成一定干扰,同时影响RFID标签的可靠性,需要专门的优化设计。

  针对体积较小的商品设计的标签。为了粘贴牢靠和美观性,这类标签体积较小,以扎带和吊扣的形式附着在商品之上。

  相对便利店场景,无人服装零售店的商品种类要单一的多,服装的材质也不会对RFID标签造成屏蔽和干扰,常规标签即可满足无人收银的需求。

  张贺坦言,“RFID作为常见的三种无人收银方案之一,并不是一种绝对完美的方案,因为RFID标签的信号很容易受金属和液体影响。尽管远望谷针对金属和液体商品开发了专门的标签,已经能够满足单件商品的精准识别,但还是无法避免多件商品堆积在一起互相干扰和屏蔽导致的部分漏读。”

  虽然RFID技术本身有一定短板,但相比自助扫码和机器视觉,RFID方案也有一定的自身优势,这也是目前众多已经落地的无人便利店选用RFID技术的原因。

  在不考虑顾客恶意逃单的前提下,自助扫码的识别率最高,不过需要顾客一件一件商品扫描,用户体验欠佳。

  机器视觉可以类似实现“即拿即走”式的商品结算,理论上用户体验堪称完美,但在SKU较多时无法保证识别精度。而且用户进店消费时不能携带任何商品库中存在的商品,比如顾客身上穿的衣服刚好店里也有卖,系统就无法判别这件衣服到底是顾客的还是店里的,极有可能引起误扣。

  RFID方案是识别精度和用户体验的折衷方案,三种方案各有优势和短板。张贺认为,技术方案不存在绝对的好坏,关键还是要看客户的诉求和具体的应用场景。

  从生产端引入RFID,稀释成本

  RFID方案遭遇质疑的另一个原因在于标签成本相对较高——每一件商品上都需要贴附RFID标签,且无法回收。据雷锋网了解,当前市面上无人便利店采用的RFID标签单个成本普遍在五~七毛钱左右,应用于服装行业的RFID标签成本则略低。假设零售商家每年的销售量为1亿件,因此而增加的额外成本是有目共睹的,对零售行业来说,这是选择RFID技术方案时不得不克服的障碍。

  不过,就在17年4月,日本7-11、全家、罗森及迷你岛四大便利商也曾经联合发表声明,希望2025年实现所有商品附上电子标签,并将普通商品电子标签降低至6分钱左右,由此可见,标签成本的降低对于RFID技术能否在零售行业大面积普及起到至关重要的作用。

  在服装零售行业,RFID标签带来的成本压力则相对较轻,因为服装的单价比便利店里的零食、饮料要高得多,利润也相对较高。另外,假如品牌商在生产的源头就引入RFID标签,提升供应链和仓储效率,还可以将RFID标签的成本进一步稀释。张贺介绍,目前已经有很多品牌厂商在进行这方面的尝试,但更多的仍在观望。因为在生产源头引入RFID标签涉及整个管理系统和业务流程的再造,牵一发而动全身,必须慎之又慎。

  另外,能否将RFID应用于供应链和仓储管理也取决于商品品类。比如可口可乐等听装和金属罐装饮料,用RFID实现整箱、整托盘批量信息读取几乎是不可行的。使用经过特殊设计的电子标签,商品也必须按照一定的规范要求陈列,才能被准确读取。服装行业则不存在这个问题,当然有些附加金属材质的衣服例外。

  张贺表示:“考虑到传统大型商超的客单量、客单价和复杂的SKU及商品陈列,用RFID实现无人化在短期内较难实现。短期内,基于RFID的无人零售技术主要还是应用于小型便利店、办公区的零售货架、精品超市等产品种类相对单一,SKU在200-500之间,标准化包装的零售业态。”

  但无论从体量还是市场前景来看,目前行业内一致认为,服装行业才是RFID技术最大的机遇所在。不过今年无人便利店的兴起,再一次把RFID技术推上了“风口浪尖”,相信未来的一段时间内,基于多种技术融合的无人便利店会逐渐成为主流。

  三种标签贴附形式

  张贺介绍,在便利店场景中,RFID标签的粘贴有许多不成文的规定,比如不能遮挡品牌、生产日期、条形码等信息。由于便利店中商品的尺寸和包装形式十分复杂,给标签的粘贴带来了巨大挑战。目前,远望谷定制开发出了行业内首款支持批量打印的透明Flag商品标签,规避了行业内目前普通商品RFID标签直接覆盖商品包装及信息的问题。

  

红豆集团推出首家无人服装零售店,跟无人便利店有何不同?

  服装领域的RFID标签粘贴相对标准化一些,可以用机器代替人工粘贴。RFID标签在服装上的贴附形式主要有三种:

  第一种是将标签粘贴或复合在吊牌上,这种方案的优势在于对现有的生产流程影响最小,但吊牌是独立于商品之外的,容易遗失或被人为剪掉。

  第二种是将标签复合在衣物主唛或者洗唛上,也叫织唛标签,这种方案在商品防伪和防窜货上效果更理想,但成本也有所增加。另外,洗唛标签对标签复合工艺也有一定要求,因为主唛和洗唛在衣服的内侧,如果材质较硬会严重影响服装穿着的舒适性。

  第三种是EAS+RFID双频标签的方案,以硬扣的形式附着在商品上。其中RFID部分跟前两种方案一样负责信息的读取,EAS则主要负责防盗。由于工艺更加复杂,其成本也最为高昂,不过此类硬标可以重复利用,分摊了成本投入。

  另外,普通RFID标签一般在生产端即可绑定,而双频硬标签由于其物理特性及运输成本限制,有些服装厂家可能会在仓储端或门店端才绑定此类标签。因此这种方案更适用于类似Zara、UR等快时尚品牌采用。

  张贺介绍,远望谷也已经有成熟的EAS+RFID的双频硬标签方案,目前已经在部分客户内部测试中,预计将于年底或明年初落地商用。

  优化门店设计,提升用户体验

  现有的无人便利店通常面积较小,比如天虹Well Go只有12平米,商家只能选择同门进出的方案,容易出现尾随进出等情况。

  张贺对此解释道,室外便利店投放到社区和街区需要经过相关部门许可,如果门店的面积太大,审批上受限太多。未来,无人零售店更多将采用室内无人店的形式,面积上的限制较小,可以做成双门形式,进出分离,避免尾随。

  他表示,顾客恶意逃单的情况很难杜绝,即使在有人值守的门店,盗损也时有发生。厂商只能尽可能优化方案,避免技术原因导致的漏读和误读;或者选择特定的环境,比如高端小区和机场候机厅,对消费者进行一定的筛选。

  远望谷目前正在开发基于RFID的自动收银设备,顾客选购好的商品放置在指定的传送设备上,由传送设备将商品送入收银设备的识别区,通过与外界环境隔离,提高识别率并杜绝误读风险。同时商品移动中的抖动,大幅降低了商品堆叠造成的干扰,实现了精准识别以及收银和门禁功能二合为一。

  张贺表示,多技术融合也是发展方向之一,比如RFID与机器视觉的融合,RFID负责识别商品,机器视觉负责识别顾客。不过考虑到目前两种技术方案都还不够完善,如果整体方案设计考虑不周全,会导致1+1< 2的效果。

  总而言之,无人零售毕竟是一种新业态,还存在许多不足和缺陷。但这些走在前面的企业为行业提供了全新的思路,相信他们在不断尝试的过程中能够慢慢找到弥补的办法和最适应新时代的业态。我们需要的只是一点点耐心。

 

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