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转自：HEM Design
编辑：益达
共 3196 字16 图 预计阅读 8 分钟
线下场景是新零售必不可少的一环，盒马设计深耕零售门店，以体验的视角持续推进称重、结算、取餐、购物和门店管理等场景的体验升级和效率提升。过去一年，盒马设计带来了盒马鲜生 plus、盒马 X 会员店、盒马邻里等新业态的创新体验，帮助更多消费者买的到、吃的好、吃的健康，更是面向行业通过 ReX AIoT 服务了多元零售商户的数字化转型，在专业上获得 Good Design、CCFA 金翼奖等奖项。不同于体验设计主导的线上设计系统，零售数智化解决方案的交付依赖人、货、场、端的重新构建，盒马 ReX Design 融合了体验设计、工业设计、空间设计和计算设计的专业内核，面向零售经营者、消费者和作业者塑造包容、高效、应变的全链路产品体验，让零售门店温暖有Ai。传统称重，有着较差的购物体验，通常伴随着消费者漫长的排队和打称员重复枯燥的劳作。我们基于商品视觉识别技术，重新定义称重体验，带来了“AI 视觉秤”——在称重的时候自主识别商品，免去复杂的检索操作环节。可以极大地节省打秤员工培训成本和人力。只需一放一点一标签，三步，即可高效完成。精准的AI算法，95%+以上首推商品即准确。简洁的外观：柔和的曲面，让设备主体看起来醒目整洁。产品家族的延续，由单一产品拓展至全系列5款硬件（单摄像头版，pad版，自助打标签，散称pos一体机，多品识别pos）满足不同商家的差异化需求。友好的交互：通过线性流程设计和拟物化引导让用户零学习成本上手，用户自助打秤耗时仅为原先熟练打秤员的50%；异常情况智能引导，系统声光提醒员工上前帮助，同时辅助以水平旋转的操作屏，一个员工高效服务多个用户。早起上班，常常因为想多睡一会，来不及吃上一口温热的早饭。
“自提柜”是一款全新餐饮订餐取餐模式，通过“线上下单，到店取餐”新服务体验解决上班高峰时期用户排队，员工发餐忙碌的痛点。同时在疫情期间还能减少员工与顾客直接接触的风险。高科技材质：与传统带有加热/制冷模块相比，Smart Box隔口应用食用安全且环保的发泡材料，保持食物完美食用温度。同时简易的组装流程和温控材质大幅降低设备采购成本50%以上。如其名，体积优化至最小，为小微商户设计。它是世界上第一台集成了自助和人工收银为一体的POS机。收银员（横屏端）不在收银台时，顾客（竖屏端）可自行对商品扫描，完成支付和收据打印。贴心的帮助：需要帮助时，点击屏幕上的“help”，竖屏顶部的呼唤灯会亮起，工作人员可到横屏一侧接管支付操作。大大缓解了小、微商户工作人员的工作负担，疏通了营业高峰时期的收银瓶颈。应用体验升级：从 “结算服务” 向 “智能服务” 转型，主动向消费者提供各类智能服务。比如POS上的“购中服务”板块，下雨天，结算终端上就可以向门店会员主动提示借伞的服务；情人节，会温柔地询问您是否需要给心爱人换购一盒巧克力。灵活的场景适配：只需要更换功能模块，就轻松适配不同场景，例如纯自助用途的挂墙安装，或独立支柱安装。传统的价签，往往只能机械化地展示名称价格等单一的商品信息。“小身材，有大容量”——我们革新了门店基础商品信息展示体验的多媒体价签，在方寸之间建立商品与消费者更丰富的信息链接。除了展示商品价格外，还将消费者关心的商品“上架时间”“销售热度”“价格优势”等购物信息通过大数据计算，实时更新的方式展示出来，让商品表达更丰富，购物更放心，更有趣。业务销售提升显著：从此价签不仅是基础信息，更是为业务带来增量的经营工具。丰富的素材模板：多媒体UI模版可视化编排，迭代超迅速。巧妙的硬件设计：独特旋转安装方式，对员工来说移动操作简单，对消费者来说不容易误取。
盒马门店 B 类业务包含作业执行、现场管理、经营决策等用户场景：作业执行场景中：每天有数十万名店员参与30种作业项目，最忙时每人每天需要行走5万步、抬手2万次、眼睛注视2000次；现场管理场景中：生产督导每天需要对上百名员工做排班、调度；IT 运维每天需要完成数千台设备的状态管控；门店规划师每月需要对几十万的货架做陈列编排、布局管理；好的体验，有助于提升员工工作效率，那么，员工的工作体验如何被量化？我们选择费力度(CES)为指标，度量员工的作业体验和效率，更准确的反映店员的工作感受。相对于复杂多样的客观指标，费力度从更中立的视角监测员工的感受，发现并解决作业链路中的费力点，有效降低门店离职率、促进营运效率等业务指标的达成。围绕费力度，从设备界面、空间环境、肢体劳动等角度设置费力度指标，精准地定位问题。通过作业执行链路的优化、现场管理工具的设计、经营决策的可视化，降低作业者、督导者和营运者的工作费力度，提升全国门店的人效。门店费力度度量体系（Customer Effort Score）在店仓业务场景中：从效率出发，我们设计DA 2.0，一方面对作业因子做了可视化，另一方面对交互效率做了优化；以拣货为例，我们做了作业空间导视的优化，拣货通道、排面、货层都铺设了可视化标签，DA 拣货界面以一致的设计做了呼应，店员拣货费力度从45.5下降到36.4，库位寻找时间快了10%；以类似思路，我们优化了打包、效期巡检等作业场景，有效地降低了各环节的费力度，促进出仓效率的提升。
“设计有Ai”让决策更智能-设备可视化&业务可视化在 IoT 设备应用场景中：大量AIoT设备在门店的应用，带给每个门店超负荷的设备管理成本。相比于传统的在店处理异常的方式，我们通过新的工具变革零售的经营管理模式。全店数字孪生：让一线运维人员即使不在门店，地铁上、家里都可快速排查问题，降低问题排查费力度，让门店时刻保持最佳的运营状态。辅助管理者通过 IoT 数据的采集，在宏观视角更好地对门店进行经营分析，指导门店现场作业。丰富的 AIoT 业务应用：各类 IoT 数据在云端互联互通，碰撞出了大量 AIoT 生态应用：云端悬挂链、天眼系统、水质可视化管理等等。构建出实时可视的数字化虚拟场，解决传统零售中费力的业务问题，让云端比现场更了解门店。
所谓“寸土寸金”描述零售线下经营空间再合适不过，每一平方都是销量的原子单位，利用的好会带来高有效的空间转化。然而空间规划、坪效分析，对于传统零售而言少有量化数据指导经营分析。我们通过将经营空间可视化呈现，将原本摸不清看不透的线下空间状态白盒化。宏观空间可视：站的高才能看得远——从空间里原子颗粒的标准化开始，我们构建零售场货架/堆头及空间布局的实物模型单元，注入商品及动销数据。辅助业务从宏观上一览门店空间利用状况，为空间规划/人流感知/门店运营提供支撑。微观空间可视：见微知著——南半球一只蝴蝶翅膀的扇动，能带动巨大的连锁反应。我们将一些细微却有效的经验数字化。比如设计陈列规划编排工具，让每个陈列调整都能与商品销售形成映射，将商品与销售结果进行智能化分析，使品类空间分配和销售机会的最大化，最终提升零售利润和顾客满意度。
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