随着全渠道零售不断兴起，电商及零售商认识到线下与线上场景打通的重要价值，除此以外，通过对线下进行数字化赋能来获得线下消费场景下的数字资产从而更好的运营线下业态也得到了零售商的认可。

        电商及零售企业的数智化升级首先需要形成足够的用户数据资产沉淀，进而对用户数据进行分析与处理，并将其应用在各个具象的营销场景中，实现更加优质的营销效果。而电商机器人能够在整个企业营销数据生态中扮演着底层基础设施的作用，负责各方用户数据的收集、整合及加工处理，许多智慧营销场景都需要基于收集到的用户数据进行。

        对零售企业及供应商企业来讲，通过数字化工具把底层基础设施建设得更加稳固，也是为未来搭建完整、成熟的营销数智化生态矩阵提供更加优质的生长土壤。

        RPA对于商业领域的支持，渗透于各个产业和渠道，应用场景也在不断拓展。

        对电商企业的支持

        网店销售数据获取及维护、商品页面数据采集更快更准确地收集到用户及商品数据，日报发送机器人定期获取销售数据；自动开通退定金通道、群发消息/红包机器人、批量订单插旗备注机器人、订单汇总及出样监管机器人优化用户体验，助于实现了解用户偏好与精准营销，并为顾客提供更个性化的产品及服务。

         应用场景1：订单管理机器人

        通过RPA获取天猫、京东、拼多多平台退款信息与发票信息；并进入OMS（订单管理系统）根据获取的信息执行冲红或者开票操作。

        每日需将上一日的订单按一定规则划分出每个订单所属片区并导出，十多张表单进行数据核对，步骤重复、过程繁琐，每天上午都要按时保质完成。

        这三平台都可以通过网页进行登录并以规则获取信息，数据处理有逻辑，流程固定且重复，业务量相对较大，耗费较多人工用于完成其日常业务；通过RPA将其自动化，可以自动完成大量重复的数据处理工作。

        应用场景2：价格监测机器人

        电商平台的店铺需要遵守品牌价格限制，为了管理出现不正常的异常价格情况，现有管理人员通过日巡检的形式来发现品牌店的异常价格，并处置，但人力只能做到抽查，无法实时。

        电商店铺有时会出现价格漏洞，一旦出现将为企业带来巨大经济和名誉损失。RPA能够实时监测，及时报告。

        当产品型号存在营销活动价格时，优先查找营销活动价格进行比对，当产品不存在营销活动价格时，以价格设置表中的维度进行价格比对。

        应用场景3：库存管理机器人

        电商企业经常需要定时修改平台上的商品库存、价格、SKU数（单品数量）常常在3000以上。

        商品种类多，人工操作流程冗长，RPA能够根据信息表格一键完成平台上的修改，及时准确更新商品价格库存信息。

        对供应链服务的支持

       （图源于罗⼽研究报告）

        RPA带来传统供应链的数字转型、端到端协同与优化，实现以数据⽀持的柔性供应链，提升对宏观环境、用户及市场变化的快速响应。一个高效的供应链信息管理平台可以帮助企业整合各部门信息数据、协同车间生产和管理部门、线上远程触达客户、提升仓储运输效率、优化企业配置，缩短订单交付期等等，最终提升企业竞争力和经营效益。RPA能够助力供应链管理，帮助企业实现安全、⾼效、敏捷的供应交付服务，并进⾏“产品+服务”⼀体化交付，在持续⽤户交互与服务过程中，形成以数据驱动的用户服务⽣态。

        供应链机器人提供库存管理及订单采购机器人配置与CRM等系统同步，定时生成库存水平报告，利用邮件一键发送订单需求。供应商选择机器人帮助分析供应商文档，根据报价等需求生成供应商评估报告，预测维护机器人连通传感器数据，RPA一键自动化维护工厂环境，有效防止安全事故发生。物流运输管理机器人监控订单，并更新所有相关系统的订单移交细节，帮助双方同步物流情况，增强客户体验。售后服务机器人记录售后详情，提高可视性。客户需求定制C2M机器人调取用户购买数据，生成个性化场景服务方案，帮助实现数智化生态。

        应用场景1：物流运输管理机器人

        RPA可以为供应链的交付阶段带来效率。RPA机器人监控订单，并更新所有相关系统的订单移交细节。它们还可以与基于人工智能的智能路由系统协同工作，该系统可以协调多个物流合作伙伴，与其他数据系统进行联动，智能协同选择工作，如公路货运、货船和空运。机器人能够根据产品的位置自动分配送货伙伴。

        RPA机器人还可以在出现延误时向客户发出通知，通过练习和实时订单更新增强客户体验，改进了错误处理。RPA在管理可能需要协调各种额外海关、储存和检查过程的跨界运输方面特别有用。

        应用场景2：客户需求定制C2M机器人

        C2M模式，是指用户直连制造商，即消费者直达工厂，强调的是制造业与消费者的衔接。事实上，它是一种“聪明”模式：在C2M模式下，消费者直接通过平台下单，工厂接收消费者的个性化需求订单，然后根据需求设计、采购、生产、发货。主要包括纯柔性生产，小批量多批次的快速供应链反应。

        C2M模式短路掉库存、物流、总销、分销等一切可以短路掉的中间环节，砍掉了包括库存在内的所有不必要的成本，让用户以超低价格购买到超高品质的产品。

        直播带货也为C2M带来新助力，C2M有望为具有强大供应链能力的生产企业提供更多流量，助力其成长为国内新品牌。

        RPA将生产链条从被动变主动，自动更新用户数据生成用户报告，发现用户痛点和需求，进行相关产品及服务的推送及展示。

        帮助用户挖掘需求，解决问题。自动根据用户条件和周边环境筛选服务厂商，助力提供解决方案，提供以用户体验为中心的服务。

        应用场景3：预测维护机器人

        在供应链的工厂侧，尤其在石油和天然气制造工厂，预测维护可以识别腐蚀和管道损坏。然后，这些物联网应用程序使用安装在管道上的传感器来获取潜在氢气和气体含量的数据。应用程序实时检索传感器数据，并将其传输到云进行评估、分析和预测。

        RPA机器人通过自动化调度维护、通知受影响的客户和更新财务计划的过程来处理这些信息，还能够追溯日志记录，追踪操作。这消除了通常归因于手工劳动的延迟，提高了响应时间，减少了员工的工作并提高了操作效率。

        未来零售企业及供应链的数智化不是仅专注于某一个部分，而是把人、货、场所有的数据进行整合打通，实现真正意义上的数智化生态，逐步形成以用户需求为驱动的智能制造供应链。RPA将不断推动发展，助力商业领域的数智化发展。