9月20日，“重塑人貨場(chǎng)，人工智能賦能新零售”的深度交流會(huì )在廣州成功舉辦。作為將計算機視覺(jué)技術(shù)用于智慧門(mén)店的人工智能企業(yè)來(lái)說(shuō)，云從科技分享的應用場(chǎng)景和解決方案很具典型性。
熟客識別，提升成單率和客單價(jià)
一些低頻高客單價(jià)的消費場(chǎng)景，消費者并不會(huì )一次就下單，而是多次瀏覽、挑選，比如家裝、4S 店、珠寶店、高端手表店等等。但是，消費者去的次數越多，說(shuō)明購買(mǎi)欲望越強，如果門(mén)店運營(yíng)人員能及時(shí)捕捉這個(gè)信息，抓住機會(huì )，對該消費者提供貼心服務(wù)和個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，則會(huì )有效提高成單率。
然而，門(mén)店運營(yíng)人員無(wú)法完全記住誰(shuí)是熟客，因為可能該消費者距離上一次到來(lái)已有一定時(shí)間跨度，亦或他并沒(méi)有給門(mén)店運營(yíng)人員留下深刻印象，這往往會(huì )導致錯失對其提供精細化服務(wù)的機會(huì )，從而錯失成單良機。
人臉識別則能彌補這一缺陷，通過(guò)攝像機或攝像頭采集圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測、跟蹤人臉，對檢測到的人臉進(jìn)行臉部識別，從而知道目標對象是否同一個(gè)人，同時(shí)還可以識別進(jìn)店消費者的性別、年齡、是否反復進(jìn)出等。
門(mén)店入口：客流分析
成立于2015年3月的云從科技將計算機視覺(jué)及大數據技術(shù)應用于安防、金融、機場(chǎng)等領(lǐng)域之后，正在布局線(xiàn)下商業(yè)。目前已在重慶長(cháng)嘉匯購物中心、北京僑福芳草地商場(chǎng)、移動(dòng)營(yíng)業(yè)廳等落地。
如何識別熟客？具體來(lái)說(shuō)，云從科技會(huì )在門(mén)口安裝名為“堂口慧眼”的攝像頭，抓拍消費者人臉，當系統識別出該消費者是熟客之后，則會(huì )通過(guò) App “掌上慧眼”將包含人臉的熟客信息告知門(mén)店運營(yíng)人員，使其抓住時(shí)機，為消費者提供個(gè)性化服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)，引導其消費行為，促使成單。
然而，因為品類(lèi)不同，業(yè)態(tài)不同，零售企業(yè)不同，對多長(cháng)時(shí)間，來(lái)過(guò)多少次才能被稱(chēng)為熟客，每家企業(yè)對此定義也不相同。
正是如此，云從科技高級解決方案經(jīng)理陳江豪介紹，云從科技的熟客定義系統支持自定義，滿(mǎn)足哪些條件才能被稱(chēng)為熟客，可由企業(yè)自身判定。
會(huì )員經(jīng)營(yíng)，培養忠實(shí)客戶(hù)群體
如果說(shuō)針對熟客的營(yíng)銷(xiāo)是提升成單率的關(guān)鍵，零售企業(yè)對會(huì )員的運營(yíng)則是希望與消費者建立長(cháng)期穩定的關(guān)系，培養忠實(shí)客戶(hù)群體。
目前，不管是百貨、商超，還是專(zhuān)業(yè)店、專(zhuān)賣(mài)店等零售業(yè)態(tài)，搭建自己的會(huì )員體系已成行業(yè)必備。然而，會(huì )員制度往往只有在打折、兌換積分或換購其他商品時(shí)有用，此外并無(wú)太大吸引力，由此導致會(huì )員流動(dòng)性大，缺乏忠誠度，會(huì )員制度形同虛設，名存實(shí)亡。
原因在于，實(shí)體門(mén)店缺乏對會(huì )員的精細化運營(yíng)和個(gè)性化服務(wù)。但在實(shí)體門(mén)店，門(mén)店運營(yíng)人員往往只有在消費者結賬使用會(huì )員身份時(shí)，才得知他是會(huì )員，而此時(shí)購物環(huán)節已經(jīng)結束，自然無(wú)法在購物過(guò)程中，對他提供針對性服務(wù)。
與熟客識別同理，只要識別出該消費者是會(huì )員，云從科技就會(huì )將該消息以及該會(huì )員的喜好等信息推送給門(mén)店運營(yíng)人員手機，使其能夠及時(shí)提供個(gè)性化或差異性服務(wù)。
然而，許多門(mén)店此前搭建的會(huì )員系統，只有手機號碼等信息，并無(wú)人臉信息。陳江豪介紹，云從科技將通過(guò)多種方式補齊會(huì )員人臉信息。
首先，除了安裝在門(mén)頭的攝像頭，云從科技還會(huì )在店內配置智能廣告終端，結合人臉識別技術(shù)，推出緊跟時(shí)事熱點(diǎn)的各類(lèi) AI 娛樂(lè )應用，比如“移形換影”、“明星大撞臉”等。實(shí)際上，智能廣告終端將起到多方面作用。
產(chǎn)品陳列區域：智能廣告終端
一，提高墻面利用率，使店內空間更整潔。二，為消費者提供娛樂(lè )化體驗，吸引人流，提高其駐足時(shí)間。三，通過(guò)人臉識別，對消費者實(shí)行精準推送，而不再是千篇一律的廣告轟炸。四，簡(jiǎn)化收集會(huì )員人臉信息流程。
舉個(gè)例子，消費者在智能廣告終端體驗游戲或娛樂(lè )應用之后，系統會(huì )告知他收到一個(gè)紅包，需輸入手機號碼領(lǐng)取。消費者輸入手機號碼后，終端系統會(huì )進(jìn)入會(huì )員系統，通過(guò)手機號碼判定他是否會(huì )員，如果是會(huì )員，則補充了人臉信息。
如果說(shuō)智能廣告終端是獲取人臉數據其中一個(gè)手段，那刷臉支付亦能起到同樣作用。陳江豪介紹，在提高支付效率，提升消費者體驗，避免“飛單”，實(shí)時(shí)核算客單轉化率的同時(shí)，刷臉支付還有一個(gè)重要功能，那就是補全會(huì )員的人臉信息。
對于刷臉支付，陳江豪認為，云從科技有得天獨厚的優(yōu)勢，因為在金融領(lǐng)域，云從科技已是中國銀行業(yè)第一大人工智能供應商。包括農行、建行、中行、招行總行等全國 400 多家銀行已采用他們的產(chǎn)品，為全國銀行提供比對認證日均 2.16 億次。云從科技的刷臉支付獲得了銀行的大力支持，目前已在招商銀行等多家銀行上線(xiàn)，直接打通了整個(gè)銀行的后臺支持系統。
輔助動(dòng)線(xiàn)設計和商品陳列
對線(xiàn)下門(mén)店來(lái)說(shuō)，店鋪的動(dòng)線(xiàn)設計很重要，甚至被譽(yù)為店鋪的血管。
所謂動(dòng)線(xiàn)，就是消費者在店內的行走軌跡，而動(dòng)線(xiàn)設計的目的也在于讓消費者在店內購物時(shí)，盡可能經(jīng)過(guò)更多區域，瀏覽更多商品，優(yōu)秀的動(dòng)線(xiàn)設計則能將客流量引導至門(mén)店的每個(gè)位置，提升門(mén)店坪效，使門(mén)店產(chǎn)出最大化。而商品陳列則會(huì )圍繞門(mén)店動(dòng)線(xiàn)進(jìn)行布局。
對門(mén)店動(dòng)線(xiàn)來(lái)說(shuō)，雖然單一消費者的行走軌跡有隨意性，全體消費者的運動(dòng)軌跡卻有規律可循，因此，基于大量消費者行走軌跡形成的熱點(diǎn)區域就能反映店鋪的動(dòng)線(xiàn)設計是否合理，商品陳列是否達到目的。
據陳江豪介紹，很多零售企業(yè)都對此感興趣。如何獲知熱點(diǎn)區域，采取 Wi-Fi、iBeacon 是之前常用的方法，但準確度欠佳，而常見(jiàn)的視頻方案也只能數人頭，無(wú)法區分工作人員。
從技術(shù)和應用場(chǎng)景的匹配來(lái)說(shuō)，人臉識別可行。然而，這并不容易。
陳江豪表示，在偌大的門(mén)店空間內，要具體了解一個(gè)消費者到了哪個(gè)具體的位置，如果只基于人臉識別，就需要大量攝像頭抓取人臉信息，然而，每布設一個(gè)前端攝像頭，后臺用于識別的計算資源就會(huì )成倍增長(cháng)，對零售企業(yè)來(lái)說(shuō)，成本很高。其次，對消費者而言，他們也無(wú)法接受在購物過(guò)程中，有大量攝像頭抓取人臉信息。因此，盡管技術(shù)上可以落地，在項目中卻無(wú)法使用。
如今，云從科技已順利解決這個(gè)問(wèn)題。2018 年 3 月，云從科技打破三項世界紀錄，讓跨鏡追蹤技術(shù)（ReID）達到商用水平，對無(wú)法獲取清晰人臉或不便抓取人臉信息的行人進(jìn)行跨攝像頭連續跟蹤。
跨鏡追蹤不僅基于人臉判定，同時(shí)也會(huì )通過(guò)衣著(zhù)、發(fā)型、背包、行走狀態(tài)等信息綜合判斷在多個(gè)攝像頭下是否為同一個(gè)人，從而根據大量消費者的行走軌跡生成門(mén)店的熱點(diǎn)區域，讓門(mén)店管理人員了解動(dòng)線(xiàn)設計和商品陳列是否合理，應該如何改進(jìn)。
陳江豪表示，通過(guò)跨鏡追蹤的方式，在降低對消費者侵犯感的同時(shí)，還可以對門(mén)店的攝像頭利舊處理，門(mén)店也不需要再布線(xiàn)施工，只需后臺進(jìn)行信息處理即可。
“這種方式既保證效果，降低成本，還考慮到消費者體驗，最終成為一個(gè)可落地的方案。”陳江豪說(shuō)。
使營(yíng)銷(xiāo)如同電商“千人千面”
此前，一位用戶(hù)打開(kāi)京東，發(fā)現首頁(yè)給他推薦的商品中有奢侈品牌內衣，劉強東在微博上回應表示，這是他們根據用戶(hù)畫(huà)像推行的“千人千面”，也就是說(shuō)電商網(wǎng)站為每個(gè)用戶(hù)呈現的商品頁(yè)面及商品推薦都會(huì )不同。
實(shí)際上，“千人千面”的基礎在于電商有豐富的消費者數據，而這數據不只是交易數據，還包括過(guò)程數據。
具體來(lái)說(shuō)，從登錄電商開(kāi)始，系統就能馬上獲知用戶(hù)的基本信息以及是否會(huì )員、是否熟客等。而用戶(hù)在搜索、瀏覽、挑選商品的過(guò)程中，每一次點(diǎn)擊、瀏覽、收藏，都會(huì )被系統記錄。基于這些過(guò)程數據，系統能夠更為精準地為用戶(hù)畫(huà)像，推薦符合其需求的商品。
相比線(xiàn)上天然就能獲取這些過(guò)程數據來(lái)說(shuō)，盡管線(xiàn)下門(mén)店有著(zhù)大量的交易數據，卻缺乏類(lèi)同電商這樣的過(guò)程數據。這就導致線(xiàn)下門(mén)店只能獲知消費者購買(mǎi)了哪些商品，但無(wú)法獲知消費者看過(guò)哪些商品，試過(guò)哪些商品，對哪些商品感興趣，沒(méi)有這些數據，就無(wú)法更進(jìn)一步挖掘消費者的需求。
陳江豪表示，云從科技的智慧門(mén)店則在于將數據滲入消費者購物過(guò)程的每個(gè)環(huán)節。而為了更全面地獲得過(guò)程數據，他們正在研究智能貨架，并努力將智能貨架的成本降低至零售業(yè)能夠接受的程度。
通過(guò)智能貨架，則可以感知消費者與商品之間的關(guān)系。客流統計、熟客識別、會(huì )員識別、熱點(diǎn)區域分析、動(dòng)線(xiàn)分析、智能貨架、刷臉支付，都是單點(diǎn)功能，當他們結合起來(lái)，就能獲得更為完整的數據。
“這個(gè)閉環(huán)做完之后，大家會(huì )發(fā)現一個(gè)有趣的現象，就是它完全模擬了線(xiàn)上的整套邏輯。”陳江豪總結說(shuō)。
“當你進(jìn)店，門(mén)店能實(shí)時(shí)得知你是誰(shuí)，這就對應線(xiàn)上，你以 ID 的身份登錄購物平臺。你到了智能廣告終端前，就類(lèi)似線(xiàn)上實(shí)時(shí)推薦。到了智能貨架，就相當于你在線(xiàn)上購物，在進(jìn)行瀏覽或點(diǎn)擊。在結算臺支付，對應的則是線(xiàn)上下單。”陳江豪具體闡述道。
提升營(yíng)銷(xiāo)轉化率，降低轉化成本
技術(shù)是數據收集的手段，使零售企業(yè)能以數據驅動(dòng)運營(yíng)。然而，借由人工智能中的深度學(xué)習和大數據技術(shù)，最終能夠自動(dòng)挖掘、預測消費者需求，進(jìn)而實(shí)現自動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)。
陳江豪表示，云從科技的目標也是如此，即基于用戶(hù)畫(huà)像和大數據智能生成廣告受眾。具體來(lái)說(shuō)，他們會(huì )對用戶(hù)、商品和廣告進(jìn)行畫(huà)像。
用戶(hù)畫(huà)像包括性別、年齡、喜好等數十萬(wàn)維信息；商品畫(huà)像則包括海量商品的特性、信息、構造等數萬(wàn)維信息；廣告畫(huà)像則包括廣告內容、畫(huà)面、視頻、類(lèi)型、用戶(hù)反應等數十萬(wàn)維信息。
基于這些畫(huà)像，推測消費者感興趣的廣告和商品，為每個(gè)廣告推薦 200 萬(wàn)左右受眾，每個(gè)受眾都與該廣告高度相關(guān)，從而提升廣告轉化率，降低平均轉化成本。
為此，云從科技成立了大數據平臺部，其中 90% 皆為研發(fā)人員，與谷歌、Facebook 等科技巨頭同步最新的算法。而云從科技創(chuàng )始人周曦也苦花心思挖來(lái)了 Facebook 的用戶(hù)畫(huà)像團隊的核心技術(shù)帶頭人何洪路。
對于大數據營(yíng)銷(xiāo)的威力，陳江豪用何洪路在 Facebook 經(jīng)手的一個(gè)案例解釋?zhuān)谝粋�(gè)案例中，何洪路通過(guò)數十萬(wàn)維度的信息，為一個(gè)廣告推薦了 200 萬(wàn)左右的受眾，該廣告點(diǎn)擊率上升 36%，轉化率上升 33%，該類(lèi)型廣告平均轉化率的成本下降 47%。
“這的確可以帶來(lái)真正意義上的收益。”陳江豪說(shuō)。
具體到實(shí)施上，陳江豪介紹，云從科技會(huì )分成數個(gè)步驟。
第一，模型驗證。在模型驗證時(shí)，會(huì )用零售企業(yè)半年前的數據進(jìn)行訓練，訓練之后，再基于模型對前半年的運營(yíng)進(jìn)行預測，將預測結果與客戶(hù)真實(shí)運營(yíng)數據進(jìn)行對比，如果預測結果與運營(yíng)數據高度吻合，則證明模型的實(shí)力。
轉化率漏斗模型 -- 線(xiàn)下落地
陳江豪表示，整個(gè)驗證過(guò)程會(huì )在零售企業(yè)內部環(huán)境實(shí)現，將從物理上隔絕外部。如果零售企業(yè)最終沒(méi)有采納，云從科技會(huì )進(jìn)行磁盤(pán)消磁，不會(huì )泄露任何數據。
第二，如果模型驗證有效，則進(jìn)行試點(diǎn)。云從科技會(huì )與零售企業(yè)一起，找出數家各方面能力都持平的門(mén)店，在部分門(mén)店安裝系統，進(jìn)行試運營(yíng)。再根據已安裝系統、未安裝系統兩類(lèi)門(mén)店進(jìn)行 AB 測試。然后實(shí)時(shí)收集、分析 AB 組門(mén)店運營(yíng)數據，通過(guò)實(shí)例得出 ROI（投資回報率），協(xié)助零售企業(yè)建立基于線(xiàn)上線(xiàn)下數據融合的大數據營(yíng)銷(xiāo)能力。
三級研發(fā)架構和行業(yè)大腦
人工智能的發(fā)展依托于深度學(xué)習等算法的突破，云計算等計算能力的提升，以及互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的數據爆炸。衡量一家企業(yè)是否真的是人工智能企業(yè)，陳江豪表示可以從三點(diǎn)考慮，一是計算能力，二是數據資源，三是算法優(yōu)勢，也就是人才資源。
計算能力，云從科技通過(guò)自建超算中心獲取，通過(guò)與四大行、公安部等機構成立聯(lián)合實(shí)驗室，云從科技獲取了用于模型訓練的數據資源。而為了保持算法優(yōu)勢，他們則建立了三級研發(fā)架構。
第一級，在美國硅谷、UIUC 分別建立研發(fā)中心，實(shí)時(shí)將國外最先進(jìn)的人工智能技術(shù)引進(jìn)云從科技。第二級，與中科院和上海交大建立聯(lián)合實(shí)驗室，進(jìn)行基礎技術(shù)研究。第三級，在重慶、上海、成都、廣州、蘇州建立五大研發(fā)中心，推進(jìn)技術(shù)和產(chǎn)品的落地。
而遍布全國的售后交付團隊，則能基于客戶(hù)具體需求，進(jìn)行定制開(kāi)發(fā)并將產(chǎn)品進(jìn)行本地化。為了儲備人工智能人才，云從科技還成立了人工智能大學(xué)。
陳江豪表示，無(wú)論是核心算法，還是落地能力，亦或是客戶(hù)需求響應，云從科技都擁有自己的核心優(yōu)勢。比如基于智慧門(mén)店的人臉識別、行為分析、人群計數、行人再識別等算法均為自研。而隨著(zhù)算法迭代，能夠更進(jìn)一步提升識別精準度，并支持更多的功能場(chǎng)景。
然而，陳江豪認為，云從科技最大的特點(diǎn)在于，進(jìn)入一個(gè)行業(yè)，則會(huì )深耕這個(gè)行業(yè)，并通過(guò)行業(yè)大腦在行業(yè)之間進(jìn)行交互、融合。
“通過(guò)各個(gè)行業(yè)的交互，我們能夠獲取壁壘，也能更好地服務(wù)我們的客戶(hù)。”陳江豪總結。
