廣州2018年9月28日電 /美通社/ -- 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(jì)算機(jī)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(yīng)用場(chǎng)景和解決方案很具典型性。
熟客識(shí)別，提升成單率和客單價(jià)
一些低頻高客單價(jià)的消費(fèi)場(chǎng)景，消費(fèi)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(fèi)者去的次數(shù)越多，說(shuō)明購(gòu)買(mǎi)欲望越強(qiáng)，如果門(mén)店運(yùn)營(yíng)人員能及時(shí)捕捉這個(gè)信息，抓住機(jī)會(huì)，對(duì)該消費(fèi)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(yùn)營(yíng)人員無(wú)法完全記住誰(shuí)是熟客，因?yàn)榭赡茉撓M(fèi)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(yùn)營(yíng)人員留下深刻印象，這往往會(huì)導(dǎo)致錯(cuò)失對(duì)其提供精細(xì)化服務(wù)的機(jī)會(huì)，從而錯(cuò)失成單良機(jī)。
人臉識(shí)別則能彌補(bǔ)這一缺陷，通過(guò)攝像機(jī)或攝像頭采集圖像或視頻流，并自動(dòng)在圖像中檢測(cè)、跟蹤人臉，對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行臉部識(shí)別，從而知道目標(biāo)對(duì)象是否同一個(gè)人，同時(shí)還可以識(shí)別進(jìn)店消費(fèi)者的性別、年齡、是否反復(fù)進(jìn)出等。
成立于2015年3月的云從科技將計(jì)算機(jī)視覺(jué)及大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于安防、金融、機(jī)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(zhǎng)嘉匯購(gòu)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(shí)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(fèi)者人臉，當(dāng)系統(tǒng)識(shí)別出該消費(fèi)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(yùn)營(yíng)人員，使其抓住時(shí)機(jī)，為消費(fèi)者提供個(gè)性化服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)，引導(dǎo)其消費(fèi)行為，促使成單。
然而，因?yàn)槠奉?lèi)不同，業(yè)態(tài)不同，零售企業(yè)不同，對(duì)多長(zhǎng)時(shí)間，來(lái)過(guò)多少次才能被稱(chēng)為熟客，每家企業(yè)對(duì)此定義也不相同。
正是如此，云從科技高級(jí)解決方案經(jīng)理陳江豪介紹，云從科技的熟客定義系統(tǒng)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(yǎng)忠實(shí)客戶(hù)群體
如果說(shuō)針對(duì)熟客的營(yíng)銷(xiāo)是提升成單率的關(guān)鍵，零售企業(yè)對(duì)會(huì)員的運(yùn)營(yíng)則是希望與消費(fèi)者建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系，培養(yǎng)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(gòu)其他商品時(shí)有用，此外并無(wú)太大吸引力，由此導(dǎo)致會(huì)員流動(dòng)性大，缺乏忠誠(chéng)度，會(huì)員制度形同虛設(shè)，名存實(shí)亡。
原因在于，實(shí)體門(mén)店缺乏對(duì)會(huì)員的精細(xì)化運(yùn)營(yíng)和個(gè)性化服務(wù)。但在實(shí)體門(mén)店，門(mén)店運(yùn)營(yíng)人員往往只有在消費(fèi)者結(jié)賬使用會(huì)員身份時(shí)，才得知他是會(huì)員，而此時(shí)購(gòu)物環(huán)節(jié)已經(jīng)結(jié)束，自然無(wú)法在購(gòu)物過(guò)程中，對(duì)他提供針對(duì)性服務(wù)。
與熟客識(shí)別同理，只要識(shí)別出該消費(fèi)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(yùn)營(yíng)人員手機(jī)，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(tǒng)，只有手機(jī)號(hào)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(bǔ)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(nèi)配置智能廣告終端，結(jié)合人臉識(shí)別技術(shù)，推出緊跟時(shí)事熱點(diǎn)的各類(lèi) AI 娛樂(lè)應(yīng)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。
一，提高墻面利用率，使店內(nèi)空間更整潔。二，為消費(fèi)者提供娛樂(lè)化體驗(yàn)，吸引人流，提高其駐足時(shí)間。三，通過(guò)人臉識(shí)別，對(duì)消費(fèi)者實(shí)行精準(zhǔn)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(fèi)者在智能廣告終端體驗(yàn)游戲或娛樂(lè)應(yīng)用之后，系統(tǒng)會(huì)告知他收到一個(gè)紅包，需輸入手機(jī)號(hào)碼領(lǐng)取。消費(fèi)者輸入手機(jī)號(hào)碼后，終端系統(tǒng)會(huì)進(jìn)入會(huì)員系統(tǒng)，通過(guò)手機(jī)號(hào)碼判定他是否會(huì)員，如果是會(huì)員，則補(bǔ)充了人臉信息。
如果說(shuō)智能廣告終端是獲取人臉數(shù)據(jù)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(fèi)者體驗(yàn)，避免“飛單”，實(shí)時(shí)核算客單轉(zhuǎn)化率的同時(shí)，刷臉支付還有一個(gè)重要功能，那就是補(bǔ)全會(huì)員的人臉信息。
對(duì)于刷臉支付，陳江豪認(rèn)為，云從科技有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樵诮鹑陬I(lǐng)域，云從科技已是中國(guó)銀行業(yè)第一大人工智能供應(yīng)商。包括農(nóng)行、建行、中行、招行總行等全國(guó) 400 多家銀行已采用他們的產(chǎn)品，為全國(guó)銀行提供比對(duì)認(rèn)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(tái)支持系統(tǒng)。
輔助動(dòng)線(xiàn)設(shè)計(jì)和商品陳列
對(duì)線(xiàn)下門(mén)店來(lái)說(shuō)，店鋪的動(dòng)線(xiàn)設(shè)計(jì)很重要，甚至被譽(yù)為店鋪的血管。
所謂動(dòng)線(xiàn)，就是消費(fèi)者在店內(nèi)的行走軌跡，而動(dòng)線(xiàn)設(shè)計(jì)的目的也在于讓消費(fèi)者在店內(nèi)購(gòu)物時(shí)，盡可能經(jīng)過(guò)更多區(qū)域，瀏覽更多商品，優(yōu)秀的動(dòng)線(xiàn)設(shè)計(jì)則能將客流量引導(dǎo)至門(mén)店的每個(gè)位置，提升門(mén)店坪效，使門(mén)店產(chǎn)出較大化。而商品陳列則會(huì)圍繞門(mén)店動(dòng)線(xiàn)進(jìn)行布局。
對(duì)門(mén)店動(dòng)線(xiàn)來(lái)說(shuō)，雖然單一消費(fèi)者的行走軌跡有隨意性，全體消費(fèi)者的運(yùn)動(dòng)軌跡卻有規(guī)律可循，因此，基于大量消費(fèi)者行走軌跡形成的熱點(diǎn)區(qū)域就能反映店鋪的動(dòng)線(xiàn)設(shè)計(jì)是否合理，商品陳列是否達(dá)到目的。
據(jù)陳江豪介紹，很多零售企業(yè)都對(duì)此感興趣。如何獲知熱點(diǎn)區(qū)域，采取 Wi-Fi、iBeacon 是之前常用的方法，但準(zhǔn)確度欠佳，而常見(jiàn)的視頻方案也只能數(shù)人頭，無(wú)法區(qū)分工作人員。
從技術(shù)和應(yīng)用場(chǎng)景的匹配來(lái)說(shuō)，人臉識(shí)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(nèi)，要具體了解一個(gè)消費(fèi)者到了哪個(gè)具體的位置，如果只基于人臉識(shí)別，就需要大量攝像頭抓取人臉信息，然而，每布設(shè)一個(gè)前端攝像頭，后臺(tái)用于識(shí)別的計(jì)算資源就會(huì)成倍增長(zhǎng)，對(duì)零售企業(yè)來(lái)說(shuō)，成本很高。其次，對(duì)消費(fèi)者而言，他們也無(wú)法接受在購(gòu)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(xiàng)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(xiàng)世界紀(jì)錄，讓跨鏡追蹤技術(shù)（ReID）達(dá)到商用水平，對(duì)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(xù)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、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(jù)大量消費(fèi)者的行走軌跡生成門(mén)店的熱點(diǎn)區(qū)域，讓門(mén)店管理人員了解動(dòng)線(xiàn)設(shè)計(jì)和商品陳列是否合理，應(yīng)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(duì)消費(fèi)者侵犯感的同時(shí)，還可以對(duì)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(tái)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(fèi)者體驗(yàn)，最終成為一個(gè)可落地的方案。”陳江豪說(shuō)。
使?fàn)I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(xiàn)首頁(yè)給他推薦的商品中有奢侈品牌內(nèi)衣，劉強(qiáng)東在微博上回應(yīng)表示，這是他們根據(jù)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(xiàn)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(chǔ)在于電商有豐富的消費(fèi)者數(shù)據(jù)，而這數(shù)據(jù)不只是交易數(shù)據(jù)，還包括過(guò)程數(shù)據(jù)。
具體來(lái)說(shuō)，從登錄電商開(kāi)始，系統(tǒng)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(tǒng)記錄。基于這些過(guò)程數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠更為精準(zhǔn)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(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)，盡管線(xiàn)下門(mén)店有著大量的交易數(shù)據(jù)，卻缺乏類(lèi)同電商這樣的過(guò)程數(shù)據(jù)。這就導(dǎo)致線(xiàn)下門(mén)店只能獲知消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)了哪些商品，但無(wú)法獲知消費(fèi)者看過(guò)哪些商品，試過(guò)哪些商品，對(duì)哪些商品感興趣，沒(méi)有這些數(shù)據(jù)，就無(wú)法更進(jìn)一步挖掘消費(fèi)者的需求。
陳江豪表示，云從科技的智慧門(mén)店則在于將數(shù)據(jù)滲入消費(fèi)者購(gòu)物過(guò)程的每個(gè)環(huán)節(jié)。而為了更全面地獲得過(guò)程數(shù)據(jù)，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(fèi)者與商品之間的關(guān)系。客流統(tǒng)計(jì)、熟客識(shí)別、會(huì)員識(shí)別、熱點(diǎn)區(qū)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(dāng)他們結(jié)合起來(lái)，就能獲得更為完整的數(shù)據(jù)。
“這個(gè)閉環(huán)做完之后，大家會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)有趣的現(xiàn)象，就是它完全模擬了線(xiàn)上的整套邏輯。”陳江豪總結(jié)說(shuō)。
“當(dāng)你進(jìn)店，門(mén)店能實(shí)時(shí)得知你是誰(shuí)，這就對(duì)應(yīng)線(xiàn)上，你以 ID 的身份登錄購(gòu)物平臺(tái)。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(dāng)于你在線(xiàn)上購(gòu)物，在進(jìn)行瀏覽或點(diǎn)擊。在結(jié)算臺(tái)支付，對(duì)應(yīng)的則是線(xiàn)上下單。”陳江豪具體闡述道。
提升營(yíng)銷(xiāo)轉(zhuǎn)化率，降低轉(zhuǎn)化成本
技術(shù)是數(shù)據(jù)收集的手段，使零售企業(yè)能以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)運(yùn)營(yíng)。然而，借由人工智能中的深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)，最終能夠自動(dòng)挖掘、預(yù)測(cè)消費(fèi)者需求，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)營(yíng)銷(xiāo)。
陳江豪表示，云從科技的目標(biāo)也是如此，即基于用戶(hù)畫(huà)像和大數(shù)據(jù)智能生成廣告受眾。具體來(lái)說(shuō)，他們會(huì)對(duì)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(shù)十萬(wàn)維信息；商品畫(huà)像則包括海量商品的特性、信息、構(gòu)造等數(shù)萬(wàn)維信息；廣告畫(huà)像則包括廣告內(nèi)容、畫(huà)面、視頻、類(lèi)型、用戶(hù)反應(yīng)等數(shù)十萬(wàn)維信息。
基于這些畫(huà)像，推測(cè)消費(fèi)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(zhuǎn)化率，降低平均轉(zhuǎn)化成本。
為此，云從科技成立了大數(shù)據(jù)平臺(tái)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(tuán)隊(duì)的核心技術(shù)帶頭人何洪路。
對(duì)于大數(shù)據(jù)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(shù)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(zhuǎn)化率上升 33%，該類(lèi)型廣告平均轉(zhuǎn)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(shù)個(gè)步驟。
第一，模型驗(yàn)證。在模型驗(yàn)證時(shí)，會(huì)用零售企業(yè)半年前的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練之后，再基于模型對(duì)前半年的運(yùn)營(yíng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，將預(yù)測(cè)結(jié)果與客戶(hù)真實(shí)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，如果預(yù)測(cè)結(jié)果與運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)高度吻合，則證明模型的實(shí)力。
陳江豪表示，整個(gè)驗(yàn)證過(guò)程會(huì)在零售企業(yè)內(nèi)部環(huán)境實(shí)現(xiàn)，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(shù)據(jù)。
第二，如果模型驗(yàn)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(shù)家各方面能力都持平的門(mén)店，在部分門(mén)店安裝系統(tǒng)，進(jìn)行試運(yùn)營(yíng)。再根據(jù)已安裝系統(tǒng)、未安裝系統(tǒng)兩類(lèi)門(mén)店進(jìn)行 AB 測(cè)試。然后實(shí)時(shí)收集、分析 AB 組門(mén)店運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)例得出 ROI（投資回報(bào)率），協(xié)助零售企業(yè)建立基于線(xiàn)上線(xiàn)下數(shù)據(jù)融合的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷(xiāo)能力。
三級(jí)研發(fā)架構(gòu)和行業(yè)大腦
人工智能的發(fā)展依托于深度學(xué)習(xí)等算法的突破，云計(jì)算等計(jì)算能力的提升，以及互聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)的數(shù)據(jù)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(jì)算能力，二是數(shù)據(jù)資源，三是算法優(yōu)勢(shì)，也就是人才資源。
計(jì)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(jī)構(gòu)成立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，云從科技獲取了用于模型訓(xùn)練的數(shù)據(jù)資源。而為了保持算法優(yōu)勢(shì)，他們則建立了三級(jí)研發(fā)架構(gòu)。
第一級(jí)，在美國(guó)硅谷、UIUC 分別建立研發(fā)中心，實(shí)時(shí)將國(guó)外先進(jìn)的人工智能技術(shù)引進(jìn)云從科技。第二級(jí)，與中科院和上海交大建立聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)行基礎(chǔ)技術(shù)研究。第三級(jí)，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(guó)的售后交付團(tuán)隊(duì)，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(chǔ)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(yīng)，云從科技都擁有自己的核心優(yōu)勢(shì)。比如基于智慧門(mén)店的人臉識(shí)別、行為分析、人群計(jì)數(shù)、行人再識(shí)別等算法均為自研。而隨著算法迭代，能夠更進(jìn)一步提升識(shí)別精準(zhǔn)度，并支持更多的功能場(chǎng)景。
然而，陳江豪認(rèn)為，云從科技較大的特點(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(jié)。
