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云從科技:人工智能技術(shù)每年讓零售營(yíng)銷成本降低47%

2018-09-29 11:26:01   作者:   來(lái)源:CTI論壇   評(píng)論:0  點(diǎn)擊:


  通過(guò)數(shù)十萬(wàn)維度的信息,人工智能技術(shù)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%,該類型廣告平均轉(zhuǎn)化率的成本下降 47%,而2017年全球廣告支出為5520億美元。
  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)買欲望越強(qiáng),如果門店運(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,則會(huì)有效提高成單率。
  然而,門店運(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。
  門店入口:客流分析
  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,引導(dǎo)其消費(fèi)行為,促使成單。
  然而,因?yàn)槠奉惒煌瑯I(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,滿足哪些條件才能被稱為熟客,可由企業(yè)自身判定。
  會(huì)員經(jīng)營(yíng),培養(yǎng)忠實(shí)客戶群體
  如果說(shuō)針對(duì)熟客的營(yíng)銷是提升成單率的關(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)客戶群體。
  目前,不管是百貨、商超,還是專業(yè)店、專賣店等零售業(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)體門店,門店運(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 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。
  產(chǎn)品陳列區(qū)域:智能廣告終端
  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,直接打通了整個(gè)銀行的后臺(tái)支持系統(tǒng)。
  輔助動(dòng)線設(shè)計(jì)和商品陳列
  對(duì)線下門店來(lái)說(shuō),店鋪的動(dòng)線設(shè)計(jì)很重要,甚至被譽(yù)為店鋪的血管。
  所謂動(dòng)線,就是消費(fèi)者在店內(nèi)的行走軌跡,而動(dòng)線設(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)線設(shè)計(jì)則能將客流量引導(dǎo)至門店的每個(gè)位置,提升門店坪效,使門店產(chǎn)出最大化。而商品陳列則會(huì)圍繞門店動(dòng)線進(jìn)行布局。
  對(duì)門店動(dòng)線來(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店的熱點(diǎn)區(qū)域,讓門店管理人員了解動(dòng)線設(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)門店的攝像頭利舊處理,門店也不需要再布線施工,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銷如同電商“千人千面”
  此前,一位用戶打開(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)就能馬上獲知用戶的基本信息以及是否會(huì)員、是否熟客等。而用戶在搜索、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;谶@些過(guò)程數(shù)據(jù),系統(tǒng)能夠更為精準(zhǔn)地為用戶畫(huà)像,推薦符合其需求的商品。
  相比線上天然就能獲取這些過(guò)程數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō),盡管線下門店有著大量的交易數(shù)據(jù),卻缺乏類同電商這樣的過(guò)程數(shù)據(jù)。這就導(dǎo)致線下門店只能獲知消費(fèi)者購(gòu)買了哪些商品,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上的整套邏輯。”陳江豪總結(jié)說(shuō)。
  “當(dāng)你進(jìn)店,門店能實(shí)時(shí)得知你是誰(shuí),這就對(duì)應(yīng)線上,你以 ID 的身份登錄購(gòu)物平臺(tái)。你到了智能廣告終端前,就類似線上實(shí)時(shí)推薦。到了智能貨架,就相當(dāng)于你在線上購(gòu)物,在進(jìn)行瀏覽或點(diǎn)擊。在結(jié)算臺(tái)支付,對(duì)應(yīng)的則是線上下單。”陳江豪具體闡述道。
  提升營(yíng)銷轉(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。
  陳江豪表示,云從科技的目標(biāo)也是如此,即基于用戶畫(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、商品和廣告進(jìn)行畫(huà)像。
  用戶畫(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、類型、用戶反應(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)銷的威力,陳江豪用何洪路在 Facebook 經(jīng)手的一個(gè)案例解釋,在一個(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。
  轉(zhuǎn)化率漏斗模型 -- 線下落地
  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店,在部分門店安裝系統(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)兩類門店進(jìn)行 AB 測(cè)試。然后實(shí)時(shí)收集、分析 AB 組門店運(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)建立基于線上線下數(shù)據(jù)融合的大數(shù)據(jù)營(yíng)銷能力。
  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)外最先進(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。”陳江豪總結(jié)。
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