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在國(guó)內(nèi)AI服務(wù)商中，瑞為是一家資歷較老的企業(yè)，2012年成立便入局人工智能ToB業(yè)務(wù)，目前仍服務(wù)對(duì)AI有著剛性需求的安防行業(yè)。隨著產(chǎn)業(yè)升級(jí)的進(jìn)一步延伸，零售行業(yè)進(jìn)入轉(zhuǎn)型期。瑞為早在2015年成立智慧商鋪產(chǎn)品線，主攻零售行業(yè)，到目前已服務(wù)了京東、美的，分眾傳媒等行業(yè)客戶。 

近日，記者來(lái)到瑞為同京東合作的一家深圳的門店-京東&TCL專賣店，近距離觀察了這套走進(jìn)大眾視野的零售AI方案，由瑞為聯(lián)合創(chuàng)始人&零售業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人張國(guó)強(qiáng)剖析了這套方案背后的細(xì)節(jié)。

近看線下零售AI方案

京東之家是京東電子文娛事業(yè)群的線下門店，主營(yíng)3C類產(chǎn)品，屬于京東打通線上線下用戶的一項(xiàng)重要戰(zhàn)略布局。在方案落地時(shí)，瑞為考慮到顧客在線下門店中的行為特征，打造了“進(jìn)店、逛店、結(jié)算”三個(gè)細(xì)分解決方案。值得一提的是，三個(gè)方案既可以獨(dú)立拆分使用，又可以整合在一起。張國(guó)強(qiáng)解釋，對(duì)初次接觸AI的門店，瑞為優(yōu)先從基礎(chǔ)的進(jìn)店方案實(shí)施，循序漸進(jìn)地升級(jí)。 

走進(jìn)京東之家，抬頭便能看到瑞為的產(chǎn)品“店計(jì)”，顧名思義“店計(jì)”是計(jì)量、分析門店數(shù)據(jù)，在客戶進(jìn)店的幾秒鐘之內(nèi)，攝像頭完成人臉捕捉，并在前端篩選出呈現(xiàn)效果最佳的圖片，上傳云端，把圖片這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，例如穿戴基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析、裝扮風(fēng)格分析、色搭系分析、身形分析、表情分析、體態(tài)分析等零售行業(yè)管理者想獲取卻難獲取的信息。在信息同步到后臺(tái)系統(tǒng)后。店長(zhǎng)在手機(jī)APP上就能一覽當(dāng)天客群情況。

進(jìn)店之后，顧客進(jìn)入到逛店環(huán)節(jié)，瑞為能夠捕捉每位顧客在店內(nèi)的行為軌跡，包括在哪件商品上停留觀看，駐足多久。為了不影響購(gòu)物體驗(yàn)，瑞為此前的產(chǎn)品形態(tài)易于融入環(huán)境(如下圖左)，但在試運(yùn)營(yíng)中發(fā)現(xiàn)，該產(chǎn)品經(jīng)常被顧客誤認(rèn)為是店內(nèi)3C產(chǎn)品，因此迭代升級(jí)成體型較小的攝像頭（如下圖右）。

最后是結(jié)算環(huán)節(jié)，攝像頭布置在收銀臺(tái)后方，這一環(huán)節(jié)能夠提供最準(zhǔn)確的購(gòu)買客群數(shù)據(jù)，對(duì)于銷售分析至關(guān)重要。 

1+1+1>3 

當(dāng)顧客進(jìn)店、逛店、結(jié)算的數(shù)據(jù)都具備以后，“1+1+1>3”的聚合效應(yīng)就有所顯現(xiàn)：門店管理者可以按需求選擇采集哪些數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)特定應(yīng)用。 

如果進(jìn)店和結(jié)算的數(shù)據(jù)結(jié)合，店長(zhǎng)能看到每天的實(shí)際客流轉(zhuǎn)化率，而且不同于以前的wifi探針產(chǎn)品的數(shù)人頭，通過圖像識(shí)別能提供穿戴基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析、裝扮風(fēng)格分析、色搭系分析、身形分析、表情分析、體態(tài)分析、區(qū)域關(guān)注等更豐富的維度。舉例來(lái)說，A店的日客流量是5000，轉(zhuǎn)化率10%，B店日客流量10000，轉(zhuǎn)化率5%，按照以上數(shù)據(jù)來(lái)看，似乎A店的轉(zhuǎn)化率更高。但如果有人臉識(shí)別的輔助，管理者還能看到符合目標(biāo)客戶年齡定位的人群數(shù)量，假設(shè)A店5000客流中50%屬于目標(biāo)人群，而B店10000人中20%是目標(biāo)人群，那么反而是B店的銷售效率更高。 

如果在進(jìn)店、結(jié)算的基礎(chǔ)上再加入了顧客逛店數(shù)據(jù)，那管理者還能解讀顧客行為背后的原因。比如最基礎(chǔ)的一類應(yīng)用：選品。京東之家的優(yōu)勢(shì)在于無(wú)限多的SKU，但由于門店面積有限，門店要選擇合適的品類。通過不斷得積累客戶逛店數(shù)據(jù)和結(jié)算數(shù)據(jù)，店長(zhǎng)可以直觀地看到哪些商品更吸引眼球、轉(zhuǎn)化率更高，從而淘汰那些不被關(guān)注的商品。同理，門店的商品陳列也可以借此優(yōu)化，合理配置店內(nèi)的空間資源。 

綜合來(lái)看，瑞為通過前期的客戶場(chǎng)景積累，推出一些基礎(chǔ)的SAAS應(yīng)用。同時(shí)，通過對(duì)場(chǎng)景理解和客戶的深度接觸，瑞為將來(lái)會(huì)推出更為貼身的定制方案。比如說，一個(gè)顧客在某商品前駐足許久，但最后選擇了旁邊價(jià)格更低的同類商品。這個(gè)行為是否可以解讀為價(jià)格影響用戶喜好？又是否有必要做這類數(shù)據(jù)的采集和運(yùn)營(yíng)？這些問題，涉及到更細(xì)顆粒度的客戶數(shù)據(jù)洞察，背后也需要配置更為精細(xì)的運(yùn)營(yíng)決策“引擎”，張國(guó)強(qiáng)透露，瑞為已經(jīng)在為一些戰(zhàn)略客戶提供更深度的零售解決方案服務(wù)，從基礎(chǔ)的SAAS服務(wù)到定制集成的PAAS服務(wù)，對(duì)零售行業(yè)的布局逐漸清晰完整。

在零售行業(yè)，AI為何叫好不叫座 

首先要承認(rèn)，線下零售門店的利潤(rùn)率并不高，這是整個(gè)行業(yè)的痛點(diǎn)，再加上業(yè)務(wù)過分依賴人力，前端缺乏精細(xì)化運(yùn)營(yíng)，線下門店不可能接受價(jià)格較高的解決方案，這也是瑞為不斷在降低前后端成本的主要原因。 

張國(guó)強(qiáng)也講出服務(wù)零售行業(yè)的深切感受：必須平衡好成本和場(chǎng)景。成本是零售商最看重的因素，當(dāng)前很多零售商感受到轉(zhuǎn)型的焦慮，找到AI服務(wù)商做出樣板方案，但受制于成本過高，沒辦法規(guī)?；瘡?fù)制，實(shí)際上變成“為了AI而AI”。相比之下，瑞為的思路是在低成本的前提下逐步實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景功能，既解決當(dāng)下的一部分問題，又為解決未來(lái)的問題做鋪墊，讓線下門店從0開始把AI用起來(lái)。據(jù)張國(guó)強(qiáng)介紹，瑞為在全國(guó)實(shí)施方案的門店超過了8000家，其中京東家電和京東之家的AI新零售門店方案均由瑞為提供。

在記者看來(lái)，瑞為零售門店AI解決方案其實(shí)是給線下門店管理者提供了一套反饋機(jī)制。在過去一個(gè)零售時(shí)代，不乏一些以經(jīng)營(yíng)管理見長(zhǎng)的超市、便利店、服裝品牌，它們有自己的一套管理術(shù)，大到開店的策略，小到各類商品的擺放規(guī)則。但是在以前的技術(shù)條件下，沒人能知道這些策略是否真的是最優(yōu)選擇，以及能不能復(fù)制到其他行業(yè)、地區(qū)的公司。AI解決方案就是在一定程度上解決這個(gè)盲點(diǎn)，幫助零售門店走出了墨守成規(guī)的傳統(tǒng)管理體系，嘗試“千店千面式”的細(xì)節(jié)創(chuàng)新，真正從經(jīng)營(yíng)產(chǎn)品轉(zhuǎn)型到經(jīng)營(yíng)客戶。