WiFi 客流成無源之水,AI 陳列督導是智慧零售的新突圍點?
WiFi 客流已成無源之水
和幾家友商的掌舵者不同,涉足貨架陳列督導前,樊凌雲已經在零售行業摸爬滾打了多年。他曾經負責過味千拉麵全國700家門店和上海來福士商場的智慧化改造工程。
當時,O2O業務正處在風口之上。樊凌雲任職於一家零售技術方案商,為商場和連鎖店提供WiFi客流統計和引流技術。在樊凌雲改造的門店裡,顧客進店後,WiFi探針可以自動獲取其手機MAC地址,進行客流統計。如果顧客連接WiFi,系統還能根據其喜好推送優惠券。
這種方案在當時頗受追捧,樊凌雲卻認為,這種業務周期太長,很難快速複製,前景十分有限。他開始思考,零售行業的下一個風口是什麼。
但真正讓樊凌雲調轉航向的卻是4G和隨機MAC地址技術的普及。隨著4G網路普及,流量資費降低,消費者對商場WiFi的需求越來越弱,WiFi引流成了無源之水。
一同受到衝擊的還有基於WiFi探針的客流統計技術。眾所周知,WiFi探針是通過手機MAC地址來識別用戶身份的。為了保護用戶隱私,2014年蘋果率先在iOS8中引入了隨機MAC功能。隨後,谷歌和微軟也相繼在各自最新的手機操作系統中加入MAC地址隨機演算法。這讓基於MAC地址的大數據分析遭遇了嚴峻挑戰。
相關統計顯示,iOS8推出隨機MAC之前,數據平台抓取到的真實MAC佔95%以上,而iOS8發布後,這一指標迅速下降到了39%左右。WiFi客流統計幾乎成了雞肋。
離開上家公司後,樊凌雲創立了零眸智能。他希望能打造一個「零售之眼」,用計算機視覺技術推動零售行業智慧升級。
零眸智能成立於2017年8月,當時人臉識別客流分析技術已經比較成熟,不少AI初創公司選擇以此為切入點進軍零售市場。樊凌雲是客流分析領域的「老兵」,但他卻沒有追隨這股潮流,而是出人意料地選擇了貨架陳列督導作為自己的新起點。
零售行業的多年實踐讓他認識到,消費者識別並不是大型B端客戶需要迫切解決的問題,它們更大的痛點反而在於如何掌握銷售端的數據。「很多品牌商甚至不知道自己的商品在哪些門店出售,更不要說是哪些消費者購買的。」
恰好這時,一家國際領先的可樂品牌拋來「橄欖枝」,這成了樊凌雲轉向貨架陳列督導的「最後一根稻草」。
AI 陳列督導需求強烈
2016年,該可樂品牌找到樊凌雲,希望能用新技術提高貨架陳列督導的效率。一個全新的世界就此開啟。
快消品零售是一個很特殊的行業,商品銷售節奏很快,它更多滿足的是消費者的衝動性和即時性消費。充滿視覺衝擊力的貨架陳列對推動銷售業績發揮著重要作用。
很多大型快消品牌商每年花在陳列廣告上的支出多達十幾億,光花在陳列督導上的費用就有近億元。過去陳列督導完全依賴人眼和手工完成的,進店和記錄需要花費大量的人力,效率很低,質量難以把控,而且局限於成本往往只能抽樣調查,無法獲取完整數據。
而基於深度學習的圖像識別智能技術,只需要銷售代表用手機App快速拍攝店內照片,上傳至雲端圖像分析引擎,就能實時生成店內情況分析報告, 並同步到企業的管理後台,大幅提高了品牌商的銷售執行效率。
以前面提到的可樂品牌為例,該品牌商的業務代表檢查一家門店大約需要14分鐘。如果使用零眸智能的陳列督導系統,則可以將店檢時間壓縮到3分鐘左右。
此外,過去業務代表拍攝貨架照片後,還需要後台人員對照片進行統計和分析。每個統計人員一天最多只能看一百張照片,效率十分低下。
業務代表拍攝貨架照片後,還需要後台人員對照片進行統計和分析。該可樂品牌後台看照片、做統計的工作人員有100多個,但效率很低,每人每天最多能看一百張。而機器識別一張照片只需零點幾秒,是人效率的千倍、萬倍。按後台人員一年10萬元的費用計算,一百人就能節省1000萬。
攝像頭被拒之門外
美中不足的是,零眸智能的產品雖然提高了銷售執行督導的效率,但仍然需要督導人員到店拍攝貨架照片,效率提升和成本節約依然有限。如果能夠在商場內安裝攝像頭,自動拍攝貨架照片並上傳至雲端分析,則將更大程度上釋放AI的價值。然而,頗值得玩味的是,目前市場上尚無一家方案商正式推出類似的方案。背後原因何在?
顯而易見的是工程原因。首先,商場內貨架分布密集,如何安裝攝像頭才能確保完整、清晰地捕捉到貨架照片,是一項巨大的挑戰。其次,商場內人來人往,容易對貨架造成遮擋,也容易引發顧客隱私方面的擔憂。再次,安裝攝像頭會增加商場內的布線難度,帶來額外的消防問題。
目前,市場上大多數方案提供商都是以演算法見長的初創公司,缺乏攝像頭安裝方面的經驗和配套體系。手機拍照的方式更利於產品快速規模化落地。
更深層次的原因則在於方案提供商與品牌商、零售商之間的利益博弈。
很多大型品牌商都有自己的銷售執行督導APP,過去督導人員也是通過APP拍照的方式完成工作。陳列督導AI以API的方式接入,實際扮演的是督導人員的AI助手,提高了圖片識別和分析環節的效率。但如果採用攝像頭的方案,銷售執行督導人員則將被徹底取代,勢必會引起阻力。凡事皆需循序漸進,就現階段而言,手機拍攝是相對容易被接受的方案。
此外,在銷售執行督導機制下,零售商是被監督的對象,和品牌商存在天然的利益衝突。出於自身利益考慮,零售商不會同意品牌商把攝像頭裝進自己的地盤。
種種利益糾纏之下,手機拍攝是目前比較可行,或許也是唯一可行的方案。「阻礙商業落地的,最後往往不是技術問題」。
從工具上升到數據
陳列督導AI的落地雖然面臨一些挑戰,但品牌商需求強烈且具有很強的付費能力,非常適合創業公司生存。迄今為止,這個領域已經吸引了擴博智能、ImageDT、朗鏡科技等大大小小的玩家。強敵環伺之下,零眸智能該如何走出一條差異化之路,提升產品競爭力呢?
樊凌雲介紹,陳列督導是一片非常大的市場。每家企業的切入點不同,零眸智能目前主要聚焦飲料市場。樊凌雲希望以此為突破點,逐步實現飲料行業的全品類覆蓋,為飲料行業的協同效應提供服務。最後,再漸漸覆蓋到各類食品,生活用品,達成點、線、面的突破。
據介紹,目前零眸智能僅飲料行業已覆蓋2500多個SKU,食品、乳品、酒水、衛生用品等品類也在不斷擴充中。在大型商超、便利店、傳統渠道等場景的綜合識別率可達95%以上,部分商品特徵明顯拍攝環境較好的場景甚至能達99%的準確率,還能區分不同的口味及大小包裝,同時對模糊、反光、商品破損也能保持很強的魯棒性。
在樊凌雲看來,演算法模型固然重要,但目前的深度學習依賴於大量數據,某種程度上數據比模型更重要,甚至是企業核心競爭力的重要一環。目前零眸智能的數據主要有兩種來源:一是來自於客戶的積累;二是自己派人出去採集。前一種方式可以幫助創業公司快速發展,但數據的所有權在客戶,創業公司的產品只能停留在工具層面。
樊凌雲認為,零眸智能最後必須上升到數據層面,自己採集數據。這樣一來,零眸智能服務不同客戶時就可以避免重複採集數據,並提供更加完整全面的陳列洞察和建議。
貨架陳列督導的本質是商品識別,因此零眸智能也涉足了不少其他與「貨」密切相關的零售場景,比如無人貨櫃、自助收銀機等。
樊凌雲將公司命名為「零眸」,希望它能夠成為零售行業的智慧之眼。他相信,這隻眼睛看到的不只有腳下的一畝三分地,還有更加廣闊的遠方。雷鋒網雷鋒網雷鋒網
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