天壤智能创始人薛贵荣:人工智能如何助力新零售?

自动化新零售/智慧零售
亿欧
薛贵荣
2017-10-19 · 18:00
[ 亿欧导读 ] 2017年10月19日,由亿欧主办,猩便利、EasyGo协办的“新零售智能未来”--GIIS 2017亿欧峰会在上海市长宁区龙之梦万丽酒店成功举办。天壤智能创始人薛贵荣在现场发表了精彩演讲。
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2017年10月19日,由亿欧主办,猩便利、EasyGo协办的“新零售智能未来”--GIIS 2017亿欧峰会在上海市长宁区龙之梦万丽酒店成功举办。

天壤智能创始人薛贵荣在现场发表了主题为《人工智能助力新零售》的演讲,其核心观点如下:

1、新零售其实最核心的还是人和货;

2、无论做营销、运营还是各种各样的活动,都需要有对应的精准消费者人群,这样才能把整个营销的成本降低,从很高的价格升级到很高的服务能力。

以下为亿欧整理薛贵荣的现场演讲速记(有所删改):

大家下午好刚才光速中国创始合伙人韩彦列了一个大题目说新零售有很多方面,包括数据、线上线下打通以及用户体验的改善但是落到实处如果说新零售能够带来这么好用户的体验,那么人工智能在里面起到什么样的作用?这是我今天想介绍的内容。

新零售其实最核心的还是人和货人去买什么样的东西货就是消费者喜欢什么样的一些商品这两之间其实通过零售或者电商、线上线下的渠道就可以连通起来

通过各种各样的场景打通消费者购买的渠道,这里面有关一个核心的问题,那就是我们首先要知道消费者是谁,消费者在哪里?这两个问题,一个是消费者的画像,包括BIC的建设一个消费者的位置,这些都是我们了解的人的智能属性。

第二个属性就是货。货的属性是进口还是国产的,是新鲜产品还是不常用的产品,还包括价格等因素以及创意是什么样的,这是货层面上的表达。

第三个方面,我们讲的场景,涉及到线上和线下两个典型的场景新零售意味着线上和线下的打通,打通的话也就意味线上和线下消费者的数据,线上线下所有购买的东西,都能在一个场景里、一个空间里打通所以无论是线上应用还是线下应用也好,两个渠道的数据到最后都能成为场景数据类的表达。

要想知道人和、人与、货与之间的联系,就要了解算法关系到的各种关联的连接和关系是什么我们要了解消费者的兴趣是什么,线上比较简单,鼠标点一点就知道要想买什么了,线下就比较难了,人看了什么?拿了什么样的货物?这是比较复杂的东西。

第二个也就是货,线上货的选品比较简单,线下消费者看了什么?选了什么,这一块能不能进一步进行库存优化和库存摆放的依据,这是选品的技术。

再一块我们讲消费者最适宜场景是什么?今天大部分90后是线上的场景,中老年的购物会到线下场景,大部分的消费者在线上或者线下都会涉及,同样线下的场景针对于消费者的动态如何做?

比如说淘宝,淘宝上你的首页和别人的首页是完全不一样的这是个性化的体验,但是到线下还能做到这样的程度吗?如果做不到的话应该做成什么样的程度,才能满足不同消费者的体验呢?这也是场景需要对人做到的技术。

包括很多摆放货品也是一样的,可能很多场景里的货老板或者售货员根据自己的经验把货排一下,这种摆放合不合理呢?不一样的摆放会带来不一样的促销结果这些都需要依赖于数据,也就是线下数据收集的问题其中有几个核心的技术问题,也就是消费者数据结构化问题另外就是货品的呈现和如何选人问题。两公里之内、三公里之内你的消费者在哪里?

第一个就是数据结构化Amazon Go的无人店可以快递送到家,也就是在店里不需要有任何拿货放到篮子里再结单的过程。这里面用了很多的技术,比如说摄像头、WIFI的技术,包括RFID

第二个要知道货是什么,消费者是谁,人与货之间的交互这里面涉及到视频数据、无线WIFI数据以及RFID的数据,所有的数据都能用是最好的,当然会有成本的问题,比如说用RFID每个技术要贴上去,另外很多情况下摄像头是比较好的选择,但是它会涉及到AI的技术这里其实有很问题,也就是我们真的了解用户看了什么、拿了什么,买了什么。

拿了一个场景来讲。左边是用户在拿的东西,右边是捕获到拿什么样的东西,最终拿的是哪样的货才是我们真正要捕捉的东西消费者在货架的地方这一块能数据能不能做到充分的结构化?知道这个客户站在货架的货前面看了几分钟,拿起几个货比了多少次,最终放在购物篮里是哪些东西。

这一块放了多个摄像头去监测,所以说线下动作在线上的APP里面会有体现,这样数据也打通消费者的闭环,这是数据结构化的事。还有一个事,我们会碰到很多问题,包括消费者在货架的停留时间、看货的时间以及进店的人是什么样的人,这些数据都会变成实实在在的营销数据。

然后就是货品的识别超市里面有很多的货,货有标品和非标品,标品容易去识别,但是你也得知道它喜欢的是王老吉而不是百事的产品,不是说拿了一个罐子就知道是饮料,你还要知道王老吉和某种饮料产品的差异

所以技术这一块要有几千万个SKU,每一个商品都要捕捉到消费者拿了上来什么样的商品,具体拿了几罐具体的数字只有做到这样才能真正做到无人售货,否则还是要回到收银台,这是数据结构化。

另外我们会碰到很多的商场和超级市场,最终消费者在热点前面待了多长时间?游览的路径是什么?这也是需要同样的技术这一块我们做了一个实验,上面放了一个鱼眼,通过鱼眼可以看到左边是人在动,右边会把热点区域放下来,线下店的话放几个摄像头就可以知道人的热点是在哪里这是通过图像识别技术了解出来的。

当然我们还包括人脸识别以及人在店里所有的数据,把这些数据全部结构化,做成一个数据的闭环,形成消费者的DNP管理平台或者消费者的数据,有了这个数据我们就可以后面的工作。

我们做活动也好,做营销、运营也好,都得了解我们消费者需要什么前面已经知道每个消费者具备什么样的属性,接下来就需要知道在三公里的范围之内,怎么样把这个信息传递给消费者并且激发他的兴趣我们看到线下真实的店,一公里范围以它为半径画一个圈,这个圈里我们看到的商城、商圈包括街道总共有多少人?大概是十万个消费者,这一块马上就可以画到,WIFI的技术是感知不到消费者的。

另外这十万个用户哪些是你合适的消费者?如果对十万个消费者都做营销成本会很高如果只做感兴趣的一千个人营销可能也就是百分之一的成本,所以一千个人在哪里?

接下来我们做基于MAB多策略选人优化的模型这一块测的成本非常低,测的好的话就把量加大,慢慢经过迭代之后,我们会把整个流量十万降到几千的量级,无论做营销、运营还是各种各样的活动,你都有对应的消费者人群,这样就会把你整个营销的成本降低,从很高的价格升级到很高的服务能力,所以你的效率提升了、成本降低了,你会有更大的竞争力与别人PK新零售领域的机会。

还有几个比较关键的点,我们今天要尽可能收集多类型的数据,特别是高质量消费者活动的数据,比如说今天用WIFI、摄像头尽可能多收集数据,无论线上还是线下,因为数据将来形成闭环之后才能帮我们打通消费者包括你的APP、线下实体店都会打通,所以要多收集。

第二,我们觉得技术要作为优先的数据,这个也会是主流,就像Amazon Go一样放了很多的摄像头监控人购物的行为。

第三个,也看到人流的特点、每个消费者购买的产品是什么,这些将来都要成为运营和营销数据的反馈所以我跟大家讲一个例子大家都知道淘宝上的买卖图片是非常重要的事,图片好会带来百分之百的销量的提升,我们做过一个实验,图片拍得好的话能够带来200%左右的提升,如果拍得不好的话就会降低30%-40%的销售下降

最后也就是真正的AI是什么?很重要的一点就是动态性整个店用了AI的技术,没有把店面的布局、商品的选品做优化,整个东西都是一成不变的或者没有经过MAB测试,也就是线上店做了各种各样的测试,哪样产品我们就上,所以测试是一个很重要的手段,通过各种各样的测试才能知道哪一个是最优的,哪一个是更好的,同时不是一个单一的设备能够解决问题,有的时候是多种设备,能够把数据补全或者达到更好算法的效果。

这是我们今天做这么多工作的总结,谢谢。

本文系投稿稿件,作者:薛贵荣;转载请注明作者姓名和“来源:亿欧”;文章内容系作者个人观点,不代表亿欧对观点赞同或支持。

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