8月3日，由3W企服和企服头条主办的Open Forum活动——AI企业应用专场“AI技术商业应用中的机遇与挑战”在广州羊城创意产业园成功举行。

图普科技产品总监王新源就“人工智能如何建立新零售的竞争力”话题展开了干货分享。

图普科技产品总监王新源现场分享照片

以下内容为王新源演讲实录，企服行业头条（微信ID：wwwqifu）略有删改。

人工智能经过了六十年的技术迭代、更新才到了今天可以商业化落地的程度。

从2012年～2016年，随着深度学习的发展， 2016年，阿尔法狗战胜了李世石之后，人工智能才真正被大家所普及。

在我读书的时候大家问我，你是学什么专业，我说我是学深度学习的，所有人都是不知道什么是深度学习。但2016年，大家问我，你是学什么的，我说我是学人工智能，所有的人都可以跟我侃侃而谈。

在过去的十几年，电商的成熟以及移动互联网技术的成熟冲击着对于零售行业的发展。我听了很多做零售的人都说现在生意不好做，在对于电商，它其实有一个很好的经营模式。

我们逛淘宝的时候，进入这个网站，你所做的所有动作都被记录了，包括你的进店，在里面的留存率、转化率都可以记录。

如何让线下的门店可以像网上一样经营？可以获得进店客流，转化客流，包括服装的试衣率，男装的停留时长，女装的停留时长等等。

这就要对客户在店内的行为，以及客流进行一个精准的分析才能得到可靠的几轮，以及这些数据的分析给到零售厂商一个咨询的报告。

现在零售的厂商其实都是比较苛刻和挑剔的，而且他们的IT能力，说实话很一般。所以对于这样的数据，我们即使分析出来了，他们也不知道怎么用。

对于单独的一个门店来说，我们分析出它有三种问题：

1、有门店缺人流；

2、有客流缺转化；

3、有转化缺互动。

这3个问题回到一个商业本质，对于零售来说，本质来说就是提高零售的效益。

从第一性原理出发，新零售对于单个门店来说就是人、货、场，人就是我们的客户以及会员老客户等等，到场的营销、VIP服务、引流等等，货就是热区的分析，包括门店的场景分析，顾客的属性，以及它的优化进货和货架陈列。场就是多门店的转化率分析、轨迹动线，以及优化货品摆放和动线设计等。

分析这么多是为了什么？说白了就是让门店多挣钱，门店怎么样多挣钱？就是让客户在进店的时候可识别、可触达、可分析。

现在所有零售门店都是在顾客买完单之后，才知道他是会员或者知道他是老顾客，但是能否让客户进来之前，就知道他的身份，以及他之前买过什么，他对哪些东西感兴趣？

这是一个分析门店客流的漏斗，可以看到从进店客流、购买客流、复买客流都做了一个分析。

店外客流通过区位互动引流的方式，帮助门店获得更多的客流，到进店客流，通过经典客流用户属性，以及客流量，计算出整个门店的进店效率，以及在通过它的购买。

然后通过方案去帮助它绑定一些会员，那就知道它的购买率和转化率，以及它的复买客流。这就是一个人脸支付绑定，人脸支付绑定能帮助门店提高老客户的消费率，分析里面的转化率，以及帮助门店建客户画像的分析。

使用ReID技术，通过一个普通的摄像头，在门店所在的一个区域，走过的每一个人都会记录下来。然后通过客流分析，就可以分析出某个商业街或者某个门店的门口到店有多少人经过，再通过我们店内的摄像头去捕捉到人脸，就可以识别出到你门店的进店率有多少。

同样一个技术，还可以帮助一些门店做一个选址，比如说他的门店准备在某个地方开店，或者在几个地点内其选择开店，那么客流就是他们其中选择开店的一个重要因素之一。

到进店客流之中，可能会对进店客流的人脸进行捕捉，捕捉到了不仅仅是单独的哪家数字，会把性别、年龄，还有更多的一些标签累计起来，对客户的进店客流进行分析。

还有逛店客流，逛店客流就是顾客进店之后行走的一些位置，比如说某一个区域的人数，以及它的热力图是什么样的，以及通过这个热力图是否可以更好的去摆放门店货品的位置，以及导购分布、排班等等。

热力图最深的颜色正好是门店的爆品，对于冷区域的一个反映，同样可以通过热力图去分析。

还有店死角的区域，客流量很少，摆什么样的商品可能都不会引起顾客的关注。这就要将最合适的商品放在最合适的店，卖给最合适的人。

现在传统的门店，会员其实往往是靠导购，导购只能记住老会员是谁，但是它不能进行一个用户画像的分析。

现在可以通过在门店的收银机和POS系统相结合进行会员管理，通过这样可以在事前知道这个会员是否来店，以及在他结单的时候给他推荐一些他感兴趣的商品。

当会员第二次进店的时候，会以微信的方式向店员发送，这个老顾客已经到店，这个时候店员可以通过第一时间无感知的提高他的体验，让消费者消费更多。

买单的时候，系统识别出这个人是老会员，以及他前10次的买单记录，可以通过店员推荐他，先生你是否对某些商品比较感兴趣，来提升老会员的转化率。

导购营销，就是我刚才说的人脸支付绑定，可以将人脸对讲到他们的CRM系统、会员系统，当客户支付商品的时候，会判断出这个会员支付的时间，以及他买的商品，通过这样的一个形式就可以进行会员的精准营销。

人脸会员卡，很多会员体系都是由好导购、好店长掌握，当有了人脸会员卡，就有了一个全方位的会员资产管理。

很多零售门店发现一旦导购和好店员带走以后，会把一些无形的会员资产都带走，以前是靠人脸去记，现在是靠摄像头去记，带给门店是更精细化的运营手段。包括客户的消费能力、特征、消费偏好，以及他进店的行为画像和他的进店规律，他每次买的客单价的东西是多少，成交周期是什么样的。

人脸识别肯定是最底层的，是商家最需要的。还有他们年龄、性别、基础属性、来访时间、来访次数，以及他的身份，当这些识别出来顾客更希望识别他是更上一层的，更细分的。

包括年龄结构、性别比例，新老客户比例，二次到店比例，这些识别以后，有些客户说想识别长头发还是短头发，是否戴着眼镜，是否化妆。图象识别可以给顾客带来一些更细化的东西。

商品识别是我刚刚说的人、货、场，这是属于货的一部分。可以通过商品识别可以判断货架前的一个行为分析，拿鞋饰来举例，可以判断哪个产品拿起的次数最多，拿起的时间是多长，可以判断这个商品受关注的程度是最多的，以及拿起商品人的用户画像，他是多大年龄，他的性别是什么等等。

针对那么多种SKU，我们可以通过商品识别判断货架是否缺货，如果缺货可以通过这种去补货，补哪种货就可以根据前面的哪种商品卖得最好，或者哪种商品被拿起的次数最多，我们是否可以补同样的一个货。

以上就是我要分享的人工智能在新零售所做的方案，去提升更多的效率，谢谢大家。