【企服干货】门店怎么样多挣钱?AI+零售了解一下
LTT 企服头条记者 2018-08-09

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。

图普科技嘉宾图2.jpg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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

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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。

WX20180809-204350.png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。


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