张国强：零售数字化的“轻重缓急”

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　　12月18日，2018（第十六届）中国互联网经济论坛在京举行，瑞为技术联合创始人兼COO 张国强在现场发表主题演讲。他认为零售行业的数字化，节奏非常重要，每一步都需要做出合适的选择，每一次选择的背后则是对市场、对客户、对需求的“轻重缓急”的判断，每次判断的重要决策依据则是：客户成功，这个对创业公司本身来说，更是如此。

　　客户成功不能停留在口号上，而是要建立一套运营体系，协同技术、产品、服务，共同为客户创造价值。基于这种“客户为先”的价值观，张国强介绍了瑞为的业务创新和迭代，从门店场景的在线化到门店+活动的多维场景的数据连接，逐步构建了线下品牌与消费者的交互闭环，同时特别介绍了瑞为的新业务—线下活动的效果评估，反馈市场活动的效果。

　　以下为演讲实录：

　　大家好，我是瑞为技术的张国强。我的演讲题目是零售数字化的轻重缓急。

　　瑞为是2012年成立的人工智能公司，这一路我们经历了很多的风口，包括人工智能、移动互联、大数据、企业服务、IOT。面对这么多的风口，就意味着“选择”很关键。每一次选择的背后则是对市场、对客户、对需求的“轻重缓急”的判断，这是一种节奏感，今天，我会用20分钟来分享瑞为一次次选择后面的“轻重缓急”，包含我们对行业的一些认知和洞察，一些经验分享。

　　首先我先简单介绍一下瑞为技术。

　　作为一家成立6年的人工智能公司，我们做得事情始终是：基于机器视觉技术为行业提供AI+的解决方案，包括4个行业：

　　1、智慧零售，针对线下门店去构建门店数字化，采集、分析客户和客户行为，构建用户画像；

　　2、车载智能，针对营运车辆的安全需求，分析司机是否存在疲劳驾驶、分心驾驶、不系安全带等行为；

　　3、智能安防，我们目前已经在全国1/3机场包括首都国际机场、深圳宝安机场部署了无感刷脸登机方案；

　　4、智能家电，在2016年我们和美的一起推出了行业第一款基于人脸识别和手势识别的智能王空调。　　

　　这六年，我们一直都是通过项目落地来切入客户，在项目中提炼客户场景和方案价值，一步步将方案产品化，而不是去追风口。

　　我们认为，现在到未来几年，对AI行业来说，是一个大浪淘沙的过程，市场将越来越考验公司的“金刚钻”能力，考验公司的“扎实”程度，而不是让AI风口飘得更高。

　　今天，我将重点介绍一下瑞为的主赛道：智慧零售。我们从2014年开始做智慧零售，到今天为止取得了一些成绩，包括合作了70多家的品牌企业，每天400多万的线下数据，2万多家落地门店，市场占有率第一。

　　但是这些数字其实不重要，我今天更多想跟大家分享的是这几个数据后面的故事，以及我们都做了哪些事情。

　　从2014年到现在，我们硬件产品已经做了4代，同时针对门店的不同场景我们还分别推出不同的硬件设备，包括门店入店客群分析的设备、门店内动线热力采集设备、区域关注度分析设备、以及收银台分析设备，还有一个后端云平台“店客云及”。

　　我们有时候会半开玩笑的说，我们是人工智能公司里面最懂硬件的，也是硬件公司里面最懂人工智能的。我们针对门店中的4种场景推出4种硬件，与同行相比，可以说“重”了，但其实，我们之前还淘汰了不下8种的硬件形态，最后产品化的是4种，你又会觉得“轻”了。

　　同时，从2016年，阿里提出新零售概念，到今天已经2年多的时间，我们落地看2W多家新零售门店，数量要远高于同行，可以说做得很“急”了。但是这门店数量占整个零售总门店的比例，其实或许可能没有1%。这么看，又有点“缓”了。四年的耕耘，四年的“轻重缓急”，我更想表达的是，我们需要尊重事物本身的节奏，要理解客户，而非强行教育客户，这样才能找到自己的节奏感，才能趟出自己的一条路。

　　如果在新零售里面真的有一条路，那这条路一定会有两个大的“站”。第一站是在线和第二站是连接。

　　首先我先介绍第一站 在线·门店数字化。这一阶段是我们从2014年到2018年，主要是在线门店场景的客户旅程，目的在于要优化客户旅程，我们连接了店外的客户数据、入店数据、逛店数据、甚至也包括了挑选、试买单等数据。基于以上的数据，我们跟客户一起去洞察、去优化运营，去推进客户旅程。

　　这最后都指向一个词——客户成功。要实现客户成功，我们认为一个最重要的关键词是运营，这里有三个路径：技术、产品和服务。

　　首先从技术角度，不能只追求算法的优化，因为真实门店场景与国际算法测试赛相差很多，也更复杂。这也是我们之前踩过的坑得出的教训，因此我们组建了专门的光学团队，去做了很多前端ISP的光学策略来满足实际场景的需求。毕竟对于客户来说，他们只关心技术是否提供更好的价值，而不是技术本身。

　　其次是产品。如果客户之前并没有做IT信息化的建设，现在告诉他他需要AI数据化的方案，特别是还没有形成行业标准的方案，这个时候他会懵，然后可能会提出各式需求，可能是真需求也可能是伪需求。因此我们去做产品之前，需要去判断，甚至比他更了解他和他的行业。

　　最后是服务，这是我们觉得我们可以自豪的方面。

　　我举一个简单的例子，我们知道在摄像头前端采集数据时，即使算法和镜头都ok的情况下，依旧会受到光线因素影响导致成像质量不佳。

　　瑞为是怎么解决这个问题的呢？

　　我们花了非常多的时间，去实地考察，去跟客户做梳理，从安装到选点到选位我们最后都做出了一套标准化流程，让我们的客户可以直接买了我们的产品就能直接安装使用。

　　基于这些年在行业的摸爬滚打，我们总结了一些经验。如果想要在2B的业务里脱颖而出，最重要的不在于你的技术差异化，也不在于你的市场PR，最重要的是服务。在细节做透，把客户服务好，为客户创造价值，这才能保证我们企业健康、稳定得发展下去。

　　然后是第二个大站—连接。

　　2018年开始，我们进行了一项新业务的探索---品牌与客户的交互场景的感知。我们一直在思考，零售品牌和客户的交互除了门店外，我们还能做哪些呢？

　　我们从与分众的合作上找到了一些新思路，我们给分众广告机提供人脸识别模组，让分众能够知道是谁看了广告以及看了多久。

　　触类旁通，我们发现了一个很大的市场--线下活动。

　　传统的市场更多是围绕品牌和广告，新经济环境下更强调的围绕消费者。企业越来越关注品牌与客户的交互渠道和效率。

　　品牌商很焦虑，花几千万买流量打广告是否能看到效果？线上有数据支撑，但是线下呢？他们很需要广告公司或公司营销部门提供广告和传播方案时，方案效果要可衡量，要触达目标客户。这也是我们正在做的事情。

　　看看我们可以为线下的市场活动做哪些。

　　首先，在营销活动中，我可以准确告诉你有多少人路过、有多少人入场、区域内的人员构成，并且我们还可以做数据清洗，告诉品牌方具体的目标客户构成情况。

　　其次我们可以将营销活动和你周边的门店做关联，比如我办了一场活动，来的人同时去过哪些门店，或者老客户是否来过。

　　在我们提供的数据平台上，可以很清晰的看到，比如客流分布趋势、入场的性别年龄、性别比例、各个区域的受关注人群数量和构成、区域热度、人员动线、以及你的目标客户群体都关注了哪些？最关注的又是哪些。这些数据都可以一目了然。

　　我们确定把这个新业务作为标准产品来做大概是今年6月。这里面我又想提一下“轻重缓急”。6个月推一个整体方案，急不急？急！但重不重要呢？重要　　！为什么重要？因为基于我们的客户成功体系，我们和客户共同去判断一件事情，如果这件事情，对他有很大价值，并且又在我们技术范围之内，那这件事，我们就坚决得去做。

　　我们现在已经做了近千场的活动，并且已经将它打造成一个轻的SAAS业务。客户只需要登录我们的系统，就可以看到每一场活动的数据。

　　广告学一直有一句话：我知道我的广告费50%都浪费了，但我一直不知道浪费的在哪？这句话是100年前，但是到现在，这个痛点依旧存在，而我们，就在尝试，去解决这50%！　　

　　最后我分享一个我们最近将市场活动和门店整合在一起的创新案例。

　　今年双十一，我们和京东线下门店合作整合了线下数据。我们在全国29个省市京东之家门店全部覆盖了我们的设备“店计”，让京东双十一数字报表平台第一次出现线下客流数据；同时，我们帮助曲美家居店在双十一期间作了门店动线力图；以及双十一活动周期间，我们为京东千场快闪活动提供数据服务。

　　最后再讲一点红利，谈这个词很多时候有些虚和大，但同时也可以帮助我们更高纬度的认知一些事情。　　2018年，整个经济环境并不是那么好，很多行业都提到“下半场”和“寒冬说”。但我们也都知道，危机往往都是和机遇并存的。而红利，往往都包含在机遇中。零售行业这几年很热，很多资本入场，新的形态、业态层出不穷，但我们都能感觉到，传统零售业的思维模式，正在从渠道为王、广告为王到现在以用户和客户为王做改变。从一个方面来看是寒冬，但是反过来看，就是一个即将开始的红利。我们相信AI和大数据将是我们传统企业获得这个红利的最大助力！　　

　　最后用艾玛的一句话送给新零售的局内人：

　　If not me ，who?

　　If not now，when?

　　谢谢大家，祝大家生意兴隆！