風口下瑞為的選擇—-創新務實和客戶成功

發布時間:2018-12-20

12月18日,2018(第十六屆)中國互聯網經濟論壇在京舉行,瑞為技術聯合創始人兼COO 張國強在現場發表主題演講。他認為零售行業的數字化,節奏非常重要,每一步都需要做出合適的選擇,每一次選擇的背后則是對市場、對客戶、對需求的“輕重緩急”的判斷,每次判斷的重要決策依據則是:客戶成功,這個對創業公司本身來說,更是如此。

客戶成功不能停留在口號上,而是要建立一套運營體系,協同技術、產品、服務,共同為客戶創造價值。基于這種“客戶為先”的價值觀,張國強介紹了瑞為的業務創新和迭代,從門店場景的在線化到門店+活動的多維場景的數據連接,逐步構建了線下品牌與消費者的交互閉環,同時特別介紹了瑞為的新業務—-線下活動的效果評估服務。

以下為演講實錄:

大家好,我是瑞為技術的張國強。我的演講題目是零售數字化的輕重緩急。

瑞為是2012年成立的人工智能公司,這一路我們經歷了很多的風口,包括人工智能、移動互聯、大數據、企業服務、IOT。面對這么多的風口,就意味著“選擇”很關鍵。每一次選擇的背后則是對市場、對客戶、對需求的“輕重緩急”的判斷,這是一種節奏感,今天,我會用20分鐘來分享瑞為一次次選擇后面的“輕重緩急”,包含我們對行業的一些認知和洞察,一些經驗分享。

首先我先簡單介紹一下瑞為技術。

作為一家成立6年的人工智能公司,我們做得事情始終是:基于機器視覺技術為行業提供AI+的解決方案,包括4個行業:

1、智慧零售,針對線下門店去構建門店數字化,采集、分析客戶和客戶行為,構建用戶畫像;

2、車載智能,針對營運車輛的安全需求,分析司機是否存在疲勞駕駛、分心駕駛、不系安全帶等行為;

3、智能安防,我們目前已經在全國1/3機場包括首都國際機場、深圳寶安機場部署了無感刷臉登機方案;

4、智能家電,在2016年我們和美的一起推出了行業第一款基于人臉識別和手勢識別的智能王空調。


這六年,我們一直都是通過項目落地來切入客戶,在項目中提煉客戶場景和方案價值,一步步將方案產品化,而不是去追風口。

我們認為,現在到未來幾年,對AI行業來說,是一個大浪淘沙的過程,市場將越來越考驗公司的“金剛鉆”能力,考驗公司的“扎實”程度,而不是讓AI風口飄得更高。

今天,我將重點介紹一下瑞為的主賽道:智慧零售。我們從2014年開始做智慧零售,到今天為止取得了一些成績,包括合作了70多家的品牌企業,每天400多萬的線下數據,2萬多家落地門店,市場占有率第一。

但是這些數字其實不重要,我今天更多想跟大家分享的是這幾個數據后面的故事,以及我們都做了哪些事情。

從2014年到現在,我們硬件產品已經做了4代,同時針對門店的不同場景我們還分別推出不同的硬件設備,包括門店入店客群分析的設備、門店內動線熱力采集設備、區域關注度分析設備、以及收銀臺分析設備,還有一個后端云平臺“店客云及”。

我們有時候會半開玩笑的說,我們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。我們針對門店中的4種場景推出4種硬件,與同行相比,可以說“重”了,但其實,我們之前還淘汰了不下8種的硬件形態,最后產品化的是4種,你又會覺得“輕”了。

同時,從2016年,阿里提出新零售概念,到今天已經2年多的時間,我們落地看2W多家新零售門店,數量要遠高于同行,可以說做得很“急”了。但是這門店數量占整個零售總門店的比例,其實或許可能沒有1%。這么看,又有點“緩”了。四年的耕耘,四年的“輕重緩急”,我更想表達的是,我們需要尊重事物本身的節奏,要理解客戶,而非強行教育客戶,這樣才能找到自己的節奏感,才能趟出自己的一條路。

如果在新零售里面真的有一條路,那這條路一定會有兩個大的“站”。

第一站是在線和第二站是連接。

首先我先介紹第一站 在線·門店數字化。這一階段是我們從2014年到2018年,主要是在線門店場景的客戶旅程,目的在于要優化客戶旅程,我們連接了店外的客戶數據、入店數據、逛店數據、甚至也包括了挑選、試買單等數據。基于以上的數據,我們跟客戶一起去洞察、去優化運營,去推進客戶旅程。

這最后都指向一個詞——客戶成功。要實現客戶成功,我們認為一個最重要的關鍵詞是運營,這里有三個路徑:技術、產品和服務。


首先從技術角度,不能只追求算法的優化,因為真實門店場景與國際算法測試賽相差很多,也更復雜。這也是我們之前踩過的坑得出的教訓,因此我們組建了專門的光學團隊,去做了很多前端ISP的光學策略來滿足實際場景的需求。畢竟對于客戶來說,他們只關心技術是否提供更好的價值,而不是技術本身。

其次是產品。如果客戶之前并沒有做IT信息化的建設,現在告訴他他需要AI數據化的方案,特別是還沒有形成行業標準的方案,這個時候他會懵,然后可能會提出各式需求,可能是真需求也可能是偽需求。因此我們去做產品之前,需要去判斷,甚至比他更了解他和他的行業。

最后是服務,這是我們覺得我們可以自豪的方面。

我舉一個簡單的例子,我們知道在攝像頭前端采集數據時,即使算法和鏡頭都ok的情況下,依舊會受到光線因素影響導致成像質量不佳。

瑞為是怎么解決這個問題的呢?

我們花了非常多的時間,去實地考察,去跟客戶做梳理,從安裝到選點到選位我們最后都做出了一套標準化流程,讓我們的客戶可以直接買了我們的產品就能直接安裝使用。

基于這些年在行業的摸爬滾打,我們總結了一些經驗。如果想要在2B的業務里脫穎而出,最重要的不在于你的技術差異化,也不在于你的市場PR,最重要的是服務。在細節做透,把客戶服務好,為客戶創造價值,這才能保證我們企業健康、穩定得發展下去。

然后是第二個大站—連接

2018年開始,我們進行了一項新業務的探索---品牌與客戶的交互場景的感知。我們一直在思考,零售品牌和客戶的交互除了門店外,我們還能做哪些呢?

我們從與分眾的合作上找到了一些新思路,我們給分眾廣告機提供人臉識別模組,讓分眾能夠知道是誰看了廣告以及看了多久。

觸類旁通,我們發現了一個很大的市場--線下活動。

傳統的市場更多是圍繞品牌和廣告,新經濟環境下更強調的圍繞消費者。企業越來越關注品牌與客戶的交互渠道和效率。

品牌商很焦慮,花幾千萬買流量打廣告是否能看到效果?線上有數據支撐,但是線下呢?他們很需要廣告公司或公司營銷部門提供廣告和傳播方案時,方案效果要可衡量,要觸達目標客戶。這也是我們正在做的事情。

看看我們可以為線下的市場活動做哪些


首先,在營銷活動中,我可以準確告訴你有多少人路過、有多少人入場、區域內的人員構成,并且我們還可以做數據清洗,告訴品牌方具體的目標客戶構成情況。

其次我們可以將營銷活動和你周邊的門店做關聯,比如我辦了一場活動,來的人同時去過哪些門店,或者老客戶是否來過。

在我們提供的數據平臺上,可以很清晰的看到,比如客流分布趨勢、入場的性別年齡、性別比例、各個區域的受關注人群數量和構成、區域熱度、人員動線、以及你的目標客戶群體都關注了哪些?最關注的又是哪些。這些數據都可以一目了然。

我們確定把這個新業務作為標準產品來做大概是今年6月。這里面我又想提一下“輕重緩急”。6個月推一個整體方案,急不急?急!但重不重要呢?重要 !為什么重要?因為基于我們的客戶成功體系,我們和客戶共同去判斷一件事情,如果這件事情,對他有很大價值,并且又在我們技術范圍之內,那這件事,我們就堅決得去做。

我們現在已經做了近千場的活動,并且已經將它打造成一個輕的SAAS業務。客戶只需要登錄我們的系統,就可以看到每一場活動的數據。

廣告學一直有一句話:我知道我的廣告費50%都浪費了,但我一直不知道浪費的在哪?這句話是100年前,但是到現在,這個痛點依舊存在,而我們,就在嘗試,去解決這50%!

最后我分享一個我們最近將市場活動和門店整合在一起的創新案例。

今年雙十一,我們和京東線下門店合作整合了線下數據。我們在全國29個省市京東之家門店全部覆蓋了我們的設備“店計”,讓京東雙十一數字報表平臺第一次出現線下客流數據;同時,我們幫助曲美家居店在雙十一期間作了門店動線力圖;以及雙十一活動周期間,我們為京東千場快閃活動提供數據服務。


最后再講一點紅利,談這個詞很多時候有些虛和大,但同時也可以幫助我們更高緯度的認知一些事情。 2018年,整個經濟環境并不是那么好,很多行業都提到“下半場”和“寒冬說”。但我們也都知道,危機往往都是和機遇并存的。而紅利,往往都包含在機遇中。零售行業這幾年很熱,很多資本入場,新的形態、業態層出不窮,但我們都能感覺到,傳統零售業的思維模式,正在從渠道為王、廣告為王到現在以用戶和客戶為王做改變。從一個方面來看是寒冬,但是反過來看,就是一個即將開始的紅利。我們相信AI和大數據將是我們傳統企業獲得這個紅利的最大助力!


最后用艾瑪的一句話送給新零售的局內人

If not me ,who?

If not now,when?

謝謝大家,祝大家生意興隆!


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