云天励飞AI商业业务线负责人黄轩表示, AI应用到商业领域取得突破性的进展。AI智能将商场、品牌商、商铺、活动商与客户拉到一起,打通线上线下流量。通过AI,用低成本的方式降低了商场或其他商业个体获取线下行为数据的成本,通过端可以智能设备把这些行为转化为具体的数据,沉淀到商业档案上面去。数据沉淀下来之后可以和线上进行打通,和线上融合起来,进行业务上的分析。
如何定义“AI新商业”?云天励飞把它定义为算法+产品+运营,这中间算法是基础,产品是核心,运营是手段。
以下是黄轩的演讲原文,小编在不改变嘉宾原意的基础上,进行了编辑。
各位嘉宾好,我叫黄轩,来自云天励飞技术有限公司,我们今天刚从深圳过来,今天很荣幸参加这样一个大会,和大家分享我们在AI赋能商业领域的一些拓展。
我们云天励飞技术有限公司成立于2014年8月,我们是一家关注于硬件和数据算法的研发公司,我们包含硬件、算法、数据、服务、应用,提供五位一体的端到端商业落地应用能力。
我们的AI新商业团队,来自海外公司,包括从谷歌和各大高校。在AI新商业领域,我们属于开拓比较早的那一批 。2014年我们当时做了这样一件事情,把互联网上大约几百亿的图片的几千万的商品进行识别,同时在互联网上进行搜索进行精准的定位,这是技术上一个突破,也是AI落地特别重大的事。所以后来在谷歌的官方博客也进行了报道,现在在网上还能查到当时的一些情况。
后来我们在SRI做了另外一些事情,我们想了解C端客户的环境里包含什么商业内容,于是我们用人工智能去理解环境和商品。后来发现一个很有意思的事情,在所有用户上传的照片里面,大约3%包含各式各样的商标,我们把这些商标识别出来,同时和广告商进行联系。广告商觉得这个事情特别有意思,他们想了解广告投放过来之后效果怎么样,触达了哪些人群,达到多大转化率。这是AI应用到商业里面突破性的进展,因为它能够低成本帮助商家去赋能,去了解顾客最终触达到什么的环境,了解广告的影响力有多大。
我接下来介绍新商业里面新零售的市场情况。大家很可能非常熟悉线上,包括各大电商平台。虽然我们平时接触很多线上电商,但是线上和线下相比,规模是比较小的,大致只有线下的30%,所以这上面的潜力值是非常大的。
我们做法是把线上的流量跟线下的流量联合起来,比如说在2018年,线上的整个销售额达到了9万亿,但是线下是30万亿的市场,我们是从这上面开始投入。
线上电商的问题在于获客成本上升。可能成本几年前不到一百元,现在甚至超过两百元。这对于线上客户的获客、转化成本是很高的。这就是线上现在出现的瓶颈的原因。
我们现在做的是一个线下导入线上的方式,对于线下来说,也有它的问题,本身收入增速在急剧下降,这是线下的流量本身存在的问题。但是线下流量有它的好处,好处在于顾客的忠诚度和黏性大,顾客到了一个商场就是为了购物的,在转化率比线上高很多。而对线上来说,各大电商平台黏性会小很多,客户来说转移成本会很低,这是一个线上和线下的优势和劣势的比较。
但是对于线下来说,问题就在于以前的方式很难获得用户线下行为的数据, AI可以帮助我们去低成本的获取这样的数据进行转化,这是一个机会。对于零售业来说,它的销售额是“客流X转化率X客单价”,在这个上万亿的市场,我们提高1%的转化率就是非常大的可观的销售数据。这是我们想做的事情,而且我们已经在这个过程中投入了很多的时间,这是一个技术门槛很高的过程。
我们怎么定义“AI新商业”?我们把它定义为算法+产品+运营,这中间算法是基础,产品是核心,运营是手段。我们用数据+设备+平台做这个产品,现在流行趋势是设备是算力前置,意思是说我们把这些人工智能的功能,这些智能的能力赋予到硬件上面去,把数据转化过来,沉淀到用户上面,再和线上的平台进行打通。线上平台做什么事情?做的是后面和业务有关的,为什么?可以做到广告营销,可以做到像运营咨询,可以做到像为其他商业平台进行赋能,这是我们定义的新商业。
在这个过程中,线下数据一个客户过来,有各种线下行为,这在以前是得不到的。现在我们有了智能设备,我们可以把这些人脸识别出来,我们可以把这些行为轨迹,可以把他的驻足,包括动作、表情识别出来,做一个线下识别数据,沉淀到我们用户档案上面去,最终会拉通线上数据进行一个反哺和赋能,这是整个商业的逻辑。在这个过程中,我们发现有很多有意思的案例,后面也会和大家进行分享。
AI如何赋能商业?要赋能商业,首先要分解这个商业影响因素,对于商场来说,它关注的是销售运营指标,关注的是客流,关注的是这样一个系统带给他什么样的客户群体,每天到这个商场里面的人群有多少。
另外还有品牌商,对于品牌商来说,他想了解这个商场带给他的内容是什么,能够带给他的定位和影响力是多大。
此外还有活动商,活动商在商场里面做的活动需要有反馈,需要商场的人员告诉他对客流的影响,对销售的影响。在这个过程中,还有消费者的参与,消费者做的事情,他来是为了购物,但是他需要是一个独一无二的体验,所以这是当前或者说今年开始特别有意思的转变,是从以地为核心的商场转化为以用户体验为核心的转化。要做到用户体验,我们需要做到把这些商场、品牌商、商铺、活动商拉到一起,这就是AI智能在过程中起的一些作用。
AI驱动商业运营。AI起到的作用是分阶段影响运营,甚至引导运营,做到AI初级的智能化。第一步:现在所熟悉的商场里面有很多导购屏,有很多客流分析系统,能够挖掘和收集数据。
第二步要把这些数据用起来,和人的感觉打通起来,这需要做到数据挖掘,同时还有一个数据沉淀。
第三步才能实现AI化和智能化这样的过程,所谓的AI化、智能化就是把这些数据和行业结合起来,作为一个平台赋能给商家,有利于他们的经营指标、客单价、销售额,这是一个赋能的转化过程,也是一个增强的过程。
再下面我们要做到的是精准服务,AI可以为商家提供精准服务。像这个过程中像这个图片所展示的,有这样一个客户过来,我们在这上面可以识别他的年龄、性别、是否戴眼镜、穿着服饰、服饰风格、属性,这其实是定义了人群,所谓的物以类聚,人以群分,人可以用这些身份和标签来定义这样一个群体他的购买力,他关注的兴趣爱好,这是人工智能可以帮助我们做到精准的群体需求的分析。
所以我们如果把顾客、连锁商场还有里面的店铺划分成一个三角,这是两两分别对等的关系,所以对于顾客和商铺来说,顾客到商铺里面去购物,店铺对顾客启动一个精准高质量的服务,这对用户来说是独一无二的,现在是一个体验式的购物,相对以前是截然不同的变形。而对于连锁商场和顾客来说,连锁商场它本身的定位和它本身的影响力已经对客户形成了影响力,这是连锁商场影响客户的关键。
而对于连锁商场来说,它和商铺之间的关系更紧密,为什么?对于店铺来说要求是销售额,对于商场来说需要考核这些商铺,他需要了解到什么样的商铺可以给他带来更大的转化率,这就是一个平效带来的价值。他还关注商场所带来的客流和商家的转化率。可以把不同的商铺划分为不同的象限,商场最喜欢和他的客流相关,但是本身的平效非常高,比如说像很多品牌商,像星巴克或者现在流行的喜茶,能给商场带来价值 。
下一步思考我们怎么用AI贯穿购物每一步。我们可以从进场开始,定位到这个人,他可以是会员,可以不是会员,但是对于人像系统来说我们可以抓住这些信息,不需要他是会员,他到了商场就可以是会员,这是以前办不到。现在有了人脸识别,有了人工智能,它的触角和触点比以前广而且深。对于消费者来说,他在这个商场里面逛,他形成的动线,轨迹,流动,各种交互行为是非常有价值的数据。我们把这些数据收集起来,同时连通他消费的数据,就能刻画这个人,这是商场所关心的数据,他想了解商场里面流动的个体,他们关注他们数据是什么,他们购买力是什么样,他们如果下一次来是什么时候,这对商场来说形成一个商业上的闭环。
有了这样的数据和分析结果,我们还需要后面的运营。商场是重运营的,我们有了这些数据,需要有出口,数据出口就是各式各样的屏,上面有各种各样的流动,屏可以搜集来到参加活动的人群的各种信息,人群停留时间,人群的群体,他们以前的记录,他们到了这些屏和后面这些购物行为的逻辑关系。这是数据和AI所带来的改变,对于商场来说要提供独一无二的服务,所必不可少的。
所以我们利用这个屏就能把这些基础服务和内容应用服务串联起来,对于基础服务来说,现在大家到商场里面去,可能有各样的导航导购,可以有排队、停车,这些系统是现有的,但是还可以做的更多,更广。比如商场和人的互动是缺失的,现在有了社交的分享,精准的广告。对于商场来说,我们人工智能带给他的是一个客流的拉新,带来的是转化率的提升,这反映到总体,就是整个销售额的上升。
举一个例子,以前大家到商场可能接触更多是导购员,所有客户信息是掌握在导购员手里,和商场没有关系。但是商场想知道今天购买这个商场商品的这些人,他们的信息是怎么样,他们平时开了什么样的车,他们来到这个地方购买意愿是什么样。现在有了AI,有了人工智能,他可以触达到每一个精准个体,带来新的变化。AI带来用户黏性的增加,这在以前的时代可能只有高净值的用户才会商家的客单价的提升会带来突破性的变动。
下面介绍一下我们有了这些数据之后怎么办,本身数据是没有作用的,数据自身是放在那是一个信息孤岛,大数据和平台能够把这些数据联合起来,基于人像档案,以人为本的人脸识别技术,可以做到基于这些数据构建商业用户档案,以前商场打交道是一个to B的业务,本身并不和消费者to C发生关联,但是有了用户档案之后,所有的人脸检索,人脸属性,购买记录,还有行为分析,包括像商标识别、姿态、甚至购买的物品,帮助商家从to B变成了to C和to B兼容的业务,这是根本性的变动。
我们和商场交流发现这样一个有意思的事情,他们会关注今天到场里面有多少是带着小孩过来的,带着小孩的群体对商场的价值是巨大的,为什么?本身能够到这个商场来,他带小孩来必然有其他的人,这是一个群体,而且他有购物,消费、餐饮、小孩本身的教育这样的需求。和商场的黏性就会更大。像我们分析到有小孩的群体购买力,是其他群体的十倍以上,而且转化率更高。所以这样一个精准的群体,这在以前是办不到的,这是一个用户档案所能做到的事情。
总结起来我们向大家介绍的是说,我们AI是怎么把物理的世界和信息事件联系起来,物理世界人是一个个体,是一个原子,通过AI,通过人工智能所做的事情是用低成本的方式降低了商场或其他商业个体,获取线下行为数据的成本,通过端可以智能设备把这些行为转化为具体的数据,沉淀到商业档案上面去,这些数据沉淀下来之后可以和线上进行打通,和线上融合起来,进行业务上的分析。
我们现在听到有很多口号,叫做流量下沉,也有线下反供线上流量,实际上我们理解这是线下和线上共通的行为,这是一个共生的环境,只有把这两块打通,通过人工智能把这块连接起来,可以做到更大的市场,而且我们正在让这个实现。