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        帷幄 Whale:用 AIoT 技術打造未來商店,它讓每件商品都“活起來”| 創業

        時間:2018-12-11來源:互聯網 作者:編輯 點擊:
        線下體驗店,無人零售店鱗次櫛比,傳統的零售行業正在變革,這家聚焦線下零售行業的技術公司能激起什么浪花? “ 新零售最大的特點,我覺得是大家的注意力從線上跑到了線下,

        線下體驗店,無人零售店鱗次櫛比,傳統的零售行業正在變革,這家聚焦線下零售行業的技術公司能激起什么浪花?

        新零售最大的特點,我覺得是大家的注意力從線上跑到了線下,這其中的原因第一是線上的獲客成本越來越貴。第二是大家發現電商再怎么發展,超過百分之七十的零售還是在線下完成。所以這個時候大家的注意力又跑到線下來了。帷幄的聯合創始人陳安迪說道.

        2016 年冬天,在麥肯錫幫助零售品牌做數字化全渠道轉型的陳安迪與曾在 Facebook 搭建實時數據管道的校友葉生暄碰了面,一個是 AIoT領域的技術大牛,一個是懂大型零售的麥肯錫顧問,他們很自然地聊到,能不能用前沿的技術去賦能零售品牌和渠道商,讓他們也可以像電商一樣能夠通過數據驅動精細化運營,打造線下的購物交互體驗。帷幄Whale就這樣誕生了。

        創立于 2016 年的帷幄 Whale ,致力于為零售品牌打造數字化全渠道的“未來商店”,通過自主研發的AIoT技術為核心,賦予線下門店實時數據分析能力,創造全新的購物交互體驗。幫助零售品牌與渠道商提高用戶獲取、用戶留存、銷售轉化等核心數據。如今入駐于 NodeSpace上海智慧供應鏈加速空間。

        “帷幄 Whale 并不提倡無人零售,而是通過技術去洞悉人、賦能人、激發人的購物欲,為顧客創造良好的購物體驗,同時讓門店能夠實現智能化營銷和數字化運營。”陳安迪介紹道。

        據了解,帷幄 Whale AIoT 位核心技術,自主研發了環境感知 IoT 平臺、機器視覺算法平臺和實時數據平臺。陳安迪介紹基于是一家技術服務提供商,帷幄具有“三大法寶”。

        第一是其自主研發的模塊化 IoT 平臺。針對線下不同的場景,帷幄做了 13 種傳感器,能夠適配到不同的物理貨架,包括光敏、重力、RFID、加速等。無論是快消品、化妝品,還是鞋服等品類,其都能根據不同的物理場景設計解決方案。陳安迪介紹,帷幄自主研發了 IoT 的數據網絡協議,能夠比傳統的網絡協議數據傳輸的效率提升 10倍。在顧客拿起商品時,可以看到屏幕無延遲地呈現商品內容,實時交互。其智能裝備采集了豐富的人和貨的交互數據,包括手勢靠近、拿起、觸碰、放下,所有這些數據,通過層層加密,回到云端進行二次的數據分析。

        “傳統線下購物方式下,商品靜靜地陳列在專柜上,顧客走進門店,拿起商品看包裝簡介,然后咨詢一下店員。Whale 未來商店改變了線下的購物體驗。”陳安迪說道。

        他用具體場景來舉例說明,當顧客接近專柜時,機器視覺攝像頭會感知顧客的靠近,并實時捕捉顧客的畫像數據與行為數據,從而在屏幕上展現駐足顧客人像、歡迎語、個性商品推薦、AR 小游戲等引流內容,吸引顧客駐留。當顧客碰觸或拿起商品時,貨架上的物聯網傳感器會識別出顧客接觸的商品,在屏幕上展現商品相關的詳情介紹、用戶評價、商品視頻、遠程客服等,幫助顧客了解商品,提升購買體驗。把商品放回專柜后,信息自動消失。

        第二個“法寶”為機器視覺技術。陳安迪介紹,其可支持 RGB RGBD 兩種單元的攝像頭和人臉,通過構建一套完全視覺算法的閉環,從前端的圖像采集到后端實時的輔助標記,再反哺到前端的模型優化,讓原來一個場景下的視覺模型的優化效率,從兩周縮短到兩天。

        在應用場景中,顧客可以實時點擊屏幕進行瀏覽和交互,系統還會根據顧客的情況,實時推送個性折扣和商品。當顧客拿起兩件商品時,屏幕可實現分屏,將商品進行多維度的對比,幫助顧客決策。如果停留時間較長,系統還會推薦其他品類,促成消費決策。當顧客需要結算時,可通過掃描屏幕上的二維碼,通過手機支付,也可以通過人臉識別進行無感支付。

        陳安迪補充說,對于一些特殊商品 Whale 提供針對性解決方案,比如口紅,可以通過 AR實現虛擬試妝的效果。

        最后也是帷幄的競爭優勢所在—— Facebook 同等級的內容分發和推薦引擎。“我們打造的平臺和 Facebook、和我們現在看到的抖音,以及今日頭條的數據分發引擎,是同樣一套系統。它能夠支持每 15 分鐘有一次模型的切換、有一次模型的優化。而原來的模型優化效率可能是一周迭代一次,我們的模型優化效率快了 20-50 倍左右。”陳安迪介紹說。

        對于商家而言,傳統場景下,線下門店在廣告屏幕上呈現的廣告內容無法實現千人千面,也做不到實時迭代更新。同時,在線下內容有效性的監測上也缺乏相應手段。

        陳安迪稱,Whale 未來商店,可以通過機器視覺攝像頭精準識別顧客畫像與行為,然后基于 Facebook同等級的內容分發系統,實現個性內容推薦、動態折扣、定價等千人千面的精準營銷。門店運營人員可以通過后臺實時管理內容素材與營銷組合。同時,攝像頭與物聯網傳感器,可實時監測營銷數據,評估有效性。

        在傳統的零售場景下,人工督查難以監測單位貨架實際產出,缺乏對于陳列位的精細化管理指導陳列及選品優化,無法有效提升補貨效率以降低潛在銷售損失。

        陳安迪表示,Whale 未來商店可以解決這一痛點,其可實現實時監測單位貨架陳列位實際存貨與產出,獲知多點陳列的產出最優點,優化陳列位坪效;追蹤門店顧客行為軌跡及停留時長,識別動線熱區,優化門店動線,提升顧客門店停留時長;監測貨架每陳列位實時庫存,當庫存低于閾值,通知門店實時補貨,彌補潛在銷售損失;監測庫存庫存拿取速率,并結合外部大數據,對商品動態定價,提升利潤,以及實現商品熱度分析和顧客畫像及行為分析。

        據了解, 帷幄 Whale 目前已和寶潔、屈臣氏、K11、百麗等知名品牌達成合作。陳安迪透露,自 2017年年底成立以來,帷幄Whale 先后獲得阿爾法公社數百萬美元天使投資,以及線性資本數千萬人民幣 Pre-A 輪投資。

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