在智慧零售领域我们该如何做？在“2018年商业新生态峰会”上瑞为智能创始人詹东晖对这个问题作出了回答。詹东晖表示，智慧零售更多的应该是回归以人为核心，通过AI技术帮助线下零售构建数据能力，并且打通线上和线下，以数据连接“人-货-场”，连接产品设计，进而为顾客提供便捷、舒适、贴心的全新购物体验。
先让人工智能代替我们漫游太空?为人类移民外星球“打前哨”
先让人工智能代替我们漫游太空?为人类移民外星球打前哨当地时间7月3日,美国国家航空航天局(NASA)发布消息称,龙飞船已成功与国际空间站对接。6月29日,龙飞船从佛罗里达州卡纳维拉尔角空军基地发射升空,7月2日早晨飞抵国际空间站。龙飞船此次为国际空间站送去总重近2.7吨的物资,其中最引人关注的就是首名人工智能宇航员。早在2014年，瑞为智能就提出了针对线下实体零售的智慧商铺解决方案，通过自主研发的“店计”、“晓客”等智能硬件产品，以及云端强大的零售数据分析系统“店客云及”，帮助线下零售门店实现客群精准分析。7月10日，36氪联合零售老板内参全力打造的“2018年商业新生态峰会”在北京会议中心举行，本次大会主要探讨以下问题：
“新商业”的本质是什么？我们应该用什么样的角度、眼光去看待“新商业”？以及未来这条路究竟会走向何方？
以下为詹东晖发言全文：
早上好，我是瑞为智能创始人詹东晖，非常高兴今天能有这么一个机会，在这里跟大家分享瑞为在智慧零售、AI+零售这个领域的一些实践，以及我们的一些思考。我们跟别人说我们在做智慧零售、做新零售的时候，很大概率会被问到一个问题，你们是不是在做无人便利店或无人超市？可能对于很多人来说，在理解新零售、智慧零售的时候，会习惯性的把它跟无人便利店、无人超市去划上等号。
说到零售，从有了互联网以后我们就没法绕开这一个名词—线上电商。有一个很有意思的现象，对于线上电商来讲，它从来都看不到顾客，但是它对顾客的了解可能比你爸妈都更了解你。它可能知道你家里有几个小孩，是男是女，有什么样的购买需求。因为对于电商来讲，有非常大量的数据帮助他们充分地理解顾客，做精准营销。但是对于线下的零售店铺来讲，恰恰是一个完全相反的过程。
虽然我们说每一个线下的实体门店每天都在面对着顾客，每天都在跟顾客去沟通交流，去形成购买。但是很讽刺的是，对于线下零售来讲，他对顾客近乎一无所知。尽管我们之前有很多的线下品牌门店会上CRM系统，去收集顾客的一些信息。但一直以来，所有线下零售店铺对顾客的理解，可能仅仅停留在有这个顾客的手机号码，在需要的时候可以给他发一个广告短信，而不去管他是否还有相应的购买需求。
对于实体零售变革、新零售这些概念的出现，大家以前会去把这个原因归于线下的零售成本更高，因为需要租门店，需要雇店员，运营成本会比线上高很多，所以线下零售经不起线上零售的冲击，但这个事实至少在这几年已经不太成立。为什么？因为大家非常清楚对于线上电商来讲要去获取一个点击，获取一个流量，它所付出的这个成本已经逐月在增长，现在为了获取一个点击要付出几百块钱的成本。因此，线上电商的成本已经不比线下的零售低了。那么为什么大家现在还是会觉得线下零售比线上电商不好，或者马云会提出新零售，要把线上和线下做一个关联，背后的动机就在于线下实体零售缺乏数据，它缺乏对顾客的理解，缺乏对顾客的分析。
所以早在2014年，我们就开始思考这样的问题和痛点，如何去用我们人脸识别技术帮助实体零售解决现实存在的一些痛点。在2014年初，我们就开始了一场不知者无畏的旅程，我们用了三年的时间开发了一个针对线下实体零售的智慧零售解决方案。我们做了很多的智能硬件以及完整的云端方案。比如我们做了这么一款硬件设备“店计”，它的产品定位就是装在店铺的入口、商场通道的入口做入店客群的精准分析，到现在为止能实现什么样的功能？有三大核心功能，就是点客、知客和识客。点客是最基础的维度，能够做精准的客群统计，这个对线下实体店来说并不陌生，之前他们就使用了很多设备去收集、统计客流，但那个仅仅是数人头的统计。我们除了统计人次，还能精准地区分开店员和顾客，还可以把顾客在门口的徘徊、逗留作去重处理，避免客流的重复、无效统计。
如果“店计”只是这样的功能就也没有太大的价值，“店计”更大的价值在于知客，所谓的知客就是通过摄像头能够实时的了解分析每一个入店的客户，包括什么维度呢？最简单明了的是分析客户的年龄和性别，这个技术现在已经非常成熟，规模商用了，但是我们还尝试去分析客户的穿着、心情以及购物背后的动机。除此之外，“店计”还可以识客，我们会去分析进店的是不是一个VIP客户、是不是回头客、之前是不是来过这个门店，或者是不是来过这个品牌的其他分店。
上述的分析全部都会在大家看到的这个设备本地完成，它不需要把视频传到云端，再依靠云端强大的计算能力做图像分析，因为我们认为上传到云端的方案现实没法实施，所有的门店带宽都是非常有限的，云端的计算能力也是有限的，所以我们花了三年的时间，把所有复杂的算法都在前端一个小小的摄像头来实现，它通过网络上传的仅仅是所有分析后的结果信息。
做到这个维度其实远远不够的，因为它仅仅是在统计分析入店客群的属性，更多更重要的信息是，我们需要去知道这个顾客在门店内的一些行为，所以我们又做了另外形态的设备，我们把它叫做“晓客”，顾名思义它的确非常的小，可以任意的摆放到货架和收银台上，甚至小到只有我们大拇指这么大的摄像头，小到完全可以忽略它，但是它却可以实时默默去分析，比如有多少顾客在关注牛仔裤，关注的是哪种款式，关注的人群里面又是一个怎样的性别、年龄和社会属性构成，甚至包括去买这款牛仔裤的人，他本身的着衣风格是什么样的，这个是它目前可以做的事情。它还可以放在收银台，可以把每一个购买清单跟他的购买人群做一个直接的关联，这个事情其实711做了非常多年，但是它之前依靠的是人工去做这个事情，店员在结算时会很快速得在收银机的几个特殊按键上输入，这个商品买单的人是中年男性还是中年女性，是老年男性或者老年女性。有了“晓客”后，这种输入操作可以实时自动完成，而且更加的精准。
基于前端的硬件，我们还做了一个非常庞大的云端系统，包括一个非常丰富的客户端，我们把它叫做“店客云及”系统，这也是我们现在上万家门店客户所依赖的云端系统。这里面我们服务的是两类人群，一类是老板和管理层，对他们来说，他们需要看到的是更多统计分析的报表，通过这些分析报表帮助他提升门店经营的效率。另外一类，我们的“店客云及”解决方案更多的是服务于一线的店员。为什么呢？因为他们是门店销售最前端的战士，如果不能帮助他去提升他的销售额，不能提升他的客户转化率，这一套系统有再丰富的数据统计分析报表，也仅仅是锦上添花，没有太大的价值。所以说我们开发了多种类型的APP客户端，包括微信客户端，到现在为止我们绝大部分门店的店员已经不需要安装我们的APP，只需要关注我们的公众号做关联绑定，就能实时的获得从顾客入店到所有信息的推送。
我们现在能做到一个顾客进店三秒之内，店员就一定能够通过多种途径收到关于这个顾客的相关信息，如果是会员，会包括他以前的购买记录和逛店记录。如果不是会员，可以了解他之前是否来过这个门店，之前逛店关注什么样的商品，买过什么样的商品。对于门店的店员来讲，可以第一时间缩短对这个顾客的回忆和了解时间，直接提供更有针对性的服务。
而且，解决了零售行业店员流动率很大的问题，有了这样的系统就可以沉淀顾客，而不至于因为店员的更换造成损失。
我们的客户端还有手表的版本，这也是我们在推广的过程中发现，一些门店可能不允许店员在工作期间使用手机和iPad，他觉得这样不尊重他的顾客，因此我们做了一个智能手表客户端。顾客来了以后它会有震动和推送，店员抬手看一下就会知道顾客的大概信息。以上这些是我们到目前做的，在智能零售、在AI+零售领域所做的所有尝试和努力。
刚刚我也提到我们用了三年的研发，到现在为止我们服务了78个品牌连锁，主要涵盖了鞋服、3C、珠宝、4S店、家居这些行业，到目前为止，在我们的“店客云及”云端我们能看到的在线门店数量是一万多家。每天上传云端的客流总量在三百万人次以上，这是我们目前的成绩。刚才我们也提到包含了珠宝门类、鞋服门类，3C门类，还有很多非常重要的合作方，比如京东，它的新零售落在京东之家、京东家电专卖店和与其合作的鞋服家居品牌的线下门店改造，其中客户人脸数据采集方案都有我们参与，以及我们跟很多的大数据分析、ERP厂商在合作。可以自豪地说，在智慧零售领域，瑞为是目前当之无愧排第一的解决方案提供商。
但是，我们还是再做进一步的思考，因为刚才我们讲的这一些，我们所用的AI技术给门店解决的问题，我们认为还是很有限的。我们始终都还是围绕着客流的分析、客户的精准营销。但是我们从一个实体零售的整个业务流程来看，我们上述说的这一切仅仅是解决了里面的一部分问题，可能只解决了门店的管理以及这里面的市场反馈，有起到一个精准营销的作用，但是其实还有很多的环节是我们之前没有去涉及或者说没有很好帮助实体门店解决一些问题的，所以我们在去年就开始了思考，如何在这个领域做进一步更深的尝试，如何用我们的技术去解决实体零售业务环节里面更多的痛点。现在我们会通过我们的技术和方案，更深入地帮助门店在产品设计、在线上线下数据的打通，包括活动的反馈、门店的选址这一系列环节，并给予相应的解决方案。
今天因为时间关系没法去展开讲我们新的方案，以及我们会怎么样着眼解决，但是核心思想是，我们认为对于零售，人或者说是顾客是它所有一切的核心，所有的一切是以人为本。在这里面我们的方案会去尝试、努力去建立起以顾客为中心的更多连接，建立起顾客与顾客、顾客与店员、顾客与商家、顾客与设计的连接，我们现在在做的是进一步去连接顾客和顾客、顾客和产品设计。特别是对于顾客和产品设计，这个是我们在新的方案里面会重点解决的问题。
因为大家可能也会发现，其实并不是所有的门店全部都是靠精准的营销或者说是靠丰富有效的营销技巧来实现它销售额的增加，最典型的门店是zara，每次逛的时候其实并没有业务员和店员专门服务你，给你推荐款式，而是任你自由的选择，但是zara是所有的鞋服品类中做的最好的，甚至创始人一度冲到了全球首富的位置。其实zara代表了零售领域另外一个思路，最好的营销在于产品的设计，zara有非常好的产品设计，用产品吸引顾客逛店，吸引顾客购买。因此，我们正在思考怎么用我们的技术去连接顾客和产品设计，也就是说如何通过我们的整个解决方案帮助门店更加实时、更加快速的去完成这个产品的迭代，甚至给出产品设计的方向和思路，刚才提到了我们会做很多的穿着分析，这里面穿着分析不仅仅是在分析整个入店顾客的穿着风格，更多的我们希望用AI技术来帮助鞋服行业，如何通过AI分析帮助他们去找到明年春季或者明年秋季可能流行的穿着，这个是瑞为智慧零售下一步要解决的问题，我们希望通过AI技术去建立起全连接的新零售，从线上到线下，从顾客到店员，从顾客到顾客，从顾客到产品设计，以AI为核心做一个全连接。
我们在9月底会有一个瑞为智慧零售2.0版本的发布，所以我今天没法去太多的讲我们的思路。我回顾瑞为在智慧零售的历程，我们从2014年开始有这个想法，然后花了三年的时间完成了三代产品的迭代，当时第一代做出来不合适扔掉，第二代还是不合适扔掉，直到2016年才有了第一代真正可以规模商用的产品，2017年我们第四代产品上市，实现了目前我们上万家门店，七十几个品牌的规模。在2018年9月份我们会发布瑞为智慧零售2.0版本，届时会看到一个瑞为全新的关于AI在新零售领域，在实体零售领域的尝试，我们也会在9月份正式的向大家做更详细的方案阐述。谢谢！