开为CEO杨通专访：通过AIoT和大数据实现门店数字化和智慧营销

2019年11月26日，开为科技CEO杨通接受某四大会计师事务所合伙人采访，从公司技术和市场痛点着手，全面介绍了开为的智慧零售解决方案，与多个世界五百强头部企业合作的应用案例，以及未来规划等。以下内容为采访实录。

杨通：我们开为是一家机器视觉公司，也是最早一批将机器视觉应用在零售跟快消品营销领域的一家公司。

首先介绍下我们的技术能力，第一个是人脸识别，我们的人脸识别能力应用在零售垂直领域还是比较有优势的，我们有几个很重要的指标叫做：千万分之一、百万分之一和万分之一误识别率下的通过率，因为我们做人脸会员识别是要准确知道这一个人是谁，我们的识别准确率在行业内处于领先水平。

杨通：第二个是就是我们的人脸关键点跟踪技术，在安卓设备上的处理速度大于35fps，体验流畅。基于人脸关键点跟踪我们研发了2D转3D的融合变形技术，这个技术可以让我们在二类摄像头上将2D表情融合进3D人脸模型，这个技术应用在开为数千台梦之屏上，每天与数万名顾客产生互动，不断扩大人脸库的同时自我优化模型。除此以外，我们在商品识别、活体检测上面也有技术储备。

我们为线下门店做数字化转型的过程中发现商家的普遍痛点：消费者的线上数据跟线下数据高度割裂脱节，没法实现千人千面的精准营销，也缺乏可量化的指标。

针对这些痛点，我们提供了一个完整的智慧零售解决方案：通过在店内部署一些智慧的屏幕，实现基于人脸的会员识别注册。我们也把屏幕安在货架端架或者墙上，利用AR互动更好地实现人跟品牌的互动，并领取相应优惠券，这是一个全新的交互形式。

基于人脸和用户画像实现精准营销，为顾客推荐想买的商品，包括优惠券。最终在收银台上实现人脸支付跟静默核销，完成整个的交易闭环。

杨通：围绕AIoT产品梦之屏和我们的大数据的BI后台，我们真正实现了对门店的数字化改造，将人脸信息、CRM、ERP信息结合在一起，连接线下人货场数据。

同时我们基于FaceID 智慧连接了用户的线上线下数据。比如通过刷脸我就自动连接他的线上微信小程序，用户站在屏幕前刷脸识别会员，然后直接在屏幕上点击领券，她的手机就自动响了，全程不需要打开手机扫码，而且优惠券在支付时候自动就核销了。再通过精准营销，来实现门店的客单价、客单量和销售额的提升。

杨通：下面这个体验就是用户跟屏互动，用户在百威的货架上跟我们屏幕做一个互动，百威啤酒的AR特效就可以展现在用户面前，有很强的品牌植入效果，激发用户的购买欲望。

杨通：我们在沃尔玛试点的数据是非常好的，从人脸的曝光次数，人脸的互动率、互动领券率，包括沉淀的人脸会员数都可以看出来。

我们给小店的解决方案也是类似的，以来伊份为例，我们主要为他们提供基于人脸的会员精准营销和人脸支付，帮助门店提高销售额，会员的注册率也提高了接近两倍以上。

杨通：快消品是我们的重点客户和商业模式核心，我们和很多品牌都打造过营销案例，包括可口可乐、红牛、雀巢等，我们发现，将3D的AR这种移动端的玩法放在线下零售的应用场景里面还是比较用户受欢迎的。

我们把AI能力应用在一个非常大的非常传统的场景里面，尼尔森数据显示，2019年中国的快消品整体市场规模已超过9000亿元。跟传统的媒体不一样。因为不仅在线下消费场内展示纯广告，还给品牌做交互式的趣味展示、引流、带货，目的是帮助品牌促进交易转化的。

提问者：对于其他的大型超商连锁便利，或者是零售店铺来说，这个模式可以简单复制的吗？ 

杨通：我觉得是很好的问题，我们的解决方案在小店已经可以高度复制了。通过提供标准化的方案和接口，可以迅速完成落地，比如巴拉巴拉、来伊份、便利店，虽然他们是不同的品牌，但是经过大概1~2个礼拜的技术打通，就可以规模性复制。大卖场会稍微复杂一点，因为大卖场是一个多业态场景，店内每个区域都会有不同类型的商品品牌，比如服装、3C，所以需要一些时间做定制化方案。

提问者：OK明白。所以消费者使用这块屏幕之后，前端相应的互动信息都会跟后台的数据服务器进行一个互动，作为商家，就比方说沃尔玛可以取得所有数据，包括前端的互动、后端的展示、基础的数据库等。

杨通：我们未来的商业规划不会只做一个独立的系统，而是一个体系化的思维。比如说以卖场跟超市为中心，通过引流让周边客户去消费，再通过Face ID 连接这些数据，通过串联不同场和不同的人会产生很多的化学反应，这份数据增值是我们的核心商业逻辑。

另外一个商业场景就是购物中心，我们可以利用Face ID把购物中心这个场内的里面的每个品牌店串联起来，全场会员打通，在场内统一发券、核销、刷脸支付，因为购物中心很大的一个痛点就是购物中心和门店品牌系统不同步，无法做一体化管理。

这是我们单店的BI数据，我们对于互动人数，包括会员的人数，都会有一个比较精准的分析。你可以看到这是我们整个门店的一个热区图，可以看到哪些是热门区域，还有基于人脸数据分析的一个整体用户画像。点开每一个的区域进去也可以看到对应的设备的位置，以及这个位置里面对应的互动数据变化。

注：来源/开为科技，作者/ 小梦，图/开为科技，本文已标注来源和出处，版权归原作者所有。

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