RetailNext共同創辦人Marlie Liu

RetailNext共同創辦人Marlie Liu

RetailNext,影像數據讀你的心

文 / 林玲瑩     攝影 / RetailNext   2016-09-29

RetailNext,影像數據讀你的心


偌大的Macy’s,人潮川流不息。當人人都在說傳統通路即將敲下喪鐘,實體零售銷售額連年衰退,這間全美最大的連鎖百貨公司,如何對抗來勢洶洶的電商,在全球每年近5兆的零售商機中,強占一席之地?

祕密就是影像大數據。

影像數據就像人的雙眼,捕捉、記錄環境裡的每個細節,讓人彷彿親臨現場;但是,要能解讀影像的意義,卻仰賴人的智慧。在動輒上萬坪的商場,如果想知道哪個區域最受歡迎?逛街動線安排是否恰當?只要匯入分區錄影畫面,系統會自動畫出顧客動線、標示熱點。

走進商場,門裡門外的攝影機,可以即時判讀影像,精準地開始分析每個消費者動線,甚至走過路過或站在門外櫥窗觀望的潛在顧客,每筆影像牽動著1000甚至1萬筆決策,如果能精準找到脈絡,可以大幅提升成交率,影響百萬商機。

早在2009年Google啟動無人車計畫之前,馳騁在101號國道上的無人車令人目眩神迷。許多人不知道的是,零售業已經開始用影像數據,精準讀懂消費者的心,率先抓住趨勢的,是全美數據零售分析巨人RetailNext(中譯:睿年)。

創立於2007年的RetailNext是影像數據分析翹楚,你可以在知名連鎖百貨公司Macy’s看見它們的代表作:懸吊在天花板的攝影鏡頭,就像一雙雙銳利的鷹眼,精準計算從四面八方湧入的人潮,進店的同時辨識人臉,判別顧客的性別及年齡區間。

掌握這個新型態「商業水晶球」的人,是RetailNext共同創辦人、營運總裁張婉琳(Marlie Liu)。她來自台灣,從台大社會系畢業後,到思科(Cisco)擔任超過10年的資訊軟體工程、客戶服務、行銷等工作,因緣際會跨入商業大數據領域。

在全世界上億人口中,零售商如何找到潛在顧客?以往性別、年齡、收入、生活型態定義消費者,RetailNext如何用攝影機記錄店內外,向路人遞出橄欖枝?這就是它們從被動到主動的零售藍圖。

台灣媳婦勇闖矽谷,不試怎麼知道?

Marlie在Cisco時,有一次和當時主管Alexei合作一個影像分析專案,偵測博物館、機場旅客的可疑行動,對方卻突發奇想,把監視器放在實體店,只因他心中有個疑問:「如果電商可以用點擊率算客流,那實體店能不能用鏡頭來統計人數?」

好奇心加上實驗精神,他們發現監視器在防盜之外的「視覺商機」,志同道合的兩人,加上印度籍技術長Arun Nair,就這麼開啟創業之路。

中年創業,兩個孩子的媽,放棄穩定而優渥的薪水,連公公婆婆都忍不住擔心地問,「為什麼要離開大公司?」Marlie回答得義無反顧,「創業要一股傻勁跟衝勁,那就試試看呀!」

不同於許多人心懷美國夢,Marlie的人生規畫,在遇到愛情後180度轉彎,飛到距離台灣半個地球外的美國。「在矽谷,不論在什麼公司,即使是會計,也要有資訊科技相關知識。」她捨棄了台大社會系高學歷,從零開始學軟體、大數據、網路系統等,跨領域知識成為她後來創業的墊腳石。

「有專業在身不必害怕,即使不成功也是很好的經驗,學到為什麼失敗,哪裡出問題?」Marlie說。

Trac 2.0,會思考的大數據

10年前大數據還是陌生的名詞,更遑論影像數據,RetailNext憑著在業界多年人脈,剛成立就吸引到第一個客戶──美國知名連鎖百貨公司Macy’s。

當時Macy’s苦惱於一個問題:常有人偷東西從某個出口溜掉,關閉那道門,又怕影響客流量。於是,Retail-Next在每個門口裝監視器,幫它們計算出每天到底有多少人、分別從哪個門進來,結果發現該門口人流最少,對銷售影響小, 就決定關閉,但這只是防弊性措施,影像數據該如何興利呢?

有別於Traffic 1.0計算客流量的量化指標,RetailNext賦予大數據更多可能。Traffic2.0時代,大數據會思考,除了能掌握顧客行為,對於店門口被櫥窗吸引卻沒進店的潛在顧客,能透過Wi-Fi追蹤,在偵測到對方有購買意願時,及時推送

促銷訊息,提升購買意願。

以往人們喜歡造訪小店,正是因為店員與顧客的關係緊密,給人無可取代的貼心感。但,每天吞納上萬名顧客的大型百貨,就做不到個性化服務?

大數據提供了不一樣的答案。你有沒有這樣的經驗?只想好好逛街,眼角餘光卻瞄到店員熱切的眼光;拿不定主意要買A或B款商品時,又希望有人給點建議?RetailNext看見這樣的兩難,研發「互動熱點分析」,以演算法偵測出銷售人員與顧客互動熱點,預測店員提供協助的最佳時機,做到一對一的暖心服務。

數據匯流,大數據不靠單一解方

科技應用瞬息萬變,Marlie認為商業大數據必須走向數位匯流,她描繪:「大數據分析是一個『平台』,不能只有pure data,也不會只仰賴單一solution」,RetailNext每年投入超過1億美元研發,依照客戶不同問題,擷取不同數據來源與演算分析,既能讓銷售額翻倍,也精準控管人及物流成本。

好比到店裡買衣服,架上卻沒有自己的size,與其等店員四處翻找,RetailNext在標籤條碼上植入晶片,追蹤每件商品動向,與POS系統數據匯流後,還可以查出一件衣服從試衣間到收銀台的購買率。

Marlie再舉例,攝影機能做到人臉辨識,卻無法分辨誰是店員、誰是顧客。但奢侈品牌客流量少,不區分顧客與店員無法算出真正KPI。於是,他們讓店員配戴beacon裝置,用藍牙定位區隔店員與顧客,得出正確的客流量。

大數據既是望遠鏡又是顯微鏡,可以運算巨量資料,也能揪出細節中的魔鬼。RetailNext與Nike、Levi’s、LOTTE、Swarovski等知名品牌合作,看準亞太市場的龐大商機,積極布局日本、新加坡、上海等地,希望創造出屬於亞洲版的「商業水晶球」。

關鍵字: 新趨勢


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