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。

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。

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」。