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開為科技搭建新零售中臺:用“AI人臉識別”盤活“私域流量”
發布時間:2019-08-17 | 信息來源:36氪

 

「人臉支付」或成為「移動支付」后的下一個大眾支付風口。


 

5G技術將加速“萬物互聯”的時代到來,手機在互聯網中的不可替代性正在弱化。


 

“根據前瞻產業研究院《人臉識別行業發展現狀報告》,到2022年,全球人臉識別市場規模將達75.95億美元,增速達每年20%。”而以人臉識別技術為基礎的「Face ID」將成為脫離手機而存在的重要互聯網通行證之一。


 

一方面是互聯網連接方式的變化,另一方面則是移動互聯網的流量見頂。


 

Questmobile《中國移動互聯網2019半年大報告》數據顯示,“中國移動互聯網月度活躍設備規模觸頂11.4億,2019年Q2用戶規模單季度內下降近200萬。”


 

這是中國移動互聯網用戶規模的首次下跌,存量時代已來。


 

于是,2019年上半年,最火的詞是“下沉市場”與“私域流量”。


 

挖掘新時代與新場景下的用戶流量與價值,已成為未來行業戰場的開門之戰。


 

這場不再圍繞“手機”與“APP”而舉行的流量之戰,正席卷至更垂直精細化、更多場景化的新商業領域。


 

離消費者越近的地方,就是越激烈的戰場。


 

“新零售”作為線下流量的集中地,自然首當其沖。


 

在這場沒有硝煙的戰爭中,“入口戰”是第一步。


 

而新零售場景下的支付環節,是與消費者連接最緊密的入口。


 

支付寶與微信對于「人臉支付」的推廣浪潮,更將帶起一波行業紅利期。


 

當AI與新消費碰撞,「人臉支付」行業賽道自然就承載了關于未來的眾多“創新力”與“想象力”。


 

36氪江蘇采訪了新零售場景下「人臉支付」行業賽道的領跑者——南京「開為科技」CEO楊通,探討「人臉支付」在三到五年內給我們未來的消費與生活所帶來的改變與可能性,觀察正在萌芽中的新零售行業浪潮。


 

作為「人臉支付」賽道上領先的創業者,「開為科技」將新零售支付功能、AI品牌互動、會員營銷系統與廣告媒介展示等多維度功能綁定在「夢之屏」這一個與消費者的“強連接”「人臉支付」入口,想通過建設標準化數據中臺來為新零售門店搭建“熟客管理平臺”,基于「Face ID」實現“人貨綁定”與精準營銷,并將其徹底盤活成互聯網數據的重要一環。


 

開為科技CEO楊通


 

支付在變革:“懶人經濟”下的需求產生市場


 

「人臉支付」是一個大趨勢。


 

回顧過往,「移動支付」之所以能取代「現金支付」,關鍵點是消費者在時間上的節省與攜帶上的輕便性。


 

而「人臉支付」讓支付能脫離任何外在設備,讓“懶人”獲得更良好的支付體驗。


 

更重要的是,「移動支付」在新零售場景下的會員運營上卻過于繁瑣,這對新零售門店的會員“私域流量”發展造成了很大阻礙,這為「人臉支付」帶來了更具意義的應用空間。


 

舉個例子,如果你在任何一家肯德基門店使用會員消費,你需要打開支付app,在卡券中找到肯德基會員卡,交由營業員掃碼后再找到優惠券掃碼,之后再進行掃碼支付。這整個流程需要3-5分鐘,甚至當你忘記了卡券在app上的方位,你還需要求助營業員耽誤更多時間。


 

繁瑣的支付流程與過長的使用時間,讓許多門店顧客“懶”于享受會員權益而主動放棄。


 

開為科技夢之屏刷臉支付界面


 

“通過「人臉識別」來進行新零售門店的會員營銷,可以將從會員驗證到發券、領券、核銷、支付的整個交易環節所需時間從3-5分鐘降低到20秒內。”「開為科技」CEO楊通介紹到,“顧客只需要在首次使用人臉支付時通過掃碼一鍵綁定對應的門店平臺,隨后當顧客出現在「夢之屏」前時,便會通過已記錄的「Face ID」顯示相關會員信息與相應優惠權益,顧客可以無需手機便直接確認支付,并同步可選擇領取相關會員權益。”


 

這讓支付更加“無感”,也大大提升了新零售門店的會員引流效率。據悉,在使用「夢之屏」后,「開為科技」的合作伙伴見福便利店的會員轉化率高達66.74%,廣州橘果子奶茶店的會員卡券核銷率大于83%。悅客便利在部署「夢之屏」之后,單店最高刷臉支付筆數達到79筆/天,遠超業內平均水平。


 

整個基于「人臉支付」作為流量入口與閉環的生態正在搭建,這將給消費者的線下消費生活帶來全方位的深刻變化。


 

目前,開為科技已與多家零售企業達成新零售場景的合作。楊通說道:“我們的合作伙伴一類是縱向的大賣場與便利店客戶,此類客戶以快消品為主,比如沃爾瑪、福建的見福、廣東美宜家;另一類是橫向的垂直領域零售專賣店與KA門店,比如零食領域的來伊份、童裝連鎖領域的巴拉巴拉、醫藥領域的國大藥房。”


 

此外,開為科技還與紅牛、可口可樂等多家品牌合作,并成為微信支付的頭部合作伙伴與京東618線下品牌營銷戰略合作方。


 

需求產生市場,而基于「人臉支付」的相關市場正在快速擴張。


 

楊通預測,“在To B領域,未來兩年之內,線下基于“人臉支付屏幕”的解決方案將以數以百萬計的點位增長速度落地。而在To C領域,通過人臉支付屏幕采集到的「Face ID」,在去重之后預計將覆蓋4-6億的人群。”


 

營銷在變革:用新零售數據中臺盤活“私域流量”


 

「人臉支付」功能并非是開為科技「夢之屏」的核心價值,背后的熟客管理系統才是其靈魂所在。


 

所以,盡管在「人臉支付」工具領域,支付寶推出了“蜻蜓”,微信支付也推出了“青蛙”,但楊通認為,“我們與官方支付產品的競爭是很小的,開為科技的差異化價值在于服務門店,為門店創造「私域流量」與搭建定制化的數據中臺。支付寶和微信是我們的合作伙伴,而非競爭對手。”


 

他還補充道,“我們是把產品租給客戶,而非像其他刷臉支付產品一樣賣給客戶。我們所做的是與客戶共同搭建一套運營體系,幫助客戶把自己的私域流量運轉起來,沉淀到自己的數據體系中去。”


 

“線上流量紅利正在枯竭,但線下場景流量才剛剛起步。”楊通說道,“所以,線上的成熟互聯網思維打法是急需引入到線下的,比如說基于大數據、cookies等所進行的精準營銷,又比如說基于會員系統所搭建的用戶畫像。”


 

開為科技希望通過「人臉支付」入口實現線上與線下流量的互通,幫助新零售門店構建自己的“私域流量”,實現線下熟客的精準營銷。


 

當顧客在線下門店通過“夢之屏”「人臉支付」購買商品時,將會呈現“千人千面”的效果。系統會根據該顧客「Face ID」的“人貨綁定”數據來精準推薦更符合消費者胃口的優惠券與營銷信息,提升消費者的購買轉化率。


 

“通過「Face ID」,我們可以紀錄顧客的歷史消費記錄、購買地點乃至付款時的面部表情所傳遞的對于營銷信息的情緒等數據,并通過大數據分析獲取更詳盡的用戶畫像,在其潛在商品需求、周邊生活消費需求等方面進行及時性與持續性的精準推送,最大化提升新零售門店的私域流量轉化率。”楊通解釋道。


 

在這一過程中,“數據中臺”將扮演至關重要的角色。


 

“目前,國內線下零售市場的數字化是割裂的,標準化的數據中臺處于缺失狀態。我希望將零售環節的各模塊數據集合在我們的產品系統之上,提供一個完整的基于標準化數據的管理系統服務。”楊通說道。


 

“「開為科技」的產品第一個組成部分是AI。AI是一個重要產品入口,能將更多的數據采集到中臺之上,包括基于「Face ID」的標準化接口、人與數據的綁定等。第二個組成部分是IOT設備主機。


 

支付寶與微信支付都在大力推廣「人臉支付」,這是一波可以借勢的紅利。我們希望通過AI、IOT與大數據的采集和分析,來挖掘搭建新零售數據中臺的有效路徑,從而幫助企業端通過消費者精準營銷獲得高效率與高價值回報。”


 

而在“品牌”與“新零售門店”的「夢之屏」廣告投放合作上,楊通認為,“品牌對于門店而言,本身就是人貨綁定中「貨」的直接體現。品牌是很重要的玩家,一方面能夠通過品牌資源更好賦能零售,通過優惠政策來提高門店自身的客單量與客單價;


 

另一方面則是降低門店的數據化需求門檻,開為科技通過引入品牌價值,能讓更多新零售門店客戶以低廉的價格更快更好地體驗系統價值。”


 

此外,開為科技主要通過開放功能接口的模式來實現其更強大的數據分析及系統管理能力。在ERP與CRM系統上與海鼎等頭部玩家進行合作,在大數據上則有觀遠數據、哈步數據等頭部合作方。


 

楊通這樣定義開為科技的角色,“我們在做的是一件「拼縫」的事,這能讓新零售領域整個產業鏈上的玩家都得到賦能與共贏。”


 

媒介在變革:品牌的廣告費能花的更“安全感”


 

在業內眼中,開為科技的媒介屬性似乎比上述的“刷臉支付”、“AI技術”、“熟客管理系統”、“數據中臺”等屬性都要顯眼一些。


 

“利用收銀臺的閑散位置放置屏幕,來做統一集中的品牌廣告投放展示”,這不由讓人想起了靠樓宇廣告占據了龐大的品牌投放預算份額的“分眾傳媒”,同樣也是“利用電梯間的閑散位置放置屏幕,來做集中有效的廣告投放。”


 

表面上來看,「開為科技」與分眾傳媒確實有一定的相似之處,尤其是在抓住廣告投放受眾的注意力層面。


 

在電梯間中,手機信號的缺失使得人們在等待中,將注意力放在電梯的四周。受眾注意力相比較其他線下場景會更加集中,這讓廣告的投放效率更高。


 

而在收銀臺旁,開為科技的「夢之屏」利用“AR人臉互動”,也能更好地捕捉到等待付款中的顧客注意力,進而吸引顧客進行品牌互動與轉化。


 

不過,楊通認為,“我們與分眾傳媒在本質上是不同的。”


 

一是“互動價值”上的差異。


 

基于AI人臉識別技術的AR互動能夠與用戶更好地進行溝通,減少用戶在接收品牌信息時的抵觸感。這與普通的“彈個車”、“找工作,我要與和老板談”之類的洗腦式口號性硬廣有本質的不同,更能讓消費者在“寓教于樂”的快樂中認識到品牌、記住品牌乃至直接轉化成購買力。


 

此外,新零售門店中的廣告受眾本身就處于消費場景中,具有消費的強目的性,因此更容易提高廣告受眾的及時性消費轉化率。


 

效果是顯而易見的,比如,開為科技曾與紅牛品牌在廈門推出的“刷臉變戰馬”活動,就吸引了平均每天71家門店參與,共售出7585瓶戰馬飲料,共為店家也新增近6000名新會員。


 

“互動價值就是營銷價值。”楊通這樣說道。


 

開為夢之屏AR人臉互動


 

二是品牌投放過程中的可跟蹤、可把控性。


 

廣告學中有句流傳相當之廣的名言,“我知道我的廣告費有50%是浪費的,但我不知道是哪一半。”這句話由百貨商店之父約翰.沃納梅克提出,困擾了廣告界一百多年。


 

在媒介廣告投放渠道的探索史中,互聯網線上廣告總算靠著信息流廣告與直播電商,將廣告費用計算以點擊率、購買轉化傭金等結果產出型要素為費用維度,初步解決了廣告投放的難跟蹤難把控問題,盡可能減少了廣告投放費用的浪費。


 

然而,線上的媒介廣告找到了可行的解決辦法,但線下的廣告投放卻一直處于“純黑盒”狀態。


 

分眾傳媒的樓宇廣告盡管提高了受眾注意力,并通過電梯空間的狹小特征使受眾被動性近距離接觸廣告,同時也預留了一定的掃碼轉化空間,但本質上還是逃脫不了廣告“黑盒”狀態。品牌無法從線下廣告投放中得知具體的曝光量、信息接收量、品牌點擊量乃至轉化量,這就造成了品牌廣告投放費用的浪費。


 

在零售場景下,品牌的廣告“黑盒”是更廣泛存在于各個環節中。


 

第一,是貨架展示效果上的不透明。傳統零售場景中,品牌投放在貨架上的廣告無法得到全流程的反饋,品牌無法得知貨架展示廣告所存在的時長與曝光效果,甚至無法得知廣告最終是否投放。


 

第二,是終端折扣執行上的不可控。品牌想通過經銷商給到消費者折扣主動權不在自己手中,品牌方始終連接不到真正的消費者。

 

 

“通過「夢之屏」,我們可以建立一套完整數字化體系,讓品牌直接面對C端消費者,建立與消費者之間的「強連接」。這是開為科技在品牌廣告投放上能帶來的革命性價值。”


 

楊通說道,“品牌一方面能通過門店會員體系精準定位其購買商品的地點,獲取用戶畫像;另一方面能讓品牌的營銷活動費用最大程度上用到消費者身上,降低中間成本。


 

同時,在「人貨綁定」機制下,「Face ID」所記錄的每一單的品牌互動與消費記錄,能讓品牌獲取全流程的完整數據,得知其中的每一個閉環與漏斗,保證100%的消費真實性。”


 

在轟轟烈烈的互聯網浪潮中,廣告業的變革早已席卷至品牌的切身利益領域,用最顯眼的銷售數據證明每個品牌都不能獨善其身。


 

就連曾經提出“大品牌、大媒體、大渠道”概念的品牌營銷鼻祖寶潔,都曾因為跟不上互聯網時代的廣告變革而業績慘遭滑鐵盧,在品牌戰略變革后才再度跟上時代與消費者的腳步。


 

而新的一輪線下廣告變革正在萌芽,伴隨著以「人臉支付」為其中一個入口的“萬物互聯”時代的到來,或將深刻改變品牌媒介的生存方式,品牌的廣告費將花得更有“安全感”。


 

AI應用在變革:建立商業化體系才是核心價值


 

當被問及開為科技的未來價值究竟是系統價值還是媒介價值時,楊通回答道,“這就像一個事物的陰陽兩面,在零售場景中,只有提供了零售價值,才能穩定占據零售流量入口。只有沉淀了場景用戶數據,才能實現新零售門店與品牌的雙重精準營銷。”


 

而作為國內AI應用最早的一批創業者之一,楊通認為,“真正的AI價值不應該僅在于技術上的壁壘,而在于能真正將AI應用在垂直領域,將其發展成一個成熟的商業化體系。”


 

他詳細解釋道,“AI技術是開為科技的一個重要發展模塊,我們的底層就是AI算法,并在此基礎上發展相關AIOT硬件設備,建設在人臉支付、人臉會員應用等一體的標準化運營體系,最終需要基于在算法、產品和運營商搭建一條完整的商業化鏈路。

 

 

 

只有形成了上下游的完整閉環,讓鏈路上的每一家公司、每一個人能有自己的價值,我們最終才會有屬于自己的剩余價值,才能形成更具市場競爭力的獨創優勢,這是靠單純的AI技術無法達成的。”


 

楊通說道,“在這條道路上,我們在國內走得相對早一點,這讓我們在零售領域擁有采集巨大數據的先發優勢,并擁有為零售企業開發定制化算法的能力。”


 

團隊方面,開為科技CEO楊通畢業于加州伯克利大學,師從兩位圖靈獎教授,曾就職于微軟總部、LinkedIn。團隊其他成員來自于美團、京東、蘇寧、海爾、小蟻科技等一線互聯網、零售與大數據公司。


 

據悉,開為科技將在近期公布新一輪融資計劃。此前,開為科技曾獲由金沙江創投領投的數百萬美元A輪融資。


 

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