專訪丨芝麻科技朱智:讀懂你的客戶,基於消費者大數據做商業升級


專訪丨芝麻科技朱智:讀懂你的客戶,基於消費者大數據做商業升級

美國互聯網數據中心所調查的數據顯示,互聯網上的數據每年保持50%左右的增長,每兩年就會翻一番,而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。與此同時,伴隨着移動互聯網時代的發展,人們對於手機的使用需求也愈發強烈,用戶與手機間產生了大量的交互數據,如何充分利用這些數據去發掘商業領域的“真金白銀”,這考驗的是數據處理和分析能力,亦是成熟的技術供給在商業價值上的落地。

億歐近日,再次接觸了大數據領域的玩家——芝麻科技,這是一家基於人工智能等技術爲線下商家提供數據分析精準營銷、智能決策等大數據服務公司。創始人兼CEO朱智表示,探索線下數據的商業價值,爲商業客戶帶來落地的服務是芝麻科技一直以來的使命。

對於企業的決策者來說,運營管理、營銷決策都是很重要的環節,單憑經驗是不夠的,更需要加入數據的力量。大數據在整個商業運營中所起到的作用是提供客觀的、精準的數據支持和依據,一切決策以數據說話,而非決策者的主觀經驗判斷。

感知技術起點並不高,優化算法提升精準度是關鍵

對於大數據服務商來說,成熟的技術是獲取海量數據的先決條件。探針感知技術作爲收集線下數據的重要技術手段之一,被廣泛應用到線下零售場景。儘管如此,仍然有不少客戶存在疑慮和誤解:探針能測得準嗎?探針不如視頻吧?探針能採集到手機號?很不安全吧?

朱智笑笑說,“是的,我們經常遇到客戶提出這樣的問題。首先,感知技術可以理解爲,它將聽到的周圍手機尋找Wi-Fi的信號給記錄下來,記錄的是來試圖連接Wi-Fi的設備號,而不是手機號,我們並不知道你是誰,我們只知道,有這麼一串設備號在我附近5米左右,停留了20分鐘,它的主人可能就在這兒喝咖啡。”

實際上,手機中這串唯一的設備號,是可以進行多維度ID maping的。從這個角度上,人臉是一種ID,手機裏常用的App賬號是一種ID,這些ID都在刻畫消費者畫像,通過“大數據”爲商業賦能。

獲取線下數據的方式絕不僅探針感知一種,比如還包括收集生物特徵的人臉識別、指紋識別、會員等。但與其他技術相比,探針感知技術具有以下三點優勢。

1、成本低。一臺感知技術入店的成本在200元左右,相比其他數據獲取的硬件設備,減少了投入成本。

2、易處理。感知技術獲取到的用戶MAC地址,本身具備數據化特徵,易於後期數據間的鏈接和計算。

3、可延伸。通過多方數據資源的整合,線下採集的數據也可以用於線上,線上也可以用於線下,更好的運用於顧客洞察和精準營銷

朱智強調,“感知技術並不是起點多高的技術,難就難在準確性和應用落地。我們一直很看重對於數據的算法處理,所以我們運用機器學習,目標是將數據的準確性達到行業最高,比如我們對於顧客進店的判斷,就通過自己研究的一套算法,可以將準確率提升到90%。”

近年,芝麻科技分別推出針對連鎖品牌和購物中心的數據運營產品,消費者數據經過採集、處理、分析等步驟後,數據可以呈現消費者的畫像特徵和行爲軌跡,這些分析後的數據對於品牌商在線上營銷的投放、運營決策、管理效率提升等方面都是有利的支撐。

購物中心這兩年在存量運營上壓力越來越大,對於數字化建設需求已經迫在眉睫。芝麻科技已經實踐了一批商場客戶的數據化運營案例,與品牌連鎖門店不同,商場作爲一個小生態,擁有錯綜複雜的數據交叉,也由此產生了更爲豐富的數據。芝麻科技推出的“Molli”定位在幫助商場解讀自己的流量,運營好自己的流量,實現智慧商場的智能助手。數據感知是第一步,接下來將流量數據標籤化,構建數據平臺,再分別從商圈、商場、樓層、商鋪、顧客這幾層來逐漸深入,挖掘流量價值。通過顧客場內行爲爲其打標籤,讓每個商場生態裏都擁有標籤體系,通過智能模型更好的指導活動策劃、顧客洞察和營銷引流等行爲。

圖像識別、區塊鏈如何助力商業價值落地?

芝麻科技在區塊鏈技術上也有產品佈局。2016年底芝麻科技推出數據開放平臺“榕數”,芝麻科技希望通過榕數平臺整合更多的線下互聯探針節點,發揮各家數據的優勢,共享資源價值。榕數1.0版本,大數據服務商基於對芝麻科技的信任已加入開放平臺,而爲解決合作商的安全顧慮,榕數2.0版本運用區塊鏈底層技術搭建了數據開放平臺,完善平臺的賬本機制和信任體系,吸引合作方的加入。

2015年芝麻科技便開始與Face++等團隊合作,希望在視覺識別領域得到更爲普及探索。朱智介紹,2017年芝麻科技繼續研究如何利用視覺感知來優化數據分析應用,並將客流分析平臺產品“有數”升級爲智慧門店數據化運營工具“數瞳”,基於探針+視頻雙硬件融合監測,提升計數精確度,並增添熱區識別、提帶率、天氣因素、活動因素等綜合指標的多維數據分析,讓客流產品背後的技術不僅能“聽”還要能“看”,更要能“懂”。

朱智表示,無論是感知技術還是圖像識別,都是對消費者數據的一種主動識別,其本質邏輯是一樣的,最終都應落地到商業應用上。視覺的優勢在於對消費內場行爲、環境的精準識別。但是因成本高推行挑戰大,商業落地困難。他認爲,看待一個技術落地的成熟度,不僅要考慮技術遠景,還要考慮到技術落地的實施難度。若實施成本過高,也反應出技術的成熟度不夠。

億歐認爲,在關於哪個技術應用更好的討論上,永遠都應從商業需求的角度出發。同類技術間不存在取締的關係,是一種融合的機制在發展,需要做的是不斷地更新、優化。在每項技術獨具優勢的地方發揮最大價值,相互補充促進,最終的使命是助力商業升級,創造社會價值。

數據不該被資產化,它不是企業間利益交易的籌碼

都說大數據時代人人都在“裸奔”,對於大數據服務商來說,數據安全問題猶如一把“達摩克利斯之劍”時時懸在頭頂,所有大數據領域的玩家都必須正視用戶隱私、數據安全問題。

對此,朱智表示,任何數據都將涉及到用戶的隱私問題,但是評判一個平臺數據的是否存在侵犯隱私問題,應從三個方面進行考量:其一,在數據的獲取上,獲取的方式和內容是否存在越界行爲。其二,數據存貯是否安全。最後一點是,數據應用上是否存在交易行爲以及是否用在合理合法的途徑上。

朱智認爲,數據不該被資產化,數據間的合作不該產生交易,它是一種無形資產。數據應該服務化,任何數據都是爲了商業價值去賦能,提高運營效率,提供智能支持。

對此億歐的理解是,數據源既然取之於民,合理的商業應用也該用之於民,它不該作爲企業間利益交易的籌碼,企業的長遠發展不該僅考慮商業價值,還應考慮社會價值,兼具商業與社會價值會推動企業走得更長遠。

實際上,伴隨着“新零售”概唸的提出,實體門店確實呈現出“回暖”的趨勢。據商務部近日發佈的數據顯示,2017年我國實體零售發展態勢良好,重點監測的2700家典型企業銷售額同比增長4.6%,增速較上年同期加快3個百分點。

在市場環境的變化下,給利用傳統經營手段的實體門店帶來了新的挑戰與機遇。實體店永遠繞不開租金、人力成本上漲的話題,技術手段是否能真正地改善傳統經營現狀,提升投資回報率是企業管理者、決策者最爲在意的問題。

此外,線下最缺的是對人(消費者)的理解。新零售的本質中往往提到人、場、貨三要素的重構,大數據分析在人的因素上起到了很大的作用,傳統的營銷或者是管理決策,更多的取決於管理者的主觀經驗,而當利用大數據分析數據作爲支撐,所有的判斷將是有據可依。另一方面,通過技術獲取到的線下消費者數據,在經過處理、分析後形成的數據資料,可以幫助品牌商抓取流量並數據化,做精準的營銷投放,甚至是管理決策。

目前,芝麻科技平臺的數據體量有7億ID數據,每個月通過感知技術可捕捉到1.5億人。據朱智透露隨着業務的爆發性增長,到年底每個月可捕捉到5億人,數據特徵包括用戶線下的消費習慣、喜好等150多個維度。朱智表示,用戶畫像的價值大小不在於畫像維度的多少,關鍵在於畫像是否可以區別於其它平臺的數據,具備獨特性。

億歐認爲,通過數據幫助客戶打開“上帝視角”,營銷賦能,運營管理賦能兩手都要抓,大數據的商業價值毋庸置疑,但是通過大數據做DMP,實則更加考驗公司的算法和大數據處理能力,還有商業理解,有積累的公司會在這一賽道上跑得更快。

參考資料
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