“AI+”时代 | 当王府井百货学会了“察言观色”……
丹棱君有话说：移动互联网时代，王府井百货这样的大型零售公司如何提高购物体验，捕获消费者的心？传统的做法是请市场调研公司进行抽样调查，样本基数有限，反馈难以精准，且成本相对较高。对此，王府井百货采用了基于微软 Azure 智能云及微软认知服务打造的人工智能零售解决方案，具体效果如何？详情如下~
对于零售业而言，消费者在实体店的购物体验决定了客流量、销售业绩以及口碑塑造。据统计，91% 的消费者因购物体验不愉快，不再二次消费。王府井百货，是中国大陆专注于百货业态发展的最大零售集团，以北京的大兴门店为例，每天的客流量高达 10000 人次，保守估计年客流量达 300 万人次。如何提升线下消费者购物体验，对于王府井百货零售业务的发展至关重要。
传统的做法是，大型零售公司请市场调研公司做客流统计调查，需要花费达几十万到上百万不等的费用。调研公司，会确定商圈位置，了解消费者的满意度。然而，这样的调研过程存在两个问题：第一，样本基数不够大，无法做到 300 万人次的调研；第二，管理人员无法实时获得消费者反馈数据，随时调整经营策略。
为了打破现状，王府井百货在北京的大兴门店启用了一套由微软合作伙伴蜜枣网，基于微软认知服务“人脸识别”和“情绪识别” API 开发部署的人工智能零售解决方案——锐智眼消费者体验智能分析系统，三步捕捉消费者满意度数据，实时调整经营策略。
锐智眼消费者体验智能分析系统
第一步：数据采集
王府井百货北京大兴店有 5 个楼层，9 部电梯，一共布装 21 个人脸捕捉摄像头，覆盖从入口、扶梯以及重点服务柜台等全部重要营业区域，锐智眼消费者体验智能分析系统每天可分析处理超过 10000 张人脸图像，帮助管理人员借助智能化的认知服务对客流中消费者的年龄、性别进行自动化识别。
锐智眼消费者体验智能分析系统的前端摄像头设备负责采集区域客流数据，实时上传至 Microsoft Azure 智能云平台，调用微软认知服务中的多种 API 分析消费者的性别、年龄段、身份，统计购物 50 29834 50 14941 0 0 1457 0 0:00:20 0:00:10 0:00:10 2945中心不同区域的流量。此外，情绪识别功能还能分析不同区域（如服装店、餐饮店、娱乐区域等）顾客的情绪状态，比如，消费者进店时表情愉悦的消费者，在逛了一家品牌店后露出了不悦的神情。店面的经营者和购物中心的运营团队可以借助这一系统了解客户的情绪变化，针对性地采取改进顾客体验的措施。
第二步：实时分析和处理数据
锐智眼消费者体验智能分析系统能够将采集到的多维度的数据，以互动式报表的方式呈现性别及年龄圈层、消费者体验定、服务点位效果、不同楼层商业定位、促销活动效果分析，详细展现购物中心的实时运营状态，为管理人员提供一个具有丰富可视化信息的仪表板，实时掌握消费者的满意度、群体分布，为精准营销和市场活动提供决策洞察。
可视化信息仪表盘
第三步：调整策略
管理人员，基于客流、消费者情绪统计数据以及精确到每天每小时的消费者体验“热力地图”（客流量少、消费者满意度低的“冷区”及客流大、消费者满意度高的“热区”），可以通过活动设计均匀引导客流，优化租金设置和店铺分布，在提升顾客和租户满意度的同时，让商场在精细化经营中创造更多的收入。
基于 Azure 智能云和微软认知服务，蜜枣网的技术团队和运营团队正不断进行技术创新，为客户提供更多新零售体验。利用微软认知服务的 Face API，未来，消费者可自愿选择采用脸部 ID 注册会员信息，取代传统实体会员卡，无需携带会员卡或报出手机号，只需在对应的服务台或收银台通过面部识别系统就能获得会员服务，系统会根据消费者喜好，以智能化的方式精准提供优惠券和店铺引导服务，为消费者提供个性化体验。
本文转自微信公众号：微软商业视角
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