拳怕少壯，棍怕老郎。這是一場(chǎng)力量與經(jīng)驗(yàn)的雙重較量。

江湖中從來(lái)不乏新老之爭(zhēng)，但很少以一方壓倒性的勝利收尾，而是在競(jìng)爭(zhēng)中達(dá)到平衡，進(jìn)而生生不息。

客流分析的江湖已經(jīng)沉寂了許久，幾路豪強(qiáng)各據(jù)一方，彼此相安無(wú)事。但新零售的風(fēng)潮讓這片江湖又起了波瀾。

隨著新零售時(shí)代的到來(lái)，高質(zhì)量的客流數(shù)據(jù)成了零售行業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)客流分析技術(shù)精度不夠的短板愈發(fā)凸顯，年輕AI公司們攜先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)大舉殺入，意圖分一杯羹，甚至取而代之。

隔空喊話

兩軍對(duì)壘，隔空喊話。

老牌客流分析企業(yè)認(rèn)為，客戶識(shí)別技術(shù)門檻不高，真正復(fù)雜的是行業(yè)應(yīng)用落地。

“客戶誰(shuí)都可以識(shí)別，但識(shí)別出來(lái)后該怎么用，怎么運(yùn)營(yíng)會(huì)員資產(chǎn)，怎么做營(yíng)銷，怎么做轉(zhuǎn)化，怎么契合客戶行業(yè)的管理思路，怎么與他們現(xiàn)有的業(yè)務(wù)系統(tǒng)對(duì)接，讓員工有動(dòng)力去使用，這些才是客流分析的核心。”一位老牌客流分析企業(yè)的高層對(duì)雷鋒網(wǎng)說(shuō)道。

對(duì)于這種說(shuō)法，AI廠商們嗤之以鼻。

零售行業(yè)需要高質(zhì)量的數(shù)據(jù)支撐商業(yè)決策，這意味著客流識(shí)別系統(tǒng)必須具備極高的精度。線下零售場(chǎng)景人流量巨大，而且環(huán)境極為復(fù)雜，可能存在逆光、遮擋等現(xiàn)象，要做到極高的準(zhǔn)確度是非常困難的，對(duì)攝像頭的光學(xué)處理能力、安裝點(diǎn)位和算法模型都提出了很高的要求。

“絕大多數(shù)說(shuō)識(shí)別不難的廠商，在準(zhǔn)確度上都經(jīng)不起考驗(yàn)。如果將機(jī)器統(tǒng)計(jì)的結(jié)果和人工統(tǒng)計(jì)的結(jié)果對(duì)比，市面上95%的廠商產(chǎn)品都是不可用的?！蹦矨I公司的客流分析產(chǎn)品負(fù)責(zé)人毫不客氣地反駁道。

他介紹，客流分析分兩個(gè)環(huán)節(jié)——客戶識(shí)別和客戶價(jià)值分析，兩者都有很高的技術(shù)難度。單純的客流數(shù)據(jù)價(jià)值比較單薄，需要經(jīng)過(guò)一系列分析和處理，比如分析不同時(shí)間段的客流分布情況和變化趨勢(shì)?？土鲾?shù)據(jù)也包含很多個(gè)維度，比如性別、年齡、生理特征、顏值、穿著打扮等；這些特征結(jié)合客戶的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，套用到行業(yè)數(shù)學(xué)模型里，才能產(chǎn)生較高的業(yè)務(wù)價(jià)值。

傳統(tǒng)企業(yè)在行業(yè)中浸泡時(shí)間更長(zhǎng)，對(duì)場(chǎng)景和客戶痛點(diǎn)的理解更加深刻，這是它們的優(yōu)勢(shì)所在。但不少AI企業(yè)認(rèn)為，這種優(yōu)勢(shì)尚不足以形成競(jìng)爭(zhēng)門檻。

零售業(yè)的客戶運(yùn)營(yíng)可以分為兩個(gè)層級(jí)：第一層級(jí)是門店端提效；包括單店績(jī)效評(píng)估和多店間的績(jī)效對(duì)比；第二層級(jí)是中高層決策，需要結(jié)合人、貨、場(chǎng)等多方面數(shù)據(jù)，用復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行綜合分析，指導(dǎo)企業(yè)的管理和營(yíng)銷。

AI公司認(rèn)為，第一層級(jí)的運(yùn)營(yíng)不具備任何壁壘性。隨著自己服務(wù)的客戶增加，在和客戶交流的過(guò)程中，就能迅速將這塊短板補(bǔ)齊。至于第二個(gè)層級(jí)的運(yùn)營(yíng)，既不是AI公司也不是傳統(tǒng)客流分析廠商的優(yōu)勢(shì)所在。

“頭部零售商和大型數(shù)據(jù)咨詢類公司——比如尼爾森，對(duì)數(shù)據(jù)營(yíng)銷有很深的洞察，它們才是這個(gè)領(lǐng)域的專家。我們要做的是開(kāi)放數(shù)據(jù)，基于平臺(tái)能力和接入能力，和這些企業(yè)深度合作，讓我們的數(shù)據(jù)作為他們分析模型的一部分，從而協(xié)助零售商做好客戶運(yùn)營(yíng)?！?/p>

錯(cuò)位競(jìng)爭(zhēng)

新老玩家隔空喊話，說(shuō)到底是在拿自己的優(yōu)勢(shì)和對(duì)方的短板錯(cuò)位比較。雖然彼此不服，但可以肯定，無(wú)論傳統(tǒng)企業(yè)還是AI公司都不會(huì)輕易涉足對(duì)方的領(lǐng)地。

對(duì)于主攻行業(yè)落地的傳統(tǒng)客流分析企業(yè)來(lái)說(shuō)，自研AI算法并不現(xiàn)實(shí)；因?yàn)橥度胩?，能帶?lái)多大的市場(chǎng)轉(zhuǎn)化也難以預(yù)估，“有這個(gè)資源還不如拿來(lái)做行業(yè)研究”。

不可否認(rèn)，新零售浪潮給了客流分析市場(chǎng)很大的推力，但總體而言，這個(gè)市場(chǎng)規(guī)模還不算大，頭部玩家一年的盈利也才幾千萬(wàn)上下。這樣的體量尚不足以支撐他們花大力氣進(jìn)行前沿技術(shù)探索。

當(dāng)然，?？?、大華這種擁有其他主營(yíng)業(yè)務(wù)，且具有很大規(guī)模行業(yè)應(yīng)用的企業(yè)除外?！皩?duì)它們來(lái)說(shuō)，養(yǎng)個(gè)研究院往前走是值得的，轉(zhuǎn)化出來(lái)的市場(chǎng)規(guī)模也比較大?！?/p>

對(duì)傳統(tǒng)廠商來(lái)說(shuō)，更明智的選擇是跟主流AI公司合作，引進(jìn)最先進(jìn)的技術(shù)。

而對(duì)AI公司來(lái)說(shuō)，隨機(jī)mac地址問(wèn)世后，基于視覺(jué)的客流分析被公認(rèn)為最佳解決方案，它們的技術(shù)優(yōu)勢(shì)得以確立。但由于企業(yè)基因問(wèn)題，渠道和工程落地并不是AI公司所擅長(zhǎng)的。

零售是一個(gè)極度分散的場(chǎng)景——門店分散、行業(yè)分散、地域分散。要服務(wù)好這些客戶，必須建立一支覆蓋全國(guó)各地的線下實(shí)施部署團(tuán)隊(duì)，這對(duì)AI公司來(lái)說(shuō)并非易事。另外，從傳統(tǒng)廠商手里搶客戶注定也是一場(chǎng)“殺敵一千自損八百”的零和游戲。

從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，通過(guò)合作實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，共同把蛋糕做大，對(duì)雙方都是利大于弊的。

當(dāng)然，不排除野心勃勃的傳統(tǒng)廠商會(huì)自研算法，或AI公司會(huì)選擇自己做行業(yè)落地。但只要還有一家公司愿意對(duì)外開(kāi)放合作，另一方就不至于無(wú)米下鍋。倒是一意孤行者需要擔(dān)心如何用雙拳敵過(guò)四手。

融而不合

縱觀客流分析行業(yè)的發(fā)展歷程，不同派別勢(shì)力融而不合的情況始終存在。比如，過(guò)去客流分析行業(yè)分為購(gòu)物中心和連鎖門店兩個(gè)陣營(yíng)，前者的代表企業(yè)有匯納科技、文安智能等；后者的代表企業(yè)則有天威、萬(wàn)店掌、云盯、悠絡(luò)客、每人店等，雙方長(zhǎng)期共存，涇渭分明。

從技術(shù)路線來(lái)看，雙方其實(shí)大同小異。相同點(diǎn)在于，無(wú)論購(gòu)物中心和連鎖門店都十分注重客戶的身份和屬性識(shí)別。不同點(diǎn)在于，他們業(yè)態(tài)上的差異決定了彼此重點(diǎn)關(guān)注的指標(biāo)稍有不同。

購(gòu)物中心運(yùn)營(yíng)的是“場(chǎng)”，它更像一個(gè)流量分發(fā)中心，通過(guò)一系列策略將客流精準(zhǔn)分發(fā)給入駐的不同商家，因此它除了要了解客戶的身份和用戶畫像，還需要知道客戶的移動(dòng)軌跡，分析客戶是否有按照自己的設(shè)計(jì)，被引導(dǎo)至高價(jià)值客戶的門店中。

連鎖門店運(yùn)營(yíng)的是“貨”，考察指標(biāo)是轉(zhuǎn)化和留存，因此它更關(guān)心客戶在店內(nèi)的行為，比如在某個(gè)貨架前停留的時(shí)長(zhǎng)，拿起又放下了哪件商品。通過(guò)對(duì)這些維度的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，指導(dǎo)門店調(diào)整陳列和導(dǎo)購(gòu)策略等。

技術(shù)相近的前提下，兩大陣營(yíng)始終相互隔離，根本原因還在于資源圈的限制。比如做連鎖門店客流分析的企業(yè)，原本可能是為門店提供硬件設(shè)施的企業(yè)，逐漸才延伸發(fā)育出客流統(tǒng)計(jì)等一系列針對(duì)門店的軟硬件管理系統(tǒng)；而服務(wù)購(gòu)物中心的客流分析企業(yè)最早是為咨詢公司和商業(yè)地產(chǎn)服務(wù)的。

對(duì)于今天的AI企業(yè)和傳統(tǒng)客流分析廠商也是如此，不同的企業(yè)基因決定了雙方資源圈的差異。二者會(huì)有互補(bǔ)和融合，但更多的是“融而不合”，在自身優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上進(jìn)行延伸，開(kāi)放合作又自成一格。比如，AI公司除了客流統(tǒng)計(jì)還可以延伸到所有與門店相關(guān)的視覺(jué)解決方案。

江湖中從來(lái)不乏新老之爭(zhēng)，但競(jìng)爭(zhēng)的目的從來(lái)不是一方壓倒一方，而是在碰撞中傳承和進(jìn)步。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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