专访 | Trax聚焦零售业数字化升级 - “捕捉”需求

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发布时间:2020-01-21

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近日,中国最具权威性与影响力的老牌财经媒体—经济日报,对Trax大中华区总裁汤劲武先生进行了深度专访。从市场变革到产业升级,Trax是如何帮助亟待转型的中国实体零售企业借助AI、物联网和大数据,通过全场景零售AI解决方案进行数字化转型的。我们一起来看详细内容:

 

Trax认为,快消行业的产品差异化程度较科技行业低,通过推出新品在短期内大幅提升企业竞争力的可能性较小。因此,影响实体零售效益的关键首先是渠道策略和销售执行效率,其次才是品牌和创新。加上消费者购物决策时间极短、人体感官精准识别能力不强等外在因素影响,可以推定,只有精准、高效地捕捉消费者需求才能真正赢得市场。

 

在位于北京市呼家楼的Trax办公区内,一台多角度拍照设备正在进行拍摄作业。“影棚”里泛着柔和的白光,4个高清摄像头频繁按下快门……这并不是广告拍摄现场,而是Trax正在为超市里的商品采集建模数据。

 

工作人员告诉记者,一个待拍摄的商品通常需要采集不同角度、不同光线下的500余张照片。经过数据处理后,安装在超市内货架上的摄像头或手机摄像头即可在软件的配合下准确识别出该商品。

 

如今,零售行业正从增量竞争向存量竞争转变,数字化转型成为众多企业的一致选择。不过,怎样才能实现数字化转型呢?对于零售业来说,首选答案是“先在货架上下功夫”。

 

如何设置产品组合?怎样陈列商品更易增加销量?竞品价格与促销情况如何?这些看似老生常谈的问题,恰恰是决定零售业绩的直接因素。

 

“快消行业与科技行业不同,它的产品差异化程度相对较低,通过研发出一个新品短期大幅提升企业竞争力的可能性比较小。”在Trax大中华区总裁汤劲武看来,影响实体零售效益最关键的要素是渠道策略和销售执行效率,其次才是品牌和创新。

 

简单来说,Trax的模式是,通过捕捉零售货架各品牌商品的图像,运用后台人工智能识别与大数据分析,帮助零售商了解货架真实情况,包括分销、货架份额、缺货率、竞品市场表现等,从而提高企业决策效率。目前,Trax的全场景解决方案里可以提供三种数据采集方式,包括终端移动App、固定摄像头以及众包平台。品牌方可以通过摄像头、终端手机应用定期采集准确可靠的精细货架数据,以指导创新及生产。

 

有研究表明,在超市里,一位消费者购买商品的平均决策时间只有6秒,只有精准、高效地捕捉消费者需求才能真正赢得市场。

 

“以前,如何让合适的商品以合适的方式出现在消费者面前,全凭营销人员的经验,因而存在很多不确定性。如果能把货架数字化,就可以准确知道哪些商品、哪个货架卖得更好,然后就可以根据顾客喜好和商品销售情况开展有针对性的精准营销,这需要很强的计算机视觉算法。”汤劲武补充说。

 

记者还了解到,要推动数字化货架“走进现实”,既需要货物识别,也需要场景识别,还要按品类为商品建模。一方面,要到国内不同类型的门店收集实景照片;另一方面,要把收集到的数据投入AI系统中“训练”,建立初始模型。

 

实际上,商品识别要比人脸识别更加困难。因为商品包装总是不断变化的,人工智能系统需要据此不断更新数据。“海量数据下高精准识别商品非常困难。比如,500毫升的饮料和600毫升的饮料在视觉上很可能是差不多大小的。”汤劲武表示,Trax通过自研的Canvas大数据平台,可凭借时间跨度、区域跨度等不同维度的数据分析,帮助零售企业提前发现并主动解决这些问题。

 

“这两年零售企业的数字化转型需求越来越旺盛,市场非常需要这样的解决方案。”汤劲武表示,以某家全球大型日化企业为例,在与Trax合作的几年中,该企业获得了详细的货架数据、地堆评估等,其货架份额提升了8%,二次陈列份额也提升了6%。

 

展望新的一年,汤劲武认为,Trax要做的是全场景实体零售数字化,即借助AI、物联网和大数据,创建可信赖的实体零售终端信息源,赋能实体零售业数字化转型。