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零售渠道監測智能化,拍拍賺怎樣用“滴滴模式”做勞務眾包?

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0303/161651.shtml

零售渠道監測智能化,拍拍賺怎樣用“滴滴模式”做勞務眾包?
趙雪嬌 趙雪嬌

零售渠道監測智能化,拍拍賺怎樣用“滴滴模式”做勞務眾包?

湯勁武2015年創建了拍拍賺,自主研發AI技術,並采用眾包模式,實現實體零售渠道監測的智能化,最終達成實體零售大數據化的目標。

近幾天,阿里巴巴與百聯集團達成戰略合作的消息引發熱議。被一同炒熱的還有“新零售”這個詞。

阿里定調新零售的價值是:通過龐大的消費網絡以及大數據、新科技,不斷轉變傳統零售模式,滿足消費者日益豐富的需求,全面改善提升品牌和零售商全價值鏈的效率。

模式的探索還有待時間和實踐,但可以確定的是,實體零售企業要想提升品牌和全價值鏈的效率,只能依靠技術。

根據權威數據顯示,消費者在賣場通常6秒鐘就會做出決策,所以對品牌商來說,占領了各商店的有利渠道位置,就占領了消費者。

高效便捷地監測商品在全國各零售門店的鋪貨和銷售情況,快速做出經營決策,是提升價值鏈效率的核心。

移動互聯網和人工智能的迅猛發展,顛覆了很多傳統行業。而在國內外,實體零售渠道監測的大數據化和人工智能應用還是空白。

湯勁武曾是甲骨文的高級軟件工程師,在市場調研行業做了十余年,他在2015年創建了拍拍賺,自主研發AI技術,並采用眾包模式,實現實體零售渠道監測的智能化,最終達成實體零售大數據化的目標。

傳統模式:效率低、質量差,無實時改進預警機制

傳統模式下,某個企業如果要進行全國性的產品鋪貨率調查,會委托一個市場調查公司。調查公司再把一個項目分包給幾十個區域性的數據采集公司(執行公司),後者開始設計調查問卷。接著再雇大量兼職人員去大街上攔截訪問,或者電話訪問,一份2000人的問卷樣本通常需要三個月才能完成。

數據收集完成後,還要QC(質量控制)對執行過程和結果進行品控,篩選出合格的樣本交給數據處理部門做數字化和模板化的匯總,最後交給研究人員分析,撰寫報告提交給客戶。

傳統調研方法存在很多弊端,最難辦的就是人為因素。調查員的行為無法進行標準化評估,其搜集的信息由於誤差等原因,準確性難以保證,效率低下。

AEye:3年研發渠道智能監測系統

目前,國內大約有400萬家實體商店,至少存在200億元的市場潛力。

拍拍賺科技CEO湯勁武盯住了這個機會。北大理學碩士畢業3年後,湯勁武1994年赴美國達特茅斯攻讀工程碩士,曾在著名企業級軟件公司甲骨文擔任高級軟件工程師。

2006年,他和朋友在國內創立了數字100市場研究公司。在行業內多年,他清楚地了解其中的劣勢。“這是個重人力的工作。我們在河北雇了將近100個人從早到晚一直看拍回來的數十萬計的貨架照片,一個人看了幾十張就眼花或者疲倦了,速度特別慢。而且很多照片拍得很模糊,不合標準,很難辨認各種信息。”

深感低效率、高成本的痛點,又具備了技術和市場的雙重經驗,他決定嘗試用大數據、AI技術,探索渠道監測智能化。

2013年,湯勁武找到了北大研究人工智能的教授,後者為公司提供了適用於實體零售業的人工智能理論框架。找到框架後,公司技術人員進入了系統研發期。

拍拍賺科技是湯勁武在2015年創建的,現已完成A輪1000萬元融資,投資方為北京誠盛投資管理有限公司。

經過3年研發期,AI系統在2016年下半年研發完成,取名為“AEye”——基於LBS(定位服務)提供商業檢查任務,為企業提供渠道智能監測優化服務。“AI技術現在已完全進入商業應用,在正常應用場景情況下,準確率可達到95%。”湯勁武說。

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A Eye識別貨架份額,可至單品層級,還可實景還原賣場貨架場景

當調研員將拍攝的商品照片上傳至拍拍賺App後,雲端的A Eye系統就會進行圖像模糊校驗、貨架實景還原、產品識別、貨架份額自動計算、第二陳列識別等智能處理,還可反饋產品的價格、新鮮度、促銷情況、缺貨情況、核心單品、以及貨架合格等信息,並生成數據。

數據生成後,BI軟件(Business Intelligence,即商務智能)再將現有的數據進行整合,向企業提供報表並提出決策依據,幫助後者做出業務經營決策。

“我們提供的信息與客戶的職位是相匹配的。”湯勁武介紹,“如果他是一個奶制品公司的總經理,就會看到全國各銷售區的奶品整體銷售情況。如果是華東區負責人,看到的則是該區域的信息。”

成本比傳統供應商低30-50%

“拍拍賺其實就是渠道智能領域的滴滴。”湯勁武介紹,拍拍賺眾包平臺采用共享經濟的模式,也就是眾包模式,平臺可以發動全國各地的會員,去實體零售網點,采集商品/服務的各類零售數據,給品牌商提供服務,最終促進品牌公司在實體零售網絡的銷售。

眾包模式最大的好處是去中介化,重塑了價值鏈,大幅縮減了中間環節的人力成本。“成本一般會比傳統供應商低30-50%。”

平臺的管理完全基於大數據算法,通過AI技術,大量減少了人工看照片的成本。“原來需要100個人看照片,現在只要兩個人就可以了。”眾包模式中,有大量的大數據算法驅動的運營,提升了全價值鏈的效率。

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拍拍賺APP任務界面

對於接單的調查員,任務的定價也是算法驅動的,主要考慮了任務的複雜度、時間長短、門店的位置(郊區、市區或鄉鎮),以及會員分布情況(競爭情況)等因素。調查員做任務越積極、質量越高,就會給他兌換更多的“拍豆”(類似於積分),他的信譽就會更高,算法就會優先把任務派發給他。

截止2016年底,拍拍賺平臺會員總數已達到 49.3萬,已覆蓋超過600個城市及縣鄉鎮,基本上實現了1-3線城市全部覆蓋,縣鎮70%的覆蓋率。

中國零售行業的總規模已達到4.5萬億美元,並正以每年10.7%的速度增長。運用大數據和人工智能,精準高效采集數據信息,深入挖掘數據價值,同時又註重人類行為分析和原因分析,這是今後實體零售業的發展趨勢。

抓住趨勢的湯勁武,給公司定了個小目標:近三年市場發展達到3-5億規模。

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