芝麻科技朱智：购物中心智能零售升级是趋势 数据的本质是商业价值落地

编者按：“新零售”时代，线上线下相融合是商业发展的趋势，其中“大数据”与“人工智能”等新科技手段更成为传统商业向新零售转变的关键。线上的客户行为数据有BAT这样的巨头来掌握，线下的数据反而是相对弱的部分，怎样用互联网的大数据方式来整理线下的数据帮助线下商户掌握并高效通过数据来指导运营，且这种方式简单直接有效，这就是需要思考的，也是芝麻科技想做的。

　　芝麻科技创始人兼CEO 朱智

线上线下融合是趋势 用数据连接真实世界

从2013年成立之初，芝麻科技就定位为“线下大数据服务商”，致力于用数据连接真实世界，连接的一端是线下实体商业，一端是线下大数据。

作为国内领先的线下大数据服务商，芝麻科技在2014年打造了第一代Saas产品，发布[Mofi]探针云管理系统。线下有商超、百货、品牌、购物中心等多个行业，不同行业各自需求不同，芝麻科技第一阶段选择以连锁品牌为主要服务对象，为连锁品牌提供门店客流分析。

2015年主要方向是数据的线上线下融合，马云刚刚提出DT战略和数据生态赋能思路，芝麻科技就成为了阿里第一批生态数据赋能合作伙伴，也是合作中唯一一个线下零售的技术型团队，不巧的是，在数据融合产品发布后阿里调整了DT战略，暂停了数据对外输出。

但此次尝试，让芝麻科技看到了线上线下的数据融合对于未来行业的价值，更坚定线上线下数据的融合会是必然的趋势。于是在2016年，芝麻科技选择首先与其它“玩家”合作积累数据，对接线下众多场景数据节点，当数据达到一定体量，并具有丰富的场景跨度，就可以产生后项的价值。

据了解，芝麻科技的数据来源基于Wifi探针技术，它的数据含量非常大，对于MALL来讲，Wifi探针是目前线下进行流量识别最好的手段，落地性、数据获取能力都很强，主要利用探针优势为商场去获取数据，经过数据加工处理来判断，研究如何将Wifi探针感知的用户数据价值发挥出来。

芝麻科技及其团队研究出了一套基于机器学习的进店算法，这套算法颠覆了原来的传统室内圈定数据范围，区别在于数据信号的处理方式不同。芝麻科技的算法是基于学习店铺内服务员的运动轨迹原理，来判定进店用户的可能性，这一算法已经申请了专利，在实践运用中也印证的这种数据算法得出的结果准确性比传统要高很多，能达到90%的准确率。

现在芝麻科技数据平台的单月活跃ID接近2亿、累计线下节点十几万，每日需要处理百亿条数据，构建了一个完全基于实体场景用户行为数据库，形成了以线下数据平台为核心的业务结构，打造了[榕数]线下数据平台，包括探针数据、其他节点数据的汇总，还包括建立模型、ID一体化等数据加工处理分析程序，是一个以数据赋能针对线下行业需求价值落地的全新产品。

　　场内流量的应用价值

构建场内数据平台  创新购物中心数据“玩法”

阿里提出新零售，腾讯提出智慧零售，这些都说明了大数据运用是未来商业发展趋势，同时受行业自驱力影响，商业开始专注于如何做好自己的事情。大数据不是目的，最终目的是如何运用数据能力提高运营效率，芝麻科技当然不能错过这样的市场机会。

芝麻科技基于行业需求和变化，对线下数据平台进行了调整升级，可以从两个方面体现，第一，平台不仅仅基于数据探针技术，还融入了视频、声音等数据维度；第二，使用大量大数据平台的思想逻辑，比如构建对用户标签的识别能力、进行信息的推荐和预测，让更多人工智能的商业化运用加载在里面，虽然同样是针对连锁品牌，理念上却有了较大的升级。

同时，芝麻科技不再局限于对连锁品牌的数据服务，也在思考如何为购物中心产业提供自己的产品方案。2017年发布了[Molli]智慧商场运营助手，这是目前芝麻科技最为重要的战略方向。芝麻科技创始人兼CEO朱智表示：“购物中心本身业态较为丰富，场内流量数据的运营是商场客户的核心能力，消费者进入商场会产生多个行为，这些行为蕴藏了很多有效信息，比如顾客最喜欢逛的店，核心顾客的逛店轨迹和习惯，新顾客的转化情况，活动的拉新效果促活效果等。”

因此，芝麻科技开始针对购物中心场景深入挖掘数据的力量，与BI展示的传统客流分析不一样的是，芝麻科技对数据平台创造了更多的“玩法”。第一，这是一个数据驱动型的产品逻辑，基于数据应用落地的过程，针对所有消费者进行数据化和标签化，帮助购物中心构建自己的场内标签体系，是传统软件供应商所不具备的。第二，大数据需要一个重要的特征是要做更好的连接，数据存在于方方面面，对于购物中心来说，不仅需要场内数据，还需要场外商圈数据，也需要线上营销数据，那么将这些数据整合在一起是需要思考的。

朱总表示：“现在不是求大求全的时代，而是术业有专攻的发展格局，作为优秀的数据服务商必须要有数据平台能力，数据不是资产，但是能形成护城河，数据平台给产品能力带来提升，这是独有的优势，也希望芝麻科技有商业落地的能力，这才是团队的价值展现。”

数据智能提升商业运营效率 本质是商业价值落地

2018年是商业价值落地元年，技术发展到一定的成熟阶段，真正给技术带来价值的是技术的产业落地。人工智能本身很难产出较大的价值，但是将人工智能落地到商业运营里面，价值则不可估量。

如何将数据落地到商业是很有挑战的一件事，芝麻科技是技术出身，那么就需要对行业要有了解和学习，这也是中国团队里面相对缺失的。未来技术和产业相结合是不可避免的趋势，在此过程中，技术越来越成熟，产业越来越有需求，数据在其中不应该只是工具的角色，更应该加强技术的产业落地，提升体验感。

未来芝麻科技还是会以线下数据平台为核心，重点研究场内数据，对于购物中心而言如何帮助他们解决运营过程中的痛点是关键，朱总认为：“每个人都是独立的个体，第一步就是要构建每位消费者的标签体系，这是流量数据化的基础，之后才能构建商业需求模型，帮助商场对于商铺调整、租金收入、活动营销等做相应的分析，真正将技术价值落地到商业。”

流量是购物中心的核心能力，让消费者进入购物中心是第一步。在建立标签化的基础上，芝麻科技系统平台将每个人在商场所有历史行为积累和分析，结合时间、频次和路径三个参数，与美国南加州大学商学院教授及团队合作，联手建立起更贴切行为、更细分的模型。

数据如何落地是难题，朱总表示要从商业需求出发，比如如何提高运营效率，其实就是赚更多钱，用更少的人、花更少的时间和成本，产生更大的利润。数据可以帮助购物中心决策引进什么品牌、商铺租金多少、流量如何高效使用，甚至满足招商需求。这些还需要一个过程，人工智能是模型介入和使用数据的结合，可以推理出“平台逻辑”，定义每个店铺对商场流量贡献度，从而判定品牌吸引新客户、维系老客户、流量分发等能力，以及店铺吸引顾客的类型是否与商场一致，最终将数据化结果转化为商场需求。

营销活动方面，芝麻科技也有一套有效的解决方案，比如活动前对用户进行梳理，可以得出前段时间流量变化，再针对其中客群流失部分进一步分析寻找原因，那么就让营销活动有了决策方向，也会辅助流失客流的商户进行调整。活动之后同样可以监测客流变化，了解流失客流是否回归，是否留存，详细了解活动最终效果，最大的优势是运营效率提高、成本降低，更深入的了解商场自身需要调整的方向和了解项目需求，通过精准营销产生互动。

于消费者而言，数据是为了让消费者得到更舒适的体验，帮助商场提供优质服务这一最终目的，其实提供所需就是最直接的体验。从数据结果往往可以看到一些现象，就像是“体检”一样，通过消费者的数据反馈找到商场问题所在，从而加强与消费者的互动。消费者与商场的关系是多方和多维度的，在消费者数据化之后，本质就是让商场更好的服务消费者，让消费者身在其中感觉很舒服，哪怕只是一个小细节的改善。

最后朱总表示他不同意数据资产化，提出“数据的服务化和服务的数据化”观点，他认为“数据的本质是落地在数据服务的过程当中，其实并没有创造，只是将原来做的事情变得更有效率和依据，改善了传统经营流程而言，数据本质是提升效率的一种手段，一定要赋能到服务过程中，只有当流程数据化之后才能真正实现价值落地。”