芝麻科技朱智：讀懂你的客戶，基於消費者大數據做商業升級

美國互聯網數據中心所調查的數據顯示，互聯網上的數據每年保持50%左右的增長，每兩年就會翻一番，而目前世界上90%以上的數據都是最近幾年才產生的。與此同時，伴隨著移動互聯網時代的發展，人們對於手機的使用需求也愈發強烈，用戶與手機間產生了大量的交互數據，如何充分利用這些數據去發掘商業領域的「真金白銀」，這考驗的是數據處理和分析能力，亦是成熟的技術供給在商業價值上的落地。

億歐近日，再次接觸了大數據領域的玩家——芝麻科技，這是一家基於人工智慧等技術為線下商家提供數據分析、精準營銷、智能決策等大數據服務公司。創始人兼CEO朱智表示，探索線下數據的商業價值，為商業客戶帶來落地的服務是芝麻科技一直以來的使命。

對於企業的決策者來說，運營管理、營銷決策都是很重要的環節，單憑經驗是不夠的，更需要加入數據的力量。大數據在整個商業運營中所起到的作用是提供客觀的、精準的數據支持和依據，一切決策以數據說話，而非決策者的主觀經驗判斷。

感知技術起點並不高，優化演算法提升精準度是關鍵

對於大數據服務商來說，成熟的技術是獲取海量數據的先決條件。探針感知技術作為收集線下數據的重要技術手段之一，被廣泛應用到線下零售場景。儘管如此，仍然有不少客戶存在疑慮和誤解：探針能測得准嗎？探針不如視頻吧？探針能採集到手機號？很不安全吧？

朱智笑笑說，「是的，我們經常遇到客戶提出這樣的問題。首先，感知技術可以理解為，它將聽到的周圍手機尋找Wi-Fi的信號給記錄下來，記錄的是來試圖連接Wi-Fi的設備號，而不是手機號，我們並不知道你是誰，我們只知道，有這麼一串設備號在我附近5米左右，停留了20分鐘，它的主人可能就在這兒喝咖啡。」

實際上，手機中這串唯一的設備號，是可以進行多維度ID maping的。從這個角度上，人臉是一種ID，手機里常用的App賬號是一種ID，這些ID都在刻畫消費者畫像，通過「大數據」為商業賦能。

獲取線下數據的方式絕不僅探針感知一種，比如還包括收集生物特徵的人臉識別、指紋識別、會員等。但與其他技術相比，探針感知技術具有以下三點優勢。

1、成本低。一台感知技術入店的成本在200元左右，相比其他數據獲取的硬體設備，減少了投入成本。

2、易處理。感知技術獲取到的用戶MAC地址，本身具備數據化特徵，易於後期數據間的鏈接和計算。

3、可延伸。通過多方數據資源的整合，線下採集的數據也可以用於線上，線上也可以用於線下，更好的運用於顧客洞察和精準營銷。

朱智強調，「感知技術並不是起點多高的技術，難就難在準確性和應用落地。我們一直很看重對於數據的演算法處理，所以我們運用機器學習，目標是將數據的準確性達到行業最高，比如我們對於顧客進店的判斷，就通過自己研究的一套演算法，可以將準確率提升到90%。」

近年，芝麻科技分別推出針對連鎖品牌和購物中心的數據運營產品，消費者數據經過採集、處理、分析等步驟後，數據可以呈現消費者的畫像特徵和行為軌跡，這些分析後的數據對於品牌商在線上營銷的投放、運營決策、管理效率提升等方面都是有利的支撐。

購物中心這兩年在存量運營上壓力越來越大，對於數字化建設需求已經迫在眉睫。芝麻科技已經實踐了一批商場客戶的數據化運營案例，與品牌連鎖門店不同，商場作為一個小生態，擁有錯綜複雜的數據交叉，也由此產生了更為豐富的數據。芝麻科技推出的「Molli"定位在幫助商場解讀自己的流量，運營好自己的流量，實現智慧商場的智能助手。數據感知是第一步，接下來將流量數據標籤化，構建數據平台，再分別從商圈、商場、樓層、商鋪、顧客這幾層來逐漸深入，挖掘流量價值。通過顧客場內行為為其打標籤，讓每個商場生態里都擁有標籤體系，通過智能模型更好的指導活動策劃、顧客洞察和營銷引流等行為。

圖像識別、區塊鏈如何助力商業價值落地？

芝麻科技在區塊鏈技術上也有產品布局。2016年底芝麻科技推出數據開放平台「榕數」，芝麻科技希望通過榕數平台整合更多的線下互聯探針節點，發揮各家數據的優勢，共享資源價值。榕數1.0版本，大數據服務商基於對芝麻科技的信任已加入開放平台，而為解決合作商的安全顧慮，榕數2.0版本運用區塊鏈底層技術搭建了數據開放平台，完善平台的賬本機制和信任體系，吸引合作方的加入。

2015年芝麻科技便開始與Face++等團隊合作，希望在視覺識別領域得到更為普及探索。朱智介紹，2017年芝麻科技繼續研究如何利用視覺感知來優化數據分析應用，並將客流分析平台產品「有數」升級為智慧門店數據化運營工具「數瞳」，基於探針+視頻雙硬體融合監測，提升計數精確度，並增添熱區識別、提帶率、天氣因素、活動因素等綜合指標的多維數據分析，讓客流產品背後的技術不僅能「聽」還要能「看」，更要能「懂」。

朱智表示，無論是感知技術還是圖像識別，都是對消費者數據的一種主動識別，其本質邏輯是一樣的，最終都應落地到商業應用上。視覺的優勢在於對消費內場行為、環境的精準識別。但是因成本高推行挑戰大，商業落地困難。他認為，看待一個技術落地的成熟度，不僅要考慮技術遠景，還要考慮到技術落地的實施難度。若實施成本過高，也反應出技術的成熟度不夠。

億歐認為，在關於哪個技術應用更好的討論上，永遠都應從商業需求的角度出發。同類技術間不存在取締的關係，是一種融合的機制在發展，需要做的是不斷地更新、優化。在每項技術獨具優勢的地方發揮最大價值，相互補充促進，最終的使命是助力商業升級，創造社會價值。

數據不該被資產化，它不是企業間利益交易的籌碼

都說大數據時代人人都在「裸奔」，對於大數據服務商來說，數據安全問題猶如一把「達摩克利斯之劍」時時懸在頭頂，所有大數據領域的玩家都必須正視用戶隱私、數據安全問題。

對此，朱智表示，任何數據都將涉及到用戶的隱私問題，但是評判一個平台數據的是否存在侵犯隱私問題，應從三個方面進行考量：其一，在數據的獲取上，獲取的方式和內容是否存在越界行為。其二，數據存貯是否安全。最後一點是，數據應用上是否存在交易行為以及是否用在合理合法的途徑上。

朱智認為，數據不該被資產化，數據間的合作不該產生交易，它是一種無形資產。數據應該服務化，任何數據都是為了商業價值去賦能，提高運營效率，提供智能支持。

對此億歐的理解是，數據源既然取之於民，合理的商業應用也該用之於民，它不該作為企業間利益交易的籌碼，企業的長遠發展不該僅考慮商業價值，還應考慮社會價值，兼具商業與社會價值會推動企業走得更長遠。

實際上，伴隨著「新零售」概念的提出，實體門店確實呈現出「回暖」的趨勢。據商務部近日發布的數據顯示，2017年我國實體零售發展態勢良好，重點監測的2700家典型企業銷售額同比增長4.6%，增速較上年同期加快3個百分點。

在市場環境的變化下，給利用傳統經營手段的實體門店帶來了新的挑戰與機遇。實體店永遠繞不開租金、人力成本上漲的話題，技術手段是否能真正地改善傳統經營現狀，提升投資回報率是企業管理者、決策者最為在意的問題。

此外，線下最缺的是對人（消費者）的理解。新零售的本質中往往提到人、場、貨三要素的重構，大數據分析在人的因素上起到了很大的作用，傳統的營銷或者是管理決策，更多的取決於管理者的主觀經驗，而當利用大數據分析數據作為支撐，所有的判斷將是有據可依。另一方面，通過技術獲取到的線下消費者數據，在經過處理、分析後形成的數據資料，可以幫助品牌商抓取流量並數據化，做精準的營銷投放，甚至是管理決策。

目前，芝麻科技平台的數據體量有7億ID數據，每個月通過感知技術可捕捉到1.5億人。據朱智透露隨著業務的爆發性增長，到年底每個月可捕捉到5億人，數據特徵包括用戶線下的消費習慣、喜好等150多個維度。朱智表示，用戶畫像的價值大小不在於畫像維度的多少，關鍵在於畫像是否可以區別於其它平台的數據，具備獨特性。

億歐認為，通過數據幫助客戶打開「上帝視角」，營銷賦能，運營管理賦能兩手都要抓，大數據的商業價值毋庸置疑，但是通過大數據做DMP，實則更加考驗公司的演算法和大數據處理能力，還有商業理解，有積累的公司會在這一賽道上跑得更快。

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