淺談人臉識別在線下門店的應用

人臉識別是AI行業的一個重要領域，這兩年備受各方關注，各式各樣應用也層出不窮，比如：人臉支付、人臉遠程驗證、人臉閘機等。本文從個人理解來談談人臉識別在線下門店的應用。

其中，人臉識別線下應用流程主要分成三個步驟：數據採集、數據應用和效果反饋。其實，這也是大部分AI技術進行線下落地的流程。

（1）數據採集

人臉識別技術是基於臉部特徵信息進行身份識別的生物識別技術，優勢是無感和非接觸。只要有攝像頭的地方，就可採集人臉的圖像和視頻流，進行下一步處理，包括：人臉定位、人臉識別預處理、比對辨識等。

從交互方式來看，攝像頭分布可有兩種不同的方式：

新零售商業的帶動下，線下門店有以下三個大趨勢：

首先，零售門店裡電子屏越來越多，如：收銀屏，迎賓屏，智能電視等。目前，大部分門店只是用來輪播推廣視頻，除了介紹門店，沒有太多其他用途。

其次，更多的連鎖零售門店願意去開發線上應用，包括：微信公眾號，小程序或獨立APP。開發應用的本意是想打通線上和線下，可實際上只是推送幾個資訊，並未發揮其他作用。

最後，智能安防的發展會讓線下門店安裝越多越多的攝像頭。

這三大趨勢正好為人臉採集的硬體設施提供了基礎。無論門店裡的電子屏，還是微信小程序（或APP)，可引導顧客進行拍攝，後台CRM系統就可把顧客face與會員ID進行綁定。如果顧客是非會員，可鼓勵顧客在微信中開卡成為會員。收銀屏是很好拍攝的地方，刷臉支付的同時進行了人臉綁定。

有了第一次face綁定之後，可針對該部分客戶進行更多業務場景的數據收集，如：到店的頻次，感興趣的商品，門店裡的行走路徑，感興趣商品的停留時間等。

（2）數據應用

數據採集不是目的，服務的應用場景才是目的。總結來說，主要場景有如下三類：

1）人臉成為顧客的身份ID，基於此可增加電子屏幕的互動功能，增加整個購物體驗的趣味性。比如，電子屏識別出某個顧客，可以顯示個性化的歡迎詞：「x女士，歡迎...."。此外，軟體層面可以結合AR，語音交互，NLP等技術，硬體層面可結合智能機器人等技術，讓整個AI互動能力更強，甚至可承擔部分迎賓和導購的職責。

2）可實現顧客購物體驗的個性化。當顧客來店消費時，店員立刻可知道該顧客是否是會員，以及會員顧客的興趣和購物歷史，從而更好為顧客服務。如果能打通線上與線下，會有更多有意思的場景：線下某顧客在一個商品上看了好久，顯示很大興趣，可能因為價格昂貴沒購買，當該商品打折時，線下系統可第一時間把這個商品的優惠券推送給顧客。

3）幫助線下門店進行精細化管理。人臉識別可對入店人群進行包括客流量、性別、年齡、表情、偏好、購物路徑等特徵在內的精準分析，讓用戶畫像更加清晰明確，也可讓門店更好的對商品進行智能化管理，優化商品擺放，提高轉化率。

（3）效果反饋

人臉識別在線下門店的應用，是為服務商業目標而服務，不是為了AI升級而AI升級，人臉數據僅僅保存在後台CRM系統里就沒價值了。所以，有必要對人臉識別應用的效果進行評估，形成閉環，指導後續的數據收集以及數據應用。

商業的本質是掙錢，人臉識別應用要回答兩個基本問題：1）增加了門店多少銷售收入；2）減少多少成本，或提高了多少效率。當然，具體的應用可有細分指標去衡量。例如線上優惠券推薦的使用率、線下大屏的導流效果、線下顧客的轉化率等。

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