線下體驗店，無人零售店鱗次櫛比，傳統(tǒng)的零售行業(yè)正在變革，這家聚焦線下零售行業(yè)的技術(shù)公司能激起什么浪花?

　　“新零售最大的特點，我覺得是大家的注意力從線上跑到了線下，這其中的原因第一是線上的獲客成本越來越貴。第二是大家發(fā)現(xiàn)電商再怎么發(fā)展，超過百分之七十的零售還是在線下完成。所以這個時候大家的注意力又跑到線下來了。”帷幄的聯(lián)合創(chuàng)始人陳安迪說道。

　　2016 年冬天，在麥肯錫幫助零售品牌做數(shù)字化全渠道轉(zhuǎn)型的陳安迪與曾在 Facebook 搭建實時數(shù)據(jù)管道的校友葉生暄碰了面，一個是 AIoT 領(lǐng)域的技術(shù)大牛，一個是懂大型零售的麥肯錫顧問，他們很自然地聊到，能不能用前沿的技術(shù)去賦能零售品牌和渠道商，讓他們也可以像電商一樣能夠通過數(shù)據(jù)驅(qū)動精細化運營，打造線下的購物交互體驗。帷幄Whale 就這樣誕生了。

　　創(chuàng)立于 2016 年的帷幄 Whale ，致力于為零售品牌打造數(shù)字化全渠道的“未來商店”，通過自主研發(fā)的 AIoT 技術(shù)為核心，賦予線下門店實時數(shù)據(jù)分析能力，創(chuàng)造全新的購物交互體驗。幫助零售品牌與渠道商提高用戶獲取、用戶留存、銷售轉(zhuǎn)化等核心數(shù)據(jù)。如今入駐于 NodeSpace 上海智慧供應(yīng)鏈加速空間。

　　“帷幄 Whale 并不提倡無人零售，而是通過技術(shù)去洞悉人、賦能人、激發(fā)人的購物欲，為顧客創(chuàng)造良好的購物體驗，同時讓門店能夠?qū)崿F(xiàn)智能化營銷和數(shù)字化運營。”陳安迪介紹道。

　　據(jù)了解，帷幄 Whale 以 AIoT 位核心技術(shù)，自主研發(fā)了環(huán)境感知 IoT 平臺、機器視覺算法平臺和實時數(shù)據(jù)平臺。陳安迪介紹基于是一家技術(shù)服務(wù)提供商，帷幄具有“三大法寶”。

　　第一是其自主研發(fā)的模塊化 IoT 平臺。針對線下不同的場景，帷幄做了 13 種傳感器，能夠適配到不同的物理貨架，包括光敏、重力、RFID、加速等。無論是快消品、化妝品，還是鞋服等品類，其都能根據(jù)不同的物理場景設(shè)計解決方案。陳安迪介紹，帷幄自主研發(fā)了 IoT 的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議，能夠比傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸?shù)男侍嵘?10 倍。在顧客拿起商品時，可以看到屏幕無延遲地呈現(xiàn)商品內(nèi)容，實時交互。其智能裝備采集了豐富的人和貨的交互數(shù)據(jù)，包括手勢靠近、拿起、觸碰、放下，所有這些數(shù)據(jù)，通過層層加密，回到云端進行二次的數(shù)據(jù)分析。

　　“傳統(tǒng)線下購物方式下，商品靜靜地陳列在專柜上，顧客走進門店，拿起商品看包裝簡介，然后咨詢一下店員。Whale 未來商店改變了線下的購物體驗。”陳安迪說道。

　　他用具體場景來舉例說明，當顧客接近專柜時，機器視覺攝像頭會感知顧客的靠近，并實時捕捉顧客的畫像數(shù)據(jù)與行為數(shù)據(jù)，從而在屏幕上展現(xiàn)駐足顧客人像、歡迎語、個性商品推薦、AR 小游戲等引流內(nèi)容，吸引顧客駐留。當顧客碰觸或拿起商品時，貨架上的物聯(lián)網(wǎng)傳感器會識別出顧客接觸的商品，在屏幕上展現(xiàn)商品相關(guān)的詳情介紹、用戶評價、商品視頻、遠程客服等，幫助顧客了解商品，提升購買體驗。把商品放回專柜后，信息自動消失。

　　第二個“法寶”為機器視覺技術(shù)。陳安迪介紹，其可支持 RGB 和 RGBD 兩種單元的攝像頭和人臉，通過構(gòu)建一套完全視覺算法的閉環(huán)，從前端的圖像采集到后端實時的輔助標記，再反哺到前端的模型優(yōu)化，讓原來一個場景下的視覺模型的優(yōu)化效率，從兩周縮短到兩天。

　　在應(yīng)用場景中，顧客可以實時點擊屏幕進行瀏覽和交互，系統(tǒng)還會根據(jù)顧客的情況，實時推送個性折扣和商品。當顧客拿起兩件商品時，屏幕可實現(xiàn)分屏，將商品進行多維度的對比，幫助顧客決策。如果停留時間較長，系統(tǒng)還會推薦其他品類，促成消費決策。當顧客需要結(jié)算時，可通過掃描屏幕上的二維碼，通過手機支付，也可以通過人臉識別進行無感支付。

　　陳安迪補充說，對于一些特殊商品 Whale 提供針對性解決方案，比如口紅，可以通過 AR 實現(xiàn)虛擬試妝的效果。

　　最后也是帷幄的競爭優(yōu)勢所在—— Facebook 同等級的內(nèi)容分發(fā)和推薦引擎。“我們打造的平臺和 Facebook、和我們現(xiàn)在看到的抖音，以及今日頭條的數(shù)據(jù)分發(fā)引擎，是同樣一套系統(tǒng)。它能夠支持每 15 分鐘有一次模型的切換、有一次模型的優(yōu)化。而原來的模型優(yōu)化效率可能是一周迭代一次，我們的模型優(yōu)化效率快了 20-50 倍左右。”陳安迪介紹說。

　　對于商家而言，傳統(tǒng)場景下，線下門店在廣告屏幕上呈現(xiàn)的廣告內(nèi)容無法實現(xiàn)千人千面，也做不到實時迭代更新。同時，在線下內(nèi)容有效性的監(jiān)測上也缺乏相應(yīng)手段。

　　陳安迪稱，Whale 未來商店，可以通過機器視覺攝像頭精準識別顧客畫像與行為，然后基于 Facebook 同等級的內(nèi)容分發(fā)系統(tǒng)，實現(xiàn)個性內(nèi)容推薦、動態(tài)折扣、定價等千人千面的精準營銷。門店運營人員可以通過后臺實時管理內(nèi)容素材與營銷組合。同時，攝像頭與物聯(lián)網(wǎng)傳感器，可實時監(jiān)測營銷數(shù)據(jù)，評估有效性。

　　在傳統(tǒng)的零售場景下，人工督查難以監(jiān)測單位貨架實際產(chǎn)出，缺乏對于陳列位的精細化管理指導(dǎo)陳列及選品優(yōu)化，無法有效提升補貨效率以降低潛在銷售損失。

　　陳安迪表示，Whale 未來商店可以解決這一痛點，其可實現(xiàn)實時監(jiān)測單位貨架陳列位實際存貨與產(chǎn)出，獲知多點陳列的產(chǎn)出最優(yōu)點，優(yōu)化陳列位坪效;追蹤門店顧客行為軌跡及停留時長，識別動線熱區(qū)，優(yōu)化門店動線，提升顧客門店停留時長;監(jiān)測貨架每陳列位實時庫存，當庫存低于閾值，通知門店實時補貨，彌補潛在銷售損失;監(jiān)測庫存庫存拿取速率，并結(jié)合外部大數(shù)據(jù)，對商品動態(tài)定價，提升利潤，以及實現(xiàn)商品熱度分析和顧客畫像及行為分析。

　　據(jù)了解， 帷幄 Whale 目前已和寶潔、屈臣氏、K11、百麗等知名品牌達成合作。陳安迪透露，自 2017 年年底成立以來，帷幄 Whale 先后獲得阿爾法公社數(shù)百萬美元天使投資，以及線性資本數(shù)千萬人民幣 Pre-A 輪投資。