人臉識別在便利店的應用分析

楊鎂鴻 焦利豪 郭輝炫 陳陽芳

【摘 要】 2017年是“刷臉應用元年”，被廣泛應用到各種場景。人臉識別逐漸從金融、安防等領域下沉到日常生活與消費的場景中來。人臉識別掀起了零售餐飲等行業的數字化轉型，有很多企業以人臉識別作為切入點，利用人臉識別新技術做到客流統計、年齡分布統計、客戶到店提醒等傳統零售無法實現的智能門店管理。而見福便利店是世界上第一家嘗試進行人臉識別的便利店，開啟了見福的智慧零售的新時代。

【關鍵詞】 人臉識別 智慧零售 CRM系統 見福便利店

一、引言

人臉識別技術是基于臉部特征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，就可采集人臉的圖像和視頻流。而在新零售商業的帶動下，線下門店有以下三個大趨勢：

首先，零售門店里電子屏越來越多，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愿意去開發線上應用，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，并未發揮其他作用。

最后，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采集的硬件設施提供了基礎。無論門店里的電子屏，還是微信小程序（或APP），都可引導顧客拍攝，進行人臉綁定。 店內的攝像頭也可以將顧客的店內行為記錄下來進行數據分析。

目前的人臉識別系統在便利店中應用效果尤為顯著，一方面，在客戶管理層面上幫助便利店進行客流統計、年齡分布統計、客戶到店提醒、智能客戶標簽、客戶流失率監控等，提升便利店的服務質量。;另一方面，優化店內產品陳列及人員配置，幫助管理者隨時了解店內情況，做出更佳的決策，提高管理效率。

二、零售業人臉識別技術的應用情況

人臉識別是AI行業的一個重要領域，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。人臉識別技術在線下商業也得到了更廣更創新的應用，個人把人臉識別技術在新零售中運用，概括成三件事：數據收集，數據應用，反饋閉環。

（一）數據收集

拋開隱私這一點，人臉識別的好處是無感和非接觸，也因此人臉識別的線下應用的優勢在于數據收集。收集數據的方法，目前看到的做法要么在某個屏幕前自動拍攝人臉，要么在小程序里自拍。有了第一次人臉的綁定，可以針對這部分用戶作更多業務場景的收集，例如在各類支持人臉識別的屏幕前進行識別，采集用戶在屏幕上的行為。對于線下門店，既增加了業務場景和增強了用戶體驗，同時也可以考慮線下到線上的引流。

（二）數據應用

通過人臉識別抓取的數據，豐富了CRM數據庫。數據可以應用于全渠道的精細化營銷，例如公眾號，小程序，APP和線下屏幕，這些渠道基于人臉識別中收集的數據（以及其他渠道的數據），可以千人千面的方式服務于用戶。

第一，人臉識別也可以應用于支付，通過識別人臉，實現刷臉支付。第二，如果人臉打通了會員CRM，線下場景人臉可以應用于會員服務。如：線下無人店的自動開門，柜子的自動打開，會員的自動積分等。第三，通過識別人臉，進行門店的智慧管理。如：洞察用戶在門店的行進路徑和停留時間，可以對門店的SKU受歡迎程度作分析，指導供應鏈端的SKU供貨;同時也可以通過這些分析，指導門店的貨架陳列等。

（三）反饋閉環

如果花很大的人力做好線下數據的收集，卻停留在CRM里，那絕對和智慧零售南轅北轍。如果做了大量的數據應用，就需要評估這些應用是否偏離了商業的方向，評估這些應用的實際回報和效果，這些都需要在做數據應用的時候做好數據收集的閉環。例如刷臉后數據推薦的點擊，試穿，查看，例如使用刷臉支付的效率，復購率，例如大屏的使用人流，引流效果等等。[1]

三、零售企業應用人臉識別技術的前景

近年來，實體店遭受了很大的沖擊，很多中小門店，個體商戶甚至是品牌連鎖、大型商超卷入關店浪潮。原因由很多方面造成，比如受到電商沖擊（用戶在線上訪問消費，電商都可以掌握數據，從而精準營銷反向拉動消費），而線下與之形成鮮明的對比：客流量少，數據量不夠，收銀和監控數據無法打通，只能無差別對待客戶。這些都迫使實體店加速轉型，嘗試線上線下融合、升級消費場景等，現在人臉識別也成為了一條解決痛點的新路徑。

（一）認知客戶，構建畫像

人臉識別通過智能算法進行人群統計（區域人數統計、區域停留時長統計、排隊等待時長等）、人群屬性（年齡性別分析、用戶特征分析、用戶身高體重運動速度分析等）、人群行為（行為動作分析、多監控互聯），從而構建用戶畫像。 隨著智能化的進步，系統進一步的學習分析，在龐大精確的用戶畫像中，即使是小偷或者換假貨的進去也能快速識別并警示。 顧客到店后，首先通過人臉識別判斷顧客身份，后臺數據顯示顧客是否會員，過往購買數據、喜好，顧客身高、衣著尺碼等數據。 通過對到店顧客年齡性別甚至人員屬性分析，可以為產品推廣、店面促銷效能、 VIP客戶關懷等更多的營銷行為提供有力支撐， 用數據去量化顧客的每一個購物環節，這對商家有很大幫助。 雖然現在很多數據無法直接應用于商業領域，但對未來的精準營銷，鎖定客戶群體有很大作用。

（二）打通線上線下的直接媒介

張立提出“線上線下打通最直接的媒介就是人臉”，在新零售的戰役里，有效整合線上線下資源的玩家大部分都取得了成功。想象一下，當消費者走進商店時，人臉識別可用于分析消費者目標并協助精準營銷。

在張力看來，人臉識別技術可以用來幫助打通線上線下，幫助商家更好地向有需要的消費者銷售商品。 “人臉”是唯一可用于完成各種交易的身份，這是新零售開發可以嘗試的方向。” 張立認為。 [2]

（三）改善排隊顧客體驗