专访丨芝麻科技朱智：读懂你的客户，基于消费者大数据做商业升级

美国互联网数据中心所调查的数据显示， 互联网上的数据每年保持50%左右的增长，每两年就会翻一番，而目前世界上90%以上的数据都是最近几年才产生的 。与此同时，伴随着移动互联网时代的发展，人们对于手机的使用需求也愈发强烈，用户与手机间产生了大量的交互数据，如何充分利用这些数据去发掘商业领域的“真金白银”，这考验的是数据处理和分析能力，亦是成熟的技术供给在商业价值上的落地。

亿欧近日，再次接触了 大数据 领域的玩家—— 芝麻科技 ，这是一家基于 人工智能 等技术为线下商家提供数据分析、精准营销、智能决策等大数据服务公司。 创始人兼CEO 朱智 表示，探索线下数据的商业价值，为商业客户带来落地的服务是芝麻科技一直以来的使命。

对于企业的决策者来说，运营管理、营销决策都是很重要的环节，单凭经验是不够的，更需要加入数据的力量。大数据在整个商业运营中所起到的作用是提供客观的、精准的数据支持和依据，一切决策以数据说话，而非决策者的主观经验判断。

感知技术起点并不高，优化算法提升精准度是关键

对于大数据服务商来说，成熟的技术是获取海量数据的先决条件。探针感知技术作为收集线下数据的重要技术手段之一，被广泛应用到线下零售场景。尽管如此，仍然有不少客户存在疑虑和误解： 探针能测得准吗？探针不如视频吧？探针能采集到手机号？很不安全吧？

朱智笑笑说，“是的，我们经常遇到客户提出这样的问题。首先，感知技术可以理解为，它将听到的周围手机寻找Wi-Fi的信号给记录下来， 记录的是来试图连接Wi-Fi的设备号，而不是手机号 ，我们并不知道你是谁，我们只知道，有这么一串设备号在我附近5米左右，停留了20分钟，它的主人可能就在这儿喝咖啡。”

实际上，手机中这串唯一的设备号，是可以进行多维度ID maping的。从这个角度上，人脸是一种ID，手机里常用的App账号是一种ID，这些ID都在刻画消费者画像，通过“大数据”为商业赋能。

获取线下数据的方式绝不仅探针感知一种，比如还包括收集生物特征的人脸识别、指纹识别、会员等。但与其他技术相比，探针感知技术具有以下三点优势。

1、成本低。 一台感知技术入店的成本在200元左右，相比其他数据获取的硬件设备，减少了投入成本。

2、易处理。 感知技术获取到的用户MAC地址，本身具备数据化特征，易于后期数据间的链接和计算。

3、可延伸。 通过多方数据资源的整合，线下采集的数据也可以用于线上，线上也可以用于线下，更好的运用于顾客洞察和精准营销。

朱智强调，“感知技术并不是起点多高的技术，难就难在准确性和应用落地。我们一直很看重对于数据的算法处理，所以我们运用机器学习，目标是将数据的准确性达到行业最高，比如我们对于顾客进店的判断，就通过自己研究的一套算法，可以将准确率提升到90%。”

近年， 芝麻科技分别推出针对连锁品牌和购物中心的数据运营产品 ，消费者数据经过采集、处理、分析等步骤后，数据可以呈现消费者的画像特征和行为轨迹，这些分析后的数据对于品牌商在线上营销的投放、运营决策、管理效率提升等方面都是有利的支撑。

购物中心这两年在存量运营上压力越来越大，对于数字化建设需求已经迫在眉睫。芝麻科技已经实践了一批商场客户的数据化运营案例，与品牌连锁门店不同，商场作为一个小生态，拥有错综复杂的数据交叉，也由此产生了更为丰富的数据。 芝麻科技推出的“Molli"定位在帮助商场解读自己的流量，运营好自己的流量，实现智慧商场的智能助手。 数据感知是第一步，接下来将流量数据标签化，构建数据平台，再分别从商圈、商场、楼层、商铺、顾客这几层来逐渐深入，挖掘流量价值。通过顾客场内行为为其打标签，让每个商场生态里都拥有标签体系，通过智能模型更好的指导活动策划、顾客洞察和营销引流等行为。

图像识别、 区块链 如何助力商业价值落地？

芝麻科技在区块链技术上也有产品布局。 2016年底芝麻科技推出数据开放平台“榕数” ，芝麻科技希望通过榕数平台整合更多的线下互联探针节点，发挥各家数据的优势，共享资源价值。榕数1.0版本，大数据服务商基于对芝麻科技的信任已加入开放平台，而为解决合作商的安全顾虑，榕数2.0版本运用区块链底层技术搭建了数据开放平台，完善平台的账本机制和信任体系，吸引合作方的加入。

2015年芝麻科技便开始与Face++等团队合作，希望在视觉识别领域得到更为普及探索。朱智介绍， 2017年芝麻科技继续研究如何利用视觉感知来优化数据分析应用，并将客流分析平台产品“有数”升级为智慧门店数据化运营工具“数瞳” ，基于探针+视频双硬件融合监测，提升计数精确度，并增添热区识别、提带率、天气因素、活动因素等综合指标的多维数据分析，让客流产品背后的技术不仅能“听”还要能“看”，更要能“懂”。

朱智表示，无论是感知技术还是图像识别，都是对消费者数据的一种主动识别，其本质逻辑是一样的，最终都应落地到商业应用上。视觉的优势在于对消费内场行为、环境的精准识别。但是因成本高推行挑战大，商业落地困难。他认为， 看待一个技术落地的成熟度，不仅要考虑技术远景，还要考虑到技术落地的实施难度。若实施成本过高，也反应出技术的成熟度不够。

亿欧认为，在关于哪个技术应用更好的讨论上，永远都应从商业需求的角度出发。同类技术间不存在取缔的关系，是一种融合的机制在发展，需要做的是不断地更新、优化。在每项技术独具优势的地方发挥最大价值，相互补充促进，最终的使命是助力商业升级，创造社会价值。

数据不该被资产化，它不是企业间利益交易的筹码

都说大数据时代人人都在“裸奔”，对于大数据服务商来说，数据安全问题犹如一把“达摩克利斯之剑”时时悬在头顶，所有大数据领域的玩家都必须正视用户隐私、数据安全问题。

对此，朱智表示， 任何数据都将涉及到用户的隐私问题，但是评判一个平台数据的是否存在侵犯隐私问题，应从三个方面进行考量 ：其一，在数据的获取上，获取的方式和内容是否存在越界行为。其二，数据存贮是否安全。最后一点是，数据应用上是否存在交易行为以及是否用在合理合法的途径上。

朱智认为， 数据不该被资产化，数据间的合作不该产生交易，它是一种无形资产。 数据应该服务化，任何数据都是为了商业价值去赋能，提高运营效率，提供智能支持。

对此亿欧的理解是，数据源既然取之于民，合理的商业应用也该用之于民，它不该作为企业间利益交易的筹码，企业的长远发展不该仅考虑商业价值，还应考虑社会价值，兼具商业与社会价值会推动企业走得更长远。

实际上，伴随着“ 新零售 ”概念的提出，实体门店确实呈现出“回暖”的趋势。 据商务部近日发布的数据显示，2017年我国实体零售发展态势良好，重点监测的2700家典型企业销售额同比增长4.6%，增速较上年同期加快3个百分点。

在市场环境的变化下，给利用传统经营手段的实体门店带来了新的挑战与机遇。实体店永远绕不开租金、人力成本上涨的话题，技术手段是否能真正地改善传统经营现状，提升投资回报率是企业管理者、决策者最为在意的问题。

此外， 线下最缺的是对人（消费者）的理解。新零售的本质中往往提到人、场、货三要素的重构，大数据分析在人的因素上起到了很大的作用，传统的营销或者是管理决策，更多的取决于管理者的主观经验，而当利用大数据分析数据作为支撑，所有的判断将是有据可依 。另一方面，通过技术获取到的线下消费者数据，在经过处理、分析后形成的数据资料，可以帮助品牌商抓取流量并数据化，做精准的营销投放，甚至是管理决策。

目前，芝麻科技平台的数据体量有7亿ID数据，每个月通过感知技术可捕捉到1.5亿人。据朱智透露随着业务的爆发性增长， 到年底每个月可捕捉到5亿人，数据特征包括用户线下的消费习惯、喜好等150多个维度。 朱智表示，用户画像的价值大小不在于画像维度的多少，关键在于画像是否可以区别于其它平台的数据，具备独特性。

亿欧认为，通过数据帮助客户打开“上帝视角”，营销赋能，运营管理赋能两手都要抓，大数据的商业价值毋庸置疑，但是通过大数据做DMP，实则更加考验公司的算法和大数据处理能力，还有商业理解，有积累的公司会在这一赛道上跑得更快。

版权声明

凡来源为亿欧网的内容，其版权均属北京亿欧网盟科技有限公司所有。文章内容系作者个人观点，不代表亿欧对观点赞同或支持。