为快消巨头解决督导痛点，零眸智能从陈列识别切入零售数字化

快消品牌非常依赖线下商品陈列，通过增加产品曝光度提升购买欲望，由此产生了大量营销和人力费用，如向渠道支付陈列费、堆头费等营销支出，以及雇佣大量督导人员进行陈列、促销的监察与指导。

据零眸智能创始人兼CEO樊凌云介绍，快消品牌每年陈列促销费支出占销售额3-5%，稽查督导相关支出则占陈列促销费用10%。根据Statista及Kantar Worldpanel统计，2017年中国快消品市场规模达4万亿人民币，由此可以计算出，稽查督导相关支出每年达120-200亿元。

传统的陈列督导，依靠人工记录、人工拍照、后台对照片进行人工分析，需要耗费大量时间及人力成本，对督导员能力要求也较高。

零眸智能推出的“秒识”产品，利用人工智能实现快速、精准的记录与分析，为品牌商节约后台人力成本，提高督导效率及质量，进而提升品牌的市场表现。

机器视觉识别陈列图片，提供智能化督导建议

“秒识”采用机器视觉图像识别技术，督导员使用“秒识”拍照收集线下的陈列信息，包括终端货架、冰柜、堆头、物料等，按照提示要求拍照即可，既可单张识别，也可多张连续拼接，并自动去除干扰背景。

通过特征提取及OCR文字识别，“秒识”正面识别商品及货架标签，获取商品数据及货架数据。由于采用前置算法，不仅识别速度快，还能实时判断照片，提醒督导人员按规定距离和角度拍照，提高照片的可用率。

现有图片数据经处理后可反映四类信息。

第一，自有商品基本铺货信息，如是否铺货，或者缺货及断货情况；第二，竞争策略，如自有商品的货架占比、竞争对手商品占比；第三，促销信息，如堆头等二次陈列的促销效果；第四，价格沟通，即商品的折扣是否在合理范围内、能否向消费者传达统一的品牌形象。

这些信息基本涵盖了快消品的陈列及线下促销行为，将原来需长耗时、人工记录及分析的信息，仅用时5秒即以BI报表形式实时呈现，使督导员当场判断陈列及促销是否符合标准，并及时作出调整。

据统计，一般督导人员平均每天可覆盖20家线下门店，每家门店需要14分钟的督导时间。使用“秒识”后，时间缩短至3分钟，每天可覆盖34家门店，效率提升70%。此外，品牌后台进行机械化图片识别的人工，也可转移至其他更具价值的工作之中。

“秒识”现支持超过2500个饮料SKU识别，几乎覆盖市场常见产品。在与首个客户可口可乐的合作过程中，零眸智能经历了较长的基本商品数据导入时期。但在走完从0到1的过程后，现在服务一个全新的大型客户，1个月产品即可上线，再通过1-3个月的实际使用优化，识别率可达95%以上。

从各行业标杆客户切入，以头部及腰部为主

零眸智能的目标客户锁定在年销售额十亿以上的快消品公司，分为饮料、食品、医药、化妆品、洗护用品等七大类。据樊凌云估计，国内仅饮料类企业就有100余家，快消全品类数量更加庞大。

在发展初期，零眸智能以直销形式拓展各行业的标杆客户，以细分领域的前三名为主。樊凌云曾负责味千拉面、上海来福士等品牌的线下智慧门店改造，积累了较为丰富的大客户服务经验。

后期获客将与渠道合作，借助其与品牌维护多年的联系扩大客群，既可以直接安装App，也可以SDK或API形式输出。零眸智能目前已与全球知名市场研究公司益普索签署合作协议，为其输出快消品的线下识别能力。

零眸智能的核心竞争力是其创始团队。核心人员由来自百度、英伟达、大华等知名科技公司的博士后、博士和硕士，以及具备多年快消品行业经验的可口可乐市场销售专家组成，跨界团队兼具扎实的技术背景和资深零售行业经验。

今年，零眸智能预计服务十余家头部客户，下半年将团队从30余人整体扩张至60人，以技术团队为主，并增加商务服务团队。

当前，零眸智能的收费模式比较灵活，既可按图片数量收费，也能以SaaS的形式收取订阅费，以客户的偏好确定，大品牌的客单价普遍在数百万级别。

依靠海量数据提高准确率，正在切入智能货柜

从品牌商已有的陈列督查需求切入，不仅能验证商业模式的可行性，对零眸智能更加重要的，是大量相对低成本的真实场景数据训练。

品牌商督导人员每日传回的图片数据，可达数十万张至数百万张不等。不必单独铺设硬件，即可快速迭代算法和模型的精准度。

在督导领域，零眸智能将继续实现去人化，即从“人拍照、机器识别”到“摄像头拍照、机器识别”的转化。花费较少费用改造品牌冷藏柜，即可实现所有开、关门行为的记录，在云端识别内部饮料陈列并生成BI报告及动作建议，保证柜内本品牌饮料的数量占比，并有效节省督导人力。

樊凌云表示，除了解决督导需求，零眸智能的技术还可用于更广阔的领域。

零眸智能的数据来源正在扩展到全域范围，包括人脸识别数据、POS系统的交易数据，甚至电商数据、社交数据等，都将通过自行布置硬件或与第三方合作的形式打通，为记录消费者行为奠定基础。

下一步，只要继续与自助收银及无人售卖系统打通，即可实现对消费者购买行为的完全数字化记录，切入智能货柜，真正实现零售场景数字化。

近期，爱分析对零眸智能创始人兼CEO樊凌云进行了访谈，就零售科技行业及零眸智能的战略作了交流，现摘取部分内容分享如下。

樊凌云，零眸智能创始人兼CEO，中欧工商管理学院EMBA，外贸、工厂、移动互联网的连续创业者，曾任味千拉面智慧门店项目的负责人，上海来福士智慧商场项目负责人，上海静安智慧商圈项目主要成员。

服务快消品已有需求，解决督导痛点

爱分析：您当时是出于什么契机创建零眸智能？

樊凌云 ：我与合伙人——前百度的技术总监，之前一直在做零售行业的升级工作，比如味千拉面全国700家门店的智慧商户改造系统，消费者进店后连接WiFi，然后获取手机MAC地址，进行客流统计；后又为上海来福士商场进行改造，消费者连接WiFi后，根据其喜好推送优惠券，再核销。

但这种业务很难快速复制，周期长，我们就开始考虑下一个风口是什么，能不能结合人工智能。

2016年，可口可乐找到我们，提出了督导升级的需求。

他们在全中国推出了近100万台免费使用冰柜，尤其会铺放在夫妻老婆店。品牌有一个“纯净度”指标，即冰柜内自有产品的比例，还有“饱和度”指标，看缺货程度。

品牌原本要派很多人拍照，后台人力进行照片统计，效率很低，而我们就从人工智能角度切入，把线下零售陈列数字化，零眸智能从此开始了第一单。

我们不替代任何人，只是用技术赋能传统企业，所以做的是存量市场。

爱分析：快消品在商品陈列方面的实际需求是怎样的？

樊凌云 ：快消品是个很特殊的行业，消费者首先要看得见产品，第二步才可能买得到。快消品的销售节奏很快，更多满足冲动性消费或即时消费的需求。所以对消费者的视觉冲击非常重要，我们将其统称为陈列。

可口可乐一年的陈列广告支出十几亿，做陈列督导的费用就近1亿。可口可乐的业务代表去检查一家店，一般要用14分钟左右；如果使用我们的系统拍照，3分钟就能完成，能节约10分钟，稽查员就可以检查更多的店，提升人效。

现在每家店节约十分钟，理论上能够覆盖34家店，效率提升了70%，为快消品品牌节省了大量人力费用。

品牌还有一个问题，拍了很多照片，可口可乐后台人员看照片、做统计的人有100多个，但是效率很低，每人每天最多能看一百张，机器识别一张照片只需零点几秒，是人效率的千倍、万倍。

我们的核心识别时间在一秒之内，以4G传输速度计算，五秒内就能传回场景报告。按后台人员一年10万元的费用计算，一百人就是1000万。

人员可以告别低效重复的工作，为品牌开启真正的智能决策，这是我们的核心使命。

大客户数据支撑饮品精细识别，准确率仍有提高空间

爱分析：零眸智能数据来源有哪些？

樊凌云 ：我们有两种，一是在市场上的真实场景拍摄传回的，来自客户原来进行拍照监察时积累的大量数据；第二种是我们派人去拍。

一旦客户开始使用我们的产品，照片每天还会大量更新循环。平均一个业务代表每天走几十家店，拍摄照片上百张，像可口可乐全国有15000个业务代表，这个数据量就很惊人了。

爱分析：零眸智能的图像识别技术有何特点？

樊凌云 ：我们的核心技术是图像识别，类似于黑盒子，输入大量数据，进行特征提取，用特征判断物品。

我们的算法颗粒度很细。首先会按大品类进行区分，再分具体口味。只要眼睛能识别，机器也能做到。如果是文字识别，就更简单了，用图像识别的OCR技术识别文字即可。

目前我们的实际识别率是95-98%，还会继续上升，但越到上面越难，如果人眼也看不清楚，比如有反光、遮挡、模糊，机器只能去猜，但猜的概率有时候比人还要准。

爱分析：零眸智能在市场有多大的领先优势？

樊凌云 ：我们在饮品行业领先竞争对手3-6个月。任何一个技术团队跨过来做，需要时间重新定制算法、标注数据、再学习。

对我们来说，第一是能力，第二是技术，或者叫算法，第三是产品，产品要落地实现商业化。现在大部分项目停留在能力和技术上。我们第三步的产品已经完成了，现在在产品商业化的过程中，有客户买单。

从能力到技术，组建自己的算法，我们准备了一年多；从算法变成场景中的产品，又花了大半年。产品还需不断迭代，达到商用水平，至少需要三个月；最后再进行商务谈判，整个过程能领先行业同类公司3-6个月。

爱分析：获客方式是？

樊凌云 ：有几种模式。第一，我们会在每个行业直接获取标杆客户，饮料是可口可乐，乳品选蒙牛或伊利，饮用水像农夫山泉或娃哈哈，至少是细分领域的前三名。

接下来，我们希望与渠道合作，渠道与很多品牌已经建立了多年的联系，我们把产品授权给它，以SDK或API形式都可以。

今年2月份我们与益普索签署了战略合作协议，益普索为世界500强企业出标准的调研报告，我们的技术可以提高它的效率，使数据来源更丰富、更实时。所以我们总体的想法还是找更多合作伙伴。

每一方都有自己的优势，包括在人脸识别这个领域，各家大公司的能力和侧重点都不一样。 我认为新零售如此巨大的市场，未来一定是大家抱团一起做。

人工智能服务新零售，场景落地比技术更重要

爱分析：革新的技术与工具，是新零售发展的核心吗？

樊凌云 ：首先，我认为工具永远是工具，技术永远是去赋能的，所以最重要的是能解决什么问题、这个问题对目前的从业者是不是痛点。如果做增量市场，看上去很酷炫，但对传统零售商来说，可能没解决什么问题，甚至感觉到被颠覆的威胁，就会被抵制。

但如果帮助零售商节省人工成本，获得更好、更多的数据，辅助决策优化，那就是合作的关系，而不是替代与颠覆，这点很重要。

未来5-10年，是逐步渗透的过程。线下占整个零售70%市场份额，但数字化程度低，首先要把线下的消费行为数字化。

我们希望在研究和变现中取得一个平衡，第一步只做工具，也能有点收入，但这不是长期目标；第二步走到前端，依靠数据变现；第三步是做智能决策等增值服务，分享创造的价值。

我们把自己的发展分为这三个阶段，每个阶段都要有收入。按照这三步走的目标，最终要建设零售大脑，人工智能的真正价值在这里。

爱分析：您预期人工智能未来的发展会有哪几个阶段？

樊凌云 ：主要是三部分。算法、产品、数据，形成一个闭环。更好、更多的数据，会让算法更聪明，产品更好用，识别率更高，用的人更多，就产生更多的数据，形成良性循环。

这三方面团队都需要加强，但要从产品的大规模应用开始，让真正的数据进来。有的创业公司品类扩张太快，协同性不好，每一个品类都没打通。而我们要实现一个品类中非常高的渗透率，才有价值。用的人多，才有高质量数据，然后实现良性循环。

现在对人工智能来说最大的问题，我认为是很多人没有找到合适的应用场景，仍处在实验室阶段。到了应用场景中，如果使用者觉得更麻烦，甚至有被监控的感觉，可能是因为团队对行业理解不足。

未来重要的是对场景的理解，不只是技术。大家在技术上的差距会越来越小，更多是技术与场景的整合过程。最后的融合，也将是多重技术的融合。

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