从高频快消销售场景切入,「 云享智慧」开发AI导购

36氪 2018-05-14 10:43:37 快消品 AI导购 消费场景
[思路网注] 由于消费者的产品选择和购买渠道越来越多,服务时间越长意味着客户流失率越高。因此需要在最短时间内满足客户需求,降低其决策时长。

AI导购开始逐渐出现在商场中,为消费者提供导购咨询、位置引导、主动营销、娱乐互动等服务。此类AI导购的逻辑是在满足用户需求,提供新型交互方式的基础上,为B端商家获取用户行为数据,以优化销售策略和推广方案。

但受限于NLP技术的发展,以及没有真正满足消费者的需求,这些AI导购的表现大多差强人意。消费节奏越来越快,消费者需要哪些必要的服务呢?总结下来大致分为以下三种——根据自己的需求推荐相应的产品;查询其他码数或是否有库存;结账服务。

云享智慧CEO Tao Sha告诉36氪,人工导购毕竟受到人脑容量限制,不可能记住每个SKU的特性、码数和库存,因此需要一定时间去后台查询或是在店内寻找。这种情况尤其出现在快时尚品牌店中,此类品牌的SKU多且更新换代速度非常快,因此我们经常看到导购忙不过来、人手不够的情况。另外,由于消费者的产品选择和购买渠道越来越多,服务时间越长意味着客户流失率越高。因此需要在最短时间内满足客户需求,降低其决策时长。

云享智慧旨在面向B端品牌商开发线上线下AI导购,通过自动推荐、找寻、结账等功能促成交易。Tao Sha表示,虽然使用的是语言交互方式,但AI导购的主要目的并不是娱乐交流,而是快速解决客户需求。

AI导购除了可以帮助B端商户节约部分人力资源,提升成单率,更为重要的是数据,尤其是线下数据的获取。线下数据的获取和分析本质上是想知道消费者想要什么,以往线下消费者的行为数据属于黑洞领域,而AI导购可以天然记录下每个使用它的消费者的每句话。这些数据可以作为产品、库存调整,以及广告效果评判等维度的依据。

云享智慧开发的AI导购机器人是通过语音的方式和消费者进行交互的,因此离不开底层自然语言技术的积累。Tao Sha告诉36氪,他们用到的是NSLP技术,即销售行业的自然语言处理技术。相比于NLP自然语言处理技术,NSLP主要关注产品销售场景。而且由于应用场景不会如NLP遇到的场景那么随机和发散,因此在技术开发难度和识别精准度的要求上也远低于NLP技术。

Tao Sha告诉36氪,他们拥有一个针对服装行业的知识图谱,可以提供1000多个多维度的、带逻辑关系的服装相关的标签,比如标签上“氨纶>3%”的数据就意味着服装有“弹性”。而且基于NSLP技术,这个知识图谱也在不断更新完善中。在此知识图谱基础上,云享智慧会加入品牌专有的名词库,生成针对品牌更加适用的知识图谱。在B端商户提供了销售和客户评价历史数据后,云享智慧会对品牌特定的知识图谱和消费者购买决策模型进行训练,生成品牌专有的AI导购。

据悉,云享智慧已经完成了完成了首个项目——为优衣库开发线上和线下AI导购,整个项目耗时4个月,并已验证了可用性。云享智慧为优衣库开发的线上导购主要在公众号和官网进行服务,上线首日已服务众多消费者。深圳南山优衣库旗舰店使用了线下AI导购,据悉6个AI导购一天共服务了9000人次,主要还是使用找寻功能。

Tao Sha表示,由于团队体量有限,每个行业他们都会优先服务头部客户项目。除了服装行业中的快时尚品牌,云享智慧也在尝试进入教育和护肤品行业,并和韦博教育、自然堂进行合作(教育属于低频高客单价行业,因此云享智慧更多是加强前期和消费者的感情培养,以促成订单)。

云享智慧的盈利模式是项目开发费用+后期产品更新和系统维护费用。Tao Sha表示,在为优衣库上线了AI导购,验证了可用性后,他们正在寻求1000-1500万元的Pre-A轮融资,旨在扩张团队,一方面服务更多头部客户,另一方面将服务做深。

公司目前有20人左右,90%均为技术人员,希望今年可以扩张至30-40人。CEO Tao Sha,TNT(荷兰邮政),大数据专家,网格选址模型的发明者;澳大利亚邮政(墨尔本总部)首席算法科学家,In-depth人口统计模型发明者;英孚教育亚洲总部算法和模型专家,Leads scoring预测系统的发明者;语音内容递归识别专利发明者。

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