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拳怕少壯，棍怕老郎。這是一場力量與經驗的雙重較量。
江湖中從來不乏新老之爭，但很少以一方壓倒性的勝利收尾，而是在競爭中達到平衡，進而生生不息。
客流分析的江湖已經沉寂了許久，幾路豪強各據一方，彼此相安無事。但新零售的風潮讓這片江湖又起了波瀾。
隨著新零售時代的到來，高質量的客流數據成了零售行業(yè)的基礎設施。傳統(tǒng)客流分析技術精度不夠的短板愈發(fā)凸顯，年輕AI公司們攜先進的計算機視覺技術大舉殺入，意圖分一杯羹，甚至取而代之。
兩軍對壘，隔空喊話。
老牌客流分析企業(yè)認為，客戶識別技術門檻不高，真正復雜的是行業(yè)應用落地。
“客戶誰都可以識別，但識別出來后該怎么用，怎么運營會員資產，怎么做營銷，怎么做轉化，怎么契合客戶行業(yè)的管理思路，怎么與他們現有的業(yè)務系統(tǒng)對接，讓員工有動力去使用，這些才是客流分析的核心。”一位老牌客流分析企業(yè)的高層對雷鋒網說道。
對于這種說法，AI廠商們嗤之以鼻。
零售行業(yè)需要高質量的數據支撐商業(yè)決策，這意味著客流識別系統(tǒng)必須具備極高的精度。線下零售場景人流量巨大，而且環(huán)境極為復雜，可能存在逆光、遮擋等現象，要做到極高的準確度是非常困難的，對攝像頭的光學處理能力、安裝點位和算法模型都提出了很高的要求。
“絕大多數說識別不難的廠商，在準確度上都經不起考驗。如果將機器統(tǒng)計的結果和人工統(tǒng)計的結果對比，市面上95%的廠商產品都是不可用的?！蹦矨I公司的客流分析產品負責人毫不客氣地反駁道。
他介紹，客流分析分兩個環(huán)節(jié)——客戶識別和客戶價值分析，兩者都有很高的技術難度。單純的客流數據價值比較單薄，需要經過一系列分析和處理，比如分析不同時間段的客流分布情況和變化趨勢?？土鲾祿舶芏鄠€維度，比如性別、年齡、生理特征、顏值、穿著打扮等；這些特征結合客戶的業(yè)務數據，套用到行業(yè)數學模型里，才能產生較高的業(yè)務價值。
傳統(tǒng)企業(yè)在行業(yè)中浸泡時間更長，對場景和客戶痛點的理解更加深刻，這是它們的優(yōu)勢所在。但不少AI企業(yè)認為，這種優(yōu)勢尚不足以形成競爭門檻。
零售業(yè)的客戶運營可以分為兩個層級：第一層級是門店端提效；包括單店績效評估和多店間的績效對比；第二層級是中高層決策，需要結合人、貨、場等多方面數據，用復雜的數學模型進行綜合分析，指導企業(yè)的管理和營銷。
AI公司認為，第一層級的運營不具備任何壁壘性。隨著自己服務的客戶增加，在和客戶交流的過程中，就能迅速將這塊短板補齊。至于第二個層級的運營，既不是AI公司也不是傳統(tǒng)客流分析廠商的優(yōu)勢所在。
“頭部零售商和大型數據咨詢類公司——比如尼爾森，對數據營銷有很深的洞察，它們才是這個領域的專家。我們要做的是開放數據，基于平臺能力和接入能力，和這些企業(yè)深度合作，讓我們的數據作為他們分析模型的一部分，從而協助零售商做好客戶運營?！?/p>
新老玩家隔空喊話，說到底是在拿自己的優(yōu)勢和對方的短板錯位比較。雖然彼此不服，但可以肯定，無論傳統(tǒng)企業(yè)還是AI公司都不會輕易涉足對方的領地。
對于主攻行業(yè)落地的傳統(tǒng)客流分析企業(yè)來說，自研AI算法并不現實；因為投入太大，能帶來多大的市場轉化也難以預估，“有這個資源還不如拿來做行業(yè)研究”。
不可否認，新零售浪潮給了客流分析市場很大的推力，但總體而言，這個市場規(guī)模還不算大，頭部玩家一年的盈利也才幾千萬上下。這樣的體量尚不足以支撐他們花大力氣進行前沿技術探索。
當然，?？怠⒋笕A這種擁有其他主營業(yè)務，且具有很大規(guī)模行業(yè)應用的企業(yè)除外。“對它們來說，養(yǎng)個研究院往前走是值得的，轉化出來的市場規(guī)模也比較大?！?/p>
對傳統(tǒng)廠商來說，更明智的選擇是跟主流AI公司合作，引進最先進的技術。
而對AI公司來說，隨機mac地址問世后，基于視覺的客流分析被公認為最佳解決方案，它們的技術優(yōu)勢得以確立。但由于企業(yè)基因問題，渠道和工程落地并不是AI公司所擅長的。
零售是一個極度分散的場景——門店分散、行業(yè)分散、地域分散。要服務好這些客戶，必須建立一支覆蓋全國各地的線下實施部署團隊，這對AI公司來說并非易事。另外，從傳統(tǒng)廠商手里搶客戶注定也是一場“殺敵一千自損八百”的零和游戲。
從這個角度來說，通過合作實現優(yōu)勢互補，共同把蛋糕做大，對雙方都是利大于弊的。
當然，不排除野心勃勃的傳統(tǒng)廠商會自研算法，或AI公司會選擇自己做行業(yè)落地。但只要還有一家公司愿意對外開放合作，另一方就不至于無米下鍋。倒是一意孤行者需要擔心如何用雙拳敵過四手。
縱觀客流分析行業(yè)的發(fā)展歷程，不同派別勢力融而不合的情況始終存在。比如，過去客流分析行業(yè)分為購物中心和連鎖門店兩個陣營，前者的代表企業(yè)有匯納科技、文安智能等；后者的代表企業(yè)則有天威、萬店掌、云盯、悠絡客、每人店等，雙方長期共存，涇渭分明。
從技術路線來看，雙方其實大同小異。相同點在于，無論購物中心和連鎖門店都十分注重客戶的身份和屬性識別。不同點在于，他們業(yè)態(tài)上的差異決定了彼此重點關注的指標稍有不同。
購物中心運營的是“場”，它更像一個流量分發(fā)中心，通過一系列策略將客流精準分發(fā)給入駐的不同商家，因此它除了要了解客戶的身份和用戶畫像，還需要知道客戶的移動軌跡，分析客戶是否有按照自己的設計，被引導至高價值客戶的門店中。
連鎖門店運營的是“貨”，考察指標是轉化和留存，因此它更關心客戶在店內的行為，比如在某個貨架前停留的時長，拿起又放下了哪件商品。通過對這些維度的數據進行綜合分析，指導門店調整陳列和導購策略等。
技術相近的前提下，兩大陣營始終相互隔離，根本原因還在于資源圈的限制。比如做連鎖門店客流分析的企業(yè)，原本可能是為門店提供硬件設施的企業(yè)，逐漸才延伸發(fā)育出客流統(tǒng)計等一系列針對門店的軟硬件管理系統(tǒng)；而服務購物中心的客流分析企業(yè)最早是為咨詢公司和商業(yè)地產服務的。
對于今天的AI企業(yè)和傳統(tǒng)客流分析廠商也是如此，不同的企業(yè)基因決定了雙方資源圈的差異。二者會有互補和融合，但更多的是“融而不合”，在自身優(yōu)勢的基礎上進行延伸，開放合作又自成一格。比如，AI公司除了客流統(tǒng)計還可以延伸到所有與門店相關的視覺解決方案。
江湖中從來不乏新老之爭，但競爭的目的從來不是一方壓倒一方，而是在碰撞中傳承和進步。雷鋒網雷鋒網
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