浅谈人脸识别在线下门店的应用

人脸识别是AI行业的一个重要领域，这两年备受各方关注，各式各样应用也层出不穷，比如：人脸支付、人脸远程验证、人脸闸机等。本文从个人理解来谈谈人脸识别在线下门店的应用。

其中，人脸识别线下应用流程主要分成三个步骤：数据采集、数据应用和效果反馈。其实，这也是大部分AI技术进行线下落地的流程。

（1）数据采集

人脸识别技术是基于脸部特征信息进行身份识别的生物识别技术，优势是无感和非接触。只要有摄像头的地方，就可采集人脸的图像和视频流，进行下一步处理，包括：人脸定位、人脸识别预处理、比对辨识等。

从交互方式来看，摄像头分布可有两种不同的方式：

新零售商业的带动下，线下门店有以下三个大趋势：

首先，零售门店里电子屏越来越多，如：收银屏，迎宾屏，智能电视等。目前，大部分门店只是用来轮播推广视频，除了介绍门店，没有太多其他用途。

其次，更多的连锁零售门店愿意去开发线上应用，包括：微信公众号，小程序或独立APP。开发应用的本意是想打通线上和线下，可实际上只是推送几个资讯，并未发挥其他作用。

最后，智能安防的发展会让线下门店安装越多越多的摄像头。

这三大趋势正好为人脸采集的硬件设施提供了基础。无论门店里的电子屏，还是微信小程序（或APP)，可引导顾客进行拍摄，后台CRM系统就可把顾客face与会员ID进行绑定。如果顾客是非会员，可鼓励顾客在微信中开卡成为会员。收银屏是很好拍摄的地方，刷脸支付的同时进行了人脸绑定。

有了第一次face绑定之后，可针对该部分客户进行更多业务场景的数据收集，如：到店的频次，感兴趣的商品，门店里的行走路径，感兴趣商品的停留时间等。

（2）数据应用

数据采集不是目的，服务的应用场景才是目的。总结来说，主要场景有如下三类：

1）人脸成为顾客的身份ID，基于此可增加电子屏幕的互动功能，增加整个购物体验的趣味性。比如，电子屏识别出某个顾客，可以显示个性化的欢迎词：“x女士，欢迎...."。此外，软件层面可以结合AR，语音交互，NLP等技术，硬件层面可结合智能机器人等技术，让整个AI互动能力更强，甚至可承担部分迎宾和导购的职责。

2）可实现顾客购物体验的个性化。当顾客来店消费时，店员立刻可知道该顾客是否是会员，以及会员顾客的兴趣和购物历史，从而更好为顾客服务。如果能打通线上与线下，会有更多有意思的场景：线下某顾客在一个商品上看了好久，显示很大兴趣，可能因为价格昂贵没购买，当该商品打折时，线下系统可第一时间把这个商品的优惠券推送给顾客。

3）帮助线下门店进行精细化管理。人脸识别可对入店人群进行包括客流量、性别、年龄、表情、偏好、购物路径等特征在内的精准分析，让用户画像更加清晰明确，也可让门店更好的对商品进行智能化管理，优化商品摆放，提高转化率。

（3）效果反馈

人脸识别在线下门店的应用，是为服务商业目标而服务，不是为了AI升级而AI升级，人脸数据仅仅保存在后台CRM系统里就没价值了。所以，有必要对人脸识别应用的效果进行评估，形成闭环，指导后续的数据收集以及数据应用。

商业的本质是挣钱，人脸识别应用要回答两个基本问题：1）增加了门店多少销售收入；2）减少多少成本，或提高了多少效率。当然，具体的应用可有细分指标去衡量。例如线上优惠券推荐的使用率、线下大屏的导流效果、线下顾客的转化率等。