Amazon把無人商店圖片分析變成數(shù)據(jù)服務(wù)

Amazon推出數(shù)據(jù)營銷服務(wù)Store Analytics，利用無人收銀服務(wù)Just Walk Out與Dash Cart在Amazon無人商店搜集到的圖片分析資料，作為營銷用數(shù)據(jù)銷售。這些數(shù)據(jù)不只有進出店面或購買情形，更有消費者發(fā)現(xiàn)商品的動向、貨架上取放商品、考慮情況等細節(jié)，甚至能關(guān)注消費者是當場購買商品，還是之后線上購買，這些數(shù)據(jù)點，大幅拓展了消費者線下及全渠道行為關(guān)注的范疇。

過去，線下購物行為能關(guān)注的數(shù)據(jù)點相當少，通常只能關(guān)注購物地點、進出店面情形及購買品項。現(xiàn)有的消費者行為圖片分析服務(wù)，也只能針對店內(nèi)固定地方的圖片，無法關(guān)注完整的顧客購物行為。要進一步了解消費者在店內(nèi)行為或其他購物場景資訊，過去得靠消費者自行提供來搜集。然而，這種做法有許多問題，除了消費者憑印象自述未必準確，也可能因為麻煩或涉及隱私而引起反感。資料分析方面，愿意提供購物資訊的消費者群體，也未必能代表性大部分消費者，要分析個別消費者提供的質(zhì)化資料時，要統(tǒng)一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也相當耗工。

盡管如此，Amazon5月時還是推出了Alexa Shopping List Savings，以禮券反饋為誘因，讓消費者主動上傳固定格式的消費資訊，說明Amazon非常重視線下購物資料。這次新推出的Store Analytics，進一步在消費者默許同意下，通過遍布整個店面的鏡頭，統(tǒng)一搜集更多數(shù)據(jù)點的購物行為。

Amazon推出的Just Walk Out及Dash Cart技術(shù)，分別通過商店內(nèi)攝影機及購物車攝影機，關(guān)注消費者在實體店面中的行為，包括移動路徑、取放商品情形、考慮時間等。多了這些數(shù)據(jù)點，就能得知許多過去無法取得的直接資訊及推論資訊，例如從取放商品行為，可以計算消費者和不同商品類型或品牌交互的時間，或是從消費者動線，觀察不同商品類型間關(guān)聯(lián)，推論消費者使用這些商品的用例，甚至作為改良商品陳列位置或企業(yè)擴展產(chǎn)品線的參考等。除了線下購物行為外，由于Amazon無人收銀技術(shù)都要求消費者登錄，因此還能結(jié)合消費者線上購物數(shù)據(jù)，分析出跨渠道消費行為，例如消費者是否在實體店考慮過某商品，再從線上商店購買。Amazon強調(diào)，所有提供給企業(yè)的消費者數(shù)據(jù)都會去識別化，且以匯總后的群體形式呈現(xiàn)。消費者可以主動選擇不被關(guān)注，仍可以使用無人收銀功能。

目前，此服務(wù)只會銷售Amazon自家無人商店Amazon Go跟Amazon Fresh的消費者數(shù)據(jù)。盡管目前Amazon無人商店數(shù)量不到100家，但包括2017年被Amazon收購的Whole Foods生鮮超市，已經(jīng)有其他零售商家采用Amazon無人收銀技術(shù)，且無人收銀技術(shù)也是目前熱門零售科技議題，顯示無人收銀市場還有不小增長空間。盡管目前應(yīng)用店數(shù)不多，結(jié)合無人收銀與圖片關(guān)注，以全面掌握線下購物行為的做法，在Amazon開響第一槍后，有機會成為新的零售科技發(fā)展重點。