利用 AI 打造顺畅的零售全渠道体验
现在成为最终用户恰逢其时。我们正在见证零售、酒店、银行、餐饮和娱乐领域客户体验的不断改进。过去几年里只是加速了这些行业中的既有变革。但提供此类客户体验的企业如何呢？ 其中许多企业不得不匆忙做出变革，以保持竞争力，还要在尚未准备就绪的情况下被迫开展数字转型。
幸运的是，AI 科技公司 meldCX 的目标正是要帮助客户将传统系统与最新技术相结合，打造全渠道体验，充分利用数据。
我们与 meldCX 的联合创始人兼 CEO Stephen Borg 以及英特尔® 物联网事业部的市场营销总监 Chris O’Malley 进行了交谈。 他们讨论了数字转型所面临的挑战，对顺畅互动体验的需求，以及计算机视觉如何为全渠道体验和人员活动助力。
不同行业间的客户体验如何不断演进？
Stephen Borg： 新冠疫情的整个大环境切实加速了变革的进程。我们的客户需要在不耗用过多资源（预算或员工数量）的情况下提高自己的客户服务水平。但当与客户真正打交道时，发现客户期望更高的服务水平、清楚明了的演示和更高程度的互动。
那么，如何在削减成本或使用更少资源的同时达成此目标呢？企业开始转向技术以解决非面向客户的难题，并转而将这些资源用于打造卓越的体验。他们提出：“有哪些可以减少摩擦、创建自动化，同时又提高互动程度的机会？”
企业对这些变革的适应程度如何？
Chris O’Malley：在新冠疫情之前零售业所面临的所有趋势和挑战现在仍然存在。三年前人们就在谈论无摩擦方式；千禧一代和数字原住民数习惯于与技术打交道，而非与人沟通。新冠疫情前还存在库存和供应方面的挑战。但无摩擦方式的发展十分缓慢；拥有此项技术能锦上添花，但缺少此技术也无可厚非。
现在我们发现，在新冠疫情前就投资此类技术的公司，在遭受疫情的打击之后，仍能良好运转。但有些公司在新冠疫情爆发时几乎没有建立与客户的一对一数字化联系。现在，他们与客户建立了庞大的数字化关系，但并不知道如何处理数据，如果不知道如何实现此类数据的个性化处理，那么他们确实处境堪忧。
工具和技术如何帮助客户应对挑战？
Stephen Borg：我们开始与 meldCX 携手时，希望打造一个开箱即用的解决方案，让您能够即插即用。无需数据科学家，无需大规模团队，即可完成计算机视觉最常见几个方面的工作，即分析、跟踪和库存。
其次，我们发现，许多客户，通常一个项目中有四分之三的客户，已经投资于某些模型。现在，他们可以利用 OpenVINO™，通过 meldCX 将这些模型与其他现有的互补模型相结合。第三，我们可以为具有特定用例或要解决特定问题的客户打造一个模型。
现在，我们发现互动程度是跨业务的。与过去不同，过去参与者可能是 IT 利益相关方或市场利益相关方，而现在则是人人参与。我们建议客户从计算机视觉开始，从开箱即用的模块开始，然后逐步发展。我们希望客户理解，技术真正可以增强其现有功能。然后，我们的团队与客户合作，真正深入到问题解决阶段，以实现未来增长。
Chris O’Malley：另一重要事项就是名称，meldCX，代表将新旧技术相融合。比如，某客户不想立即全面投资于全新的摄像头装置，他们可能已经拥有了安全摄像头。那么，meldCX 会立即接受这些数据源，向其加载一些模型，从一开始就能即刻获得基本数据。这样，客户不必进行大量投资，即可开始获得数据。我们发现，一旦客户发现了计算机视觉所带来的收益，他们就会对后续的投资产生兴趣。他们看到了计算机视觉的强大功能。
而我们目前才刚刚起步。我们根据摩尔定律推断，此项技术的价格将逐年下降。但要开始随时随地开展计算，将会产生大量数据。因此，您需要诸如此类的技术，来为公司提供有价值且切实可行的见解。
谈到零售全渠道体验时，这意味着什么？
Stephen Borg：大家都十分关注移动和网络，但我们尚未看到很多在店内或物理联络点将移动和网络广泛连接，实现单一、无缝体验的例子。
可以使将计算机视觉连接到本地发生的事件。例如，如果采用自助服务设备，且设备知道您已多次使用，则不会再次显示所有说明信息。正是这些微不足道的小事带来了便利的环境。
如何建议企业开启这一全渠道之旅？
Chris O’Malley：在过去 10 – 15 年中，在线广告确实占据了大量的市场份额，主要原因是此方式可以跟踪行为。而人们走进商店，却不存在此类信息。您现在可以利用 meldCX 和计算机视觉带来的技术去弄清：我的市场活动有没有效果？是否真正对人们产生了影响？人们是否参与其中？且您可以进行变革。在计算机视觉出现之前，根本不存在这一选择。
计算机视觉功能十分强大。目前，信息开始成为创收来源。但零售商或企业还可以了解到如何改变（比如）商品陈列。或者它会为关联的活动带来哪些改变。我从事市场推广工作，我们一直认为，花出的钱中有 50% 毫无意义，50% 是有价值的。只是不知道到底哪些无意义，哪些有价值。借助 meldCX 的技术，我们将能解决商店中的这一问题。哪些有价值？哪些无意义。
Stephen Borg：比如，我们与一家零售商合作，在您第一次走进商店时，该零售商已经开始监控货架，并根据顾客对货架上产品的触摸情况来创造收入。因此，与其说供应商为店铺显眼处货架上的陈列付费，不如说为那里摆放的每件产品的每次触摸付费。然后就像在网站上一样进行变现。
如何才能以最佳方式分析和处理数据，从而作出更加明智的决策？
Chris O’Malley：还有大量有价值的数据尚未利用。原因之一是许多零售商（尤其是传统零售商）的数据十分孤立。POS 数据在一个地方，店内自助服务终端的数据在一个地方，移动数据在一个地方，在线数据又在另一个地方。且各位置从不会共享数据。
迁移到基于边缘或基于微服务的架构时，您会拥有共享数据或数据湖，这时才能让所有这些数据发挥作用。但您还要确保数据已标准化。
另一点是大数据分析。看到一个个数据块后，您可能认为它们之间没有关联，毫无关系。但是，如果从大数据的角度反复观察，您可能会发现，实际上产品 A 确实对产品 B 有影响。而这一切都需要确保所有不同的应用程序之间能够共享数据。
如何与合作伙伴合作，为企业实现所有这些目标？
Stephen Borg：有多种类型的数据，且其中一些数据可立即投入使用。例如，我们与一家大型连锁酒店合作，当有数据表明前台已到达某个临界点，需要进行清理时，我们会通过中间警报推送数据，酒店则会使用 Salesform 通信应用程序来通知员工。在 MeldCX，我们不必存储这些数据，而是立即采取行动。
另外也存在我们尝试从中获取见解的历史数据或多来源数据。我们与英特尔合作，利用 OpenVINO 确保我们的模型经过优化。这意味着边缘的大型基础设施减少，从而显著降低了成本，这一点很棒。
我们还与 Microsoft、Google 和 Snowflake 等合作伙伴展开合作，以客户期望的方式向其提供数据集。我们还提供一套仪表板，供人们根据自己在零售业中的角色选用：您要先登录，从而识别您的身份，然后我们将提供与您的角色相关的数据。
Chris O’Malley：还有一点是，零售店中会开展大量活动，可能需要以绝对实时的方式提供此信息，因此需要在边缘建立合作关系。之前我们提到，计算成本已经很低，因此公司增加了越来越多的计算。但数据量增加的速度要远快于云连接成本的下降速度。因此，此类事件必须在边缘完成。英特尔通过 OpenVINO 进行了大量优化，可利用边缘功能进行推理，并获得所需的实时分析。
Stephen Borg：我们未将任何视频发送至云端。我们将所需的一切内容留在边缘，以降低成本，更重要的也是出于隐私原因。这样就不会有任何私有数据实例进入云端，或流经我们的系统。已通过边缘设备和 OpenVINO 全部保留。
最终客户对所有这些变革持何种态度？
Stephen Borg：如果一切以隐私为要，那么客户反响非常好。他们的结账速度更快，或者工作人员掌握了与客户相关的信息，甚至可能是量身定制的信息。我们发现，如果提供了顺畅的体验，工作人员就能将关注点放在交易之外，他们可以与客户交谈，或开展某种类型的真正互动。我们发现，尤其是在一些采取严格封锁措施的国家或地区，在某些情况下，购物变得更加社会化，因为当人们外出时，他们希望能够与人互动。
关于全渠道客户体验之旅，最后是否有任何心得体会？
Chris O’Malley：客户希望拥有顺畅的个性化体验。您可以提供大家仍然非常喜欢的购物体验，但您也可以利用所有这些工具带来在线体验的诸多优势。在某些情况下，还有可能会取代人力资源，因为全球劳动力短缺确实存在；餐馆由于员工不足，不能为所有客人及时上餐。这种情况在酒店和娱乐场所也时有发生。如果能将先前由员工完成的工作自动化，您就可以让这些宝贵的人力资源去做人们真正喜欢的事情，即互动。
让您的人力资源和人才去专注于那些真正能够提升体验的互动，而将后台的一切工作，包括所有运营、库存、洞察等方面的工作都交给计算机视觉和自动化来完成。这也是它们真正擅长的工作。
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