实体零售能否借情绪识别扳回一局

消费者在做口头调查时，往往会修饰自己的回答，以便听起来更合理，但实际上，购买行为往往是由潜意识情绪驱动的。CNSPHOTO提供

一场关于消费者“情绪数据”的竞赛正在零售商之间进行着。

这场竞赛通过掌握顾客的身体语言，让实体店在和电商的竞争中拥有了扳回一局的机会。

据英国《经济学人》报道，情绪识别软件可以监测购物者的表情甚至近距离检测他们的身体状况，商家希望藉此能够让购物者的无意识行为浮出水面，并利用这些情绪数据改进从包装展示、背景音乐到推销话术的种种营销手段。

报道称，为了研究消费者的情绪状态和购物行为之间的关系，法国一家连锁书店用巴黎创业公司Angus.ai的情绪识别技术分析了自己一家分店的监控视频，观察购物者的动作以及他们惊讶、不满、困惑或犹豫时的面部表情。当顾客走到过道尽头，却又皱着眉头回到书架旁时，软件就会悄悄向店员发出消息提示他们上前帮忙。由于采用了这一技术，该店的销售额增长了十分之一。

据悉，这家书店所使用的Angus.ai研发的情绪识别技术，也正在其他一些客户的实验性门店里进行测试。这些客户包括巴黎机场、奢侈品集团LVMH以及连锁超市家乐福等。而一项在爱沙尼亚塔林某家母婴店进行的测试中，由伦敦的情绪监测公司Realeyes开发的软件显示，微笑进店的消费者比其他消费者的消费额平均多了三分之一。

除了依靠简单的视频带来的新发现外，要了解顾客在购物时的情绪，现在还有更细致入微的技术手段。

例如，热成像摄影机能够检测顾客的心率，可穿戴式电流计能测量手部皮肤的湿度和电阻，能反映出顾客的兴奋度来。而通过无线方式从智能手机上安装的反映顾客步行速度的软件，则能揭示顾客什么时候被商品吸引——他们通常会停下脚步，或为价格发愁——或反复拿起手机在线搜索更便宜的产品。

而所有这些技术的最终目的，都是让购物者的无意识行为在技术的帮助下浮出水面，从而更好地为商家所“利用”。

搜集顾客“情绪数据”技术的出现，被有些人看作是让实体零售店可以削弱电商数据优势的一个机会。纽约Lightwave公司首席执行官拉纳·钟表示，一场关于“情绪数据”的竞赛正在进行，目的是研究如何更好地收集并利用这些情绪相关的数据，进而用它们来改进商品包装、展示和店内的背景音乐，或改进推销术语的内容及使用时机。不过也有人不为之所动。消费者研究巨头尼尔森公司的消费者研究中心主管里卡多·古铁雷斯认为，就目前而言，利用技术来全面了解顾客的情绪还是过于“前卫”。

不过，该项技术超前与否先暂且不论，但情绪识别的成本可比过去的消费者调查低得多。以尼尔森公司为例，其每对25位消费者进行3款产品的调查收费1万美元。而相比之下，Angus.ai公司每台摄像机的服务费用却只有59欧元。而总部位于哥本哈根的iMotions公司，客户只需要支付15000美元左右，就可以获得一个能够检测消费者大脑活动的帽子，一个能够检测消费者因感兴趣而瞳孔扩大的头戴式耳机，以及一个电流计。iMotions在全球有150多个客户，包括亿滋国际、雀巢和联合利华等。这些公司在模拟商店和实体店中都使用到了iMotions的产品与技术。

更重要的是，传统的市场研究并不准确。消费者在做口头调查时，往往会修饰自己的回答，以便听起来更为合理。而实际上，购买行为往往是由潜意识情绪驱动的。位于美国宾夕法尼亚州的VideoMining，也从事商店监控视频分析软件的研发，该公司认为，情绪分析关键是要跟踪消费者所做的无意识的事情。英国咨询公司BrandSense的技术人员认为，传统的消费者调查还可能会问错误的问题，例如询问消费者对某样产品的喜欢程度，而正确的问法应该是该产品是否对其具有吸引力。

从移动、社交、内容到大数据，电商和零售业的数字化演进过程被依次贴上了不同的标签，大数据时代电商和零售业能够像道路监控的高清摄像头一样，获取越来越精确的用户画像，但有一条鸿沟却无法逾越。或者说，是当前的数字化手段无从下手的，那就是消费者的情绪研判。而在大多数消费场景中的消费决策，情绪恰恰都发挥着至关重要的作用。

与数据科学家使用大数据工具对品牌相关社交评论进行语义和情感分析不同，线上电商及线下零售迫切需要的是具备实时交互功能的人工智能技术。

目前，人工智能技术在零售业的尝试取得了不错的反馈，据福布斯的研究显示，70%的美国千禧一代和62%的英国千禧一代赞成零售商采用人工智能技术展示更有趣的商品。而根据Gartner的预测，到2020年85%的零售业消费者互动都将由人工智能来管理。

对于有兴趣部署具备实时交互功能的人工智能技术的电商和零售商来说，有些问题需要考虑清楚，例如隐私。实际上，一些看似毫无价值的数据却足以流露消费者的情绪，例如在可口可乐的人工智能实践中，不仅能够通过分析附近用户手机的doubleclick和浏览历史数据来判断消费者的性别、年龄段及收入，给出有针对性的广告展示及路径指引，还可以根据消费者在实体店的移动速率变化来判断其情绪变化及购买意愿。

因此，正如零售业早些年因未经许可采用WiFi客流监控分析追踪用户手机而遭到过起诉一样，在采集和处理线上、线下用户的情感数据时，电商与零售商需要在隐私及数据保护方面做到合情、合理、合法。

高速发展的电商不仅为顾客提供了良好的购物体验和便利的配送服务，更通过大数据等技术实现了对客户偏好的精准定位。在电商的冲击下，曾为经济提供动能并带动大量就业的传统零售业似乎已经被判了死刑。

但事实并非完全如此。

高盛最新发布的研究报告认为，传统零售业不仅不会消亡，还将借助于人工智能、物联网、商务智能等前沿信息技术，实现涅槃。

近些年来，在自身转型困难和电商的冲击下，不少零售企业倒闭了，其他一些也在缩减规模，而幸存的零售企业基本上也采取了引入电商业务的策略。但由于面对的顾客群体和电商的顾客群体有很大重合，所以这种努力收效甚微。

因此，高盛认为，唯有同前沿信息技术相结合，提升购物体验、建立与顾客更紧密的联系，零售业才会有希望。

业内人士认为，未来的零售业要么优化物流机制，使之成为一个非常方便的购物场所；要么优化商品展示方式，把供应链调整得更有效率。此外，零售商还必须同顾客有更紧密的联系，通过会员制及行为分析掌握更高质量的相关数据。

但说起来容易做起来难。要实现这些目标，高盛指出，就必须借助于“黑科技”：

第一，信标技术（Beacons）。简单来说，信标技术就是商家通过蓝牙等手段，在店里追踪消费者行为的技术。商家可以根据信标提供的数据精确了解顾客在店里活动的信息。信标装置往往会放在靠近顾客的位置，以便了解促销策略是否对目标商品产生了效果。

第二，计算机视觉（Computer vision）技术。商家可以使用该技术，通过图像、视频等来追踪商品库存、顾客和雇员的复杂行为，并可以通过存储图像来进行情绪识别。

第三，射频识别（FRID）技术。FRID可以存储商品的条形码、价格、具体信息（如尺码、颜色等），并可实现对每个商品从生产到最终消费的全线追踪，从而优化供应及库存。

第四，人工智能（AI）技术。大型零售商需要了解的信息很多，包括顾客信息、价格、地理定位、天气状况、竞争对手的情况、资金回报等等方面，而如何搜集并分析这些信息却是个难题。但现在，物联网和传感器可以收集数据，人工智能则可以迅速分析数据并提出解决方案，并最终为零售商高效地做出反馈来。