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【摘 要】 2017年是“刷脸应用元年”，被广泛应用到各种场景。人脸识别逐渐从金融、安防等领域下沉到日常生活与消费的场景中来。人脸识别掀起了零售餐饮等行业的数字化转型，有很多企业以人脸识别作为切入点，利用人脸识别新技术做到客流统计、年龄分布统计、客户到店提醒等传统零售无法实现的智能门店管理。而见福便利店是世界上第一家尝试进行人脸识别的便利店，开启了见福的智慧零售的新时代。
【关键词】 人脸识别 智慧零售 CRM系统 见福便利店
一、引言
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。而在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線下，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），都可引导顾客拍摄，进行人脸绑定。 店内的摄像头也可以将顾客的店内行为记录下来进行数据分析。
目前的人脸识别系统在便利店中应用效果尤为显著，一方面，在客户管理层面上帮助便利店进行客流统计、年龄分布统计、客户到店提醒、智能客户标签、客户流失率监控等，提升便利店的服务质量。;另一方面，优化店内产品陈列及人员配置，帮助管理者随时了解店内情况，做出更佳的决策，提高管理效率。
二、零售业人脸识别技术的应用情况
人脸识别是AI行业的一个重要领域，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。人脸识别技术在线下商业也得到了更广更创新的应用，个人把人脸识别技术在新零售中运用，概括成三件事：数据收集，数据应用，反馈闭环。
（一）数据收集
抛开隐私这一点，人脸识别的好处是无感和非接触，也因此人脸识别的线下应用的优势在于数据收集。收集数据的方法，目前看到的做法要么在某个屏幕前自动拍摄人脸，要么在小程序里自拍。有了第一次人脸的绑定，可以针对这部分用户作更多业务场景的收集，例如在各类支持人脸识别的屏幕前进行识别，采集用户在屏幕上的行为。对于线下门店，既增加了业务场景和增强了用户体验，同时也可以考虑线下到线上的引流。
（二）数据应用
通过人脸识别抓取的数据，丰富了CRM数据库。数据可以应用于全渠道的精细化营销，例如公众号，小程序，APP和线下屏幕，这些渠道基于人脸识别中收集的数据（以及其他渠道的数据），可以千人千面的方式服务于用户。
第一，人脸识别也可以应用于支付，通过识别人脸，实现刷脸支付。第二，如果人脸打通了会员CRM，线下场景人脸可以应用于会员服务。如：线下无人店的自动开门，柜子的自动打开，会员的自动积分等。第三，通过识别人脸，进行门店的智慧管理。如：洞察用户在门店的行进路径和停留时间，可以对门店的SKU受欢迎程度作分析，指导供应链端的SKU供货;同时也可以通过这些分析，指导门店的货架陈列等。
（三）反馈闭环
如果花很大的人力做好线下数据的收集，却停留在CRM里，那绝对和智慧零售南辕北辙。如果做了大量的数据应用，就需要评估这些应用是否偏离了商业的方向，评估这些应用的实际回报和效果，这些都需要在做数据应用的时候做好数据收集的闭环。例如刷脸后数据推荐的点击，试穿，查看，例如使用刷脸支付的效率，复购率，例如大屏的使用人流，引流效果等等。[1]
三、零售企业应用人脸识别技术的前景
近年来，实体店遭受了很大的冲击，很多中小门店，个体商户甚至是品牌连锁、大型商超卷入关店浪潮。原因由很多方面造成，比如受到电商冲击（用户在线上访问消费，电商都可以掌握数据，从而精准营销反向拉动消费），而线下与之形成鲜明的对比：客流量少，数据量不够，收银和监控数据无法打通，只能无差别对待客户。这些都迫使实体店加速转型，尝试线上线下融合、升级消费场景等，现在人脸识别也成为了一条解决痛点的新路径。
（一）认知客户，构建画像
人脸识别通过智能算法进行人群统计（区域人数统计、区域停留时长统计、排队等待时长等）、人群属性（年龄性别分析、用户特征分析、用户身高体重运动速度分析等）、人群行为（行为动作分析、多监控互联），从而构建用户画像。 随着智能化的进步，系统进一步的学习分析，在庞大精确的用户画像中，即使是小偷或者换假货的进去也能快速识别并警示。 顾客到店后，首先通过人脸识别判断顾客身份，后台数据显示顾客是否会员，过往购买数据、喜好，顾客身高、衣着尺码等数据。 通过对到店顾客年龄性别甚至人员属性分析，可以为产品推广、店面促销效能、 VIP客户关怀等更多的营销行为提供有力支撑， 用数据去量化顾客的每一个购物环节，这对商家有很大帮助。 虽然现在很多数据无法直接应用于商业领域，但对未来的精准营销，锁定客户群体有很大作用。
（二）打通线上线下的直接媒介
张立提出“线上线下打通最直接的媒介就是人脸”，在新零售的战役里，有效整合线上线下资源的玩家大部分都取得了成功。想象一下，当消费者走进商店时，人脸识别可用于分析消费者目标并协助精准营销。
在张力看来，人脸识别技术可以用来帮助打通线上线下，帮助商家更好地向有需要的消费者销售商品。 “人脸”是唯一可用于完成各种交易的身份，这是新零售开发可以尝试的方向。” 张立认为。 [2]
（三）改善排队顾客体验 在卖场或者超市购物时，长时间的排队会让顾客心烦意乱，针对该体验的改善，人脸识别具有面部识别系统，用于识别那些不耐和沮丧的人。 该技术主要针对排队到结账的过程，摄像头通过记录面部表情和动作来分析是否不满以此警告员工督促提升员工提高服务水平。
（四）提升门店智慧管理
人脸识别技术是传统线下零售商重新站稳脚跟的借力之一。该技术能够帮助卖家获得顾客和潜在顾客更精准的信息，构建用户画像。
在零售业务上主要有两种“人脸识别”产品：一种可以安装在超市、商场、门店等入口，统计每天进入门店的人数、大致年龄和性别等;另一种可以安装在货架上，分析客户的关注点和消费习惯等。
四、人脸识别技术在见福便利的应用实例
见福便利店是微软（中国）有限公司CRM人脸识别认知在零售业的首个落地方。它是大数据运用和支付技术可执行性的一次深层落地，通过综合运用微软提供的云计算、物联网 、大数据人工智能技术开展“智慧零售”创新，以人脸识别和大数据分析为基础，对消费者的消费习惯和喜好进行精确分类管理。
（一）见福便利店简介
“见福便利”致力于为消费者提供安全、快捷、時尚、有趣的便利生活方式，是一家有十三年发展史的专业做便利店的连锁公司，同时它也是创新的制造型智 慧零售服务平台。
（二）见福便利的CRM
2017年5月，见福便利店正式与微软达成协议，推出人脸识别系统，开启智能零售的新纪元。
见福引入微软的Microsoft Azure技术，进行人脸识别销售，顾客挑选好商品后，走到收银台前，只需对着摄像头看一眼，系统即提示“可以了，买单成功！”今后消费者只要在见福便利店内消费就会对应形成一个身份ID，当消费者将这个身份ID与银行卡进行绑定后，下次购买时即可实现CRM人脸识别支付，开启智慧零售新时代。CRM人脸识别认知是以消费者行为为中心的云数字化运作，将促进零售业智慧转型，降低零售成本，实现千店千面的精细化经营。
1.业务应用集成
见福CRM人脸识别系统分为四个步骤： 首先顾客进入便利店并立即被人脸识别系统锁定。当客户选购时，鱼眼被用作热图来分析顾客对产品的偏好，然后付款时，结账柜台上的摄像头将对顾客进行面部识别，POS机将链接用户的“人脸ID”和消费行为， 最后通过Microsoft Azure技术采集顾客的数据，了解客户对购物的满意度，以此调整下次提供商品和服务的策略。
只要顾客在见福便利店消费过一次，然后下次去任何其他门店，就会接入面部识别系统。店员可以通过该系统识别客户并向客户提供个性化服务。
2.个性化服务
见福便利店的人脸识别认知系统，只要你走到系统屏幕的前面，系统就会捕捉你的面部信息并将其发送到云端。确定您是否在见福便利店进行过消费，然后系统将根据收集的数据计算权益和产品推荐。
事实上，它颠覆了多数人对某些商业概念的看法，很多人都认为所有商品都理所应当以统一的价格出售。 然而，在见福便利店的创始人张力看来，这种理解是片面的。访问见福的顾客会因为在便利店消费不同而获得与其他人不同的折扣。即真正做到千人千价，在便利店消费越多，消费时享受的优惠程度就越大。
3.精准客群管理
通过综合运用微软提供的云计算、物联网和大数据人工智能技术进行“智能零售”创新，基于人脸识别和大数据分析，消费者的消费习惯和偏好被准确地分类和管理。
建立门店客群人脸库，有效地区分贵宾，回头客，新客，并将客户面部信息与会员账户消费记录等整合在一起。实现客户群精细化管理、运营，提升消费者体验和购买转化。
4.会员管理
会员管理是便利店运营的重要组成部分。传统的会员管理模式不仅要求客户填写大量的个人信息，还可能导致客户被短信或电话骚扰。如何在不打扰的情况下进行有效的会员管理？使用人脸识别可以很好的解决传统的会员管理问题。通过人脸识别方法，当会员进入商店时，通过摄像头随机抓取，将人脸数字化以形成用于客户定义和识别的二维代码信息。
人脸识别系统根据用户对商店中消费者行为数据的分析为用户提供准确的会员服务（例如，根据男性会员购买刮胡刀的时间数据，提醒会员购买刮胡刀等）。同时，当前便利店的人脸识别系统已达到支付水平，通过人脸识别可以轻松完成支付。通过在结账柜台上方安装摄像头，人脸识别技术用于识别顾客，并根据顾客的购买行为和偏好进行精细人像和分析，并根据客户的个性化需求提供服务和精准的营销支持。
5.精准营销推送
见福便利店这一系统，未来将贯穿消费者——零售商——制造商。消费者进入便利店，人脸就是身份证，会员卡，支付终端，通过人脸识别，可以识别消费者的购物偏好，并且将消费者的产品购买行为实时汇总到大数据。零售商和制造商使用大数据来掌握客户偏好，生活方式，区域差异和风向变化。第一时间开展营销方案和研发调整，以更大程度地满足消费者的需求。
五、结论
数字化转型势不可挡，大多数人脸识别能够以经济有效的方式实现商店的数字化转型。人脸识别可以帮助门店精准业务分析，优化门店运营。将显示每个门店的业绩数据，以更准确地识别消费者喜欢访问哪些门店，以及哪些商店更受顾客欢迎。基于这些业务进行优化，例如调整产品供应和优化销售活动，以帮助商店改善运营。
人工智能的时代来临是大势所趋，人脸识别在未来零售中必有一席之地。 其优点是当累积一定量的运行数据时，该技术可以服务线下，形成一套基于用户行为的分析系统，为消费者提供更加个性化的服务和消费体验，从而提升企业的零售业绩。但目前情况下下，如何真正的理解消费者，而不是空洞的去分析数据;如何防范隐私信息受到恶意窃取仍待解决。
【参考文献】
[1] Jeff Chen.谈谈人脸识别在线下商业中的应用[M].移动支付网，2018-2-11
[2] 投资界.解读新零售未来发展关键词：业态升级、人脸识别、社交电商[N].搜狐科技，2018.07.16。
[3] 2017年零售业十大新技术的应用与渗透[M].智慧零售与餐饮，2017.12.15
[4] 周勇.从见福便利店看零售行业发展新貌[J].中国商界，2017（03）：60-61
【关键词】 人脸识别 智慧零售 CRM系统 见福便利店
一、引言
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。而在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線下，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），都可引导顾客拍摄，进行人脸绑定。 店内的摄像头也可以将顾客的店内行为记录下来进行数据分析。
目前的人脸识别系统在便利店中应用效果尤为显著，一方面，在客户管理层面上帮助便利店进行客流统计、年龄分布统计、客户到店提醒、智能客户标签、客户流失率监控等，提升便利店的服务质量。;另一方面，优化店内产品陈列及人员配置，帮助管理者随时了解店内情况，做出更佳的决策，提高管理效率。
二、零售业人脸识别技术的应用情况
人脸识别是AI行业的一个重要领域，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。人脸识别技术在线下商业也得到了更广更创新的应用，个人把人脸识别技术在新零售中运用，概括成三件事：数据收集，数据应用，反馈闭环。
（一）数据收集
抛开隐私这一点，人脸识别的好处是无感和非接触，也因此人脸识别的线下应用的优势在于数据收集。收集数据的方法，目前看到的做法要么在某个屏幕前自动拍摄人脸，要么在小程序里自拍。有了第一次人脸的绑定，可以针对这部分用户作更多业务场景的收集，例如在各类支持人脸识别的屏幕前进行识别，采集用户在屏幕上的行为。对于线下门店，既增加了业务场景和增强了用户体验，同时也可以考虑线下到线上的引流。
（二）数据应用
通过人脸识别抓取的数据，丰富了CRM数据库。数据可以应用于全渠道的精细化营销，例如公众号，小程序，APP和线下屏幕，这些渠道基于人脸识别中收集的数据（以及其他渠道的数据），可以千人千面的方式服务于用户。
第一，人脸识别也可以应用于支付，通过识别人脸，实现刷脸支付。第二，如果人脸打通了会员CRM，线下场景人脸可以应用于会员服务。如：线下无人店的自动开门，柜子的自动打开，会员的自动积分等。第三，通过识别人脸，进行门店的智慧管理。如：洞察用户在门店的行进路径和停留时间，可以对门店的SKU受欢迎程度作分析，指导供应链端的SKU供货;同时也可以通过这些分析，指导门店的货架陈列等。
（三）反馈闭环
如果花很大的人力做好线下数据的收集，却停留在CRM里，那绝对和智慧零售南辕北辙。如果做了大量的数据应用，就需要评估这些应用是否偏离了商业的方向，评估这些应用的实际回报和效果，这些都需要在做数据应用的时候做好数据收集的闭环。例如刷脸后数据推荐的点击，试穿，查看，例如使用刷脸支付的效率，复购率，例如大屏的使用人流，引流效果等等。[1]
三、零售企业应用人脸识别技术的前景
近年来，实体店遭受了很大的冲击，很多中小门店，个体商户甚至是品牌连锁、大型商超卷入关店浪潮。原因由很多方面造成，比如受到电商冲击（用户在线上访问消费，电商都可以掌握数据，从而精准营销反向拉动消费），而线下与之形成鲜明的对比：客流量少，数据量不够，收银和监控数据无法打通，只能无差别对待客户。这些都迫使实体店加速转型，尝试线上线下融合、升级消费场景等，现在人脸识别也成为了一条解决痛点的新路径。
（一）认知客户，构建画像
人脸识别通过智能算法进行人群统计（区域人数统计、区域停留时长统计、排队等待时长等）、人群属性（年龄性别分析、用户特征分析、用户身高体重运动速度分析等）、人群行为（行为动作分析、多监控互联），从而构建用户画像。 随着智能化的进步，系统进一步的学习分析，在庞大精确的用户画像中，即使是小偷或者换假货的进去也能快速识别并警示。 顾客到店后，首先通过人脸识别判断顾客身份，后台数据显示顾客是否会员，过往购买数据、喜好，顾客身高、衣着尺码等数据。 通过对到店顾客年龄性别甚至人员属性分析，可以为产品推广、店面促销效能、 VIP客户关怀等更多的营销行为提供有力支撑， 用数据去量化顾客的每一个购物环节，这对商家有很大帮助。 虽然现在很多数据无法直接应用于商业领域，但对未来的精准营销，锁定客户群体有很大作用。
（二）打通线上线下的直接媒介
张立提出“线上线下打通最直接的媒介就是人脸”，在新零售的战役里，有效整合线上线下资源的玩家大部分都取得了成功。想象一下，当消费者走进商店时，人脸识别可用于分析消费者目标并协助精准营销。
在张力看来，人脸识别技术可以用来帮助打通线上线下，帮助商家更好地向有需要的消费者销售商品。 “人脸”是唯一可用于完成各种交易的身份，这是新零售开发可以尝试的方向。” 张立认为。 [2]
（三）改善排队顾客体验 在卖场或者超市购物时，长时间的排队会让顾客心烦意乱，针对该体验的改善，人脸识别具有面部识别系统，用于识别那些不耐和沮丧的人。 该技术主要针对排队到结账的过程，摄像头通过记录面部表情和动作来分析是否不满以此警告员工督促提升员工提高服务水平。
（四）提升门店智慧管理
人脸识别技术是传统线下零售商重新站稳脚跟的借力之一。该技术能够帮助卖家获得顾客和潜在顾客更精准的信息，构建用户画像。
在零售业务上主要有两种“人脸识别”产品：一种可以安装在超市、商场、门店等入口，统计每天进入门店的人数、大致年龄和性别等;另一种可以安装在货架上，分析客户的关注点和消费习惯等。
四、人脸识别技术在见福便利的应用实例
见福便利店是微软（中国）有限公司CRM人脸识别认知在零售业的首个落地方。它是大数据运用和支付技术可执行性的一次深层落地，通过综合运用微软提供的云计算、物联网 、大数据人工智能技术开展“智慧零售”创新，以人脸识别和大数据分析为基础，对消费者的消费习惯和喜好进行精确分类管理。
（一）见福便利店简介
“见福便利”致力于为消费者提供安全、快捷、時尚、有趣的便利生活方式，是一家有十三年发展史的专业做便利店的连锁公司，同时它也是创新的制造型智 慧零售服务平台。
（二）见福便利的CRM
2017年5月，见福便利店正式与微软达成协议，推出人脸识别系统，开启智能零售的新纪元。
见福引入微软的Microsoft Azure技术，进行人脸识别销售，顾客挑选好商品后，走到收银台前，只需对着摄像头看一眼，系统即提示“可以了，买单成功！”今后消费者只要在见福便利店内消费就会对应形成一个身份ID，当消费者将这个身份ID与银行卡进行绑定后，下次购买时即可实现CRM人脸识别支付，开启智慧零售新时代。CRM人脸识别认知是以消费者行为为中心的云数字化运作，将促进零售业智慧转型，降低零售成本，实现千店千面的精细化经营。
1.业务应用集成
见福CRM人脸识别系统分为四个步骤： 首先顾客进入便利店并立即被人脸识别系统锁定。当客户选购时，鱼眼被用作热图来分析顾客对产品的偏好，然后付款时，结账柜台上的摄像头将对顾客进行面部识别，POS机将链接用户的“人脸ID”和消费行为， 最后通过Microsoft Azure技术采集顾客的数据，了解客户对购物的满意度，以此调整下次提供商品和服务的策略。
只要顾客在见福便利店消费过一次，然后下次去任何其他门店，就会接入面部识别系统。店员可以通过该系统识别客户并向客户提供个性化服务。
2.个性化服务
见福便利店的人脸识别认知系统，只要你走到系统屏幕的前面，系统就会捕捉你的面部信息并将其发送到云端。确定您是否在见福便利店进行过消费，然后系统将根据收集的数据计算权益和产品推荐。
事实上，它颠覆了多数人对某些商业概念的看法，很多人都认为所有商品都理所应当以统一的价格出售。 然而，在见福便利店的创始人张力看来，这种理解是片面的。访问见福的顾客会因为在便利店消费不同而获得与其他人不同的折扣。即真正做到千人千价，在便利店消费越多，消费时享受的优惠程度就越大。
3.精准客群管理
通过综合运用微软提供的云计算、物联网和大数据人工智能技术进行“智能零售”创新，基于人脸识别和大数据分析，消费者的消费习惯和偏好被准确地分类和管理。
建立门店客群人脸库，有效地区分贵宾，回头客，新客，并将客户面部信息与会员账户消费记录等整合在一起。实现客户群精细化管理、运营，提升消费者体验和购买转化。
4.会员管理
会员管理是便利店运营的重要组成部分。传统的会员管理模式不仅要求客户填写大量的个人信息，还可能导致客户被短信或电话骚扰。如何在不打扰的情况下进行有效的会员管理？使用人脸识别可以很好的解决传统的会员管理问题。通过人脸识别方法，当会员进入商店时，通过摄像头随机抓取，将人脸数字化以形成用于客户定义和识别的二维代码信息。
人脸识别系统根据用户对商店中消费者行为数据的分析为用户提供准确的会员服务（例如，根据男性会员购买刮胡刀的时间数据，提醒会员购买刮胡刀等）。同时，当前便利店的人脸识别系统已达到支付水平，通过人脸识别可以轻松完成支付。通过在结账柜台上方安装摄像头，人脸识别技术用于识别顾客，并根据顾客的购买行为和偏好进行精细人像和分析，并根据客户的个性化需求提供服务和精准的营销支持。
5.精准营销推送
见福便利店这一系统，未来将贯穿消费者——零售商——制造商。消费者进入便利店，人脸就是身份证，会员卡，支付终端，通过人脸识别，可以识别消费者的购物偏好，并且将消费者的产品购买行为实时汇总到大数据。零售商和制造商使用大数据来掌握客户偏好，生活方式，区域差异和风向变化。第一时间开展营销方案和研发调整，以更大程度地满足消费者的需求。
五、结论
数字化转型势不可挡，大多数人脸识别能够以经济有效的方式实现商店的数字化转型。人脸识别可以帮助门店精准业务分析，优化门店运营。将显示每个门店的业绩数据，以更准确地识别消费者喜欢访问哪些门店，以及哪些商店更受顾客欢迎。基于这些业务进行优化，例如调整产品供应和优化销售活动，以帮助商店改善运营。
人工智能的时代来临是大势所趋，人脸识别在未来零售中必有一席之地。 其优点是当累积一定量的运行数据时，该技术可以服务线下，形成一套基于用户行为的分析系统，为消费者提供更加个性化的服务和消费体验，从而提升企业的零售业绩。但目前情况下下，如何真正的理解消费者，而不是空洞的去分析数据;如何防范隐私信息受到恶意窃取仍待解决。
【参考文献】
[1] Jeff Chen.谈谈人脸识别在线下商业中的应用[M].移动支付网，2018-2-11
[2] 投资界.解读新零售未来发展关键词：业态升级、人脸识别、社交电商[N].搜狐科技，2018.07.16。
[3] 2017年零售业十大新技术的应用与渗透[M].智慧零售与餐饮，2017.12.15
[4] 周勇.从见福便利店看零售行业发展新貌[J].中国商界，2017（03）：60-61