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  • 芝麻科技 2013 驱动商业丈量体验 用互联网的思维重新思考零售 用大数据来帮助决策 www.zhimatech.com
  • www.zhimatech.com INTRO 如果你有一间店铺
  • www.zhimatech.com INTRO 你是否了解你的顾客? 他们如何逛街? 老顾客有多少? 橱窗广告是否有效?
  • www.zhimatech.com 答案就在这里 >>>> INTRO
  • www.zhimatech.com 驱动商业 丈量体验 MEASURE THEREALEXPERIENCE DRIVE THEREALBUSINESS
  • www.zhimatech.com 芝麻科技简介1.1 知.Mofi线下顾客感知设备2.1 联系我们4.1 里程碑1.2 知.Retail线下顾客分析系统2.2 合作流程4.2 合作伙伴1.3 知.Retail + 线下顾客精准营销方案2.3 国内外行业发展现状2.4 使用与售后4.3 1. 关于我们 2. 我们的产品 4. 获取与使用 3. 产品使用情境 商场超市3.1 购物中心3.2 会展中心3.4 连锁店铺3.3 公共服务3.5
  • www.zhimatech.com 1 关于我们
  • www.zhimatech.com 1.1 芝麻科技简介 1.1 我们是芝麻科技 南京芝麻信息科技有限公司成立于2012年,是中国最早的开发出WIFI探测设备,并结合数 据挖掘将其应用在零售领域的公司。 芝麻科技团队来自国际一流的企业,如思科美国研究院、谷歌中国、腾讯、中兴通讯、中 国移动、和君咨询等,具有先进的研发能力以及管理模式,利用其互联网以及零售的经验 专注于传统零售业的互联网化,结合国际先进经验以及国内的实际情况,为您提供专业、 可靠的解决方案。 2012年于南京成立 成员拥有国际顶尖公司背景专注于智能零售数据挖掘
  • www.zhimatech.com 2013.5 36Kr深圳开放日 首发知.Mofi产品 2012 公司成立 2013.6 获得天使投资 2013.6 与悠游堂合作试点 2013.7 与中国移动达成合作协议 从现在到未来 与你一起驱动线下商业 1.2 我们的路 1.2 里程碑
  • www.zhimatech.com 1.3 合作伙伴 ITChannel 1.3 合作伙伴
  • www.zhimatech.com 2 我们的产品
  • www.zhimatech.com 2.1 知.Mofi 线下顾客感知设备 由芝麻科技独立研发并具有核心知识产权的知.Mofi设备是一款 无线WIFI应用设备,其核心是探测功能,即可以在用户不连接任 何 AP,不打开应用程序的的情况下探测到其移动设备的WIFI信 号,以此来判定用户及其行为。 2.1 知.Mofi线下顾客感知设备
  • www.zhimatech.com 芝麻科技基于自主研发的硬件及软件,量身 定做,结构灵活,稳定可靠的系统为长期无 负担运营提供保障。 首次登陆配置后,仅需供电即可自动运行。 所有的维护与管理均通过云端,大大减少人 力投入。 工作在AP模式下时,同时具备普通无线路 由器功能;工作在Client模式下时,可作为 节点连入现有的无线网络,仅需供电即可运 行。 通过移动设备的识别码来标定用户,而不是 手机号或者姓名,合理的保护用户隐私 。 结合加密及云安全技术,最大限度的保护采 集信息。 国内首创专利 安装简单零维护 可扩展性强 安全,无隐私侵扰 2.1 知.Mofi线下顾客感知设备
  • www.zhimatech.com 它是如何工作的? 00:E1:03:73:D6:72 消费者进入商场第一步 1 2 3 第二步 第三步 通过云后台分析客流信息 智能手机等设备被探测 知.Mofi会持续扫描周围所有智能设备的无线信号,通过将 WIFI信号中提取的信息来识别信号源及位置。当用户进入或 在店铺附近时,系统将识别其手机,进而分析得出相应用户 行为。在知.Mofi探测的过程中,只需用户开启了Wifi,无需 用户主动连接,无需主动参与。 2.1 知.Mofi线下顾客感知设备
  • www.zhimatech.com 线下实体店需要了解店面情况,并依据情况的好坏与变化 进行商业决策,进而改进服务和质量,方能提高效益。情况的 了解建立在对店面信息的收集、分析基础上,然而这方面相较 在线网店,实体店有诸多劣势,其收集、存储和分析数据的工 具与手段无网店丰富和便利。网店数字化在线,数据收集、存 储、分析系统能平滑地与其对接,数据收集、分析更便畅。而 传统上实体店基本靠光学摄像头捕捉信息,且后期数据整理、 分析严重依赖人工,耗费大量人力和时间,效率低,差错率较 高,不利决策和行动。 随着云计算和大数据的兴起与落地,芝麻科技推出了产品 知.Retail来提供实体店数据的云收集、云存储、云分析技术解 决方案,致力于为实体店提供及时精确的决策信息,助其提高 效益。它拥有友好的可视化操作界面,将线下商户关心的核心 数据信息及关键性指标以图表形式展现。并且只需浏览器即可 访问并操作,提供用户自定义,设备分组,实时管理等功能。 2.2 知.Retail 线下顾客分析系统 2.2 知.Retail线下顾客分析系统
  • www.zhimatech.com 客流行为分析 通过知.Mofi探测的数据来分析新客户与老 客户比例。良好的客户关系在成功的零售行 业必不可少,既然了解了新老客户的比例, 那么在营销活动或忠诚管理时你就有了更多 的决策依据。 用户停留在目标位置的平均时长,可根据时 间段,用户特征进行筛选。查看新老顾客不 同的驻店时长,做出不同的决策。 用户在店内停留与路过人的比例。可根据用 户特征进行筛选。有了这个指标,店铺面对 匆匆的人群就有了营销的目标和效果监测。 用户在近一周、一个月、三个月到店的频 率。可根据用户特征进行筛选。不同的行业 对于客户的到访频率不尽相同,当然提高它 都是零售行业的目标之一。通过更多维度详 细数据的分析,肯定可以更好地做决策。 新老顾客比例 驻店时长 入店率 到访频率 2.2 知.Retail线下顾客分析系统
  • www.zhimatech.com 客流位置分析 通过平面图直观的了解到不同区域下的用户分布情况,根据 颜色的不同反映出顾客停留的热点区域。可按时间和楼层来 进行查看,也可讲设备进行分组或者区域热度分布。 将热区图按时间轴来进行动态展现,所体现的信息将更为丰 富,用户是如何移动的,人流的走向可以非常清晰的展现出 来。可以按天、月来定制时间轴长度。 选取出现频率最高的动线轨迹,在位置图上清晰呈现(需要 一定数量的探测节点支持)。可按时间和楼层查看分组信 息。 店铺热区图 店铺热区变化图 典型动线图 2.2 知.Retail线下顾客分析系统
  • www.zhimatech.com 强大的云平台 “知.Mofi”设备每天实时产生成千上万的数据,不同设备 之间的数据又存在千丝万缕的联系,芝麻科技的云后台利用 分布式大规模数据并行架构,多台服务器协同操作, 加上 网络优化,数据缓存,数据库分层等多项技术,确保满足大 规模数据的瞬时响应和统计分析. 后台 Hadoop 集群 MySQL 数据库集群 Cassandra 线上集群 千兆交换机 2.2 知.Retail线下顾客分析系统
  • www.zhimatech.com 以云计算技术为基础的存储和访问机制,适 合海量数据的处理。 软硬件系统采用COTS类产品,去IOE化, 支持水平扩展方式。充分考虑云计算的要 求,采用分层模块化的设计方法,并且从系 统底层构架结构中支持无缝式分布式计算。 用户数据的丢失是绝对不允许的,采用数据 冗余和数据相互校验的方式来保障用户数据 的可靠性和一致性,即使是出现了非常意外 的软/硬件故障,由于多份数据备份的存在, 系统也能够完整正确的恢复用户的数据。 为保证所有用户能够随时不间断的使用我们 的服务。在系统结构设计时,我们保证了系 统里没有所谓单点失败环节(Single point- of-failure)。同时在系统中建立完备的自 动监控机制,并提前为应对各种可能的突发 情况制定对策,把服务的可能中断时间降到 最低。 大规模数据的存储、处理 高扩展性 数据的可靠和一致性 系统的运行的高稳定性
  • www.zhimatech.com 安全可信赖 为保证数据和系统的绝对安全,底层设备将采集到的数据进 行了散列高级加密处理,确保传输安全。同时在云后台上通 过严格的权限管理,任何越权行为都将被严格监控并通知用 户。利用阿里云先进的防火墙及云安全技术,确保数据安 全。 监控、预警、报警; 权限及身份的合理化分配; 合理化备份与提供备援设备或者备援服务程序; 程序集群或者程序复制; 问题预演,解决方案预演; 安全测试,编写安全的程序,定期的打补丁; 记录问题的发生地点、时间、环境等,日志记录。 快速的恢复故障设备或者应用程序; 将长期数据迁移备份; 根据问题日志和监控程序搜集的信息进行反向推演问题原 因、形成过程,并解决问题; 服务的自恢复以及通过监控发现程序不正常有选择性的自动 重启。 防护策略 恢复策略 2.2 知.Retail线下顾客分析系统
  • www.zhimatech.com 2.3 知.Retail+定制化解决方案 对实体店而言,知.Retail方案是对传统监测方式的一种 颠覆,为实体店的经营决策提供了一种高效的工具。传统统 计方式是利用光学解决方案,使用摄像头来跟踪客流量。而 通过检测出消费者身上带有WiFi功能的智能手机等设备, 并收集手机的MAC地址则不同,由于MAC地址是每个设备 唯一的标示(尽管不是个人身份识别信息),则可以代表个 人。那么当用户允许的情况下, 并告知其对应的联系方式 时,通过知.Mofi设备帮助获得其行为习惯,再根据这些习 惯特征就能在用户再次到店时提供贴心的推荐与服务(例如 亚马逊以及当当网上深受欢迎的猜你喜欢功能),实现用户 与商家的双赢。 针对不同的线下企业和企业所处的行业,我们将提供定 制化解决方案。知.Retail+因此而诞生。它将适应特殊客户 的独特需求。 2.3 知.Retail+ 定制化解决方案 定制化数据及分析定制化营销
  • www.zhimatech.com 借助我们定制化的WIFI接入和用户认证,既可以给用户 良好的网络体验,又能同时将用户信息转化为有价值的定向 营销渠道。 随着移动互联网的普及和消费者将更多的注意力转向移 动终端时,通过知.Retail系统的分析,将消费者属性通过移 动终端进行标定,再结合APP、短信等渠道,微信、微博 等社交化媒体,帮助企业发展出面向消费者的精准营销方 案。详细方案请与芝麻科技取得联系。 知.Retail+ 定制化的智慧 2.3 知.Retail+定制化解决方案 微信,微博等 社交化媒体 短信 定制化APP WIFI接入 Portal页面
  • www.zhimatech.com 2.4 国内外行业发展现状 诺德斯塔姆公司的尝试部分体现了零售商的活动:收集 店内购物者行为和情绪的数据。通过购物者手机和应用的视 频监控和信号尽可能多的了解顾客性别信息,他们在摆满新 潮商品的货架间停留的时间以及他们在购买之前会花多少时 间打量商品。 所有零售商——不论是像家庭美元店(Family Dollar) 、坎贝拉猎人(Cabela’s)和英国公司Mothercare这类 全国连锁店,还是像贝纳通(Benetton)和瓦尔比派克眼 镜公司(Warby Parker)这类专卖店——都在测试这些技 术,并将其用于决定改变店面布局或者提供用户化的优惠券 等。 Brickstream使用视频信息监视购物者。公司总部在亚 特兰大附近,公司售出价值1500美元的立体摄像机,可以 将大人孩子区分,计算在一家商店内不同位置的人数以决定 哪条通道是受欢迎的,要开放多少台点钞机。 摄像头已经变得越来越精密,镜头和数据处理都更加高 端,公司可以分析购物者都在看什么商品,甚至他们的心 情如何。 例如,总部位于伦敦的Realeyes分析面对在线广告的 面部表情,监视实体店内购物者所谓的幸福度和他们对于记 录的反应。Synqera是俄罗斯圣彼得堡的创业公司,正在售 出一款软件,该软件可以根据面部识别为不同性别、年龄和 心情的顾客量身打造销售信息。 公司的销售经理叶卡特琳娜萨维琴科提到,“如果你是 位30岁的男士,非常生气,而且又是周五晚上,它就会为 你提供一瓶威士忌。” 纽约的Nomi使用Wi-Fi追踪店内顾客的动态,更厉害的 是它可以把每部手机匹配到个人。 一个购物者使用店内Wi-Fi时,或者通过下载零售商的应 用或者提供电子邮件地址等自愿提供一些个人信息 时,Nomi就会生成那位顾客的个人档案——最近到店次 数,昨夜他在网上看过那些产品,购买记录等。商店然后就 获得了那项档案。 Nomi的总裁科里.卡帕索(Corey Capasso)表示,“ 我走进Macy’s,Macy’s知道我刚刚进过这家店,在我 进店的瞬间他们就会将一份个性化建议发至我的手机。简直 就是把在亚马逊上的体验带到了实体店。” Nomi继而使用Wi-Fi信号追踪店内的顾客,并更新其信 息数据。“如果我到鞋区停留20分钟,就表示我非常有兴趣 买双鞋,”卡帕索说道,然后商店可能送出运动鞋优惠券。 腾讯科技 实体零售商的大数据玩法:监控顾客的手机 2.4 国内外行业发展现状
  • www.zhimatech.com Over the past month, news of the National Security Administration’s massive data collection center and the media frenzy surrounding NSA leaker Edward Snowden has pushed the term “Big Data” into the common lexicon. For national security purposes, Big Data refers to the mining of data points from sources such as social media, emails and phone calls. Software systems sift through the data, creating patterns and identifying outli- ers that can be turned into nuggets of information used to thwart a terrorist attack or other security threats. But Big Data isn’t relegated to the confines of the NSA’s nearly-completed Utah compound — retailers are now using an inverse form of the process. Unlike the NSA’s practice of singling out data that doesn’t fit a pattern, retailers use Big Data to identify shoppers that do fit into certain patterns, enabling them to target shoppers with personalized marketing, advertising and offers. In a recent Q&A with Ran Shaul — co-founder of Pursway, a company that specializes in data analytics for retail — we asked about the benefits of Big Data, and whether the recent NSA controversy could cause a backlash from those consumers who deem the pro- cess a breach of privacy. How does shopper data help retailers? Can you give examples? A: It helps retailers put the right product in the right place for the right audience. For example, a retailer could learn that customers in northern regions of the country prefer knits more than their coastal counterparts, or that some folks are mall shoppers while some respond to email. They may even learn something as specific as certain pants selling well with belts, helping the retailer arrange the store for customer convenience. >> NEXT PAGE For retail, ‘Big Data’ means big benefits 2.3 国内外行业发展现状
  • www.zhimatech.com Exploring their data allows retailers to better understand how their consumers influence others’ purchase de- cisions. In addition, it helps retailers avoid spamming their consumers, giving them the insight they need to send the right offer to a smaller segment of their cus- tomer database, which might actually be interested in the offer and/or influence their friends’ shopping deci- sions, rather than blasting a generic offer to all of their customers. Overall, better understanding their data allows retailers to connect to their customers via their preferred chan- nels and improve the consumer experience. Most of all, it allows retailers to make a profit so that they can re- main in business. Does it help customers at all? A: Absolutely. Customers get better communication that fits their needs. They save time. They get less junk mail. What they do see is more pertinent to what they want. Customers care about customer experience. Getting timely and relevant offers and deals does add value, that’s why so many liked Amazon suggesting books that fit their taste. However, sending a twenty-something shopper an of- fer for wrinkle cream discounts or sending a push notifi- cation to a mobile handset while someone is drive on a highway does not help retailers connect with their consumers or create a good customer experience. Ultimately, with the proper use of data, retailers should be able to create a customer experience that is more like having a personal shopper or a local merchant who knows you and caters to your preferences. www.retailcustomerexperience.com For retail, ‘Big Data’ means big benefits 2.3 国内外行业发展现状
  • www.zhimatech.com 据林琛透露,杭州西湖银泰百货作为第一个测试场景, 在没有任何告示的前提下,有近30%精准的线下用户进场 后主动搜索WIFI,并成功注册会员。而在过去,不借助互 联网,甚至移动互联网的手段,想要知道实体门店的人流, 并获取这些用户的属性,是不可想象的。“只能借助架设视 频来数人头。除了功能单一,更没有办法与访客互动,识别 不了ID。” 未来的逛街可能越来越离不开手机。当你走进一家购物 中心,打开手机收到商场为你设计的专属逛街线路,然后按 照手机地图走进你爱的服装店,这时,你朝喜欢的衣服扫描 条形码获取信息,到收银台结账时,喜欢的同类商品优惠券 自动推送到手机上。 这一切美好构想的前提在于线下的数据采集。传统零售 与线上零售的最大区别是线上零售天然的数字化,而传统零 售却没有可采集的数据。当顾客走进一家商场,商家既不知 道逛街的人是谁,也不知道这些人买了什么东西,所以商场 不可能像亚马逊那样挖掘出有价值的数据,进而当你不了解 你的客户时,就只能坐等寿终正寝了。 在银泰网首席运营官林琛看来,电子商务的竞争筹码根 本不是低廉的价格,而在于它背后巨大的数据矿藏。现在, 是把这座矿山搬到线下的时候了。 林琛形容自己是一个重度豆瓣电台爱好者。因为豆瓣电 台总能为他播放一些从未听过却一定会喜欢的歌曲。背后的 依据是针对过往的收听记录以及喜欢的歌手,按照一套算法 做个性化推荐。林琛希望未来的百货也能像豆瓣电台这样, 根据消费者过往购物记录,推荐感兴趣的商品折扣券、特卖 信息,甚至是一条理想的购物动线,沿路都是顾客喜爱的品 牌,其中包括那些你没逛过,但同样符合你品味的品牌。 “银泰的方向很明确,即识别、定位和交互。通过手机 号码,将用户线上的购物属性的与线下连接起来,这是银 泰百货目前所尝试的数字化进程中重要的一环。”银泰网 COO林琛向亿邦动力网介绍了银泰百货是如何运用互联网 思维和技术实现个性化推荐的。 首先,区别于传统零售和PC端电子商务精准营销的逻 辑,银泰更看重锁定通讯ID,而非其他。这也从根本上决定 了银泰百货的数据化进程与移动终端设备牢牢捆绑。 在线下运营及正在筹建的大型百货商城和购物中心,银 泰将在年底完成覆盖全场的WIFI铺设。用户进入门店,打 开WIFI,一旦通讯ID接近服务范围,移动终端就会接收到 门店发送的推送信息。与机场的实名注册一样,用户输入的 手机号码将成为重要的身份识别入口。“只要第一次进入门 店注册后,今后再进入任何银泰的实体门店,都会自动帮助 用户建立WIFI连接。 《天下网商》 银泰百货O2O最新计划:全场铺WIFI 瞄准大数据 2.3 国内外行业发展现状
  • www.zhimatech.com 3 产品使用情境
  • www.zhimatech.com 理解和熟悉消费者是商超多年以来不断努力的目标,芝麻科 技将提供的进店率可以分析橱窗陈列的吸引力,查看促销活 动的效果;回头率与用户特征可以分析客户忠诚度,制定 会员转化计划;动线分析可以了解消费者轨迹,调整铺面陈 列,提高坪效。 体验式消费是线下购物的发展潮流,而体验的效果如何,芝 麻科技的指标为你丈量。从停留时间可以分析出用户对不同 区域的感受;从客流热度可以分析出用户集中驻留和访问的 区域,继而调整营销活动定位,甚至是人力分布、空调节能 等;改善消费者动线,提升区域引流的效果也可提升租金整 体水平。 连锁零售的店铺分布在各地,顾客管理和调查的难度相对更 高。利用芝麻科技的设备,可以在不同店铺识别出同一位顾 客,进而得出多项有用的信息。从回头率分析顾客忠诚度 和兴趣度,当用户多次走进店内时即表现出了强烈的消费兴 趣,而无论他在何处消费,都是非常重要的群体。根据进店 率结合用户特征则可以帮助分析店面陈列、装修是否吸引消 费者,行销手段是否适合等等。 3.1 商场超市 3.2 购物中心 3.3 连锁店铺 3 产品使用情境
  • www.zhimatech.com 除了在零售行业的应用,芝麻科技提供会展的短期租赁服 务,通过知.Mofi设备与后台分析的结合分析,会展举办方 可以查看到参展人流变化情况,不同展台的受欢迎程度等 等。 利用芝麻科技的探测设备,还可以在智能公交调度系统、赛 会观众管理、咨询服务点设置等等领域发挥作用,欢迎与芝 麻科技联系进行详细的沟通。 3.1 会展服务 3.2 公共服务 3 产品使用情境
  • www.zhimatech.com 4 使用及售后
  • www.zhimatech.com 4.1 联系我们 扫描二维码即可关注 芝麻科技 025-83692529 公司微信:zhima-tech 公司微博:芝麻科技官博 service@zhimatech.com 4 联系我们
  • www.zhimatech.com 芝麻科技将有专人与您联系,必要时,将有客户经理前往拜 访并详细介绍关于芝麻科技提供的能力,并听取您的详细需 求,与您一起勘察现场,设计布点图,探讨如何利用数据的 力量。 在签订合同后,您即可享受芝麻科技提供的分析与服务。在 使用中有任何问题都可由以上任一方式联系到芝麻科技,我 们将倾听您的所有诉求并在第一时间为您排忧解难。 4.2 合作流程 4.3 使用及售后 http://www.zhimatech.com 访问以下网址查看演示 4 联系我们
  • www.zhimatech.com 驱动商业丈量体验
  • All rights reserved by zhimatech. 2013 ——康德有两样东西,愈是经常和持久地思考它们,对它们日久弥新和不断增长之魅力以及崇敬之情就愈加充实着心灵,那就是我头顶的星空和我心中的道德律。