袁斯來

Joel Bar-El沒有想到，自己會在幼兒園接放學的孩子時，遇到自己后來的合伙人Dror Feldheim。Feldheim曾經為快消品公司提供過多年的咨詢服務，閑聊時，F(xiàn)eldheim說起前客戶寶潔的困惑。

和眾多競爭對手的產品一樣，寶潔的產品同樣陳列在大大小小的超市或便利店的狹小貨架上。這家日化巨頭的管理者會考量幾項重要的陳列指標：我們的產品究竟放在第幾排？是不是消費者一眼就能看到？放在貨架上的產品有沒有缺貨？價格標簽是否一一對應？這些看似不起眼的指標，在零售終端會微妙地影響顧客的消費行為。畢竟，很少有人會花力氣去扒拉放在最下面貨架上的洗發(fā)水。

長期以來，快消品公司的終端維護都依賴銷售代表人力完成。每個銷售代表會負責一定數(shù)量店面的走訪，他們清點貨架上自己公司產品的數(shù)量，在紙上記下貨架占比和銷售情況，同時監(jiān)督店內的促銷活動舉辦情況，這些活動往往會花費公司額外的費用。林林總總的數(shù)字，最終會匯總到該品牌的市場及銷售數(shù)據中，發(fā)給坐在千里之外辦公室的總部市場負責人。

這顯然是一項瑣碎費力的工作，尤其是每隔幾天就要到貨架上數(shù)清楚那些瓶瓶罐罐的數(shù)量，這件事非?？简瀱T工的責任心和自覺性。實際上，一家產品遍布全球零售貨架公司管理者，很難完全了解每家店頭的真實情況。和Feldheim聊天后，Bar-El萌生了一個想法：是否能夠讓機器代替人，完成這些重復、機械化的產品識別工作，并讓管理者能夠實時監(jiān)控？

2010年，Bal-El在新加坡創(chuàng)立了Trax公司。他們?yōu)榱闶凵烫峁┑慕鉀Q方案是通過圖像識別技術來掃描和分析貨架上的任意產品，然后將銷售數(shù)據以及促銷建議反饋給客戶。Trax目前的客戶包括寶潔、可口可樂、百威、雀巢等大型零售品牌，今年2月7日，該公司獲得了1950萬美元D輪融資，由南非Investec Bank領投，本輪融資后，Trax估值達到了2.5億美元。

Bar-El曾經創(chuàng)立了兩家軟件類的公司，他很快就組建起了團隊，開始著手零售商品圖像識別模型的開發(fā)。Trax想要達到的最終效果是，當銷售代表走到店里，用手機App對著貨架或冷藏柜拍一張照片，圖片自動上傳到云端分析后，直接把可視化的結果反饋給運營部門。

這類應用的核心是算法模型，算法的開發(fā)過程就是教機器“識圖”的過程。Bar-El和團隊會將商品不同角度的照片輸入電腦，“重建”3D模型，再利用算法比對貨架排面的圖片，讓機器分辨，照片上不同的圖形應該對應什么樣的商品。

Trax的圖像識別使用了神經網絡技術，除了學習的速度更快，這種技術還能分辨細微的差別，比如弱光、玻璃反射、背景模糊不清的情況，加上使用了3D建模，即使物體被移動或轉了個身，Trax的算法也能準確找出對應的商品。

不過，對于機器來說，當可樂和洗發(fā)水都裝在500毫升的瓶子里，還同時貼著紅色標簽時，要區(qū)分二者并不是一件容易的事。一開始，Trax識別的準確度只有20%至30%，公司不得不派了16個員工介入機器學習過程，人工查看和調整圖片，充當糾正算法錯誤的老師。大概半年后，Trax的算法模型已經能做到50%至60%的識別準確度，目前則提升了90%。

分析速度過慢是Trax遇到的另一個瓶頸。在早期，從圖片上傳到形成可視化圖表發(fā)給用戶，整個過程需要一個小時。在獲得投資后，Trax購置了更好的基礎設施，包括升級云計算的配置，更換了GPU（圖形處理器）和CPU。之后團隊花了整整5年時間完善整個系統(tǒng)，目前Trax系統(tǒng)完成整個分析的時間能夠壓縮到5分鐘?！拔磥砦覀円獱幦≡趲酌腌妰染湍軌蜃龀龇治龊头答仭！盉ar-El對《第一財經周刊》說。

對于這家公司而言，更棘手的問題是怎樣改變傳統(tǒng)的零售終端維護體系。對于那些分布在世界各地的銷售代表來說，他們巡店后，會為每家店打分，這個分數(shù)直接影響店鋪在制造商那里獲得的返利和獎金，其中也可能涉及銷售代表的個人利益。“之前他們采取了很多主觀的判斷，然而引入我們的技術后，就成了純粹客觀的考核，銷售代表們自然會抵觸。”Bar-El說。

Bar-El在核心產品“零售執(zhí)行”（Trax Retail Execution）開發(fā)出來后不久，就開始和Feldheim一起尋找客戶。他們經人介紹，找到了寶潔在日內瓦分管信息技術的高管。抱著試試看的心態(tài)，這名高管最終讓BarEl把產品先放到委內瑞拉的3000家門店試用，識別寶潔的個人洗護用品，包括香波、母嬰用品等。

寶潔給Trax的是一根難啃的骨頭。相比歐美市場，委內瑞拉店內執(zhí)行和管理水平更低，銷售代表在日常巡店時，經常應付了事，根本不會花費精力去記錄和查看。雖然總部下達任務，將使用Trax技術拍照的行為計入銷售代表的個人業(yè)績考核，但是上有政策下有對策，銷售代表們想出了各種偷懶的辦法—比如他們根本不會到店里拍攝，而是在網上找類似的圖片翻拍?；蛘咧贿M一家店拍些圖片，然后在下一家店直接復用。

遠在新加坡的Bar-El團隊開始與那些銷售代表“斗智斗勇”，加快技術和產品迭代。Trax嘗試在產品App上增加GPS定位，追蹤銷售代表的實時動態(tài)，看他們是否真正到店。另一個重要的技術更新是提升了像素辨別的能力，所有低像素的翻拍圖片都會被打入“不及格”的類別，這會直接影響銷售代表的個人績效。

此外，以往Trax的圖片可以存放在手機中，這也給了銷售代表重復使用照片蒙混過關的空間。隨后的更新版本中，Bar-El干脆直接將圖片上傳到云端，不再保留在銷售代表的手機中，斷絕了鉆空子的可能。

通過總部的績效施壓，加上一步步在技術上完善監(jiān)督手段，Trax在委內瑞拉證明了自己的實力。幾個月后，寶潔讓Trax在巴西和歐美市場的其他店面都鋪開了“零售執(zhí)行”產品。這也成為Trax的第一個標桿案例。

接下來，可口可樂主動找到Trax，希望能在澳大利亞的零售店內使用Trax的產品。Trax為它定制了“Smart Cola”，這款產品能夠根據可口可樂的SKU（庫存量單位）做圖片分析，包括能夠識別不同規(guī)格的可樂。

除了幫助可口可樂監(jiān)督自己的產品是否最大程度呈現(xiàn)在消費者面前，Trax還為它提供優(yōu)化貨架的服務，包括擺放在第幾排或者應該擺放多少瓶最能吸引顧客的目光。經過了5000家店鋪的測試，可口可樂和Trax簽署了多年服務協(xié)議，成了它的第一個長期客戶。

到現(xiàn)在，Trax的合作伙伴中，已經包括百威、雀巢和漢高等全球500強公司，它在全球50多個國家為超過100萬家零售商提供服務，每個月掃描的店鋪超過50萬家，識別超過2.5億件單品，其數(shù)據庫內已有逾60億件商品圖像索引。

在推出了針對制造商的“零售執(zhí)行”產品后，Trax還為大型連鎖商超開發(fā)了優(yōu)化貨架布局的“零售監(jiān)測”（Trax Retail Watch），目前正在美國市場的沃爾瑪試點，將在今年年底正式推出。

僅僅做圖像識別會導致Trax的產品結構過于單一，很快就會遇到增長的瓶頸。好在一開始Trax就積累了大量的前端店鋪數(shù)據，與后端的庫存數(shù)據和店中執(zhí)行數(shù)據結合，能夠為營銷決策提供更多參考。今年，Trax和尼爾森合作，在美國開始試點“市場情報”（Market Intelligence）產品。通過結合Trax的店內執(zhí)行數(shù)據和銷售數(shù)據，Trax能夠分析出哪些店內活動最能促進銷量的增加。今后除了圖像識別，Trax需要多想一想怎么開發(fā)更多的使用場景。