本文由CIO发展中心根据K11科技及数码服务部助理总经理陈胜在地产行业数字化论坛华南站会议演讲整理

12月5日，CIO发展中心在广州举办的地产行业数字化论坛华南站圆满结束，论坛以“享数字 智房产---科技引领地产新方向”为主题，会上K11科技及数码服务部助理总经理陈胜分享了场的数字化、人的数字化、车的数字化、服务的数字化等四方面精彩内容，涉及场景有K11人脸识别智能门禁、AI Traffic、到场识别、智能人脸寻车系统等，全方位展现了K11结合AI技术给用户带来颠覆性的独特感官体验，呈现华南前沿创新商业力量。

K11科技及数码服务部助理总经理 陈胜

以下是演讲实录：

大家好，我是来自K11科技及数码服务部的助理总经理陈胜，主要负责K11在全国新零售项目的尝试和推广。K11目前有两个板块，分别是写字楼板块和K11商业地产板块。2018年，我们对三年后的K11新零售全场景做了大胆的设想：

写字楼场景中，通过人脸识别技术实施准入机制；利用AI语音作为点餐和服务的手段，利用自有的货币系统K-DOLLAR完成支付环节；

商业地产场景中，通过大数据把顾客的喜好以及消费行为标签化；通过AI Traffic等形式获取顾客逛店的行为；再通过CRM系统把K11所有的用户数据标签融合起来，结合人脸识别、线上线下互动和K-DOLLAR把用户从逛店到消费探索出完整闭环；

K wallet支付渠道上，结合会员积分和支付平台，更好的抓取客户整体消费细节；

虚拟技术上，实现可以用K11创始人郑志刚的AR形象，引导顾客在K11购物艺术中心进行艺术探索之旅。

2019年之前，K11通过自研方式对新技术进行探索，但经过几年的尝试，我们发觉这条道路非常艰难。于是开始和行业内的独角兽或初创型实力科技型公司共同合作，打造K11创意生态圈。希望通过“技术+场景”的方式，打造出适合商业运营的工具。在一年的时间里，K11相继在场、人、车、服务四个场景中做出了相应的产品，希望通过这些产品为企业的运营提供更好的支持。 

一、“人”的数字化

在“人”的数字化场景中，我们首先对整个商场做了“3D建模”，然后再通过商场里面的摄像头把所有逛店“人”的行为以及逛店轨迹动线串联，获取完整的顾客“逛店轨迹”。K11商场中安装的AI镜头主要是做商场客流分析的工作，通过对传统的CCTV安防镜头进行AI升级改造，可以实现镜头联动，把每一位顾客在商场里行走的轨迹串联起来。如果选定某一个人的逛店轨迹，他是连续呈现，与传统人脸识别技术是有区别的。人脸识别技术是利用的码点连线的技术，把顾客经过镜头时拍到的图像打点，最后把所有点串连起来去形成的逛店轨迹。但是大家在逛商场或者逛街时，经常是在看手机或者与他人聊天的状态，有些镜头无法捕捉到顾客面部信息，所以传统的人脸识别会遗失某些信息。

左上角地图是通过机器人实景扫描做成的建模地图

在拥有了“人”的数据之后，我们建立了一套CRM系统，通过自有的CRM系统不仅可以管理用户档案，还可以把线上和线下的活动串联起来，并且线上线下都可以通过CRM系统更好的去触达它。 

二、“场”的数字化

在“场”的数字化中，我们利用扫描机器人把K11商场和停车场做了“数字化”的建模。扫描机器人的本身自带定位系统，在扫描商场实景图的同时也帮助商场建立了室内GPS。K11商场在拥有了GPS后，可以通过客流的动线准确的知道顾客是否进店、在店时间等等，这项功能是传统客流完全做不到的。

通过客流系统还可以做到两点：第一，加强安保和管理；第二，抓取商场客流的信息数据，并基于这些数据进行线下的大数据分析。

在商业分析方面也可以做到两点，第一点可以了解人与店的关系，每一位顾客在商场里都是唯一的IP，通过逛店的行走轨迹可以了解顾客一天中逛了几家店；第二点可以了解店与店之间的关系，通过人的串联可以知道哪几家店之间的顾客是重叠的，从而更好的促进店与店之间的交叉销售。 基于客流系统的大数据分析，K11可以联合多家店铺做线下活动。在传统的商业行为中，往往是店长个人感觉客户群相似后再联合举办活动，这种行为大部分都是商管一拍即合的结果，例如买了麦当劳的顾客，可以拿着小票去优衣库买衣服打88折。

而现在通过精准客流分析就可以清楚的知道哪些店铺之间的客流是真正相关的，再针对客人做相应的精准性营销。在有了客流分析以后还可以做一些销售方面的管理。

线上销售管理是很容易做到的，因为线上购物的每一个步骤都是可以记录下来的，但是在线下只是通过成交的销售数据、统一POS机、统一收银和会员系统来记录销售管理。搭建了客流系统以后，进入商场、楼层以及进店的所有关联关系都可以记录罗列下来，建立店与店之间的关系。这样顾客在商场的行为数据量就大幅增加，可以完整的勾勒出一幅商场、门店的销售漏斗模型。

在应用层面上也可以通过客流分析做活动的管理。智能互动大屏精准推荐——通过顾客的人脸识别和顾客逛店的客流分析做奖品推荐。根据领取数据看出，精准推荐券的领取率是传统随机券领取率的2.5倍，整个的投入产出比也是传统方式的两倍。 

扭蛋机个性化礼品派发——了解商场整体的营销效果，提高转化率。通过“扭蛋机”游戏绑定顾客的微信账号和人脸账号，结合商场后台的人脸数据和所有逛店行为，最后准确推出一张合适的优惠券送给顾客。通过该数据与过往销售数据的精准推荐相对比，该推荐使礼品券交易转化率提升了73%。 

AI Traffic这个平台不仅对客户进行服务，同时也对租户进行有偿服务。该平台为租户提供三件事情：第一，每月为租户提供一份15页左右的客流分析报告；第二，为租户提供营销工具，帮助租户挖掘顾客属性并归类；第三，我们给每个店员配了手环，店员可以进行顾客筛选，当有符合条件的顾客进店时店员的手环会震动。通过数据驱动，租户的生意得以提升，商场的坪效和数据价值也得以更好的提升。 

三、“车”的数字化

在“车”的数字化里，K11商场把整个车场做了3D建模。在车场里每一个车位都是有XY坐标轴的，在数字地图上可以结合镜头去做车辆跟踪以及车辆的反向寻车服务。“智能人脸寻车系统”是把寻车技术与人脸进行结合，然后通过公众号扫描二维码绑定车牌，在通过线下的反向寻车的场景，用户就可以定位到车的位置。这项功能的特点是可以减少安装镜头的数量。K11的停车场大概有三层共计1200个车位，总共投入了一百五六十个左右的镜头就完成了整个车辆管理的工作。 

在“车”的数字化场景里，K11还实现了车型打通的功能。车牌数据、车辆进出场数据以及停留时间等传统的停车场系统也能够做到的，但我们通过数字化和车辆识别的技术，可以获悉客户的车型。通过这些数据，可以清楚的掌握整个商场车主最喜欢开的车辆品牌，以及每个品牌车系列的情况。 

四、“服务”数字化

在“服务”数字化场景中。首先K11在写字楼里面实现了人脸识别“闸机”，利用人脸识别闸机和写字楼租户会员信息相结合，知道该雇员在K11逛店时属于哪家写字楼租户的雇员。结合数据可以在写字楼与商场之间进行交叉销售。比如某写字楼租户雇员商场用餐可以打88折。 

第二，K11采用地磁技术做了地图导览的工具，在不需要安装任何蓝牙设备的情况下，可以带来类似百度地图跟随式导航的用户体验。它可以通过手机客户端更好的掌握顾客的逛店轨迹。 

第三，K11商场正在做的智能客服大屏。这些屏幕平时是用来发布活动信息，告知顾客商场里面有哪些活动、哪些服务以及哪些商户。在以上内容的基础上，K11对LED屏幕做了智能化的改造，增加了导览功能、语音沟通功能、刷脸断点导航功能、导览地图实景VR功能、触达会员用户功能等。 K11Wallet是利用合作伙伴的支付牌照，做的自己的电子钱包产品。目前K11收银支付体系，KPOS已实现租户端收银的统一，K11 Wallet将集合支付码、会员码，最终实现顾客端的积分与支付的统一。除可以帮助客人快速积分外，更集成了预付卡购买功能，提升支付效率，累积及管理资金池。

以上就是k11在整个线下零售新技术尝试的一些场景，谢谢大家！