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36氪首发 | 「Whale」获数千万元Pre-A轮融资,线下场景中的消费行为数据如何开发?

转载时间:2021.11.04(原文发布时间:2018.08.24)
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36氪获悉,数据及体验平台「帷幄 Whale」近日已完成数千万元Pre-A轮融资,投资方为线性资本。据悉,本轮融资资金将用于技术研发以及产品迭代。此前,Whale 曾获得来自阿尔法公社的数百万美元天使轮融资。

36氪曾详细介绍过 Whale 。Whale 成立于2017年年底,是一个软硬件结合的数据和体验平台,通过物联网、机器视觉、应用人工智能平台等技术,帮助线下门店打造新的交互体验,管理线下门店的内容分发,并通过数据分析指导实际运营决策。

Whale 的目标客户是重线下体验、重信息展示、高客单价的大型品牌门店,主要集中在美妆、服装、医药、3C、母婴等领域。 Whale 软硬件结合提供一整套数据化方案,将原有的门店升级为一个数字化的“未来商店”。值得注意的是, Whale 针对的是有人的场景,强调顾客在店获取信息和挑选商品的体验,以及在线下场景中的行为数据,通过线上线下联动内容和体验,再借助数据优化体验。

36氪首发 | 「Whale」获数千万元Pre-A轮融资,线下场景中的消费行为数据如何开发?

“未来商店”应用了 Whale 自主研发的机器视觉、多传感融合、实时推荐和分发引擎等多种技术,可以实时捕捉顾客行为并进行个性化互动。创始人兼CEO叶生晅向36氪介绍,顾客进店后,专柜的“智能导购”端对端重新设计了线下商品如何与客户进行交互。从吸引客户、商品交互、内容和优惠券推送、线上下引流和最终转化,Whale 提供低成本、统一可复制、可批量部署的解决方案。

当专柜感应到顾客接近,屏幕会出现热点商品介绍、驻足顾客人像、AR小游戏等引流模块。团队表示,多数顾客在货架边停留时长不会超过3秒,数字化驱动的引流方案将这个数据提升了100-150%。

顾客只要触碰或者拿起商品,屏幕会自动跳出商品信息,包括价格、优惠、说明、历史评论等;把商品放回专柜后,系统会自动识别顾客的行为,实时推送个性折扣和商品。以美妆为例,如果顾客拿起一只口红超过5秒,专柜屏幕会自动跳转转到在线试妆的应用;如果停留时间较长,系统还会推荐其他品类,甚至播放KOL推荐视频来激发消费冲动。

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如果顾客满意,可以一键加入购物车,支持扫码购买。无论转化是否成功,顾客的行为数据都会积累下来,当用户再次进店时,专柜可以通过人脸辅助识别确认顾客身份,并对其做个性化导购推荐。

叶生晅表示,线下可采集的数据其实比线上更丰富,包括停留时长、商品被拿起放下的频次、持有时长等,甚至是表情变化、是否带妆。Whale 将这些数据利用到优化个性化内容推送中,形成直接提升转化率的数据闭环。并且,过去这些数据并没有被有效利用,导致品牌和零售商的运营决策基本靠经验。 Whale 会将这些数据反馈给客户,并结合品牌已有的数据,对货品陈列、包装、SKU进行调整,降低营销成本,提高转化率和复购率。

Whale 只负责技术研发、数据平台和线下内容体系,生产、部署等环节都交给第三方。 在盈利模式上,Whale 根据线下部署面积和数据方案向品牌方按年收取服务费,目前已经服务了屈臣氏、宝洁等公司,总共覆盖了近千个点位,2018年目标订单量上万。叶生晅表示,目前 Whale 也在寻求第三方内容和数据公司的合作,共同推动线下零售和消费体系的发展。

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Whale 团队

团队方面,目前共有50多人,总部位于杭州,在上海、广州设有办公室。创始人叶生晅毕业于加州理工计算与神经系统专业,哈佛商学院 Research Associate,曾任职于Facebook;联合创始人陈安迪,为美国杜克大学管理学硕士、弗吉尼亚大学金融学士,在麦肯锡有超过5年的零售品牌战略咨询和数字化经验;其他核心成员来自浙大、阿里、谷歌等公司。

36氪企服点评

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