获1.25亿美元融资,「Trax」要用AI视觉技术帮助实体零售行业实现精细化管理

希大 · 2018-08-07
图像识别引擎本身并不能创造价值,下一步就需要将这套引擎和应用场景深度结合,为客户提供实际价值。

数据作为最重要的小生产资料,对于商家而言,是实现精细化运营、效率提升的重要途径。随着电商行业竞争日益激烈,线上流量红利不在,大数据对于实体零售行业的作用愈加显著。 

今年年初,拥有核心AI图像识别技术的企业服务公司Trax宣布进入中国市场。Trax总部位于新加坡,主要通过图像识别算法、海量货架和商品数据为品牌商及零售商提供实时可靠的数据服务。

Trax拥有一套自主研发的零售产品图像识别引擎。其实市面上基于同类技术为零售行业提供精细化管理服务的公司并不占少数,还有36氪此前报道过的一些本土公司。从基础技术原理来说,各家服务商都是使用零售产品数据来训练算法,从而实现产品的自动识别。但算法本身和积累的训练数据量决定了各家提供的服务的差异性。

Trax大中华区总裁王茜(Nancy Wang)告诉36氪,成立于2010年的Trax率先进入市场,并服务了大量的头部客户。这使得他们在算法优化和训练数据积累量上有足够的先发优势。但图像识别引擎本身并不能创造价值,下一步就需要将这套引擎和应用场景深度结合,为客户提供实际价值。

Trax选择先从零售终端检查业务切入零售市场,为品牌商提供零售管理服务。这套解决方案核心要实现的目的是提升品牌商对线下零售渠道的掌控力,进而优化内部的商业决策。

获1.25亿美元融资,「Trax」要用AI视觉技术帮助实体零售行业实现精细化管理

通过货架数据,Trax为品牌商提供针对性的商业见解

根据尼尔森最新的零售监测资料与中国消费者信心调查,线上快消品尽管带动了整体销售额增长很快,但线下渠道销量仍占全国快消品销售额的74%之多。

线下店面作为重要的销售渠道,品牌商需要掌握其实际执行情况。因此品牌商通会指派一线巡店人员或者借助调研机构,到线下销售门店进行实地调研,人工观察记录产品的分销、陈列、助销与促销情况。但但凡涉及到人工操作,就容易出现效率低、错误率高等问题。

前线人员通过专用的APP采集产品图像,或是品牌商在门店安装可以自动采集产品图像的智能摄像头。采集到的图像会上传至云端的计算机视觉引擎,图像分析完毕后,会以可视化图表、数据形式推送至不同管理人员的终端设备上,作为辅助信息帮助他们优化商业决策。

Nancy告诉36氪,Trax已经持续8年服务了全球的一些大客户,这些客户都是全球Top100的品牌商,基于服务这些全球大客户的经验,Trax可以为中国的外资企业和本土企业提供更有针对性的服务。据悉,在使用了智能零售管理解决方案的Top品牌商中,Trax占据了85%的市场份额。而这些大客户的项目方案和积累到的数据也帮助Trax反哺、优化计算机视觉引擎。

此后,Trax又面向零售商客户推出了Retail Watch解决方案。Nancy告诉36氪,之所以瞄准了零售商客户群,是因为相比于品牌商,零售商的精细化管理升级空间巨大,数字化转型带来的想象空间很大。而且零售也是非常明确的寡头经济,Trax依然会抓住头部零售商客户,占领大部分市场份额。通过Retail Watch对门店产品的自动识别,零售商可以获取实时的产品空间数据、缺货补货情况,进而优化门店管理。据悉,Trax已经和全球规模靠前的四家零售商建立了合作关系,加快线下试点速度。

获1.25亿美元融资,「Trax」要用AI视觉技术帮助实体零售行业实现精细化管理

零售商通过Trax 数据解决方案制定更明智的货架战略

Trax为客户提供的服务以SaaS订阅形式呈现,由于中国零售市场的精细化运营还有较大的渗透空间,Trax预期其营收会保持每年300%的增长态势。

今年7月Trax宣布完成目前为止公司最大金额融资,金额为1.25亿美元。该轮融资由博裕资本领投,英国媒体集团DC Thomson参与。目前公司的累积融资金额达约2.35亿美元,其此前的主要投资人为华平投资(Warburg Pincus)和Investec。

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