低频高价的应用场景比如4S店、奢侈品与房产交易等，对于这些场景来讲，识别每个有质量的线索，帮助导购员通过个性化服务提高转化率是业绩提升关键。此时，企业客户将通过“智子”识别高意向顾客，并为高意向顾客构建一个全息数据视图给到导购员，从而使导购员的服务更加个性化。黄纯波说，4S店吸引一个顾客上门的成本在2000元左右，如果能够快速识别出高频到店顾客并在短时间内推算顾客的可能喜好，一定程度上能够减少销售成本、加速成交。

　　在零售场景中还有一种“流量批发”模式，线上的典型场景是天猫，线下则对应Shopping Mall。在天猫上，每个访问流量都通过精细化管理售卖给相匹配的商户，从而实现流量价值最大化。那么线下的Shopping Mall是否也有实现流量精细管理的可能呢？

　　借助天正“智子”，Shopping Mall可快速构建一个精细化流量管理平台，了解每个Face ID 的品牌偏好及消费习惯，并且将变现每个访问者的价值给到入驻商户。同时天正还推出了会员实施转化检测方案“魔屏”，将会员的转化情况实时显示在大屏幕上，帮助Shopping Mall 实现匿名流量实名化，从而建立触及渠道。此外，针对一些特殊的零售场景，Retail Next还会用传感器来辅助记录顾客的浏览信息。

　　Amazon Go那种无人便利店、无需结账拿了就走的模式看起来十分炫酷，似乎代表了新一代线下零售的趋势。那么，Amazon Go模式能在中国复制成功吗？

　　黄纯波认为，与其说“复制”，不如说中国的新零售正在探索具有地域特色的模式，销售效率的提升，归根结底还是要看人与货、人与场地的关系，总结下来仍然是流量管理和数据管理两个问题，这是电商和线下零售都要考虑的。因此，哪种模式不重要，重要的是能否以软硬件结合的形式把流量和数据管好，这就要求在所有产生数据的环节上，都有技术在投入。黄纯波向笔者提供了这样一组数字：在理想环境中，Retail Next一体化方案能够把人脸识别准确率提升到95%，黄纯波称此为目前业界最高水平，同时能够降低80%的运营成本。

　　而此前，天正已经打通了线上的Social CRM和新零售CRM的解决方案，与其说Retail Next是天正推出的独立新产品线，不如说Retail Next做了之前Dynamics Loyalty和Social Hub+不能做到的事情，让数据的触角延伸到线下消费场景中，从而直接作用到坪效等关键指标，为数字化门店提供设备-系统-云的整套方案，从软件服务商变成硬件设备-系统供应商。而黄纯波目前已经把Retail Next当做一个独立的创业公司来做，笔者猜想，除了补足现有产品环节以外，接下来Retail Next可能还会通过API打通等方式构建自身的生态。

　　黄纯波说，Retail Next的目标客户群主要是品牌商和大型连锁便利店企业，目前一些零售行业的大品牌商已经和Retail Next达成合作关系，如瑞表集团、阿迪达斯等，便利店方面也有一家便利店连锁集团成为标杆客户。这些客户资源一方面得益于天正多年聚焦零售行业的客户积累，另一方面则是因为持续的硬件供应能力和技术能力。Retail Next有一位专注硬件领域的合伙人，从硬件开发到供应链上都有较为丰富的资源。

　　同时，因为2017年2月天正成功入选微软加速器第九期，Retail Next的人脸识别技术能够得到微软亚太研究院的支持，数据处理与Power BI打通，此外，微软加速器的市场销售及研发资源上也帮助天正在市场活动推广及技术研发上获得大力支持，天正已联手微软加速器面对顶级连锁零售品牌推出“TOP 50” 普及计划。在未来6个月，天正将为50家中国具有影响力的连锁零售品牌商提高为期一年的单店免费服务计划，而微软加速器将为天正提供300万免费Azure资源来支持这50家零售商的计算资源。

　　对于市场前景，黄纯波表示，线下零售关系到6000万从业者，去年的零售总额将近14万亿，而有88%的零售行为仍旧发生在线下。因此，和美国的新零售业相比，有机会实现后发先至；同时，目前Retail Next所对应的细分市场是一个蓝海，线下需求非常强烈。“线下零售改变的动力，实际上源于竞争对手电商的积累，最终线上线下的差异会越来越模糊。”

　　本文是拓扑社对微软加速器第九期入选项目的专题报道。