開為科技于 2016 年成立，是國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的全渠道數(shù)字營(yíng)銷公司，致力于通過獨(dú)立研發(fā)的數(shù)據(jù)營(yíng)銷平臺(tái) Kiwi One (包括 Kiwi OneDesk 全渠道營(yíng)銷平臺(tái)、Kiwi OneIdea 創(chuàng)意內(nèi)容管理平臺(tái)、Kiwi Onehub&Data 數(shù)據(jù)采集與分析平臺(tái)、Kiwi Oneflow 機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái))為零售與快消品牌提供切實(shí)高效、一體化的數(shù)智營(yíng)銷解決方案。

開為專注于用 AI、大數(shù)據(jù)和算法賦能智慧零售與全渠道營(yíng)銷，服務(wù)過多家頭部零售與快消品牌，包括百威、可口可樂、瑪氏、寶潔、沃爾瑪、華潤(rùn)萬家、物美多點(diǎn)等頭部企業(yè)，擁有雄厚的技術(shù)實(shí)力和豐富的運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)。六年來，開為屢獲行業(yè)大獎(jiǎng)，兩次獲得 CCFA 新銳企業(yè)獎(jiǎng)，省人工智能新銳進(jìn)步獎(jiǎng)、CHINASHOP 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)營(yíng)銷獎(jiǎng)、還曾榮獲微信支付“零售類”智慧便利店優(yōu)秀案例大獎(jiǎng)。

開為創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)曾任職于微軟、領(lǐng)英、蘇寧等名企，在零售與 AI 領(lǐng)域深耕多年，對(duì)于實(shí)體零售場(chǎng)景下營(yíng)銷數(shù)字化困難的痛點(diǎn)有深刻的認(rèn)識(shí)，因此研發(fā)了集成內(nèi)容、數(shù)據(jù)、營(yíng)銷三位一體的全渠道數(shù)字營(yíng)銷平臺(tái)—— Kiwi One。一方面通過引入或升級(jí)門店智能硬件設(shè)備，作為與消費(fèi)者互動(dòng)、影響消費(fèi)者購(gòu)買決策的終端，另一方面通過 Kiwi One 平臺(tái)利用 AI 和大數(shù)據(jù)算法進(jìn)行精準(zhǔn)營(yíng)銷和數(shù)據(jù)采集，打通線上、線下的數(shù)據(jù)壁壘，從而解決實(shí)體零售數(shù)字化過程中存在的數(shù)據(jù)鏈條斷裂問題。

實(shí)體零售數(shù)據(jù)鏈條斷裂

線上線下數(shù)據(jù)壁壘難打通

數(shù)字化是近年來零售行業(yè)發(fā)展不可阻擋的趨勢(shì)，新冠肺炎在沖擊實(shí)體零售的同時(shí)也促使零售行業(yè)的數(shù)字化進(jìn)程大大加快。對(duì)于零售行業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的最大難點(diǎn)在于渠道的碎片化。由于消費(fèi)者分散在各個(gè)渠道，不僅用戶洞察和觸達(dá)非常低效，而且各渠道數(shù)據(jù)難以打通，整個(gè)數(shù)據(jù)鏈條完全是斷裂的。如何將線下消費(fèi)場(chǎng)景的海量數(shù)據(jù)規(guī)模轉(zhuǎn)化為可利用的企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)、如何打破不同渠道和系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)孤島狀態(tài)、如何在深度挖掘消費(fèi)者個(gè)性化信息同時(shí)提升效率，這是零售企業(yè)亟需思考和解決的問題。

而解決該問題的核心就在于統(tǒng)一各渠道的用戶 ID，通過 One ID 串聯(lián)各個(gè)數(shù)據(jù)孤島，從而掌握全域的數(shù)據(jù)和消費(fèi)者畫像。開為在零售終端(設(shè)備端、媒體端、小程序等)獲取經(jīng)用戶授權(quán)的信息，并通過 ID Mapping 將不同 CRM 系統(tǒng)之間的用戶 ID 關(guān)聯(lián)起來，形成統(tǒng)一的用戶 ID 跟蹤體系。打通全域消費(fèi)者數(shù)據(jù)后，開為再借助 lookalike 擴(kuò)展、AIPL 用戶全生命周期分析等方式對(duì)消費(fèi)人群形成精準(zhǔn)定向，為客戶提供精準(zhǔn)的個(gè)性化推薦廣告，形成千人千面的營(yíng)銷效果。

場(chǎng)內(nèi)零售媒體終端不僅是個(gè)性化推薦和智能發(fā)券核銷的廣告媒體，還是一個(gè)數(shù)據(jù)生成和采集的平臺(tái)，能夠幫助企業(yè)獲取廣告效果量化數(shù)據(jù)(包括展示次數(shù)、互動(dòng)次數(shù)等等)、核銷數(shù)據(jù)和消費(fèi)者授權(quán)數(shù)據(jù)，形成數(shù)據(jù)的采集——利用——生成——采集的良性循環(huán)。

NVIDIA GPU 超強(qiáng) AI 算力支持

助力線下零售數(shù)字化

零售行業(yè)供應(yīng)鏈長(zhǎng)、顧客接觸點(diǎn)多，數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，普通的架構(gòu)根本無法支撐如此海量的數(shù)據(jù)規(guī)模。以開為場(chǎng)內(nèi)零售媒體終端為例，每家智慧零售門店內(nèi)的十多塊 AI 智能互動(dòng)屏幕每天都在產(chǎn)生大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括顧客廣告互動(dòng)行為、線下流量等數(shù)據(jù)，對(duì)于數(shù)據(jù)的處理必須要達(dá)到快、準(zhǔn)、全。在得到豐富的數(shù)據(jù)后，還需要對(duì)視頻/圖片/結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分類、回歸、時(shí)間序列等處理，同時(shí)要用到深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行再次加工，計(jì)算出交易場(chǎng)景中所需的關(guān)鍵結(jié)果，這就需要花費(fèi)長(zhǎng)期、大量的研究投入不斷更新迭代算法和場(chǎng)景。基于以上挑戰(zhàn)，開為選擇通過 NVIDIA A40, V100 來加速離線和實(shí)時(shí)計(jì)算場(chǎng)景。

NVIDIA GPU 的應(yīng)用給開為的業(yè)務(wù)帶來巨大的支持和提升。在數(shù)據(jù)采集和處理方面，開為將 NVIDIA V100 以及 Rapids 運(yùn)用于對(duì) ETL (提取、轉(zhuǎn)換和加載)數(shù)據(jù)處理的工作負(fù)載中，提高 Kiwi Onehub (開為數(shù)據(jù)采集平臺(tái))對(duì)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理效率。在機(jī)器學(xué)習(xí)方面，NVIDIA GPU 的超強(qiáng)算力為開為提供了強(qiáng)大的 AI 算力支持。Oneflow 系統(tǒng)(開為機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái))在同一分布式集群上處理 AI 模型訓(xùn)練任務(wù)，而無需將工作負(fù)載作為單獨(dú)流程在獨(dú)立的基礎(chǔ)架構(gòu)上運(yùn)行，這樣就可以對(duì)整個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)的處理流程進(jìn)行高性能數(shù)據(jù)分析，對(duì)從數(shù)據(jù)湖到模型訓(xùn)練所涉及的數(shù)十、百 TB 的數(shù)據(jù)進(jìn)行加速。

NVIDIA 聯(lián)手開為科技賦能智慧零售

推動(dòng)零售企業(yè)新增長(zhǎng)

開為智慧營(yíng)銷解決方案以場(chǎng)內(nèi)數(shù)字媒體為精準(zhǔn)營(yíng)銷終端，并結(jié)合 Kiwi One 平臺(tái)(OneDesk+OneIdea+OneData & OneHub+OneFlow)賦能線下零售場(chǎng)景，通過零售媒體和 SaaS 的雙重支持打造“精準(zhǔn)互動(dòng)廣告+數(shù)據(jù)反饋+發(fā)券核銷”的一站式智慧營(yíng)銷方案。

憑借 NVIDIA A40 強(qiáng)大的 AI 算力和 TensorRT 出色的性能，在幫助開為降低基礎(chǔ)設(shè)施成本的同時(shí)提高了數(shù)據(jù)處理和機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的速度，最大限度地提升了工作效率，支撐著開為技術(shù)團(tuán)隊(duì)對(duì) Kiwi One 產(chǎn)品更多的迭代和探索。

開為以“必經(jīng)之路，必有開為”為目標(biāo)，在全國(guó)零售場(chǎng)內(nèi)布置了兩萬五千多個(gè)點(diǎn)位資源，完全覆蓋重點(diǎn)一二線城市高消費(fèi)群體。目前開為已經(jīng)和多家頭部零售與快消品牌達(dá)成合作，在距離線下消費(fèi)決策最近的零售場(chǎng)內(nèi)幫助企業(yè)開展精準(zhǔn)營(yíng)銷、積累數(shù)據(jù)資產(chǎn)、提升銷售轉(zhuǎn)化。

原文標(biāo)題：助力零售轉(zhuǎn)型，NVIDIA 賦能開為科技全域數(shù)字化營(yíng)銷

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審核編輯：湯梓紅