云享智慧做了个从不反问的“多啦A梦”

“小优每个月会为优衣库带去数百万的营业额。”云享智慧创始人Tao Sha在提到这样的成绩时难掩自信，“有超过3万消费者会把小优当成一个倾诉者，说出自己最真实的需求，比如我很胖、我的皮肤有点黑，我适合什么样的衣服？”

那么，小优究竟是谁？

知识图谱之上的AI

今年5月，优衣库的AI导购员“小优”正式上线，用户可以通过扫码吊牌、语音以及文字搜索等多种形式与小优互动，找到自己想要的服饰。而这个AI导购员的开发者正是云享智慧。

云享智慧成立于2016年，约20人的团队中90%为技术人员。近期，云享智慧刚刚获得了数千万元Pre-A轮融资，拓展团队规模也在其计划之内。

据了解，云享智慧有两个主要产品：针对快消（客单价相对较低、购买频次相对较高）的超级营业员，以及针对慢消（单次消费较高，如教育行业）的售前机器人。前者帮助消费者快速找到可能购买的商品，后者用于建立信任，以挖掘品牌的潜在客户。不过，云享智慧会将90%精力用于运营超级营业员。

“消费者对商品的描述非常发散，比如棉的、舒服的、透气的……其实都在形容一件T恤。但卖家对商品属性的定义是结构化的，比如麻、红、圆领等。当消费者的形容词有1000个，数据库里的字段只有20~30个时，匹配几率非常小。”Tao Sha表示，超级机器人能做到的就是，当消费者提出“有弹性”这个需求的时候，迅速筛选出所有氨纶成分在3%以上的衣服，展示在消费者眼前。

Tao Sha称，超级营业员适合SKU比较多、忠实用户比较多、描述方式不太统一的品类，比如服装、化妆品、餐饮等。在这样的品类中，超级营业员能发挥出更大的效能。

据介绍，超级营业员背后有一套知识图谱，和传统的知识库不同，知识图谱中不止有知识信息本身，还定义了知识之间的关系，能让AI区分“中国足球队谁也赢不了”和“中国乒乓球队谁也赢不了”之间的差别。而这种能力体现在服饰销售中，就是默认“短袖”和“凉快”之间的关联。

Tao Sha告诉亿邦动力，云享智慧擅长“NSLP”，即自然销售语言理解。凭借团队对零售数字化的服务经验，和对甲方非结构化数据的积累，云享智慧已经积累了海量的行业通用标签，构建出了一套完整的行业知识图谱。当公司合作新客户时，只需个性化地完善品牌知识图谱即可，也就是招聘营业员时需要培训的内容。

亿邦动力了解到，云享智慧的营收模式有两种：一种是AI的定制开发和系统维护费用，另一种是类似CPS按效果付费模式。据透露，虽然目前超级营业员在服务的都是品牌客户，但未来也不排除会直接服务电商平台。

据透露，品牌使用云享智慧标准AI导购服务的成本约在十几万元。如果需要深度知识图谱定制和营业员延伸功能，前期投资成本约在30～50万元，后续还需根据销售额支付一定比例的维护费用。

哆啦A梦式的销售员

行业中有很多不同载体、不同模式的商用机器人，超级营业员也有着自己的特点：（1）没有实体只是软件，可以嫁接到App、小程序等平台中；（2）只做售前，不做售后。据了解，超级营业员的交互相对多元化，并且采用了多媒体界面交互，可以同时反馈语音、图片等。

Tao Sha认为，在促成购买的场景下，单人对话快速反馈的价值要远远高于多人对话（机器人反复询问的模式）得到的精确答案。“最厉害的营业员不是推荐唯一答案，而是不论你提出什么需求TA都告诉你——有。”Tao Sha勾勒出了一种像哆啦A梦一样有求必应的营业员，这也是他将大部分电商巨头在使用的多人对话AI导购改成单人对话的原因。

“消费者需要的是，提出需求后可以看到所有符合条件的商品。比如说出要黑色T恤，就能看到黑色或者主色调是黑色的所有T恤，不需要机器反问什么材质、什么款式等。消费者没有耐心去回答这些问题，因为很多时候只有看到了，才会想买。”Tao Sha补充道。

消费者在门店中体验超级营业员

“目前，落地好的项目案例不多，很多产品还存在争议，比如人脸识别。”他犀利地指出，人脸识别是让消费者处于监控之下的产品，但真正促进消费的识别不该针对人脸。“在服装店中，真正应该识别的是消费者进店时的穿着。如果他穿了一个黑色短袖，并且想要一件长袖的时候，可以优先向他展示黑色款。”

“不能为了使用技术而使用，应该让消费者在不知不觉中更想购买。技术的有趣程度不应该超越商业的本质。”Tao Sha坦言，很多AI技术进入市场时都存在难度，其共性大多是以技术本身吸引消费者使用、将技术游戏化导致喧宾夺主等。

“就像无人店确实是趋势，但并不能代表消费者不需要交互。哪个牛奶最新鲜？哪个饮料无糖？可能以前的营业员也回答不了，但机器人就可以快速找到。” 在他看来，商用机器人的推广难度主要取决于交互做得好不好，要思考如何在节约人的情况下不减少服务。

不过好在，整个行业都在积极尝试AI应用，只是在落地的过程中产生了一些“分叉”。Tao Sha总结道，满足三个条件就可以称之为好的应用：

（1）为消费者提供更好的体验；

（2）让卖东西的可能性更大；

（3）能够收集到更多数据。

他举例称，在3万个消费者向小优提出的需求中，可能有1万个需求是优衣库满足不了的，这些数据就可以反哺优衣库去优化供应链。

AI和与购物的内在关联

“让消费者忽略技术本身，就是我们的成功。”Tao Sha表示，使用机器人时的复杂度既是评判商用机器人的重要指标，同时也是一些机器人暴露出来的主要问题。

“当下，行业中AI机器人使用起来普遍复杂。比如智能音箱在发出指令前必须唤醒，很多问题也还找不到答案。”Tao Sha指出，这种复杂度来自于两个方面：（1）专业场景的定向语料不足；（2）大多数产品是先有技术再去匹配场景。而真正好的机器人，其交互一定是足够简单的。

可是，毕竟人的购物有80%是非理性行为，运用理性的算法的机器人真的能读懂非理性行为吗？

对此，Tao Sha向亿邦动力表示，机器也并不是理性的代名词，它完全有可能促进非理性行为的发生。

“理性购物的场景是什么？一个人看到了喜欢的东西，仔细思考后发觉并不是很需要就放弃了。因此，为了促进非理性购物，需要缩短消费者的思考时间。” 他举例称，当消费者看到一条还不错的裙子时，可能会想“是红色就更好了”，在这个念头闪过的时候，如果有一件类似的红裙迅速出现，会非常容易促成购买。

和超级营业员的服务原理一致，Tao Sha更愿意站在人的角度分析未来的零售形态。他把消费者分为两种：一种是哪里便宜就去哪里买的蝴蝶消费者，另一种是锁定IP和品牌的忠实消费者。前者是中心化平台的用户，后者是去中心化品牌的用户。因此，只要两种消费者存在，中心化平台和去中心化平台就会共存。

“不过，两种零售形态都离不开人性的本质，比如贪婪、懒惰等。”Tao Sha补充道，这就是为什么移动支付会代替现金支付，而未来，基于AI的简单交互方式也终将会取代复杂的交互方式。