- 零售
- CRM
- 大数据
- 汇纳
- 新零售
- 营销
摘要：作为国内线下客流统计市场龙头，汇纳科技已在商业中心摄像头布局上占领先机，市占率超过一半。但消费者线下行为数据丰富，客流统计数据颗粒度不够精细，应用价值和客群有限。在数据采集上，汇纳科技需要迈过人脸识别和商品识别两个技术门槛，从而将客群从商业中心扩充到所有零售场景。
打通线上和线下零售数据，重构人货场，是新零售的重要内涵。经过多年发展，线上电商数据的采集和精细化运营已相当成熟。相比之下，线下零售数据的采集和应用还存在大量空白。
2004年成立的汇纳科技，深耕线下客流数据统计与分析，是国内该领域规模最大的企业，市场占有率高于其余所有公司之和。
通过梳理汇纳科技在零售场景的数据采集、加工以及分析能力，可以一窥线下零售大数据未来的发展方向。
创业板上市，市值近40亿元
汇纳科技一直专注于视频客流分析系统（IPVA）的研发，2008年起陆续和大型购物中心和品牌商合作，提供客流分析系统全套产品。2011年及2012年，公司获得来自红杉资本A、B两轮的融资。
2017年2月15日，汇纳科技在深交所创业板挂牌上市，最近市值近40亿元。
目前，汇纳科技营业收入以客流分析系统为主，包括销售和运维两部分，除2015年收入比重为77.33%外，其余年份均在80%以上。2016年，汇纳科技营业收入1.73亿，客流分析系统1.43亿，占比82.74%。而且，毛利率近几年持续稳定高位，2016年达到69.2%，净利率27.9%，远超同行业竞争对手。
截至当前，汇纳科技已与全国1000余家商业中心合作，渗透率达到20%；此外，也与多家品牌商进行合作，将视频探头安装在了超过20000家品牌连锁店铺中。
汇纳科技通常会提供1-3年的系统质保期，已过质保期的项目，会与客户签订系统维护服务协议，收取服务费。中小规模客户可选择数据服务方式，汇纳科技仅收取少量安装费用甚至免费安装，客户按需选择客流分析服务，此时设备所有权归属于公司，运营过程由公司维护。
此外，汇纳科技还提供包括Wi-Fi定位系统、智能停车场管理系统、电子导购系统等产品，利于多角度满足线下商户对于智慧购物场景的硬件需求。
摄像头数据源优势明显
零售大数据若想实现爆发，线下数据的采集是基础。汇纳科技采集的线下客流数据对零售体经营决策十分重要。客流分析系统在发达国家零售业的渗透率可达90%，但在我国仍低于20%。
线下零售数据源包括客流分析探头（摄像头）、WiFi探针、蓝牙及POS、CRM等门店管理系统。汇纳科技的直接数据来源是实体店内的客流分析探头，第三方数据源通过接口导入。
从可获取数据量来看，摄像头可以覆盖所有客流人群，WiFi探针和蓝牙只能覆盖少数联网人群，门店管理系统只能覆盖购买人群，因此汇纳科技的摄像头数据源价值度最高。
汇纳科技的摄像头已经占据全国1/5的商业中心，并且获取了万达广场等商业地产头部客户。摄像头监视系统升级周期至少5年以上，因此汇纳科技在线下数据源维度建立了深厚竞争壁垒。
但消费者线下行为数据丰富，汇纳科技目前所获取的仅仅是客流统计数据，实际消费行为数据还需雕琢。
个体数据采集需突破人脸识别和商品识别技术
线下数据可以从个体数据、客流数据两个大类进行区分。个体数据是基础，个体数据颗粒度越精细，作为统计结果的客流数据分析意义越明显。
汇纳科技目前采集的数据并没有涉及到个体数据，颗粒度不够精细。如果要实现个体数据采集，汇纳科技需要更新摄像头设备，同时迈过人脸识别和商品识别两个技术门槛。
个体数据包括身份数据和行为数据两大维度。
身份数据包括消费者个人数据，如性别、年龄、是否会员、会员等级；也包括同行消费者之间的关系数据。
这些信息采集需要摄像头设备升级以及人脸识别技术支持。目前，汇纳科技摄像头只能采集到消费者头部和肩部数据，没有人脸图像。
伴随人脸识别技术成熟，汇纳科技有机会通过摄像头设备升级、以及技术供应商引入，完成身份数据采集工作。
行为数据涵盖内容较多，可以从3W1H的角度分别来看——When、Where、What、How。
“When”——在时间分布上，包括和时间节点相关的数据，如到店时间、出入各区域时间；也有和时间段相关的数据，如各区域滞留时间、排队时长等。时间数据反映了消费者的时间分配，经营者可根据消费者的时间偏好安排营销活动和人力，优化产出并降低成本。
“Where”——地点维度分为静态、动态两个。静态如个人排队区域、主要滞留区域；动态如个人游逛动线、游逛深度等。前者反映了消费者的喜好和入驻品牌的吸引力，后者则能再现消费者的行为路线分布，并结合经营活动，判断经营活动的引流效果，进而优化客流的引导分布。
“What”——主要指消费者在商品层级上的行为，如浏览、试用、加入购物车……一直延伸到支付前的那一刻，包括这些行为的目标对象、数量和对应的转化率。这些数据反映了消费者的偏好，可从中探寻影响成交的因素，优化商品布局和支付前的用户体验，以提升销售额和销售数量。
“How”——这一维度则与支付相关，包括订单支付方式、支付时间、支付金额、优惠金额与数量等。如果说“What”表现的是消费者从进入店铺到确定购买这一系列行为，“How”则更加直观地反映了交易这一节点的信息，从支付再次反推消费者的购买偏好。
在行为数据中，存在技术瓶颈的是“What”数据。对应线上的用户浏览数据，线下需要采集用户拿起了哪些商品。目前，此类人工智能商品识别技术正在无人店中尝试，尚没有大规模商用。对于汇纳科技而言，何时能够采集“What”数据依然存疑。
在个体数据颗粒度提升之后，汇纳科技可以统计不同用户画像的客流数据。相比现在获取的滞留时间、游逛深度等客流数据更加有分析价值。
客群从商业中心扩充到所有零售场景
目前业内各家公司技术差距不大，汇纳科技之所以拉开与竞争对手的差距，是因为抓住了零售大数据最为重要的入口——商业中心。
线下零售场景中，商业中心最先意识到客流分析系统对经营的重要性。而且商业中心面积大，对摄像头等硬件产品需求量大、客单价高，同时商业中心长期合作意愿强烈，客户生命周期长。
汇纳科技采用直销形式，经过十几年市场拓展，已在商业地产及其集成商中形成品牌效应，客户包括万达地产、华润置地、龙湖地产等大型商业地产商，其中万达地产是最大客户，2016年销售额占比达24%。
目前，汇纳科技在客流分析系统市场占比过半，在商业地产新客户获取上会继续保持优势。全国目前有超过5000家商业体，预计年新增商业体可达500-1000家。按照客单价200万元计算，商业地产存量市场总规模100亿元，增量市场每年规模10-20亿元。
从增量市场来看，仅仅商业中心天花板很低，因此扩充其他零售场景是汇纳科技未来发展方向。不过，目前来看，除了商业中心布局强势，汇纳科技其他领域客户开拓优势并不明显。在多个线下零售场景，诸如酒旅、餐饮，以及发展势头迅猛的便利店中，很少看到汇纳科技的身影。
放眼竞争对手，业务线相同的慧眼数据服务于商场、连锁品牌、交通等场景。定位新零售门店智能服务商的悠络客，更多服务于由互联网品牌转化来的新型门店，全国已签约数量超过30万家。每人计的互联网基因更强，以中小连锁商户为主，也有永辉超市、名创优品、热风这类热门连锁品牌。
国外提供线下客流数据分析服务的ShopperTrak，则服务了如Godiva、Crocs等知名品牌主。而汇纳科技的零售品牌客户包括PUMA，moussy，NIKE，ESPRIT，ETAM等，集中在服装领域且数量有限。
补全消费者画像，有望转型零售大数据营销平台
除了为客户提供数据采集服务，汇纳科技也在着重提升数据分析服务能力。
汇纳科技正在积极招募有商业咨询背景的专业团队，提升零售大数据商业咨询能力，并于2017年6月完成了“汇客云”大数据分析平台搭建。
前文提及的消费者个体数据采集以及用户画像生成，将是推动“汇客云”发展的重要动力。汇纳科技一旦拥有线下用户画像，就可以摇身一变，成为零售大数据营销平台。
作为行业龙头，汇纳科技发力早、获客强是前十年占据领先地位的关键，客流分析系统销售为公司奠定了扎实的基础。未来，公司最大的优势建立在占据商业中心摄像头资源，从而成为线下零售数据采集最有力的竞争者。
随着人脸识别以及商品识别技术的规模化应用，汇纳科技只需更新摄像头硬件设备，就可以大幅提高数据采集的颗粒度，最大程度还原线下消费行为的关键环节，完善消费者用户画像。
汇纳科技形成的线下用户画像，可以与线上用户画像互为补充，公司可以从商业中心客群拓展至品牌广告主。届时，汇纳科技将不再局限于每年10-20亿的硬件市场规模，而是从零售品牌每年销售额2%-5%的营销预算开始，获得更大发展空间。
声明：本报告所有内容，包括趋势预测等，由爱分析根据公开资料独立分析得出，仅供读者参考，不构成投资建议，据此入市风险自担。