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人员众包和人工智能,助力快消行业销售执行

ycypu 2023-2-11 22:10:12 显示全部楼层 阅读模式

你是否看过,城市管理员对着店铺拍照,或者销售代表对着货架拍照等情况?这是他们在做执行,让管理者看到照片如同亲临现场。那么,这么多照片,要如何处理呢?本文作者从人员众包和人工智能的方面,分析如何更快效率地完成,一起来看一下吧。



你会不会遇到美景美食忍不住拍照留念,配上美美的文案,发个朋友圈,引来朋友同事的各种点赞好评,那是一段极其美好的时刻。在你工作的办公楼里可以人脸识别进出了,商场买点什么东西也可以刷脸支付了,一不小心你收到交通违规提醒,违规照片也是清晰可见。

或许你偶尔看到过,共享自行车管理员在不停地对着街道整齐的自行车拍照,也或许是城市管理员对着街道旁店铺逐个在拍照, 也或许是销售代表对着货架拍照,也或许是执行人员对着店里的陈列拍照,也或者是店长对晨会的现场过程拍照或录像。 他们是在做执行,让管理者看到照片如同亲临现场。有图有真相,再加上时间戳和位置管理,这还真是保证执行的好方法。

一、业务挑战

你有没有想过这些照片要如何处理呢?

你会说领导会看的,有几个领导会看呢?有几个领导每天会看呢? 一个人每天能看多少张照片呢?管理层的时间放在照片上是经济的吗? 抽查可不可以呢,能抽查多少比例呢? 20%、30%,还是50%?当你每天面对着成千上万的照片,你会如何做呢?

你可能会想到人工智能,找计算机AI去看呗,听起来挺美好实际上极端费钱,超级贵,另外也不是任何场景都能胜任,而且每学一种新场景都还要时间成本。 虽说Google深度学习框架公开后,加速了国内商业应用的井喷式发展,可是成本还不是每个企业都能承受的。最最重要的一个挑战点,对拍照要求非常高。一位销售总监戏称,销售员人人都是摄影师。

人工智能成本高,人工效率低,那还有什么方法吗?

二、产品设计框架

你是否想过可以引入人员众包,让专业的人去做专业的事情,实现成本和效率的最优化。 基于这个指导思路,我们构建了人工智能和人员众包为一体的照片识别体系,简要示意如下。



各种渠道来的照片,通过标准图像API进入识别平台,平台自动按照场景将照片分流。针对场景相对规范人工处理比较麻烦的场景,比如数一下照片中的酒瓶有几个?哪个产品缺货?这些就可以交给训练过的人工智能模型来完成。针对比较复杂的逻辑判断,需要人脑辅助的,比如陈列是否整齐? 是否有品牌展示物等? 针对培训过的人来说,比较容易,让人工智能来就复杂多了。

针对执行类照片的审核,主要的目的是先实现执行不走样。 不论是人工智能还是众包的分析结果,都会反馈给执行者,这是关键中的关键。 另外就是针对执行现状给出行动建议,以及给高层做决策依据才是关键。

你可能会吐槽某些人工智能还不智能,识别率不高,那你的重点就是要去督促提升模型优化,给它更多学习的材料和时间。1000张不够,是不是可以更多,2周的时间不够,可否是一个月呢?

产品核心能力1:派单抢单


关于人员众包中,如何调动参与人的积极性,并能公开透明地吸引她们持续地参与其中。 通过两个路来实现,首先就是制订公开流程,如招募、培训、认证、工作量计算、结算等,保证公正透明;其次是如何保证她们可以愉快高效的完成这些相对枯燥的工作。 这些都是需要数字化产品的赋能。

派单抢单是一个关键的产品能力,派单中考虑需要考虑到分单和排单。首先是照片如何分单,按不同场景的照片,按照片量来组包-一包不能超过30分钟,例如:CVS渠道的门店堆头照片。然后就是如何派单?需要考虑到接单人的可用工作时段,认证资格,效果质量等自动派单。

在抢单部分,考虑到了两个层次,第一个层次是先派单给相对比较优秀的人员,接单员可以结合自己的情况选择接单,选择自己擅长的,或是金额比较高的单。 第二个层次是会安排人专门清单,就是一段时间后没有人接的单,会有专人去把这些单子都处理掉。保证整个审核工作的完整性。 抢单页面如图,可以清晰的看到任务完成获取的金额,任务时间要求,照片数量,审核要求等基本信息。达到一定金额可以直接取现到个人账户。



产品核心能力2:高效图片分析


其次就是如何让参与可以快速的做照片分析? 你若是产品经理,你会如何考虑?

移动时代了,当然是首推移动版本。最开始迭代了出了移动版本,照片左划是合格,右划是不合格。用户操作是简单,可效率一般般。划多了也是超级累,无趣。我们迭代出了PC版本,基本操作还是左键合格,右键不合格。实际用户使用后,如何提高效率成为重要部分。

第三次迭代,就有了我们现在的版本。有两大革新,一是引入PC端全屏模式,一屏可以有20 /40张照片,让用户一眼可以更多照片。二是默认照片全合格,只找那些不合格的照片,类似找茬儿游戏一样。完成一屏可以进入下一屏,这个效率可是提高了几十倍呀。审核结果在品控环节处理后才能拿到积分,所以不用担心有人乱点质量差。



针对人工智能处理的部分,模型算法的建立和优化,专业性相对比较复杂,介于篇幅考虑,在这里就不再赘述。 你若有兴趣我们可以花时间专门讨论这个非常大的话题。

三、产品应用价值

这个产品框架,我们应用在快消品行业啤酒品类的销售人员日常拜访执行,门店陈列执行,冰箱陈列执行等应用场景。针对一家200万活跃门店的快消企业,每年的照片上亿,使用此整合产品,单一照片处理成本可以将至0.1元RMB一下。真正的赋能销售,业务增长助力。

这个产品框架除了前面提到的啤酒品类,也可以是快消的其他品类如软饮,奶粉,日用化妆品等。也可以应用到针对其他行业,如医药行业,零售业等。若视野更宽广些,可以大多利用照片和照片识别的相关应用,比如企业内部各种费用核销,各种照片找茬儿等。

最后,不得不说这是一个过渡期的产品框架,若人工智能足够强大应用成本足够的亲民,也就不需要这个产品,若人员成本足够高的化也确实不适合。 基于目前甚至是未来5-10年,这还是一个非常有价值的应用模式。

你觉得呢?

本文由 @鹿鸣Lucius 原创发布于人人都是产品经理。未经许可,禁止转载。

题图来自 Unsplash,基于CC0协议。

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韩梅梅123 2023-2-11 22:10:17 显示全部楼层
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