必胜客成功转型背后的人工智能AI关键技术

 必胜客是美国在线订餐的先驱者，1994年就在加州推出在线订餐服务。但之后这间连锁比萨大亨未能跟上创新步伐和时代脚步，2017年被善用科技的对手达美乐反超，失去第一大连锁比萨品牌的称号。必胜客痛定思痛后认真思考转型，通过大数据分析同人工智能AI技术结合的方式了解顾客需求，让在线流量转化为切切实实的销售额。痛点 “怎么才能使顾客脑海里时常想到你的品牌？”比萨不是大家每天都吃的，多数人只在节日、聚会等场合才会想到它。怎么才能有流量，怎么变成单量？ 品牌缺乏新动能，逐渐迈向“老龄化”，该如何破局？

网络订单占比高达70%，摊开报表，必胜客多数订单都来自网络，如何创造网络流量，吸引更多消费者下单，就是一大挑战。但现实是转换率（conversion rate）不够理想，100人浏览了官网，最终可能只有10人下订单。为优化品牌，必胜客从营运部、营销企划部两大核心部门发力。首先需要解决的是如何把流量变成交易量。2019年底，必胜客与人工智能创新公司沛星互动科技（Appier）合作，量身定制了一套分析顾客的人工智能AI模型AiDeal观察顾客浏览轨迹并进行打分，找出犹豫不决的犹豫客。

AiDeal包含一个AI引擎，通过在企业官网嵌入程序码，实时追踪消费者进入官网后的浏览轨迹，能够在0.05秒内追踪200种参数，比如网页浏览数、停留时间、点击、页面滚动、鼠标移动轨迹等。但Appier指出不会记录任何与个人资料、隐私等相关的信息。Appier首席机器学习科学家表示，为了定制化AI模型，先依据导入企业的需求来定义消费者类型，比如会分为一定会下单的“立即下单”型消费者、不会下单的“纯浏览者”及“犹豫不决”型客户群体。再通过AI判断浏览行为，实时判断每位浏览者，属于哪一种客群，犹豫者的浏览特征是在不同产品的视窗来回切换，或是鼠标在产品页面上下游移、鼠标在窗口的路径呈圆圈、不规则路线或在特定产品名称上移动等。不过，由于“犹豫不决”型客户群体特征难以贴标，Appier采取弱监督式学习（Weakly-supervised learning）和半监督式学习（Semi-supervised learning）训练AI进行客群模型分类。机器学习模型会根据这些资料分析消费者倾向，建立一个分辨的判断模型。但还是需要人工进一步缩小犹豫不决客人的范围，锁定从未购买的消费者、流失用户或排除特定用户等；之后就可以用来锁定最可能购买犹豫型消费者进行促销活动。人工智能会观察顾客浏览轨迹、分析使用者的鼠标轨迹、停留在哪一个页面区块，再根据不同轨迹特征，给出相应分数，来衡量顾客的犹豫程度及最终购买行为，判断哪些人为犹豫不决的顾客，最后再锁定分数最高的为犹豫客群。最后，必胜客和导入顾问讨论后，锁定犹豫不决的客群。

任何商业的成功都不是一蹴而就，能够精准把握住市场并取得红利的，一定是基于足够前瞻性的判断和及时战略卡位，而且是在正确的时间做了正确的事情，否则所有人都意识到消费升级时，再去调整战略，就会陷入被动。

接着是A/B测试，预测犹豫客的转换数。AiDeal会将犹豫不决的客群分为两组，对其中一组自动发送满减折扣券，且要在30分钟内使用。结果发现，两组人中，收到折价券的消费者的订单数提高了17％，下单时间也缩短了。验证过模型成效后，就能够正式上线。但必胜客发现，官网的下单状况在刚上线时下单转换率有所增加，但几天后就趋于平缓。经过重新设计折扣券的Banner后，消费者一眼就看到优惠。改用新设计后，转换率开始急转直上。

不仅是官网，必胜客App等所有官方渠道也都提供同等服务。“只有不断尝试，最后才能知道，哪个平台最需要加强改善、哪个平台效果最好。”实施这样的方案后，官网成交率平均提升15%，顾客交易完成时间缩短20%。

另一方面则是改善并创造更好的消费体验。这时候会员制度就很重要，透过数据分析，了解会员喜好，比如A顾客喜欢某种饼皮、B顾客都订团体餐，进而推出定制化促销方案。熟客方面，只要选择历史订单，就能快速找到过往喜欢的口味与优惠组合，节省下单时间。

营销方面，必胜客选择频频推出爆红新品，不仅为了创造话题，也是数据分析的结果。过往市场调研都是都是依靠电话访谈、有针对性的采访，但2019年必胜客启用的舆情分析工具（social listening）发现消费者对食材方面很感兴趣。因此，必胜客通过数据分析结果构思创意新品并使用多元化在地食材激发消费者讨论。意外的是，推出几波新品后几乎是零宣传引爆网络。另外，视频博主、KOL主动发布新品评测，主流媒体也跟进报导，这些自然而然的互动都是最好的宣传。必胜客委托市场研究公司凯度进行品牌健康度调查，2020年必胜客的创新分数，较前一年提升30%。时随着互联网时代信息大爆炸，90后成为必胜客的消费主力，人们对餐饮体验也随之发生了改变：外出就餐不再是为了填饱肚子，而是成为一场亲朋好友之间的社交聚会，一个彰显个性、打造独特记忆的体验活动。人们会关注食物的呈现方式、发出朋友圈后的受欢迎程度。店面形象、设计风格、价值主张、服务等也是关注的重点。

这两年实施的转型，通过科技帮助营销，虽然成果显著，但最大的困难其实不是技术，还是在人。“你跟一个资深销售人说，我们现在不打广告了，他不可能马上接受。”从倡导策略，到执行落地，大约需要花两年时间，过程中必须不断沟通、试错，重点是要慢慢说服组织的所有人，改变做事方法，用数据思考销售方式，调整一致的前进方向，抱持着“打不倒就继续坚持”的成长心态，团队才能大步向前。这样的转型、仰赖高科技工具优化流程的工作做下来，必胜客不是连锁比萨店，反而更像电商。在运用新科技的脚步上，必胜客正不断加快。疫情期间，必胜客国外总部是首先推出零接触外送服务的领头羊之一。

自疫情以来，“电商思维”是必胜客始终坚持的准则。目前国外总部积极同Contentsquare这类提供创新数字体验、数据分析服务的公司合作，旗下还有风险投资全球分析部门专门开发数位转型技术。必胜客风险投资全球分析主管崔斯坦·柏恩斯表示，公司研发的AI技术会根据顾客所在位置的天气，推荐适合的用餐地点。他说：“我们机器学习计划的一部分是吸收客户行为及关于客户是谁、位于世界的哪个地方、所处位置的天气情况，然后在其体验中推荐相关产品，并且已建立起一套机制。全球范围内实施时，必胜客将创建更加个性化的服务。100 多个国家/地区的必胜客将根据每个地区的不同烹饪口味制作不同的食谱。我认为使用现成平台时存在局限性，而且由于必胜客是全球性的餐饮企业，而且在世界多个不同地区开展工作，因此必须非常灵活地使用人工智能技术AI。所有这些细微差别和细节意味着如果拥有更好的用餐体验，必胜客将更胜一筹。”人工智能AI预测的天气数据、精确到邮政编码的位置数据、销售数据之间的关联，都能够挖掘并用于营销。

天气会激发人们的某些情绪，并可能影响他们的购买行为。比如美国西北部各州在异常温暖和多雨的一天，烘焙巧克力和可可的销量增长62%；中北部及东部地区在晴朗的一天，葡萄酒销量提升25%。销售人员能够运用此类信息来规划数位营销活动，并确保高峰时段仍能维持足够库存。而且较低的温度和日照时长会影响人们的食欲，触发生物变化，刺激饥饿并增加对能量密度更高的食物的渴望。 一项研究发现，与春季相比，参与者在秋季平均每天多摄入 86 卡路里的热量，而在冬季则消耗更多的脂肪和饱和脂肪。

湿度、温度和其他天气相关的数据实际上非常具有启发性。科技公司Weathernews提供依据天气情况投放广告的服务，让食品、饮料制造商和零售商等业者能够针对用户所在地点的天气情况精准进行销售。比如在容易中暑的高温地带投放运动饮料等产品的广告，或展开相关促销活动等。炎炎夏日，Weathernews也会提供视觉化的中暑风险预测图，透过精细至每 1平方公里的网格图展示各区域的中暑风险，共分为“注意”、“警戒”、“严重警戒”、“停止运动”四个等级。这样的天气预测信息能够有效应用于商品的销售及户外工作者的健康管理。

柏恩斯认为，与其使用现有平台，不如卷起袖子从头做起。近年来，许多大型连锁餐厅开始将人工智能AI技术视为关键。麦当劳为了加快效率，2019年收购AI语音辨识技术公司Apprente；今年6月，百事可乐表示正在使用AI研发产品口味，取代传统试喝员，原因是机器比真人更懂消费者的需求。百事可乐消费者洞察与分析长史第芬·甘恩说：“人总是会给你各式各样的答案，但跟最终刺激他们购物行为的因素不太相近。”