行胜于言，空谈误国，实干兴邦。我们用产品化的思维武装头脑，落地实战来解决问题，真正带来商业价值。一个人脸识别的API价值不大，关键是如何切入商业，带来现金流。
我们的产品从两个方面来落地：一个是被动式无监督学习，人脸聚类，来做基础数据研究，提供商业决策支撑；一个是主动式推荐，客户配合人脸识别来做个性化优惠。
人脸聚类产品应用场景：
一家小饭店，饭店老板每天都会盘算，今天来了哪些新顾客，哪些老顾客是时隔多久又来一次。哪些人是经常一起来，哪些人出手大方。
如果你开一家分店，分店店长就不会有这么好的责任心来给你探索商业背后的本质，他会按部就班的管理好门店的饭菜采购和烹饪，争取不会出差错，好早点下班回家。
如果一家饭店新开业，前一个月生意爆棚，慢慢生意越来越冷清直到关门歇业。抛开外卖带来的冲击，那根本原因就是这家店的产品和服务跟当地顾客的需求想去甚远。当你发现生意冷清时，再考虑变革，则为时已晚，最后只能关门歇业，另挪地方。
一段时间内，入店消费的总人数，代表的是这个地段的繁华程度；每天入店消费的熟客率，代表的是这家店的张力，吸引顾客的能力。没有熟客的线下门店是没有未来的。开店半个月，发现来的全是新顾客，这家店得赶快做出调整，免得这条街上所有人流都来体验过了，商业上就没有挽救的机会了。
如果有人一直来门店转，晃悠，但是就是没下单，这个就是真实买家，下次再来一定要让店员针对性销售。
如果一家门店每天人流量爆棚，熟客率达到60%以上，这家店周边还可以开一家分店，这样的基础数据做支撑，就不用担心开了一家店后没几个月要关门。这些数据是商业决策的核心基础数据。
有人说，开店选址，只要人呆在附近看看人流量就OK了。事实上，光有人流量还不够，还需要看熟客率。
OK.这一切，我们都让机器来干了。输入一段视频，我们会把每个人都分开，他来过几次，什么时间点来，以及后面一系列的具有商业价值的行为数据都记录下来。
图片中记录下来了顾客多次进店，每次不一样的视角和光线强度，照样能给你聚类出来。
主动式推荐：这个商业价值就更高了。电商会在双十一搞大型促销活动，来刺激消费；难道线下商场的你们，还在时不时的搞大促销来吸引客流吗？
线上促销，顾客流的变动不受地理位置限制，而线下促销，来的都是周边顾客，周边顾客一段时间的购买力是一定的，促销之后，只会让没促销的时间段生意更加萧条。
我们应该主动式来推荐，来促销。怎么做，欢迎来办公室洽谈。
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