“Google Analytics for Offline”……mAy-I 利用数据填补门店运营的空白：mAy-I 首席执行官 Kim Chan-gyu

Mayi 的“离线 Google Analytics”产品mAsh是一款基于闭路电视的 AI 分析解决方案，它彻底改变了零售业。

通过漏斗分析和因素分析诊断销售瓶颈，实现 90% 的合同续签率。

-该公司入选 TechCrunch Startup Battlefield 200，正积极开拓全球市场。

“曾经被视为理所当然的在线数据分析，现在也可以离线使用了。”

零售业仍然以线下门店为中心。然而，门店运营很大程度上依赖于经验和直觉。虽然线上转化率（从点击到支付）可以量化，但线下却很难确定顾客停留时间和离开地点。一家初创公司应运而生，旨在填补这一空白。人工智能视频分析公司 mAy-I 开发了 mAsh，这是一款利用现有闭路电视监控录像追踪访客动向和转化率的解决方案，能够用数据证明线下门店的运营绩效。首席执行官金灿圭表示：“我们将引领线下门店进入数据驱动运营的新时代，就像 Google Analytics 之于线上门店一样。”

May.I 的诞生颇具意外。创始团队此前曾策划过线下活动，他们意识到缺乏有效方法来证明活动的成功。现有计数器和 Wi-Fi 传感器的数据不够准确，而聘请顾问分析人流模式的成本又过于高昂。意识到这些局限性后，团队明白线下活动和线上活动一样，都需要用数据来解释。在团队中一位人工智能专家的启发下，三位联合创始人——首席执行官、首席技术官和首席研究员——加入，共同创立了 May.I。他们各自发挥专长，攻克技术难题，为公司奠定了基础。如今，May.I 已发展成为一家拥有约 40 名员工的企业。

线下门店利用闭路电视数据了解顾客购物历程

客户选择 Mayi 主要有三大原因。首先，它无需安装即可实施。现有的计数器或基于传感器的解决方案需要安装和布线，耗时耗力。相比之下，mAsh 利用商店内现有的闭路电视摄像头，无需额外设备或施工。这最大限度地降低了安装成本，同时实现了即时数据采集，从而显著提升了客户满意度。其次，它基于深度学习，拥有极高的精准度。与现有方法仅统计入口处的客流量不同，mAsh 能够精确识别视频中的物体，区分员工和顾客。这显著克服了现有计数器通常只有 70-80% 准确率的局限性，提供高度可靠的、符合商店特定需求的数据。第三，它提供个体化的移动数据。除了统计客流量，它还能追踪顾客从进入、体验到离开的整个过程，揭示顾客停留时间最长的区域以及失去兴趣并离开的区域。这超越了简单的数字统计，为制定商店策略提供了切实可行的洞察。

May.I 的分析系统可概括为漏斗分析和因子分析。漏斗分析展示了顾客的购买历程，从客流量、进入、体验、咨询到购买，并分析了每个阶段的转化率。它不仅能简单地报告销售额下降，还能具体诊断原因，例如“客流量下降”、“体验阶段顾客流失”或“咨询到购买的转化缓慢”。对于高管和门店经理而言，漏斗分析是一个强大的工具，能够识别销售下滑的瓶颈并提出改进策略。因子分析更进一步，定量推断内部和外部变量（例如顾客的性别和年龄、停留时间、天气、促销活动以及周边商业环境）对关键绩效指标 (KPI) 的影响。它超越了依赖直觉和猜测的营销方式，为诸如“20 多岁女性顾客的停留时间增加时，销售额会发生怎样的变化？”之类的问题提供数据驱动的答案。这有助于高效分配有限资源并制定最佳的目标定位策略。

近期，快闪店、展览等短期活动的需求迅速增长。对于注重品牌体验的活动而言，收集访客满意度和客流量数据不仅仅关乎简单的绩效报告和收益提升，这些改进措施可以立即应用于下一阶段的规划。首席执行官金灿圭强调：“数据不仅能判断哪些方面做得好，哪些方面做得不好；它还能像指南针一样，指出哪些方面需要加强，哪些方面需要改进。”

从数据验证到安全，Mayi的信任策略

Mayi 的技术已在多个领域得到验证。一家国内大型娱乐连锁店通过 A/B 测试验证了预映活动的有效性，广告观看率提升超过 16%。这些数据为确定广告价格提供了客观依据。一家全球汽车品牌通过分析快闪店的体验空间效果和顾客满意度，为未来的快闪店策略提供了参考。此外，一家成功的线上零售商通过数据验证了其自助服务终端和拍照区的客流量模式，从而优化了线下门店的策略。

如此一来，漏斗分析和因子分析已不再局限于简单的数据记录，而是能够识别门店运营中的瓶颈，并根据顾客体验提出改进建议。过去，客户常常会说“我不知道如何利用这些数据”，而现在，项目经理和数据分析师从项目初期就参与其中，共同设计定制化的解读和应用方案。这种支持体系显著提升了客户满意度，今年的合同续签率约为90%。首席执行官金灿圭强调了数据转化为实际成果的过程，他表示：“无论技术多么先进，如果不能转化为实际可行的解决方案，那就毫无意义。”

安全也是May.i的核心原则之一。在分析过程中，May.i仅存储性别、年龄、停留时间等匿名化数据，并立即删除原始视频。此外，May.i还采用了边缘计算技术，防止视频流出店铺，从而进一步提升安全性。该流程符合欧盟《通用数据保护条例》(GDPR)——最严格的国际隐私标准，并已在海外实际门店进行过测试，证明其可靠性。May.i独特的竞争优势在于其完善的系统，该系统不仅提升了数据的准确性，更涵盖了数据的使用、支持和安全保障等各个环节。

通过全球扩张和产业多元化推动增长

May.i 的扩张战略分为三个方面。首先，它正积极拓展海外市场。公司正在欧洲、日本、美国和东南亚等重点地区寻求合作伙伴和示范项目，并计划在今年下半年和明年初在日本取得切实成果。开拓海外市场不仅仅是为了提升销售额，更旨在建立适用于全球零售环境的数据分析标准。在这方面，May.i 近期已在全球范围内引起关注。今年 8 月，它入选了由 TechCrunch 主办的全球创业大赛 Startup Battlefield 200，并获得了 10 月底在美国进行项目路演的机会。这代表着全球投资者和业内人士对其技术实力和增长潜力的官方认可。其次，May.i 正在拓展其行业领域。除了零售业，公司还将技术拓展至安全领域，开发拥堵管理和异常行为检测模块，目标是在 2026 年实现商业化。这有望在灾害安全、大型设施运营和工业场地管理等领域开辟新的机遇。第三个目标是进军中小零售市场。该计划旨在通过简化和推广大型企业中行之有效的分析模板，帮助小型门店（如社区商店和加盟店）弥合线下零售业的数字化鸿沟。

去年底，May.I 获得了来自三星风投等机构的 60 亿韩元 A 轮融资，目前正在筹备 B 轮融资。此轮融资的目标是加速海外扩张、确保盈利能力并完善公司架构，为未来的 IPO 做好准备。具体而言，公司正致力于优化服务器成本并提升云基础设施效率，以构建稳定的收入结构。同时，公司也在加速发展本地网络和合作伙伴关系，为全球扩张奠定基础。

首席执行官金灿圭强调：“创业公司必须找到顾客真正想要的东西，即便是在充满不确定性的环境中。”他还表示：“线下零售业很快将迎来数据驱动的时代。” May.i 将自身定位为“线下版的 Google Analytics”，致力于用数据填补零售业的空白。当门店运营中的直觉转化为数字的那一刻，线下行业的格局便已开始转变，而 May.i 正处于这场变革的中心。