「马蹄铁」深入产品设计和门店运营，发力商业智能领域

线下流量越来越受重视，主要原因就是线下场景化下的数据更具价值。这种情况下商业综合体、餐饮零售门店如何在变革中实现“顾客、商业、品牌”的重构升级就变得尤为重要。目前来看重构升级的主要表现方式就是门店的信息化和智能化。智能商业门店解决方案并不鲜见，但它们都有一个共同的短板，即数据处理手段传统，数据处理结果的呈现是过时的报表形式，只能对经营管理状态作出粗浅的描述，无法深入分析用户行为，至于移动互联网时代急需的精确用户画像和精准营销更是无从谈起。

线下门店根据消费频次分为三种，一种是以便利店、餐饮、商超等高频为代表的低客单标准品，一种是以鞋服包等中频为代表的中客单价非标品，一种是以汽车、地产、珠宝等低频为代表的高客单价耐用品。由于中低频场景支付转化率极低，支付前数据将在商业决策中起到主要作用。而目前零售企业支付前数据还处于空白状态。

马蹄铁是一家针对中频消费场景的门店智能化服务商，基于线下数据挖掘为鞋服包零售企业供决策服务，帮助门店将“经验数据”转化成“决策数据”。面向企业三大核心需求：产品设计、门店精细化运营和营销，马蹄铁目前在前两种需求上施加影响。

马蹄铁通过物联网系统收集数据，建立线下门店的转化漏斗，实现门店数据“上线“。安装在门店天花板吊顶的智能客流计能够通过视频解析计算出精确进出店客流，店面人体红外热力监测传感器用于监测店面每个区域的客流热力分布。智能吊牌标签能够监测商品被拿起试穿的用户行为数据。店内广告系统通过识别用户的对商品拿起行为在平板上播放相应的商品广告，从而提高用户店内体验、降低店员沟通成本。店内视频处理系统负责处理进出店视频流，识别二次到店用户及用户逛店时间。 

服装智能吊牌

智能光感鞋托

马蹄铁希望能通过数据解决企业的商业智能需求。

首先在商品设计方面，能实时捕捉产品的用户兴趣元素，并通过新产品投放市场产生的反馈验证数据，对产品定型产生施加影响。产品SKU被定义标签并收集互动信息，拿鞋子举例，鞋子可以被拆解为鞋码、跟高、鞋型、面料等，智能标签通过对用户的拿起放下行为、观察市场等捕捉产品互动信息，分析各项产品标签的影响权重，比如大多数人喜欢什么鞋型、用料，这些数据会用于新产品设计参考，厂家能设计出贴近市场需求的产品。

其次是精细运营方面。传统线下零售通过销售和库存数据驱动运营，但实际上支付前数据空白难以支持精细化运营。每家线下门店都会面对不同的人群，马蹄铁硬件+软件的物联网布局根据店面数据建立客流指数、互动指数、销售指数，根据销售指数和客流指数可以分析出热门店面、低调店面、改进店面和淘汰店面，再结合互动指数分析出单店内陈列问题和选货问题，最终给出每家门店商品选货优化和陈列调整建议，以实现单店商业价值最大化。

马蹄铁产品形态以软硬结合的方式为主，硬件方案能实现店面快速部署，部署一家店的时间半天到一天，而硬件使用周期长达5年。

竞争方面，创始人聂梦松告诉36氪，市面上多是单线上的竞争。目前餐饮等高频场景的改造是很多企业的发力点，高频场景更适合做营销入口，马蹄铁可以与他们合作。在中频场景上，实现商业价值最大化。马蹄铁提供模块化服务，最核心的竞争力不是单个技术的突破，而是全局数据的把控、商业决策和模型的把控。马蹄铁要做的是贴近用户的商业价值不断优化 BI 系统。在做好零售企业的商品设计BI和精细零售运营BI后，马蹄铁将来也会研发其他类型商业决策模块，未来整个行业铺开后会在数据沉淀和决策模型方面有比较深厚的沉淀。

马蹄铁团队创始团队来自于北邮和北航，创始人&CEO聂梦松是连续创业者，硕士退学创业。公司成立到现在已经经历三年时间，在发展过程中公司陆续吸引了来自新美大、华为、富士康、霍尼韦尔等公司及咨询公司人才加入。

近日，马蹄铁获得新零售移动交易公司钱方好近的战略投资，并加入好近X新零售方案数据平台。马蹄铁已累计获得了近千万风险投资。投资方包括飞马基金，龙翌资本，集结号，浩方创投等。