把物理世界的信息数码化，Percolata让零售业的人力配置更合理

Percolata 是一家为实体零售行业提供劳动力管理服务的公司。通过物理大数据的采集与分析让零售店可以在网上轻松获得真实世界的数据，同时制定最优的工作安排。

他们的主要目标是通过合理的劳动安排的调整减少开支增加零售店的收入，改善顾客购物体验，简化工作计划的过程以及更好的管理雇员。他们声称通过他们的解决方案，可以减少百分之十的劳动成本。

为了达到这一目的，他们需要采集客流信息并且预测可能的顾客流，并且以此为基础为零售店自动生成合理的人员安排表，解决零售店人力分配不均的问题。通过了解客户购物的习惯，让他们在第一时间得到购买方面的帮助，从而提高销量。另外，这项服务还可以增进雇员和管理人员之间的关系，让工作系统更加的透明化。

具体的来说，他们的卖点就是提供了一个端对端的解决方案，通过权衡可用的雇员（通过手机App）和对客户需求的预测建立一个最优的精确的时间表，减少了管理人员分配工作的时间。另外基于云端的解决方案可以无缝对接到经理的日常工作流中，不需要再额外学习繁琐的调度系统。最重要的是，和传统的系统相比，大大的减少了前期繁重的基础设施安装的投入成本（大约只需原来的十分之一）。

其实提供类似服务的公司并不少，诸如RetailNext Inc.,Euclid Inc也都做实体店内客户购物习惯的数据分析，提供一些诸如客流量和转化率之类的指标，但是并不专门针对劳动力的优化。

Percolata有自己的特点：他是利用构件化和安装传感器来获得店内客流量信息的，这一点就和它的竞争者不太一样。并且这些传感器是将“视”与“听”相结合的，同时也可以识别顾客的智能手机。针对传感器，Percolata对无线传感器收取一次性的费用，但是获取和分析数据还需每月额外付费，传感器的价格大约在1000到5000美金之间，取决于店的大小和配置。

目前，它的客户有Uniqlo(优衣库),telefonica(西班牙电信),catimini(法国服装品牌)，7-11等等。最近他们刚刚完成了和美国优衣库全国范围的部署。优衣库控股公司的副总裁Alex Goldelman说“随着优衣库在美国的快速发展，不仅仅是客流和转换率，还为了更好的了解其他的顾客指标，我们寻找了许多合作伙伴。在评估了多种解决方案之后，我们更加偏向于Percolata。我们希望它可以帮我们更准确的测量消费者的行为并且分析实体店的销售策略。”

Percolata的创立者 Greg Tanaka说，目前他们正在探索数据的其他应用领域，比如销售，绩效考评和招聘。他们在种子轮中从Google Ventures,Andreessen Horowitz等投资者中筹集到了500万美元。