5月5日,“家乐福中国与微信支付 O2O战略合作发布会”在深圳举办。在会议上,家乐福中国方面宣布,广州、深圳的13家门店将首批接入微信支付,这意味着家乐福中国将正式启动“智慧超市”模式。
根据双方合作协议,家乐福智慧超市5月下旬将在北京、上海、沈阳、成都、杭州、武汉、重庆等城市逐步上线,预计不久即可覆盖家乐福全国237家门店。
(微信支付、家乐福中国双方领导一起启动“智慧超市”)
(腾讯公司微信支付总经理吴毅在发布会现场致辞)
1分钟到3秒,从支付简化开始的智慧
微信支付的加入,首先解决的就是家乐福的“买单”流程。
过去,用户找卡、等待店员刷卡、签字确认往往需要1分钟左右,现金找零遇上柜台零钱不足则要耗时更久。
现在,在家乐福的智慧超市里,用户购物完成时,点击微信“钱包”里的“刷卡”功能,微信将自动生成一个条形码和二维码,店员扫描之后,即可进行微信支付。用户3秒左右就可拿起商品走人,不仅减少了用户等待时间,也非常有助于超市运营效率的提升。
从微信支付开始的O2O
“微信支付是O2O的起点,” 腾讯公司微信支付总经理吴毅表示,在传统实体商业中,是消费者与商户的单向连接;而在O2O商业中,则可以通过公众号和个人微信ID之间的互通实现签到、互动活动、领券、支付、售后服务、积分等一系列服务。
家乐福正从微信支付开始,以“微信支付+微信公众帐号”构成的微信智慧超市解决方案,持续推进O2O进程。
1、大数据沉淀 顾客通过关注家乐福的微信公众号,即可一键注册为其线上会员,家乐福中国可以据此快速捕捉用户画像,从而打造用户电子化标签数据库,方便超市管理;
2、信息实时触达 借助微信强大的消息触达能力,用户除了实时获取优惠信息,并通过微信卡包实现优惠券提醒、领取、转赠等功能,有助于形成完整的O2O闭环;
3、社交化推广成效显著 微信支付随时、随地、随身的移动支付的特性,对客流的带动效果非常明显,而微信强大的社交属性更利于唤起各种消费场景下的即时在线交互,以此为契机进行推广也成效显著。
家乐福中国的智慧超市还将演绎出更多意义。未来,借助微信的强社交基因,家乐福将开展电子商务O2O业务;结合微信摇一摇等应用,家乐福还能以摇优惠、摇互动广告等方式,充分利用渠道优势为品牌和供应商提供更多服务和业务合作机会。
发布会上,家乐福中国区副总裁、华南区总经理曹成智表示:“家乐福着眼于在中国的长期发展,力求在中国取得强劲和优质的发展。除了夯实大卖场业务,家乐福还将开展物流配送中心、便利店、O2O等多业态、多渠道的全面发展战略。通过携手腾讯微信支付,家乐福可以积累海量的用户数据,有助于对顾客需求作精准的数据分析,为未来的O2O战略打下扎实基础。”
另据悉,为了配合此次智慧超市的启动,家乐福方面还推出多重微信支付的专属优惠活动:
一、满立减:5月5日至5月18日,顾客到广州、深圳的13家家乐福购物满50元,使用微信支付即可立减10元,共50000个名额;
二、抽红包:5月19日至6月1日,顾客到广州、深圳的13家家乐福购物满50元,使用微信支付即可参加微信红包抽奖,100%中奖,最低5元,最高500元,共80000个名额;
三、支付日:5月26日当天,广州5家家乐福门店将参加微信支付日活动,顾客购物满10元,使用微信支付即可立减10元,共200000个名额。
好文章,需要你的鼓励
这项研究利用大语言模型解决科学新颖性检测难题,南洋理工大学团队创新性地构建了闭合领域数据集并提出知识蒸馏框架,训练轻量级检索器捕捉想法层面相似性而非表面文本相似性。实验表明,该方法在市场营销和NLP领域显著优于现有技术,为加速科学创新提供了有力工具。
un?CLIP是一项创新研究,通过巧妙反转unCLIP生成模型来增强CLIP的视觉细节捕捉能力。中国科学院研究团队发现,虽然CLIP在全局图像理解方面表现出色,但在捕捉细节时存在不足。他们的方法利用unCLIP生成模型的视觉细节表示能力,同时保持与CLIP原始文本编码器的语义对齐。实验结果表明,un?CLIP在MMVP-VLM基准、开放词汇语义分割和视觉中心的多模态任务上显著优于原始CLIP和现有改进方法,为视觉-语言模型的发展提供了新思路。
这项研究介绍了RPEval,一个专为评估大语言模型角色扮演能力而设计的新基准。研究团队从法国里尔大学开发的这一工具专注于四个关键维度:情感理解、决策制定、道德对齐和角色一致性,通过单轮交互实现全自动评估。研究结果显示Gemini-1.5-Pro在总体表现上领先,而GPT-4o虽在决策方面表现出色,但在角色一致性上存在明显不足。这一基准为研究人员提供了一个可靠、可重复的方法来评估和改进大语言模型的角色扮演能力。
这篇论文介绍了LegalSearchLM,一种创新的法律案例检索方法,将检索任务重新定义为法律要素生成。研究团队构建了LEGAR BENCH数据集,涵盖411种犯罪类型和120万案例,并开发了能直接生成关键法律要素的检索模型。实验表明,该模型在准确率上超越传统方法6-20%,且在未见犯罪类型上展现出强大泛化能力。这一突破为法律专业人士提供了更高效、精准的案例检索工具。