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智能視頻分析如何改變零售商店

2021-08-03 09:09 千家網(wǎng)

導(dǎo)讀:仔細(xì)觀(guān)察零售商使用IVA驅(qū)動(dòng)的人工智能的不同方式,可以深入了解智能零售的運(yùn)作方式。

零售格局正在發(fā)生前所未有的變化。實(shí)體零售商面臨來(lái)自在線(xiàn)零售選擇的激烈競(jìng)爭(zhēng),而且這似乎是不公平的。新時(shí)代的購(gòu)物者精通技術(shù)和商店,每次瘋狂購(gòu)物都要求更多。技術(shù)的普及繼續(xù)增長(zhǎng)并影響購(gòu)物的更多方面,提供個(gè)性化體驗(yàn)來(lái)贏(yíng)得智能客戶(hù)的忠誠(chéng)度。零售技術(shù)不僅有助于更好地了解客戶(hù),還有助于破解商店的缺點(diǎn)。它提出解決方案,減少收縮,并確保更高的投資回報(bào)率。這種分析是通過(guò)實(shí)時(shí)智能視頻分析(IVA)和邊緣計(jì)算實(shí)現(xiàn)的。

仔細(xì)觀(guān)察零售商使用IVA驅(qū)動(dòng)的人工智能的不同方式,可以深入了解智能零售的運(yùn)作方式。

欺詐及盜竊偵查

欺詐和盜竊是零售業(yè)面臨的兩大挑戰(zhàn),只有通過(guò)持續(xù)的監(jiān)視和執(zhí)法才能遏制。根據(jù)美國(guó)零售聯(lián)合會(huì)發(fā)布的第29屆年度全國(guó)零售安全調(diào)查,2019年美國(guó)的盜竊和欺詐損失總計(jì)617億美元,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前幾年。相應(yīng)的全球數(shù)字為1000億美元。據(jù)估計(jì),欺詐和盜竊占每年零售萎縮的近三分之二。面對(duì)如此驚人的數(shù)字,零售商們總是保持警惕,使用傳統(tǒng)方法和先進(jìn)技術(shù)相結(jié)合。

在商店入口和出口點(diǎn)連接到IVA系統(tǒng)的攝像頭有助于捕獲人數(shù),并使用生物識(shí)別技術(shù)和面部識(shí)別軟件來(lái)識(shí)別訪(fǎng)問(wèn)商店的顧客。當(dāng)客戶(hù)涉及欺詐或盜竊時(shí),面部數(shù)據(jù)將被證明以備將來(lái)使用??紤]一下日本初創(chuàng)公司Vaak的AI盜竊檢測(cè)系統(tǒng),據(jù)說(shuō)該系統(tǒng)通過(guò)處理通過(guò)在IVA上運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)算法分析的大量數(shù)據(jù),在識(shí)別潛在和實(shí)際欺詐和盜竊方面的準(zhǔn)確率超過(guò)80%。當(dāng)被阻止的顧客試圖進(jìn)入商店采取糾正措施時(shí),系統(tǒng)可以立即識(shí)別并發(fā)出警報(bào)。

然而,欺詐和盜竊檢測(cè)不僅限于入口點(diǎn)。整個(gè)商店都有犯罪的可能性,包括在付款和結(jié)賬時(shí)。例如,碼隆科技的RetailAIProtect由一個(gè)頭頂固定半球攝像機(jī)組成,它捕捉未掃描和可疑條形碼項(xiàng)目的鏡頭,并將信息發(fā)送到后端AI模型進(jìn)行解碼。如果系統(tǒng)檢測(cè)到錯(cuò)誤掃描或條碼票據(jù)切換方面的違規(guī)行為,則會(huì)立即發(fā)出警報(bào)。

IVA可以在幾分鐘內(nèi)輕松查看來(lái)自多個(gè)攝像機(jī)的鏡頭,而不是數(shù)小時(shí)或數(shù)天的手動(dòng)查看,以調(diào)查商店的損失和犯罪。操作員可以使用過(guò)濾器來(lái)搜索與指定描述匹配的人或物體,提取關(guān)鍵細(xì)節(jié),收集證據(jù)并加速調(diào)查。

過(guò)道管理

沿著零售店的過(guò)道可能會(huì)發(fā)生很多事情。從找到客戶(hù)一直在瘋狂尋找的合適商品,到因缺貨導(dǎo)致的糟糕購(gòu)物體驗(yàn)而徹底受挫,有效的過(guò)道管理可以決定銷(xiāo)售的成敗。服裝巨頭H&M使用人工智能通過(guò)分析購(gòu)買(mǎi)和商店收據(jù)來(lái)保持流行商品的庫(kù)存。通過(guò)深入了解受歡迎的過(guò)道、客戶(hù)在每個(gè)過(guò)道中的停留時(shí)間以及通過(guò)IVA捕獲的客戶(hù)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),零售商可以增加快速流動(dòng)產(chǎn)品的貨架庫(kù)存,改善商品銷(xiāo)售,并提供即時(shí)促銷(xiāo)以增加收入并提供誘人的購(gòu)物體驗(yàn)。

用于過(guò)道店內(nèi)視頻的分析技術(shù)還可以幫助店員記錄和了解客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)類(lèi)型以及他們的平均消費(fèi)和閱讀情緒并識(shí)別客戶(hù)的不滿(mǎn)。所有這些輸入都有助于工作人員照顧那些可能需要更多關(guān)注的購(gòu)物者。例如,優(yōu)衣庫(kù)的精選服裝店設(shè)有人工智能UMood售貨亭,通過(guò)研究顧客對(duì)不同顏色和款式的反應(yīng)來(lái)確定他們的情緒,從而為優(yōu)衣庫(kù)提供更好的過(guò)道管理。

客戶(hù)情報(bào)

在以客戶(hù)為中心的商業(yè)世界中,零售商竭盡全力吸引客戶(hù)??蛻?hù)智能(CI)通過(guò)整合和分析所有可用的客戶(hù)數(shù)據(jù)來(lái)改善溝通、研究和影響購(gòu)買(mǎi)行為,并通過(guò)預(yù)測(cè)性建議推動(dòng)更好的銷(xiāo)售,從而為零售商提供競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。在2018年哈佛商業(yè)評(píng)論分析服務(wù)與幾家大型IT公司合作進(jìn)行的一項(xiàng)研究中,83%的受訪(fǎng)者表示,在正確的時(shí)間將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可操作的見(jiàn)解的能力對(duì)于客戶(hù)體驗(yàn)至關(guān)重要。盡管如此,只有22%的人在這方面取得了成功。

觀(guān)察有多少客戶(hù)進(jìn)入以及何時(shí)進(jìn)入是一項(xiàng)主要的分析挑戰(zhàn)(?)。當(dāng)分析變?yōu)槎床炝r(shí),它們可以提高客戶(hù)體驗(yàn)的相關(guān)性,確保零售商與客戶(hù)產(chǎn)生共鳴。這些分析提供運(yùn)營(yíng)和品牌洞察力,以及CI的其他幾個(gè)方面。CI提供了做出購(gòu)買(mǎi)決策的環(huán)境,可用于提高投資回報(bào)率。

在過(guò)去十年中,幾家零售商也一直在試驗(yàn)MagicMirrors的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)概念。這些鏡子中的這些攝像頭具有延時(shí)顯示功能,允許顧客在試穿衣服時(shí)轉(zhuǎn)身并看到自己的360度視圖。紐約曼哈頓RebeccaMinkoff旗艦店的數(shù)字墻不容錯(cuò)過(guò)。交互式鏡子不僅可以通過(guò)使用IVA幫助虛擬試穿衣服,還可以為客戶(hù)提供與整體外觀(guān)相配的配飾建議。他們還可以點(diǎn)一杯飲料,并在需要時(shí)請(qǐng)求工作人員協(xié)助。試衣間的連接鏡子還允許您瀏覽可用的系列并訂購(gòu)合適的尺寸。

店內(nèi)員工與顧客比率

準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)和分析客戶(hù)流量的能力使零售商能夠確保高效運(yùn)營(yíng)。來(lái)自商店入口處捕獲的鏡頭的IVA以及捕獲分析的其他傳感器提供實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)。IVA根據(jù)著裝要求檢測(cè)以及員工面部和生物識(shí)別技術(shù)幫助區(qū)分員工和客戶(hù)。通過(guò)定期分析這些數(shù)據(jù),零售商可以確定流量模式,從而根據(jù)客戶(hù)需求提高人員配備水平。推算員工與客戶(hù)的比例有助于零售商決定在商店的不同部分重新分配員工或在人流量大的日子和時(shí)間增加員工,并在人流量不足的時(shí)間減少人手過(guò)多的成本。

隊(duì)列管理

使用IVA可以避免繁忙的結(jié)賬和排長(zhǎng)隊(duì)。AI可以自動(dòng)分析聯(lián)網(wǎng)視頻片段,并在結(jié)賬柜臺(tái)檢測(cè)到高流量時(shí)發(fā)出警報(bào)?;趯?duì)過(guò)道和貨架上連接的攝像頭和傳感器的即時(shí)分析,人工智能可以幫助預(yù)測(cè)結(jié)賬時(shí)排長(zhǎng)隊(duì)、人滿(mǎn)為患和客戶(hù)激增的可能性。這可以幫助零售商提前準(zhǔn)備開(kāi)設(shè)更多計(jì)費(fèi)柜臺(tái)。IVA還可以自動(dòng)向員工發(fā)出警報(bào),以進(jìn)一步加快結(jié)賬流程。特定的隊(duì)列管理算法可以為隊(duì)列中的每個(gè)客戶(hù)計(jì)算特定的等待時(shí)間,因?yàn)樗梢匝舆t為客戶(hù)提供服務(wù)。這種洞察力有助于識(shí)別問(wèn)題、優(yōu)化隊(duì)列數(shù)量并將客戶(hù)重新分配到不同的隊(duì)列以加快計(jì)費(fèi)。

中國(guó)的Futuremart和美國(guó)的AmazonGo等商店采用IVA技術(shù)更進(jìn)一步,實(shí)現(xiàn)了完全無(wú)收銀員和無(wú)現(xiàn)金的自主商店。進(jìn)入時(shí)的面部識(shí)別、購(gòu)買(mǎi)的二維碼和用于計(jì)費(fèi)的支付應(yīng)用程序,以及遍布商店的傳感器和攝像頭,提供了一種無(wú)需排隊(duì)的體驗(yàn)。Futuremart甚至還配備了HappyGo計(jì)量器,可以根據(jù)顧客的笑容為他們提供更大的折扣。

產(chǎn)品識(shí)別

現(xiàn)在的山寨產(chǎn)品太好了;幾乎不可能把它們和真品區(qū)分開(kāi)。偽造者已經(jīng)熟練地自己使用人工智能,這使得他們更容易設(shè)計(jì)產(chǎn)品冒充正品。世界海關(guān)組織(WCO)估計(jì),全球7%至9%的貿(mào)易與假冒產(chǎn)品有關(guān),使其本身成為一項(xiàng)有利可圖的業(yè)務(wù)。但銷(xiāo)售假冒產(chǎn)品可能會(huì)導(dǎo)致收入、聲譽(yù)和未來(lái)銷(xiāo)售的損失。這使得零售商專(zhuān)注于使用人工智能來(lái)檢測(cè)假貨變得至關(guān)重要。

圖像識(shí)別和目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)可以幫助零售商規(guī)范商店檢查,并得到一致的結(jié)果。使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以比較貨架上的產(chǎn)品,確定真?zhèn)巍I窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)圖像訓(xùn)練識(shí)別出與原始產(chǎn)品有任何單一或不明顯差異的產(chǎn)品。通過(guò)這些深度學(xué)習(xí)算法運(yùn)行的IVA,可以立即發(fā)現(xiàn)在艱苦的手工檢查中出現(xiàn)的失誤。

Entrupy和AuthenticVision等公司一直致力于利用IVA、先進(jìn)的數(shù)據(jù)科學(xué)和光學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)時(shí)識(shí)別假貨,并提供高質(zhì)量的用戶(hù)體驗(yàn)。然而,一個(gè)已知的限制是沒(méi)有萬(wàn)無(wú)一失的偽造檢測(cè)器。即使是最準(zhǔn)確的,也不可能通過(guò)所有的測(cè)試。

IVA對(duì)零售業(yè)意味著什么

隨著時(shí)間的推移,IVA收集視頻數(shù)據(jù),為企業(yè)提供智能,以了解趨勢(shì),做出明智的決定,并制定強(qiáng)有力的戰(zhàn)略。在最大程度上減少客戶(hù)的寶貴投入,為客戶(hù)帶來(lái)愉悅的體驗(yàn)。它有助于在網(wǎng)上和實(shí)際存在之間架起橋梁。隨著越來(lái)越多的企業(yè)利用人工智能主導(dǎo)的IVA,零售領(lǐng)域正在發(fā)生變化。IVA將視覺(jué)敏銳度與分析能力相結(jié)合,將信息編目,為零售商提供豐富的即時(shí)洞察力,彌合人為錯(cuò)誤的鴻溝。