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        智能視頻分析如何改變零售店

        零售格局正在發生前所未有的變化。實體零售商面臨來自在線零售選擇的激烈競爭,而且這似乎是不公平的。新時代的購物者精通技術和商店,每次瘋狂購物都要求更多。技術的普及繼續增長并影響購物的更多方面,提供個性化體驗來贏得智能客戶的忠誠度。零售技術不僅有助于更好地了解客戶,還有助于破解商店的缺點。它提出解決方案,減少收縮,并確保更高的投資回報率。這種分析是通過實時智能視頻分析 (IVA) 和邊緣計算實現的。
        物聯網
        仔細觀察零售商使用 IVA 驅動的人工智能的不同方式,可以深入了解智能零售的運作方式。
         
        欺詐和盜竊檢測
        欺詐和盜竊是零售業務的兩大挑戰,只有通過不斷的守夜和持續的執法才能遏制。根據美國零售聯合會發布的第29屆年度全國零售安全調查,2019 年美國的盜竊和欺詐損失總額為 61.7b 美元,遠高于前幾年。相應的全球數字為 100 美元 b。據估計,欺詐和盜竊占每年零售萎縮的近三分之二。面對如此驚人的數字,零售商們時刻保持警惕,將傳統方法與先進技術相結合。
         
        在商店入口和出口點連接到 IVA 系統的攝像頭有助于捕捉人數,并使用生物識別技術和面部識別軟件來識別訪問商店的顧客。當客戶涉及欺詐或盜竊時,面部數據將被證明以備將來使用??紤]一下日本初創公司 Vaak 的 AI 盜竊檢測系統,據說該系統通過處理通過在 IVA 上運行的深度學習算法分析的大量數據,在識別潛在和實際欺詐和盜竊方面的準確率超過 80%。當被阻止的顧客試圖進入商店采取糾正措施時,系統可以立即識別并發出警報。
         
        然而,欺詐和盜竊檢測不僅限于入口點。整個商店都有犯罪的可能性,包括在付款和結賬時。例如,碼隆科技的 RetailAI Protect 由一個頭頂固定半球攝像機組成,它捕捉未掃描和可疑條形碼項目的鏡頭,并將信息發送到后端 AI 模型進行解碼。如果系統檢測到錯誤掃描或條碼票據切換方面的違規行為,則會立即發出警報。
         
        IVA 可以在幾分鐘內輕松查看來自多個攝像機的鏡頭,而不是數小時或數天的手動查看,以調查商店的損失和犯罪。操作員可以使用過濾器來搜索與指定描述匹配的人或物體,提取關鍵細節,收集證據并加速調查。
         
        過道管理
        沿著零售店的過道會發生很多事情。從找到客戶一直在瘋狂尋找的合適商品,到因缺貨導致的糟糕購物體驗而徹底受挫,有效的過道管理可以決定銷售的成敗。服裝巨頭 H&M 使用人工智能通過分析購買和商店收據來保持流行商品的庫存。通過深入了解受歡迎的過道、客戶在每個過道中的停留時間以及通過 IVA 捕獲的客戶人口統計數據,零售商可以增加快速流動產品的貨架庫存,改善商品銷售,并提供即時促銷以增加收入并提供誘人的購物體驗。
         
        用于過道店內視頻的分析技術還可以幫助店員記錄和了解客戶的購買類型以及他們的平均消費和閱讀情緒并識別客戶的不滿。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注的購物者。例如,優衣庫的精選服裝店設有人工智能 UMood 售貨亭,通過研究客戶對不同顏色和款式的反應來確定他們的情緒,從而為優衣庫提供更好的過道管理。
         
        客戶情報
        在以客戶為中心的商業世界中,零售商竭盡全力吸引客戶??蛻糁悄?CI) 通過整合和分析所有可用的客戶數據來改善溝通、研究和影響購買行為,并通過預測性建議推動更好的銷售,從而為零售商提供競爭優勢。在2018 年哈佛商業評論分析服務與幾家大型 IT 公司合作進行的一項研究中,83% 的受訪者表示,在正確的時間將數據轉化為可操作的見解的能力對于客戶體驗至關重要。盡管如此,只有 22% 的人在這方面取得了成功。
         
        觀察有多少客戶進入以及何時進入是一項主要的分析挑戰 (?)。當分析變為洞察力時,它們可以提高客戶體驗的相關性,確保零售商與客戶產生共鳴。這些分析提供運營和品牌洞察力,以及 CI 的其他幾個方面。CI 提供了做出購買決策的環境,可用于提高投資回報率。
         
        在過去十年中,幾家零售商也一直在試驗 Magic Mirrors 的增強現實概念。這些鏡子中的這些攝像頭具有延時顯示功能,允許顧客在試穿衣服時轉身并看到自己的 360 度視圖。紐約曼哈頓 Rebecca Minkoff 旗艦店的數字墻不容錯過。交互式鏡子不僅可以通過使用 IVA 幫助虛擬試穿衣服,還可以為客戶提供與整體外觀相配的配飾建議。他們還可以點一杯飲料,并在需要時請求工作人員協助。試衣間的連接鏡子還允許您瀏覽可用的系列并訂購合適的尺寸。
         
        店內員工與顧客比率
        準確統計和分析客戶流量的能力使零售商能夠確保高效運營。來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時交通數據。IVA根據著裝要求檢測以及員工面部和生物識別技術幫助區分員工和客戶。通過定期分析這些數據,零售商可以確定流量模式,從而根據客戶需求提高人員配備水平。推算員工與客戶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間增加員工,并在人流量不足的時間減少人手過多的成本。
         
        隊列管理
         
        使用 IVA可以避免繁忙的結賬和排長隊。AI 可以自動分析聯網視頻片段,并在結賬柜臺檢測到高流量時發出警報?;趯^道和貨架上連接的攝像頭和傳感器的即時分析,人工智能可以幫助預測結賬時排長隊、人滿為患和客戶激增的可能性。這可以幫助零售商提前準備開設更多計費柜臺。IVA 還可以自動向員工發出警報,以進一步加快結賬流程。特定的隊列管理算法也可以計算隊列中每個客戶的特定等待時間,因為它可能會延遲為客戶提供服務。這種洞察力有助于識別問題、優化隊列數量并將客戶重新分配到不同的隊列以加快計費。
         
        中國的 Futuremart和美國的 Amazon Go等商店采用 IVA 技術更進一步,實現了完全無收銀員和無現金的自主商店。進入時的面部識別、購買的二維碼和用于計費的支付應用程序,以及遍布商店的傳感器和攝像頭,提供了一種無需排隊的體驗。Futuremart 甚至還配備了 Happy Go 計量器,可以根據顧客的笑容為他們提供更大的折扣。
         
        產品認可
        如今,假冒產品非常好;幾乎不可能將它們與真實事物區分開來。偽造者自己已經很擅長使用人工智能,因此更容易設計他們的產品以假冒真品。世界海關組織 (WCO) 估計, 全球貿易的 7-9% 與假冒產品有關,這使其本身成為一項有利可圖的業務。但銷售假冒產品可能會導致收入、聲譽和未來銷售的損失。這使得零售商專注于實施人工智能來檢測假貨至關重要。
         
        圖像識別和對象檢測技術可以幫助零售商規范商店檢查并獲得一致的結果。使用深度學習神經網絡,可以比較貨架上的產品并確定真偽。神經網絡可以使用圖像進行訓練,以識別那些以任何單一或不顯眼的方式與原始產品不同的產品。通過在這些深度學習算法上運行的 IVA,可以立即捕獲在艱苦的手動檢查過程中的失誤。
         
        公司如Entrupy和正宗的愿景一直努力爭取利用IVA,先進的數據科學,光學機器學習識別實時假冒商品和提供高品質的用戶體驗。然而,一個已知的限制是沒有萬無一失的假冒檢測器。即使是最準確的測試也可能無法通過所有測試。
         
        IVA 對零售業的信號
        IVA 會隨著時間的推移聚合視頻數據,為企業提供了解趨勢、做出明智決策和制定強大戰略的情報。它在為愉快的客戶體驗和最小化收縮提供有價值的輸入方面大有幫助。它有助于彌合在線和實體存在之間的差距。隨著越來越多的企業利用 AI 主導的 IVA,零售領域正在發生變化。IVA 將視覺敏銳度與分析能力、編目信息相結合,為零售商提供豐富、即時的洞察力,縮小人為錯誤的鴻溝。
         
        本文由以下作者撰寫:
        Vinod Bijlani 是一位人工智能和物聯網專家,擁有超過 2 年的經驗。
        Utpal Mangla 是電信、媒體和娛樂行業的全球領導者。
        Mathews Thomas 是杰出工程師,在許多主要電信和媒體公司工作超過 25 年。

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