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面向零售業的AI驅動的視訊分析

面向零售業的AI驅動的視訊分析

人工智能(AI)與資料科學直接相關,後者旨在從一系列資訊中提取業務價值。 該價值可以包括擴充預測能力,規律知識,明智的決策,降低成本等。換句話說,人工智能以大量資訊運作,分析輸入資料,并根據這些資訊開發自适應解決方案。

在現代世界,零售業正在迅速增加人工智能在所有可能的工作流程中的應用。是以,通過應用分析來利用機會無疑可以改進食品雜貨行業的各種操作。有了人工智能,最大的連鎖超市實作了雄心勃勃的目标:

1)改善和擴充客戶服務能力

2)自動化供應鍊計劃和訂單傳遞

3)減少産品浪費

4)加強對缺貨和庫存過多的管理

5)加強需求預測

人工智能解決方案的生态系統是廣泛的,能夠滿足所有雜貨店零售商的大多數需求(從大型連鎖店到最小的企業)。到目前為止,在隔離期間,線上商品分析已經成為管理缺貨情況的真正“救世主”。通過智能資料驅動的方法,超市可以處理大量的資訊,準确預測消費者的需求和供應庫存,并生成最準确的價格和購買建議。是以,即使在冠狀病毒大流行等最危急的情況下,雜貨零售商也将繼續盈利。話雖如此,很明顯,所有公司現在都需要針對COVID-19立即采取行動計劃。

視訊監控的新水準

通常,大多數雜貨店都具有連續的視訊監視系統。以前,此類系統的安裝僅出于安全目的:控制産品的安全性并防止盜竊。但是現在,人工智能視訊分析能夠監視客戶從進入商店到付款的整個過程。它是如何工作的,為什麼商店需要它?

像亞馬遜和沃爾瑪這樣的大型連鎖超市使用高科技相機,利用自動物體識别(automatic object identification)技術。這種系統通常用于無人駕駛的電動汽車上,通過計算機監控乘客行為并處理視覺資訊。但商場視訊分析的主要目标是确定哪些商品有很高的需求,哪些産品的購買者最常回到貨架上,等等。此外,相機還可以識别人臉,确定顧客的身高、體重、年齡和其他身體特征。随後,人工智能(基于所有獲得的資料)從特定的消費者群體中識别出最受歡迎的産品,并提供更改定價政策的選項。計算機自動完成所有這些過程,不需要人工幹預。

防止商品缺貨

零售業中的人工智能能夠解決人們無法應對的問題。一個人實際上無法觀看所有視訊監控,沒有足夠的時間進行此操作,而且人類的視覺并不完美。但這不再是必需的!商場的視訊分析可完美應對此類任務。例如,将攝像頭連接配接到商店的自動化倉庫系統,并在貨架上配備傳感器,可以發現庫存記錄中的漏洞,促進調查。商場資料分析還可以監視庫存并提供有關補貨需求的信号。如上所述的面部識别技術能夠将人的面部與罪犯(或通緝犯)的面部進行比較,并警告安全人員。

促進人流和商店布局

收集的有關客戶行為的資料可幫助超市經理優化商店布局。此外,計算機程式可以設計最佳的布局并對其進行測試,進而産生總體上更好的客戶體驗,并增加商店的利潤。

可以收集有關進入商店的人數以及他們花費的購物時間的資料。基于這些資料,人工智能可以預測人流量的大小和人們排隊等候的時間。這将有助于改善客戶服務并減少員工成本。 換句話說,AI能夠在一天的各個小時制定最佳的商店管理計劃,進而為企業帶來最大的收益。 例如:

1)優化展示位置和平面布置

2)改善政策性人員配置設定

3)在停留時間内和購買之間得出相關性

4)預測各個購物群體的産品

增強客戶體驗

每個企業都應盡可能了解其閱聽人,以提供最佳服務。商場中的AI使用視訊智能軟體提供詳細的人口統計資料,并詳細分析購物習慣。這些資訊為商場提供了無限的機會來增加利潤。通過了解他們的顧客,商場經理可以最大化顧客的購物體驗,創造有利條件(專門針對顧客的喜好)。此外,用于雜貨店的AI可以幫助産生給定目标市場的最準确的需求預測模型。

除了與目标閱聽人合作之外,管理人員還可以使用從視訊分析獲得的資料将資訊傳輸到營銷部門。通過探索其他閱聽人,營銷人員可以制定政策,通過建立相關的廣告、促銷和銷售來吸引新客戶。此外,商場可以為小型購物群體建立單獨的展示櫃(純素食産品或無麸質産品),以滿足他們的需求。

在商場所有現有的人工智能技術中,視訊内容分析可在幾乎所有活動中提供最大的支援:銷售,營銷,廣告和布局政策。通過優化這些流程,商場不僅可以節省和減少損失,還可以通過增加利潤來擴充業務。主要目标不僅是要滿足客戶需求,而且要提高客戶保留率。

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