通过人工智能和深度学习,零售变得个性化

May 20, 2019 Craig Guillot

数字显示和ai的未来

随着实体店与电子商务之间的界限不断模糊,打造个性化和独特零售购物体验的需求比以往任何时候都更为重要。

根据最近的一份报告,近 80% 的顾客表示,是否能获得个性化服务是决定去哪里购物的一个重要因素。

此外,尽管零售商店努力让购物者体验与电子商务相同的购物功能,但他们也在探索新方法来收集数据和实时提出量身定制的推荐。这种个性化在时装业尤其有价值,多种多样的款式、尺码和选项可以产生数以百计的组合。

德勤在最近的报告中表示,经济趋势、数字化转型和不断变化的客户偏好正在造就一种竞争格局,传统战略可能不再适用。许多最成功的品牌现在都在实体零售店使用创新技术,以提升购物体验,为客户提供长期价值。

虚拟试用时装、化妆品和眼镜

借助人工智能、机器学习和增强现实 (AR) 技术,我们现在能以从未想象过的方式吸引客户。通过数码镜、售货亭、平板电脑,甚至是消费者自己的移动设备,零售商可以提供实时推荐,让购物者只需轻轻一刷屏幕,就可以虚拟地尝试不同的妆扮,试穿衣服和搭配配饰。

这种技术应用的一个例子是纽约 Neiman Marcus 旗舰店的 AR 美容镜。使用 360 度的“化妆镜”,美容助理可以向顾客提供美容化妆服务,并记录该会话。用户可以在过后观看该视频,这样就能在家里轻松重复该过程。

Memomi Inc. 首席执行官 Salvador Nissi Vilcovsky 说:“这就像美丽的 CRM。Neiman Marcus 实际上可以记录客户尝试过的产品,在客户需要重新订购时发送提醒函,并提供个性化的服务。”

这项技术的另一个日益增长的应用是在眼镜上。世界上最大的眼镜公司 Luxottica 在全球拥有 7,400 多家店面,它利用 AR 让客户能够选择多个镜框,然后在数码镜中并排叠加在脸上,从而观看佩戴效果。

这样客户就能够快速试用多款产品,而品牌这边则可以收集数据,便于以后提供个性化服务。消费者还能够不受店面空间的限制,因为他们可以试戴库存中并没有的眼镜。客户可以将试戴效果保存到个人简档中,并立即分享给朋友,寻求他们的意见。

该公司报告说,这些通过 AR 技术实现的体验使公司能达到 95% 的成交率。

“增强现实”与深度学习

Neiman Marcus 和 Luxottica 正在使用 MemomiMemory Mirror(记忆镜)解决方案来打造这种身临其境的体验。

Memomi 人工智能引擎和深度学习算法使消费者能够根据自己的风格和个人特点,完善自己的选择,看看什么样的服装、妆扮、眼镜和配饰看起来最好。

每一位顾客的图像都会保存为 3D 模型,借助跨平台的“增强现实”概念,购物者可以走到镜子前、使用移动设备或打开电子邮件来虚拟试用任何产品。系统功能包括:

  • 虚拟背景,显示不同的设置,比如海滩或在街上。
  • 实时流传输,直接从数码镜中调用,用于获取他人的意见——就像他们在店中一样。
  • 智能过滤器,显示产品在不同照明条件下的效果。
  • 多品牌推荐,虚拟试用其他产品,完善装扮。
  • 实时失真校正,即使购物者四处走动,也能给他们一个准确的视角。

“数码镜在店里如此有效,是因为它简单而直观。” Vilcovsky 说道,“我们不想改变他们对镜子的看法。我们希望不会带来任何不适。当顾客第一次站在镜子前时,他们不必做任何事情,就像在普通的镜子前一样。”

请观看视频 1,了解 Memory Mirror(记忆镜)解决方案的实际应用。

视频 1。Memomi 增强现实概念

完善装扮

利用该解决方案,各品牌和零售商就能创建更全面的购物者简档,以及详细的产品和搭配趋势。这可以显著转变和改善客户体验,同时使购物者能够将其装扮保存到个人简档,以便在所有渠道中分享。

当客户更改产品、颜色和选项时,他们不仅在向自己推荐产品,还留下了数字足迹。

Vilcovksy 说:“通过每个接触点,您都可以提供一些一致且有意义的内容。各品牌可以利用这类体验提供更多的建议和有意义的数据,以优化下一次到店或店外体验。”

零售商可以一次又一次地提供量身定制的服务来吸引顾客。通过增加转化率,并提供后续的产品推广和定制推荐,最终提高了客户终身价值(图 1)。

人工智能和深度学习改变了购物体验
图 1. 人工智能和深度学习改变了购物体验,为零售商带来了新的洞察力。

Memory Mirror(记忆镜)使用最新一代英特尔® 酷睿 处理器与集成英特尔® 锐炬 显卡来运行平台软件。英特尔® NUC 连接到 Memomi 数码镜,为边缘位置的人工智能应用程序提供计算支持。

该公司未来的目标是研发多类目数码镜,使购物者能够获取完整的装扮,从服装到鞋子,从配饰到妆扮。

“虽然零售商关心这类技术的投资回报,但最终的问题还是如何推动更好的客户体验,” Vilcovsky 说道,“面对时装业日益激烈的竞争压力,这些工具可提供巨大的价值。”

作者简介

Craig Guillot

Craig Guillot is a B2B writer who specializes in IoT, machine learning, SaaS, data analytics and other technologies. He has written white papers, ebooks, ghostwritten thought leadership and blog content for such organizations as Samsung, Microsoft, JPMorgan Chase and National Retail Federation.

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