人工智能、数字标牌推动零售销量

借助深入的分析，网店长期以来比实体店更具优势。在实体零售领域，可以帮助弥补这一差距的一项关键指标是购物者的平均停留时间。

停留时间是指顾客在店内选购的时间。这一指标可以帮助分析顾客的购买行为，从而提高顾客的平均开销。报告显示，只要顾客的平均停留时间增加 1%，销售额便会增长 1.3%。

除了确定顾客在店内的平均停留时间之外，下一步就是确定顾客在店内每个区域的停留时间。甚至要考虑顾客在具体区域选购的群体（例如：年龄、性别）以及选购时长：

• 独自选购的客户与情侣或一群朋友选购有什么区别呢？
• 顾客行为在一天中的不同时段、一周内的具体周几、一年中的不同季节或不同的节假日又有什么变化呢？
• 温度和恶劣天气等外部环境条件会起到什么作用？

这自然很好，但如何确定这一点呢？顾客进店时，在顾客后背上贴一个时戳标签，然后记录顾客离店时间，顾客应该不太认可这种方式。

实体店可以采用新技术，巧妙地在店内各处安装互动式显示屏，每个显示屏都专门针对当时在附近的顾客展示广告。此外，可以根据顾客在店内的位置及其在每个位置停留的时间来定制这些广告。

人工智能在卖场的应用

NEC 已经开发了一种商务智能解决方案，即 Analytics Learning Platform (ALP)，旨在向零售商提供消费者见解，同时也如视频 1 展示的一样，打造积极的购物体验。

该系统将 Microsoft Azure 云服务与采用英特尔^® 至强^® 技术的服务器整合在一起来进行边缘处理。ALP 使用通过多种传感器（摄像头、无线传感器和其他各类环境馈送）收集的数据来吸引每一位购物者（图 1）。

例如，来自多个摄像头的视频馈送可馈送到店内的边缘服务器。这些服务器使用人工智能 (AI) 和机器视觉应用，可以确定每一位顾客的年龄和性别，并跟踪顾客在店内的选购路线，包括每一位顾客在每个位置的停留时间。

除了向管理人员提供诸如顾客在店内不同位置停留的时间之类的数据外，ALP 还可以在顾客经过互动显示屏时有针对性地投放广告。此外，ALP 可以借助天气和特殊事件等信息，预测顾客可能希望选购的商品类型来帮助管理。

隐私问题

商家必须关注顾客的一个主要顾虑：隐私。消费者乐见有针对性的广告所带来的优势，特别是商家仅展示顾客感兴趣的产品。但是，人们对数据收集运作的意识正在提高，也越来越厌恶，同时人们越来越希望保持数据的私密性。

重要的是要注意，NEC 平台收集的所有此类数据都是完全匿名的。该系统将顾客识别为类似“1 号，男，16 至 20 岁”和“2 号，女，45 至 55 岁”。不会将具体的身份信息与此类数据建立关联。

除了增加隐私和安全性之外，使用边缘处理还可以大幅减少传输到云的数据量，同时还可以减少延迟。同时，可以处理发送到云的匿名、最小化数据，以确定更大的趋势，例如顾客行为随时间和环境的变化方式。

报告仪表板将所有这些数据汇聚在一起，使其具可操作性。对顾客行为的实时洞察推动了通过细分和个性化创造印象的内容（图 2）。

NEC 分析平台策略师表示：“零售商可以在这里了解消费者的行为方式，并以收入正相关方式或更积极的消费者体验来影响这种行为。它提供了一个很好的反馈循环。”

了解顾客才有未来

不久之后，仅使用“平均停留时间”来制定业务决策的想法就会显得太落伍啦。实体店的未来将依靠 ALP 这样的工具来了解人们何时进店、店内选购位置、停留的时间以及购买的商品。

店家将根据顾客的年龄和性别、当前选购区域及其曾经关注的商品，有针对性地向顾客投放广告。甚至在客户离店之后，该解决方案仍将继续向管理层提供有关顾客未来需求的见解。

Harlin 说：“我们为零售商提供的有关实体店中正在发生的事情的数据比以往任何时候都多。展望未来，有新的机会可以提供更多的见解，从而为店主带来更大的优势。”