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数字零售商充分利用在线收集的客户数据。他们娴熟地使用数据分析来为顾客提供更好的体验，并为未来的市场推广制定目标。但是，物理零售自身的性质对实体零售商追踪诸多数据点的便利性构成了限制——直到今天。

而现在，最新的人工智能和计算机视觉技术使零售商得以了解购物者在商店中经历的购物旅程——获取有关流量、逗留时间和产品展示相互作用的信息。

结合这些顾客洞见、实时分析和报告技术，零售商店正在向智能商店转型。诸如商店布局、人员管理和历史客户信息之类的业务数据为零售商提供了可参考的洞察，以便他们提供个性化的顾客体验并提高销售额。

人工智能 + 自定义 = 智能零售

将所有这些结合起来的一项技术是华硕智能零售解决方案，这是一款可以即刻投入使用、启用了人工智能的边缘到云套件，来自华硕 (ASUSTek)。它可以立即安装并投入使用，此外，系统集成商和零售商也有机会自定义该解决方案。

“我们为用户提供了设置更友好的解决方案，借助通用的设计来适配多个零售场景，” 华硕的软件规划师 Iris Wang 说。“如果零售商需要自定义，我们也可以接受，并且能够从云后端开发 API；我们可以根据需要与 SI 或零售商展开更多讨论。”

智能零售解决方案的硬件要求很简单：一台英特尔^® NUC “迷你电脑”，连接着位于店内各处的摄像头。“我们为 SI 和零售商提供摄像头规格以及摄像头放置方式的文档，包括收集某些特殊类型的视频图像的最佳角度，” Wang 说。“SI 所需的唯一技术知识是学习安装硬件设备，并了解 IP 摄像头的部署。我们提供相关的技术支持，包括文档、安装指南和咨询服务。”

华硕大胆的 POC：它自己的商店

华硕在自己位于台湾和东南亚的商店中实施了智能零售解决方案，出售自有品牌的笔记本电脑、智能手机和其他产品。该公司将这款工具同时用于提升购物体验和展示解决方案的可行性。

“我们认识到，数字化意味着零售商必须进行投资，并改变他们的业务方式，” Wang 说。“在我们的商店中获得‘现场’的概念验证，对于想先看一看解决方案实际操作，再做出购买决定的客户来说，很有帮助。”

公司已经在规模各异的商店中安装了系统。“小一些的商店可能需要两到三个摄像头，加上一台设备，” Wang 说。“在更大型的商店中，我们已经安装了五到六台设备，配备高达 20 台 IP 摄像头，来收集视频图像。我们可以展示在跨各种类型和规模的商店中部署的体验。”

每个商店部署一台易于使用的仪表盘监视器，用于远程查看。经理可以方便地查看诸如入口和参与率、顾客上一次拜访商店、他们在特定区域花多长时间这一类的信息。然后他们可以制定策略来改善产品展示、顾客参与和促销的方式（图 1）。

除了展示 POC 之外，华硕的零售团队还利用获取的洞察来对比各个商店的基准评分，以发现提高的机会，并向表现最佳的网点学习。“他们用它来测试过去有关店址和顾客模型的假设，为了规划未来的零售扩张，” Wang 说，“衡量和监控市场策略和技巧改变的效果是非常有帮助的。”

人工智能推动市场营销和人员配置决策

华硕的解决方案在它的标准套件中提供三种集成方式。第一种是为了识别购物者的人口统计学特征（例如性别和年龄）而开发的一系列人工智能模型。此外有一个用于人员计数的内部算法；第三种是能够快速地以易于理解的方式为零售经理提供实时和历史数据的仪表盘。

零售经理可以根据分析数据制定策略，以增强与顾客之间的互动。商店吸引了更多男性顾客还是女性顾客？每天最繁忙的是哪个时段？哪种产品或服务最受欢迎？这些数据点使智能营销和高效的人员配置成为可能。

华硕的设计使智能零售软件适用于极广泛的各种工作环境。“我们使用了英特尔^® OpenVINO^™ 工具套件来优化我们的人工智能模型，因此预训练的模型与英特尔^® 平台设备高度兼容，” Wang 说。

今天的安全性，未来的商务智能

在当今这个充满挑战的环境中，华硕解决方案可以满足店主的多重需求。华硕可以针对几乎任何一种新的趋势或紧急情况创建新的人工智能模型，然后只需要从云端推送该软件。随着保护顾客和员工健康和安全的需求不断增长，系统可以识别出，比如，是否某人正戴着口罩，或者是否商店的某个部分变得过于拥挤。

一旦技术帮助零售商成功地转型为新的零售生态系统，那么它将使他们专注于商业智能和分析，以更好地了解正在发生的情况。这有助于实现智能、数据驱动和可盈利的决策。Wang 说：“我们相信视频分析技术是促成强劲恢复和构成长远意义上的零售成功的关键因素。”