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零售部

利用店内闭路电视监控系统实现智能零售解决方案

闭路电视系统

在网上购物时,您会留下一些数字碎片信息的痕迹供零售商分析。通过跟踪您的鼠标点击甚至是放弃的购物车,零售商可以知道您喜爱哪些商品、您忽略的哪些商品以及哪些商品需要通过有针对性的广告重新引起您的注意。

虽然电子商务零售商可以利用这些购物者洞察信息,但实体零售商从来都无法轻松做到这一点。在实体店内,商家很难描绘出从买家被商品展示所吸引到最终销售的整个购物行程。

但得益于计算机视觉分析 (CVA) 技术,零售商现在可以使用已安装的闭路电视监控系统来获取店内购物者数据。通过将更精确的行程跟踪引入实体店铺,这些技术使零售商能够做出更好的商品展示、产品分类和人员配置决策,以提高销售业绩。

利用闭路电视监控系统进行计算机视觉分析

零售业数字解决方案提供商 Sensormatic Solutions 的视频分析、人工智能和孵化总经理 Dustin Ares 表示,实体店获取购物者数据的最顺畅的方法是尽可能利用商店现有的技术基础设施。

店内闭路电视监控系统可以跟踪购物者的行为,以便零售商能够了解哪些商品受到关注或被忽略,以及需要多长时间才能完成销售。Sensormatic Solutions CVA 可以与闭路电视监控设备连接,将其用作边缘推理系统中的摄像头传感器。该公司将摄像头数据输入专门的人工智能算法进行实时推理,以提供有关现场活动的可执行洞察信息。Ares 指出,“我们可以使用边缘设备处理数据,快速做出低延迟决策,然后通知商店相关人员或经理采取特定行动”。

该“特定行动”可能包括根据购物者流量和兴趣,在店内的新区域重新分配人员或者调整某些商品的采购。在某些情况下,零售店铺的店员可以通过耳机即时接收有关如何以及在何处配合客户以促成销售的指示。

同样的摄像头驱动分析可以帮助零售商解决另一个主要痛点:盗窃。“红色”购物者是潜在的商店盗窃者,他们的行为往往与善意“绿色”购物者不同。他们可能会随意挑选物品或不断偷看店员,摄像头的此类视觉提示可帮助提醒店员。

智能零售解决方案和分析

如果对使用摄像头分析购物者行为有顾虑,零售商可以在遵守欧洲 GDPR 等隐私和消费者数据保护法律的前提下获取分析结果。Sensormatic Solutions 模型采用保护隐私的设计理念构建;它们不保留或处理私人可识别信息,仅处理边缘元数据。

该公司还意识到人工智能模型存在偏见的可能性。Ares 表示,“我们严格审查模型,以确保不会传播偏见,尤其是在进行人口统计评估时”。Sensormatic Solutions 定期与其母公司智能建筑解决方案提供商 Johnson Controls 进行核查,以了解该领域的全球法规和合规情况。Ares 指出,“我们希望确保我们的产品不仅合规,还能具有前瞻性,考虑到未来的[发展趋势]。”

各种智能零售使用案例

虽然了解购物者的行为特征和防止损失是零售商关注的重要问题,但它们绝不是该行业唯一考虑的问题。

一家欧洲巧克力制造商利用 Sensormatic Solutions CVA 测试中央商店陈列的效果。该商家发现顾客互动情况低于预期,因此将店员安排在离显示屏更近的地方,以改善店员与顾客的互动。

在韩国,Sensormatic Solutions 帮助一家连锁便利店开发库存管理解决方案。这家零售商由于需要安排员工持续查看新鲜食品货架上的库存水平,造成了人力资源的浪费。安装摄像头传感器不仅能提供准确的库存信息,还让零售商能够主动预测库存水平何时会减少,从而采取必要的预防措施。

Sensormatic Solutions 本身就是系统集成商。该公司与业内许多渠道合作伙伴建立了合作关系,特别是零售商安全解决方案提供商。该公司可以按现状使用店内系统,并根据需要测量的指标建议增加其他摄像头装置。

Sensormatic Solutions 的智能零售技术组合在英特尔硬件上运行,特别是英特尔® 酷睿 第 13 代处理器和最新的英特尔® 酷睿 第 14 代处理器。英特尔的全球可用性是该公司的一大优势,因为该公司的业务足迹也遍布全球。

数据驱动零售的未来

期待 Sensormatic Solutions 提供更全面的解决方案,以应对零售业面临的更广泛挑战。Ares 预测,该公司将继续发展成为零售数据专家,不仅为个人客户提供洞察信息,而且为全行业基准提供参数和分析。

由于全渠道购物和众多零售店铺争夺消费者眼球,零售业的复杂程度前所未有。幸运的是,即使是实体店,也可以通过闭路电视监控系统来利用洞察信息,降低业务复杂度。数据驱动的分析是智能零售解决方案的基础,它可以帮助各行各业的零售商实现一系列令人印象深刻的效率目标。
 

insight.tech 主编 Georganne Benesch 编辑。

作者简介

Poornima Apte is a trained engineer turned technology writer. Her specialties run a gamut of technical topics from engineering, AI, IoT, to automation, robotics, 5G, and cybersecurity. Poornima's original reporting on Indian Americans moving to India in the wake of the country's economic boom won her an award from the South Asian Journalists’ Association. Follow her on LinkedIn.

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