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利用Vantage人工智能和视频分析为零售企业赢得竞争优势

发布时间:2019年09月04日 来源:中国自动识别网 作者:Peter Mackenzie

零售一直是受人工智能(AI)发展影响最大的行业之一。购物正变得越来越轻松,甚至于,客户只需要讲一句“订购更多垃圾袋”,他们的家庭虚拟助理便可以完成剩下的工作。产品仓库实现了高度自动化,每天的日常交易将通过自动驾驶汽车或无人机交货。现在,购物者可以进入实体店或购物区,扫描信用卡或积分卡,在货架上取下希望购买的商品,然后离开,而无需在柜台结算。
零售商正利用AI做更有效地预测产品需求,以保证商店具有充足的存货来满足客户。同时,可以利用机器和深度学习模型来开展市场营销,实现细粒度的客户细分,以将其用于下一次最佳优惠活动和个性化设置。在线零售商为其客户提供了各种工具,方便客户通过类似产品或配套产品的图片来搜索相关产品。一些零售商甚至允许客户上传他们自己的图片,以获取与他们服装相配的饰品建议。
在零售行业以外,人工智能应用最广泛的领域之一是检测和跟踪视频图像中的物体。对零售商来说,这为他们创造了机会,以便其将店内摄像头的跟踪数据与销售数据、店铺布局、客户数据和库存等运营数据结合起来,进而显著提高销售额并降低成本。我们将组合运营数据与视频元数据的分析过程称为视频分析。
通过与零售客户合作,Teradata开发了一系列视频分析功能,可帮助零售商解决所面临的一些最大挑战。
路径分析  跟踪客户或销售助理在店铺内的活动情况,准确度比传感器或信标更高。通过将客户在店铺内的行动路径与POS销售数据结合起来,零售商了解客户购物所采取的路线。零售商还可以利用路径分析来规划店铺内的产品布局,或如何摆放标志物以吸引客户进行互动。路径分析面临的挑战之一,在于如何在摄像头的视野受阻时校准多个店内摄像头并对客户进行跟踪。
驻留分析  监视客户在特定位置的停留时长,这可能表示客户服务流程效率低下,或是客户无法找到他们想要的商品。
队列分析  监视客户在购物或请求帮助时排队等待的时长。
观点分析  利用面部识别来确定客户的观点,如他们在排队等待购物时何时会变得沮丧,或他们什么时候会对店内体验感到满意。
店内互动  检测客户什么时候会与产品、标志物或销售助理进行互动。这可以通过以下方式来确定:分析他们在特定区域停留的时长,或他们与其他人的接近程度,或检测客户什么时候会接触或挑选某款产品。
销售助理时间分析  跟踪并分析销售助理的活动,如他们花多少时间与客户互动、他们在店铺内与休息/储藏室的时间对比、他们一般花多少时间开展高附加值活动。其中的一个主要挑战,是如何区分销售助理与客户。
通过将这些视频分析功能与其他数据和分析结合起来,零售商可以优化其店铺布局,通过更高的转化率来提高销售额,更有效地预测所需助理的数量,同时优化店内流程,进而降低成本并改进客户体验。例如,一家零售商拥有数千个店铺,他们希望确定在30分钟的间隔内所有店铺所需销售助理的最佳数量。他们怀疑当前人手过多,但不希望增加客户等待助理协助所需的时间,因为这会降低转化率。由于每年与人员配备相关的成本高达1亿美元,因此,即使将人员配备水平降低1%,一年也可以节省100万美元。
视频分析的另一项应用是进行店内A/B测试。零售商希望了解——就像在数字销售渠道中一样,哪些店铺布局最为有效,哪些是摆放标志物或产品的最佳位置。利用视频分析,零售商可以根据需要快速准确地评估备选布局。通过测试并确定产品的最佳摆放位置,零售商可以提高销售额并改进客户体验。
Vantage提供了实现这些功能的关键组件。将卷积神经网络(CNN)、单次检测器(SSD)和卡尔曼滤波器等高级分析方法与Vantage的4D分析结合起来,以计算不同的指标,如客户在某个位置停留的时长或在选定时间内在店内的行动路径。最后,将这些与运营数据(如客户事实上是否购买了某件商品)结合起来,企业从而解决影响其营利的问题。
以上只是视频分析在零售商店中的一些应用示例。视频分析是零售行业因人工智能而经历的令人难以置信的旅程中的又一步。对零售企业来说,通过将视频数据与运营数据结合起来,利用Vantage来实现这类数据的价值将创造巨大的机会,这将帮助他们实现颠覆性的经营业绩并解决最难处理的战略问题,为企业赢得竞争优势。
Peter Mackenzie
(撰稿人:Teradata美洲AI团队负责人)
《中国自动识别技术》2019年第4期总第79期
 

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