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零售業(yè)中的計算機視覺使計算機能夠看到和分析關(guān)鍵數(shù)據(jù)，并從中獲得理解。當應用于零售過程時，它可以在傳統(tǒng)零售業(yè)的工作方式中產(chǎn)生范式轉(zhuǎn)變。
如果說人工智能使計算機能夠思考，那么計算機視覺則使計算機能夠看到、分析和理解。作為人工智能的一個子集，計算機視覺允許計算機和系統(tǒng)從數(shù)字化圖像、視頻和任何其他視覺輔助工具中提取有意義的信息。
它根據(jù)得到的數(shù)據(jù)提供建議并采取某些行動。由于其革命性的解決方案，預計到2027年，全球計算機視覺市場預計將達到737億美元。近年來，越來越多的零售企業(yè)計劃將計算機視覺納入其運營。
到2028年，人工智能在全球零售業(yè)的市場規(guī)模預計將達到311.8億美元。從分析消費者行為到監(jiān)控店內(nèi)健康狀況，零售業(yè)中的計算機視覺，可以幫助提高零售商的收入和客戶的整體購物體驗。
計算機視覺在零售中的優(yōu)勢
零售業(yè)中的計算機視覺有潛力通過改善顧客的整體購物體驗和零售商的投資回報率來改變這個行業(yè)。
1.零售業(yè)中的熱圖映射
熱圖是數(shù)據(jù)的圖形表示，通過不同的顏色表示不同的值。它可以幫助可視化密度。在零售業(yè)，熱圖將幫助用戶確定和理解消費者行為和商店的功能。零售業(yè)的熱圖技術(shù)提供實時成像，以幫助監(jiān)控活動，并為每層樓或區(qū)域的消費者流量分配不同的顏色。絲芙蘭、新秀麗、ATU免稅店等行業(yè)巨頭已經(jīng)在其門店中部署了熱圖，以測試新的銷售策略，試驗布局，并了解顧客在店內(nèi)的活動。
2.虛擬鏡像
虛擬鏡子是一個雙向鏡子，在玻璃后面顯示電子顯示屏。這些鏡子大多配備了計算機視覺，可以監(jiān)控和分析視覺模式。虛擬鏡子利用傳感器、配備計算機視覺的攝像頭和顯示器，根據(jù)當前趨勢和收集的數(shù)據(jù)為客戶提供不同的服裝建議。
為購物者提供查看和虛擬試穿幾件衣服的選項，有助于節(jié)省他們的時間，不必排隊等候，并提高整體購物體驗。計算機視覺部署的攝像頭將有助于捕捉用戶的形狀和尺寸，并以此為基礎，根據(jù)時尚趨勢為他們提供各種選擇。在零售商店中實施虛擬鏡像有助于減少銷售人員的工作量，還可以增強品牌體驗。
3.店內(nèi)流量檢測
用于客戶分析的計算機視覺攝像頭和傳感器有助于檢測和識別店內(nèi)流量和數(shù)據(jù)模式。這允許將整個商店中的買家路線分開，并捕獲路過的流量率。這有助于零售商確定哪些促銷活動提高了用戶參與度，哪些促銷活動做得不好。
人工智能零售分析還包括員工和客戶的互動，并不局限于觀察購物者的購買行為。它提供實時可見性，以了解店內(nèi)服務參與度，并幫助推動個性化消息傳遞和營銷活動。
例如三星利用計算機視覺來幫助量化顧客的店內(nèi)行為。它使用了幾臺店內(nèi)攝像頭和先進的計算機視覺算法來收集流量、人口統(tǒng)計和停留時間數(shù)據(jù)，讓他們清楚地了解商店的業(yè)績和業(yè)績的初步衡量標準。
4.防止損失
計算機視覺被稱為計算機的眼睛，因此在防止零售商店的盜竊損失方面至關(guān)重要。計算機視覺中的機器學習算法有助于觀察客戶的行為，檢測和識別模式，并根據(jù)這些輸入做出所需的決策。這有助于識別購物者的任何可疑活動。
在實現(xiàn)計算機視覺后，員工向他們認識的人贈送免費或打折產(chǎn)品等問題已經(jīng)減少。由于這項技術(shù)可以識別結(jié)賬區(qū)中的每一件物品，并將其與交易聯(lián)系起來，計算機視覺可以幫助防止員工試圖竊取物品的任何企圖。
5.圖像識別
計算機視覺驅(qū)動的圖像識別技術(shù)正被零售和電子商務企業(yè)廣泛應用。這對消費者和零售商都有好處。通過在圖像識別中使用深度學習，它可以通過提供個性化搜索、客戶或購物者分析、假冒檢測、時尚趨勢分析等功能來幫助零售商。
通過圖像識別收集的數(shù)據(jù)，零售商可以實施它，設計有效的營銷活動，并提高投資回報。它還可以增強店內(nèi)體驗，因為這項技術(shù)可以幫助零售商從喜歡通過智能手機，或其他設備在線比較價格的客戶那里保留銷售額。
6.加強庫存管理
零售業(yè)的庫存管理系統(tǒng)是為了滿足客戶的需求，在不儲存過多產(chǎn)品的情況下供應產(chǎn)品，這些產(chǎn)品最終可能會過期或在倉庫中浪費，或者相反，會耗盡庫存。
貨架上產(chǎn)品的可用性是指其在正確的地點、時間和價格為客戶提供的貨架上的可見性。貨架上的可用性管理不善會導致每一方的損失，因為客戶可以離開特定的零售店，前往另一家零售店，這會導致客戶忠誠度和銷售額的長期損失。
使用計算機視覺和機器學習可以通過隨時查看庫存來監(jiān)控和授予機會，從而有助于遏制貨架上的可用性管理不善。計算機視覺通過從放置在倉庫和貨架上的手機、機器人和/或固定攝像頭收集的視頻和圖像提供實時數(shù)據(jù)收集。借助計算機視覺的軟件有助于檢測標簽錯誤物品的缺陷，跟蹤庫存，預測特定產(chǎn)品的非高峰和高峰需求，并向供應商提供訂單。
