Bagaimana visi komputer mengubah runcit

Visi komputer dalam runcit membolehkan komputer melihat dan menganalisis data kritikal serta memperoleh pemahaman daripadanya. Apabila digunakan pada proses runcit, ia boleh mewujudkan anjakan paradigma dalam cara runcit tradisional berfungsi.

Jika kecerdasan buatan membolehkan komputer berfikir, maka penglihatan komputer membolehkan komputer melihat, menganalisis dan memahami. Sebagai subset kecerdasan buatan, penglihatan komputer membolehkan komputer dan sistem mengekstrak maklumat yang bermakna daripada imej digital, video dan sebarang bantuan visual lain.

Ia menyediakan pengesyoran dan mengambil tindakan tertentu berdasarkan data yang diperolehinya. Disebabkan penyelesaian revolusionernya, pasaran penglihatan komputer global dijangka mencecah USD 73.7 bilion menjelang 2027. Dalam tahun-tahun kebelakangan ini, semakin banyak perniagaan runcit telah merancang untuk memasukkan visi komputer ke dalam operasi mereka.

Menjelang 2028, saiz pasaran kecerdasan buatan dalam industri runcit global dijangka mencecah AS$31.18 bilion. Daripada menganalisis gelagat pengguna kepada memantau kesihatan dalam kedai, visi komputer dalam runcit boleh membantu meningkatkan hasil peruncit dan pengalaman membeli-belah pelanggan secara keseluruhan.

Kelebihan Visi Komputer dalam Peruncitan

Visi komputer dalam peruncitan berpotensi untuk meningkatkan pengalaman membeli-belah keseluruhan untuk pelanggan dan ROI untuk peruncit untuk mengubah industri ini .

1. Pemetaan peta haba dalam industri runcit

Peta haba ialah perwakilan grafik data, menggunakan warna yang berbeza untuk mewakili nilai yang berbeza. Ia boleh membantu menggambarkan ketumpatan. Dalam industri runcit, peta haba akan membantu pengguna mengenal pasti dan memahami gelagat pengguna dan kefungsian kedai. Teknologi pemetaan haba dalam runcit menyediakan pengimejan masa nyata untuk membantu memantau aktiviti dan menetapkan warna yang berbeza kepada trafik pengguna di setiap tingkat atau kawasan. Gergasi industri seperti Sephora, Samsonite dan ATU Duty Free telah menggunakan peta haba di kedai mereka untuk menguji strategi jualan baharu, bereksperimen dengan reka letak dan memahami aktiviti pelanggan di kedai.

2. Cermin Maya

Cermin maya ialah cermin dua hala yang memaparkan paparan elektronik di belakang kaca. Kebanyakan cermin ini dilengkapi dengan penglihatan komputer yang boleh memantau dan menganalisis corak visual. Cermin maya menggunakan penderia, kamera dan paparan yang dilengkapi dengan penglihatan komputer untuk memberikan pelanggan cadangan pakaian yang berbeza berdasarkan aliran semasa dan data yang dikumpul.

Memberi pembeli pilihan untuk melihat dan mencuba secara maya beberapa item pakaian membantu menjimatkan masa mereka, mengelakkan menunggu dalam barisan dan menambah baik pengalaman membeli-belah secara keseluruhan. Kamera yang digunakan dengan penglihatan komputer akan membantu menangkap bentuk dan saiz pengguna dan berdasarkan ini, menyediakan mereka dengan pelbagai pilihan berdasarkan aliran fesyen. Melaksanakan pencerminan maya di kedai runcit boleh membantu mengurangkan beban kerja kakitangan jualan dan juga meningkatkan pengalaman jenama.

3. Pengesanan trafik dalam kedai

Kamera penglihatan komputer dan penderia untuk analitis pelanggan membantu mengesan dan mengenal pasti trafik dalam kedai dan corak data. Ini membolehkan pengasingan laluan pembeli di seluruh kedai dan menangkap kadar lalu lintas lalu lintas. Ini membantu peruncit mengenal pasti promosi yang meningkatkan penglibatan pengguna dan yang mana yang kurang berkesan.

Analisis runcit AI juga termasuk interaksi pekerja dan pelanggan dan tidak terhad kepada memerhati gelagat pembelian pembeli. Ia memberikan keterlihatan masa nyata ke dalam penglibatan perkhidmatan dalam kedai dan membantu memacu pemesejan dan kempen pemasaran yang diperibadikan.

Samsung, contohnya, menggunakan penglihatan komputer untuk membantu mengukur gelagat dalam kedai pelanggan. Ia menggunakan beberapa kamera dalam kedai dan algoritma penglihatan komputer lanjutan untuk mengumpul data trafik, demografi dan masa tinggal, memberikan mereka pemahaman yang jelas tentang prestasi kedai dan ukuran awal prestasi.

4. Pencegahan kerugian

Penglihatan komputer dikenali sebagai mata komputer dan oleh itu penting dalam mencegah kerugian kecurian di kedai runcit. Algoritma pembelajaran mesin dalam penglihatan komputer membantu memerhati tingkah laku pelanggan, mengesan dan mengenal pasti corak serta membuat keputusan yang diperlukan berdasarkan input ini. Ini membantu mengenal pasti sebarang aktiviti yang mencurigakan daripada pembeli.

Masalah seperti pekerja memberikan produk percuma atau diskaun kepada orang yang mereka kenali telah berkurangan selepas melaksanakan visi komputer. Oleh kerana teknologi boleh mengenal pasti setiap item di kawasan pembayaran dan mengikatnya dengan transaksi, penglihatan komputer boleh membantu menghalang sebarang percubaan oleh pekerja untuk mencuri item.

5. Pengecaman imej

Teknologi pengecaman imej dipacu penglihatan komputer sedang digunakan secara meluas oleh syarikat runcit dan e-dagang. Ini memberi manfaat kepada pengguna dan peruncit. Dengan menggunakan pembelajaran mendalam dalam pengecaman imej, ia boleh membantu peruncit dengan menyediakan ciri seperti carian diperibadikan, profil pelanggan atau pembeli, pengesanan palsu, analisis trend fesyen dan banyak lagi.

Dengan data yang dikumpul melalui pengecaman imej, peruncit boleh melaksanakannya, mereka bentuk kempen pemasaran yang berkesan dan meningkatkan pulangan pelaburan. Ia juga boleh meningkatkan pengalaman dalam kedai, kerana teknologi ini boleh membantu peruncit mengekalkan jualan daripada pelanggan yang lebih suka membandingkan harga dalam talian melalui telefon pintar atau peranti lain.

6. Mengukuhkan pengurusan inventori

Sistem pengurusan inventori dalam industri runcit adalah untuk memenuhi keperluan pelanggan dan membekalkan produk tanpa menyimpan terlalu banyak produk sehingga tamat tempoh atau terbuang di gudang, atau sebaliknya, kehabisan inventori.

Ketersediaan rak produk merujuk kepada keterlihatannya di rak kepada pelanggan pada tempat, masa dan harga yang betul. Pengurusan ketersediaan di rak yang lemah mengakibatkan kerugian bagi semua orang kerana pelanggan boleh meninggalkan kedai runcit tertentu dan pergi ke kedai runcit lain, yang mengakibatkan kehilangan kesetiaan dan jualan pelanggan jangka panjang.

Menggunakan penglihatan komputer dan pembelajaran mesin boleh membantu membendung salah urus ketersediaan di rak dengan memantau dan memberi peluang dengan melihat inventori pada bila-bila masa. Computer vision menyediakan pengumpulan data masa nyata melalui video dan imej yang dikumpul daripada telefon mudah alih, robot dan/atau kamera tetap yang diletakkan di dalam gudang dan rak. Perisian yang dikuasakan oleh penglihatan komputer membantu mengesan kecacatan pada item tersalah label, menjejaki inventori, meramalkan permintaan luar puncak dan puncak untuk produk tertentu serta menyediakan pesanan kepada pembekal.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana visi komputer mengubah runcit. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!