Как компьютерное зрение делает торговые покупки проще и более эффективным

В наши дни одна из самых перспективных и быстро растущих технологий - это компьютерное зрение. Ритейлеры и покупатели могут извлечь выгоду из огромного разнообразия применений компьютерного зрения. Благодаря анализу системы компьютерного зрения и пониманием изображений и видео, он поможет дать понимание, автоматизировать процессы и дать опыт захватывающих покупок, о котором даже несколько лет назад никогда не думали.

Computer Vision предлагает новые и инновационные розничные решения, чтобы помочь ритейлерам сэкономить расходы, сделать покупки более удобными и увлекать клиентам. Глобальный рынок компьютерного видения уже превышает 20 миллиардов долларов и, по прогнозам, будет расти в удивительном среднем более чем 19,8% с 2025 по 2030 год.

В этой статье рассматриваются текущие и близкие приложения Computer Vision, которые демонстрируют, как эта новаторская технология переопределяет розничную торговлю для цифровой эпохи.

Упрощение заказа с помощью компьютерного видения

Длинные линии оформления заказа - это проклятие каждого покупателя. Чтобы помочь клиентам пропустить ожидание, розничные продавцы развертывают системы компьютерных зрений с помощью услуг по разработке компьютерного зрения, чтобы обеспечить быстрые, бесшовные транзакции.

Компьютерное зрение, включив Amazon, перейти к Pioneer, концепцию магазина без кассира в 2018 году, используя эти камеры для обнаружения того, какие продукты покупают покупатели. Вместо того, чтобы иметь линии и проверять, добавляя предметы в виртуальную корзину, клиенты могут просто обойтись и уйти. Фактически, Amazon запустил 19 магазинов GO в крупных городах США мегаполиса, и более 85% клиентов утверждают, что опыт в 10 раз проще по сравнению с традиционной проверкой.

Аналогичная технология захвата и ходу также поступает в полноразмерные супермаркеты и магазины Big Box. Розничные гиганты, такие как Walmart, 7-Eleven и Carrefour, пилотируют свои собственные системы интеллектуальной проверки, используя накладные камеры для мониторинга покупок в режиме реального времени. Несмотря на то, что он все еще находится на ранних этапах тестирования, кассирский кассет может сэкономить среднего покупателя более 24 часов в год, которые в настоящее время потрачены впустую в очереди.

Компьютерное зрение также облегчает оплату покупок. Мобильные приложения для сканирования и ходу позволяют клиентам использовать свои телефоны для самоканальных товаров во время покупки, а затем платят непосредственно в приложении.

Улучшение операций в магазине

Компьютерное зрение оптимизирует жизненно важные операции в магазине, начиная от управления запасами до аналитики мониторинга шельфа. Эти закулисные приложения работают автономно для снижения накладных расходов и поддержания эффективного использования физических магазинов.

Для управления инвентарем, компьютерное зрение может отслеживать уровни запасов по всему розничному этажу в режиме реального времени. Поскольку предметы поднимаются или возвращаются покупателями, интеллектуальные камеры с проприетарным программным обеспечением для розничной аналитики обнаружают изменения в плотности запасов. Работники магазина получают мобильные оповещения о пополнении популярных продуктов, поэтому они никогда не выходят из в наличии. Такие компании, как Trax и RetailNext, предоставляют розничным продавцам сложные платформы компьютерного зрения, которые могут определить пробелы в продуктах с более чем 95% точностью. Эти решения интегрируются с существующими камерами магазина, чтобы минимизировать затраты на реализацию, при этом значительно улучшая видимость запасов.

После того, как инвентарь достигнет розничного этажа, Computer Vision дает ритейлерам представление о размещении продуктов и эффективности продвижения по службе. Датчики шельфа захватывают изображения, чтобы обнаружить распределение пространства полки, ориентацию на продукт и точность цен и определяют, какие отображают покупатели, с которыми участвуют большинство. Эти гранулированные данные помогают руководителям хранилища логически организовать продукты, обеспечить согласованность ценообразования и двойные продажи стратегически товарных товаров.

Защита магазинов и предотвращение кражи

Розничная усадка (потери запасов) из -за кражи в магазине, кражи сотрудников и административной ошибки превышает 112 миллиардов долларов в год. Компьютерное зрение дает командам по предотвращению потерь искусственный интеллект, чтобы удержать кражу и быстро поймать воровство.

Интеллектуальная видео аналитика может автоматически помечать подозрительную деятельность в режиме реального времени. Основываясь на настраиваемых правилах, интеллектуальные камеры анализируют живые кадры, чтобы выявить известные угрозы, такие как повторные правонарушители, обнаружение попыток кражи в магазине и вмешательство в вмешательство сотрудников службы безопасности. В сочетании с распознаванием лиц, компьютерное зрение также может помочь розничным продавцам создавать базы данных проблемных клиентов, чтобы отслеживать прошлые правонарушители.

При оформлении Computer Vision предлагает дополнительную поддержку предотвращения потерь. При интеграции с POS -системами алгоритмы распознавания продуктов могут точно проверить покупки и обнаруживать мошеннические замены или пропущенные сканирования предметов. После использования их технологий компьютерного зрения, Grabango-поставщик технологии без кассы-зарегистрировал почти на 60% снижение частичного сокращения-потери от кражи и ошибок сканирования. Это было получено из 37 500 транзакций, охватывающих партнерские магазины.

Персонализация опыта в магазине

Сегодняшние потребители ожидают персонализированного розничного опыта, адаптированного специально для их потребностей и предпочтений. С разрешения покупателя Computer Vision дает ритейлерам возможность идентифицировать клиентов и настраивать взаимодействия для локализованного опыта покупок один к одному.

Камеры в магазине могут определять демографию клиента, включая возрастной диапазон и пол, чтобы обслуживать целевые акции для различных сегментов покупателей. Ритейлер моды Северный лицо пилотировало интеллектуальные зеркала, основанные на компьютерном зрении, чтобы показать рекомендации по одежде, основанные на возрасте и полу человека, стоящего перед ними.

Благодаря возможности распознавания лица Computer Vision позволяет ритейлерам идентифицировать VIP -покупателей и лояльных повторных клиентов. Цифровая вывеска автоматически приветствует их по имени, а ассистенты по магазинам получают оповещения, чтобы оказать помощь.

Получение гранулированного, функциональность подсчета людей в компьютерном зрении генерирует тепловые карты Shopper, показывающие схемы путешествия клиента и время затраты. Ритейлеры получают полный обзор, подчеркивающий наиболее и наименее посещаемые области для оптимизации макета товаров и маршрутизации в магазине для максимизации.

Оптимизация операций электронной коммерции

За кулисами компьютерное зрение оптимизирует операции в области электронной коммерции, чтобы помочь ритейлерам эффективно управлять цифровыми запасами в масштабе, обеспечить исключительные впечатления от клиентов в Интернете и снизить дорогостоящую прибыль.

Для управления веб-запасами проприетарные методы компьютерного зрения, такие как продукты, выявление сходства, на основе визуальных атрибутов. Это позволяет ритейлерам легко отслеживать и организовывать миллионы SKU, не нуждаясь в людях, чтобы вручную пометить элементы или создавать одноразовые описания продуктов.

Компьютерное зрение также вступает в создание захватывающего, персонализированного цифрового опыта. Виртуальная попытка, основанная на дополненной реальности, позволяет онлайн-покупателям визуализировать продукты на своих лицах или телах. Только более 110 миллионов американцев используют AR с 2024 года; 32% потребителей используют AR для покупок.

Ритейлеры также полагаются на рекомендации Computer Vision по размеру и подходящим рекомендациям для снижения доходности электронной коммерции-годовой проблемой на 550 миллиардов долларов. Программное обеспечение анализирует изображения и измерения тела для моделирования форм потребительского тела. Затем покупатели получают рекомендации по продукту, поддерживаемые данными, которые лучше всего соответствуют их подгонке. По сравнению со средним 50% онлайн-доходной ставки для одежды, скидки с поддержкой Computer Vision Match Satching сокращаются более чем на 30% на основе отчетности по потребителям после покупки.

Будущее компьютерного видения в розничной торговле

Возможности Computer Vision по улучшению как физических, так и цифровых покупок просто царапаются розничными приложениями, выделенными здесь. С учетом того, что в течение 5+ лет эксперты прогнозируют, что эксперты прогнозируют, что эксперты прогнозируют, что эксперты прогнозируют мировую прибыль рынка розничных видов розничной торговли, превышающие 45 миллиардов долларов к 2030 году.

В ближайшем будущем розничные продавцы будут разблокировать полный потенциал Computer Vision с помощью Edge Computing Power. Используя сложные алгоритмы локально на таких устройствах, как интеллектуальные камеры и интерактивные дисплеи, розничные продавцы могут включать бесшовные приложения компьютерного зрения в реальном времени. Молническое время отклика открывает возможности для новаторских инноваций, таких как Project Muze-концепция для настоящих автономных магазинов, не требующих вообще персонала на месте или в киосках для самостоятельной проверки.

Тем не менее, в гонке, чтобы принести последние инновации на полки, Computer Vision может сделать покупки самыми фантастическими и в то же время невообразимым. Эта технология помогает ритейлерам предложить качественный опыт одноразовым покупателям, превращая их в лояльных и пожизненных клиентов. Компьютерное зрение, наконец, появилось как аспект будущего розничной торговли, и оно более изощренно, чем когда -либо.

Заключение

На самом деле, мир розничной торговли полностью реконструируется компьютерным видением. Технология развивается, и открывает новые возможности, которые делают ее проще и эффективнее, предлагают лучшее качество обслуживания клиентов и помогают ритейлерам не отставать от растущих ожиданий потребителей в эпоху цифровых технологий. Он основан на инновациях с поддержкой компьютерного зрения с приложениями из операций магазина, электронной коммерции, предотвращением потерь и персонализированными покупками, которые имеют ценность для каждой части всего розничного спектра.