計算機視覺如何使零售購物更容易，更高效

如今，最有前途和迅速上升的技術之一就是計算機視覺。零售商和購物者都可以從計算機視覺的各種應用中受益。通過計算機視覺系統分析和對圖像和視頻的理解，它將有助於提供見解，自動化流程並提供沉浸式購物的經驗，幾年前甚至從未想過。

Computer Vision提供了新的創新零售解決方案，以幫助零售商節省成本，使購物更方便並保持客戶的熱情。全球計算機願景市場已經超過200億美元，預計將以2025年至2030年的驚人復合年增長率超過19.8％。

本文探討了計算機視覺的當前和近乎未來的應用，這些應用展示了這種開創性技術如何重新定義數字時代的零售。

用計算機視覺簡化結帳

長結帳線是每個購物者的禍根。為了幫助客戶跳過等待，零售商在計算機視覺開發服務的幫助下推出了計算機視覺系統，以實現快速，無縫的交易。

啟用計算機視覺的亞馬遜在2018年前往先驅者的概念，使用這些攝像頭檢測購物者拾取的產品。客戶可以在虛擬購物車中添加物品，而是可以在沒有並走出去的情況下添加物品。實際上，亞馬遜已經在美國大都市主要城市開設了19家GO商店，超過85％的客戶聲稱與傳統結帳相比，體驗要容易10倍。

類似的搶購技術也將進入全尺寸的超市和大型商店。沃爾瑪，7-11和家樂福等零售巨頭正在使用高架攝像頭試行自己的智能結帳系統，以實時監視購買。儘管仍處於早期測試階段，但無收銀員的結帳有可能在每年24小時內節省平均購物者，目前浪費了排隊等待。

計算機視覺也使購買也更容易。移動掃描應用程序可讓客戶在購物時使用手機來自助掃描物品，然後直接在應用程序中付款。

增強店內運營

計算機視覺簡化了重要的店內操作，從庫存管理到貨架監控分析。這些幕後應用程序自動運行以降低間接費用並保持物理商店有效運行。

對於庫存管理，計算機視覺AI可以實時跟踪整個零售地板的庫存水平。隨著購物者撿起或放回商品時，具有專有零售分析軟件的智能攝像機檢測庫存密度的變化。商店工人會收到移動警報以補貨流行產品，因此他們永遠不會掉庫存。 Trax和RetailNext等公司為零售商提供了精緻的計算機視覺平台，這些平台可以識別超過95％精度的產品差距。這些解決方案與現有商店攝像機集成在一起，以最大程度地降低實施成本，同時顯著提高庫存可見性。

一旦庫存達到零售地板，計算機視覺就可以使零售商了解產品放置和促銷有效性。貨架傳感器捕獲圖像以檢測貨架空間分配，產品方向以及定價準確性，並確定哪些顯示購物者與大多數人互動。這些顆粒狀數據可幫助商店經理通過邏輯安排產品，確保定價一致性以及策略性商品的兩倍銷售。

確保商店並防止盜竊

由於入店行竊，員工盜竊和行政錯誤，零售收縮（庫存損失）每年超過1,120億美元。計算機視覺為預防損失團隊提供了人工智能的提升，以阻止盜竊並迅速捕獲入店行竊者。

智能視頻分析可以實時自動標記可疑活動。根據可自定義的規則，智能攝像機分析了實時錄像，以確定已知威脅，例如重複犯罪者，檢測入店行竊嘗試並提醒安全人員進行干預。加上面部識別，計算機視覺還可以幫助零售商構建問題客戶的數據庫，以跟踪過去的罪犯。

在結帳時，計算機視覺提供了額外的預防損失支持。當與POS系統集成時，產品識別算法可以準確驗證購買並檢測欺詐性替換或跳過的項目掃描。在使用了計算機視覺技術之後，Grabango（無結帳技術的提供商）記錄了部分收縮率下降了近60％ - 盜竊和掃描錯誤造成了損失。這是從合作夥伴商店的37,500個交易研究中得出的。

個性化店內體驗

當今的消費者期望專門針對其需求和偏好量身定制的個性化零售體驗。經過購物者的許可，計算機視覺使零售商能夠識別客戶並自定義互動，以獲得本地化的一對一購物體驗。

店內攝像機可以確定包括年齡範圍和性別在內的客戶人口統計信息，為不同的購物者細分市場提供目標促銷。時尚零售商North Face駕駛的智能鏡子，由計算機視覺提供動力，以根據站在他們面前的人的年齡和性別來顯示服裝建議。

具有面部識別能力，計算機視覺使零售商可以識別貴賓購物者和忠實的回頭客。數字標牌會自動以名稱向他們打招呼，購物助理會收到警報以提供幫助。

獲得顆粒狀，計算機視覺的人員計數功能會產生購物者的交通熱圖，以顯示客戶旅程模式和停留時間。零售商獲得了全面的概述，重點介紹了訪問量最高的地區，以優化商品佈局和店內路由，以最大程度地提高參與度。

優化電子商務運營

在幕後，計算機視覺簡化了電子商務運營，以幫助零售商有效地大規模管理數字庫存，在線提供出色的客戶體驗並降低昂貴的回報。

對於基於Web的庫存管理，專有計算機視覺技術（例如相似性檢測自動分類產品）基於視覺屬性。這使零售商可以輕鬆地跟踪和組織數百萬個SKU，而無需人類手動標記項目或創建一次性產品描述。

計算機視覺還介入以創造身臨其境的個性化數字體驗。通過增強現實支持的虛擬試驗，讓在線購物者在自己的臉或身體上可視化產品。截至2024年，僅超過1.1億美國人正在使用AR； 32％的消費者將AR用於購物。

零售商還依靠計算機願景的尺寸和合適的建議來減少電子商務收益 - 每年5500億美元的問題。軟件分析圖像和身體測量值，以建模消費者的身體形狀。然後，購物者會收到最適合其合適的數據支持的產品建議。與服裝的平均在線回報率相比，根據購買後的消費者報告，啟用計算機視覺匹配的匹配削減率將超過30％。

零售計算機視覺的未來

在此處突出顯示的零售應用程序刮擦了計算機視覺增強物理購物的功能。隨著Covid的加速零售商的技術採用，專家預測，到2030年，全球零售計算機視覺市場收入將超過450億美元。

在不久的將來，零售商將通過邊緣計算能力解開計算機視覺的全部潛力。通過在智能相機和交互式顯示器等設備上本地運行複雜算法，零售商可以啟用無縫的實時計算機視覺應用程序。閃電響應時間為開創性創新（例如Muze Project）開放的可能性 - 這是真正的自動商店的概念，不需要現場員工或自我結帳亭。

但是，在將最新的創新帶到貨架上的比賽中，計算機視覺有可能使購物最奇妙，但難以想像。該技術可幫助零售商為一次性購物者提供優質的體驗，從而將他們變成忠實的終身客戶。計算機視覺終於是零售未來的一個方面，它比以往任何時候都更加複雜。

結論

實際上，零售世界正在被計算機視覺完全改造。該技術正在發展，它開闢了新的機會，使其更容易，更高效，提供更好的客戶體驗，並幫助零售商跟上數字時代消費者期望的不斷上升。它由基於計算機視覺的創新提供支持，並提供商店運營，電子商務，預防損失和個性化購物的應用程序，這些購物對整個零售範圍的各個部分都有價值。