Computer Vision im Einzelhandel ermöglicht es Computern, kritische Daten zu sehen, zu analysieren und daraus Erkenntnisse zu gewinnen. Wenn es auf den Einzelhandelsprozess angewendet wird, kann es zu einem Paradigmenwechsel in der Art und Weise führen, wie der traditionelle Einzelhandel funktioniert.
Wenn künstliche Intelligenz Computern das Denken ermöglicht, dann ermöglicht Computer Vision Computern das Sehen, Analysieren und Verstehen. Als Teilbereich der künstlichen Intelligenz ermöglicht Computer Vision es Computern und Systemen, aus digitalisierten Bildern, Videos und anderen visuellen Hilfsmitteln aussagekräftige Informationen zu extrahieren.
Es gibt Empfehlungen und ergreift bestimmte Maßnahmen basierend auf den erhaltenen Daten. Dank seiner revolutionären Lösungen wird der globale Computer-Vision-Markt bis 2027 voraussichtlich 73,7 Milliarden US-Dollar erreichen. In den letzten Jahren planen immer mehr Einzelhandelsunternehmen, Computer Vision in ihre Abläufe zu integrieren.
Bis 2028 wird die Marktgröße der künstlichen Intelligenz im globalen Einzelhandel voraussichtlich 31,18 Milliarden US-Dollar erreichen. Von der Analyse des Verbraucherverhaltens bis hin zur Überwachung des Gesundheitszustands im Geschäft kann Computer Vision im Einzelhandel dazu beitragen, den Umsatz des Einzelhändlers und das allgemeine Einkaufserlebnis der Kunden zu verbessern.
Computer Vision im Einzelhandel hat das Potenzial, die Branche zu verändern, indem das allgemeine Einkaufserlebnis für Kunden und der ROI für Einzelhändler verbessert werden.
Eine Heatmap ist eine grafische Darstellung von Daten, bei der verschiedene Farben zur Darstellung unterschiedlicher Werte verwendet werden. Es kann helfen, die Dichte zu visualisieren. Im Einzelhandel helfen Heatmaps Benutzern dabei, das Verbraucherverhalten und die Geschäftsfunktionalität zu erkennen und zu verstehen. Die Heat-Mapping-Technologie im Einzelhandel bietet Echtzeitbilder, um die Aktivität zu überwachen und dem Verbraucherverkehr auf jeder Etage oder in jedem Bereich unterschiedliche Farben zuzuweisen. Branchenriesen wie Sephora, Samsonite und ATU Duty Free haben Heatmaps in ihren Filialen eingesetzt, um neue Verkaufsstrategien zu testen, mit Layouts zu experimentieren und die Kundenaktivitäten im Geschäft zu verstehen.
Der virtuelle Spiegel ist ein Zwei-Wege-Spiegel, der eine elektronische Anzeige hinter dem Glas anzeigt. Die meisten dieser Spiegel sind mit Computer Vision ausgestattet, die visuelle Muster überwachen und analysieren kann. Der virtuelle Spiegel nutzt Sensoren, Kameras und Displays, die mit Computer Vision ausgestattet sind, um Kunden basierend auf aktuellen Trends und gesammelten Daten unterschiedliche Outfitvorschläge zu unterbreiten.
Käufern die Möglichkeit zu geben, mehrere Kleidungsstücke anzusehen und virtuell anzuprobieren, hilft ihnen, Zeit zu sparen, da sie nicht in der Schlange stehen müssen, und verbessert das Einkaufserlebnis insgesamt. Mit Computer Vision eingesetzte Kameras helfen dabei, die Form und Größe des Benutzers zu erfassen und ihm auf dieser Grundlage verschiedene Optionen basierend auf Modetrends anzubieten. Die Implementierung virtueller Spiegel in Einzelhandelsgeschäften kann dazu beitragen, die Arbeitsbelastung des Verkaufspersonals zu verringern und das Markenerlebnis zu verbessern.
Computer-Vision-Kameras und Sensoren für Kundenanalysen helfen, den Verkehr und Datenmuster im Geschäft zu erkennen und zu identifizieren. Dies ermöglicht die Trennung der Käuferrouten im gesamten Geschäft und die Erfassung der Pass-Through-Verkehrsraten. Dies hilft Einzelhändlern zu erkennen, welche Werbeaktionen das Nutzerengagement steigern und welche weniger gut ankommen.
KI-Einzelhandelsanalysen umfassen auch Mitarbeiter- und Kundeninteraktionen und beschränken sich nicht nur auf die Beobachtung des Kaufverhaltens der Käufer. Es bietet Echtzeit-Einblick in das Service-Engagement im Geschäft und trägt dazu bei, personalisierte Nachrichten und Marketingkampagnen voranzutreiben.
Samsung nutzt beispielsweise Computer Vision, um das Verhalten der Kunden im Geschäft zu quantifizieren. Mithilfe mehrerer In-Store-Kameras und fortschrittlicher Computer-Vision-Algorithmen werden Verkehrs-, Bevölkerungs- und Verweildauerdaten erfasst, die ein klares Verständnis der Leistung des Stores und vorläufige Leistungsmessungen ermöglichen.
Computer Vision wird als die Augen des Computers bezeichnet und ist daher von entscheidender Bedeutung, um Diebstahlschäden in Einzelhandelsgeschäften zu verhindern. Algorithmen für maschinelles Lernen in der Bildverarbeitung helfen dabei, das Kundenverhalten zu beobachten, Muster zu erkennen und zu identifizieren und auf der Grundlage dieser Eingaben erforderliche Entscheidungen zu treffen. Dies hilft dabei, verdächtige Aktivitäten von Käufern zu erkennen.
Probleme wie das Verschenken kostenloser oder vergünstigter Produkte durch Mitarbeiter an Personen, die sie kennen, wurden durch die Implementierung von Computer Vision reduziert. Da die Technologie jeden Artikel im Kassenbereich identifizieren und mit einer Transaktion verknüpfen kann, kann Computer Vision dazu beitragen, Diebstahlversuche von Mitarbeitern zu verhindern.
Computer Vision-gesteuerte Bilderkennungstechnologie wird in großem Umfang von Einzelhandels- und E-Commerce-Unternehmen eingesetzt. Davon profitieren sowohl Verbraucher als auch Händler. Durch den Einsatz von Deep Learning in der Bilderkennung kann es Einzelhändlern helfen, indem es Funktionen wie personalisierte Suche, Kunden- oder Käuferprofilierung, Fälschungserkennung, Analyse von Modetrends und mehr bereitstellt.
Mit den durch Bilderkennung gesammelten Daten können Einzelhändler diese umsetzen, effektive Marketingkampagnen entwerfen und die Kapitalrendite verbessern. Es kann auch das Erlebnis im Laden verbessern, da die Technologie Einzelhändlern helfen kann, Verkäufe von Kunden zu halten, die Preise lieber online über Smartphones oder andere Geräte vergleichen.
Bestandsverwaltungssysteme im Einzelhandel sollen die Bedürfnisse der Kunden erfüllen und Produkte liefern, ohne zu viele Produkte zu lagern, die möglicherweise ablaufen oder im Lager verschwendet werden, oder umgekehrt. was zur Erschöpfung des Lagerbestands führen wird.
Produktverfügbarkeit im Regal bezieht sich auf die Sichtbarkeit im Regal für die Kunden zum richtigen Ort, zur richtigen Zeit und zum richtigen Preis. Eine schlechte Verwaltung der Regalverfügbarkeit führt zu Verlusten für alle, da Kunden ein bestimmtes Einzelhandelsgeschäft verlassen und zu einem anderen Einzelhandelsgeschäft wechseln können, was langfristig zu einem Verlust der Kundenbindung und des Umsatzes führt.
Der Einsatz von Computer Vision und maschinellem Lernen kann dazu beitragen, Missmanagement bei der Verfügbarkeit in Regalen einzudämmen, indem jederzeit Lagerbestände überwacht und Chancen gewährt werden. Computer Vision ermöglicht die Datenerfassung in Echtzeit durch Videos und Bilder, die von Mobiltelefonen, Robotern und/oder fest installierten Kameras in Lagerhallen und Regalen gesammelt werden. Auf Computer Vision basierende Software hilft dabei, Mängel an falsch etikettierten Artikeln zu erkennen, den Lagerbestand zu verfolgen, die Nachfrage nach bestimmten Produkten außerhalb und zu Spitzenzeiten vorherzusagen und Bestellungen an Lieferanten weiterzuleiten.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie Computer Vision den Einzelhandel verändert. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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