소매업의 컴퓨터 비전을 통해 컴퓨터는 중요한 데이터를 보고 분석하고 이를 이해할 수 있습니다. 이를 소매 프로세스에 적용하면 기존 소매 방식의 패러다임 전환을 가져올 수 있습니다.
인공지능이 컴퓨터에게 생각을 가능하게 한다면, 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 보고, 분석하고, 이해할 수 있게 해줍니다. 인공 지능의 하위 집합인 컴퓨터 비전을 사용하면 컴퓨터와 시스템이 디지털화된 이미지, 비디오 및 기타 시각 자료에서 의미 있는 정보를 추출할 수 있습니다.
추천을 제공하고 얻은 데이터를 기반으로 특정 조치를 취합니다. 혁신적인 솔루션으로 인해 전 세계 컴퓨터 비전 시장은 2027년까지 737억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 최근 몇 년 동안 점점 더 많은 소매업체가 컴퓨터 비전을 운영에 통합할 계획을 세웠습니다.
2028년까지 전 세계 유통업계 인공지능 시장 규모는 311억8000만 달러에 이를 것으로 예상된다. 소비자 행동 분석부터 매장 내 건강 모니터링까지, 소매업체의 컴퓨터 비전은 소매업체의 수익과 고객의 전반적인 쇼핑 경험을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
소매업에서 컴퓨터 비전은 고객의 전반적인 쇼핑 경험과 소매업체의 ROI를 개선하여 업계를 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
히트맵은 다양한 색상을 사용하여 다양한 값을 표현하는 데이터의 그래픽 표현입니다. 밀도를 시각화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 소매 업계에서 히트맵은 사용자가 소비자 행동과 매장 기능을 식별하고 이해하는 데 도움이 됩니다. 소매업의 히트 매핑 기술은 활동을 모니터링하고 각 층이나 구역의 소비자 트래픽에 다양한 색상을 할당하는 데 도움이 되는 실시간 이미징을 제공합니다. Sephora, Samsonite 및 ATU Duty Free와 같은 업계 거대 기업은 새로운 판매 전략을 테스트하고, 레이아웃을 실험하고, 매장 내 고객 활동을 이해하기 위해 매장에 히트맵을 배포했습니다.
가상 거울은 유리 뒤에 전자 디스플레이를 표시하는 양방향 거울입니다. 대부분의 거울에는 시각적 패턴을 모니터링하고 분석할 수 있는 컴퓨터 비전이 장착되어 있습니다. 가상 거울은 컴퓨터 비전이 장착된 센서, 카메라 및 디스플레이를 사용하여 고객에게 현재 트렌드와 수집된 데이터를 기반으로 다양한 의상 제안을 제공합니다.
쇼핑객에게 여러 의류 품목을 보고 가상으로 입어볼 수 있는 옵션을 제공하면 줄을 서서 기다릴 필요가 없어 시간을 절약하고 전반적인 쇼핑 경험을 향상시킬 수 있습니다. 컴퓨터 비전이 탑재된 카메라는 사용자의 체형과 크기를 포착하고 이를 기반으로 패션 트렌드에 따른 다양한 옵션을 제공합니다. 소매점에 가상 미러를 구현하면 영업 직원의 작업량을 줄이고 브랜드 경험을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
고객 분석을 위한 컴퓨터 비전 카메라와 센서는 매장 내 트래픽과 데이터 패턴을 감지하고 식별하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 매장 전체에서 구매자 경로를 분리하고 통과 트래픽 비율을 캡처할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체는 어떤 프로모션이 사용자 참여를 늘리고 어떤 프로모션이 덜 효과가 좋은지 식별하는 데 도움이 됩니다.
AI 소매 분석에는 직원 및 고객 상호 작용도 포함되며 쇼핑객의 구매 행동을 관찰하는 데 국한되지 않습니다. 매장 내 서비스 참여에 대한 실시간 가시성을 제공하고 개인화된 메시징 및 마케팅 캠페인을 추진하는 데 도움이 됩니다.
예를 들어, 삼성은 컴퓨터 비전을 사용하여 고객의 매장 내 행동을 정량화합니다. 여러 대의 매장 내 카메라와 고급 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 교통, 인구 통계 및 체류 시간 데이터를 수집하여 매장 성능과 성능의 예비 측정값을 명확하게 이해합니다.
컴퓨터 비전은 컴퓨터의 눈으로 알려져 있으므로 소매점에서 도난 손실을 방지하는 데 매우 중요합니다. 컴퓨터 비전의 기계 학습 알고리즘은 고객 행동을 관찰하고, 패턴을 감지 및 식별하며, 이러한 입력을 기반으로 필요한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 이는 쇼핑객의 의심스러운 활동을 식별하는 데 도움이 됩니다.
직원들이 아는 사람들에게 제품을 무료로 또는 할인된 가격으로 나눠주는 등의 문제가 컴퓨터 비전을 구현한 후 줄어들었습니다. 이 기술은 계산대에 있는 모든 품목을 식별하고 이를 거래에 연결할 수 있기 때문에 컴퓨터 비전은 직원이 품목을 훔치려는 시도를 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
컴퓨터 비전 기반의 이미지 인식 기술은 소매업과 전자상거래 기업에서 널리 사용되고 있습니다. 이는 소비자와 소매업체 모두에게 이익이 됩니다. 이미지 인식에 딥 러닝을 사용하면 개인화된 검색, 고객 또는 구매자 프로파일링, 위조품 감지, 패션 트렌드 분석 등과 같은 기능을 제공하여 소매업체에 도움이 될 수 있습니다.
소매업체는 이미지 인식을 통해 수집된 데이터를 활용하여 이를 구현하고 효과적인 마케팅 캠페인을 설계하며 투자 수익을 향상시킬 수 있습니다. 또한 이 기술은 소매업체가 스마트폰이나 기타 장치를 통해 온라인으로 가격을 비교하는 것을 선호하는 고객으로부터 판매를 유지하는 데 도움이 되므로 매장 내 경험을 향상시킬 수 있습니다.
소매 업계의 재고 관리 시스템은 너무 많은 제품을 보관하지 않고 고객의 요구를 충족하고 제품을 공급하는 것입니다. 이러한 제품은 결국 유통기한이 지나거나 창고에 버려질 수 있으며, 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 재고가 고갈됩니다.
진열대에서의 제품 가용성은 적절한 장소, 시간 및 가격에 고객이 진열대에서 제품을 볼 수 있음을 의미합니다. 재고 가용성을 제대로 관리하지 않으면 고객이 특정 소매점을 떠나 다른 소매점으로 이동할 수 있으므로 모든 사람이 손실을 입게 되며, 이는 장기적으로 고객 충성도와 매출 손실을 초래합니다.
컴퓨터 비전과 기계 학습을 사용하면 항상 재고를 확인하여 기회를 모니터링하고 부여함으로써 선반의 잘못된 가용성 관리를 억제하는 데 도움이 될 수 있습니다. 컴퓨터 비전은 창고 및 선반에 배치된 휴대폰, 로봇 및/또는 고정 카메라에서 수집된 비디오 및 이미지를 통해 실시간 데이터 수집을 제공합니다. 컴퓨터 비전으로 구동되는 소프트웨어는 잘못 라벨이 붙은 품목의 결함을 감지하고, 재고를 추적하고, 특정 제품에 대한 비수요 및 최대 수요를 예측하고, 공급업체에 주문을 제공하는 데 도움이 됩니다.
위 내용은 컴퓨터 비전이 소매업을 변화시키는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!