面向零售业的AI驱动的视频分析

简介: 人工智能(AI)与数据科学直接相关,后者旨在从一系列信息中提取业务价值。 该价值可以包括扩展预测能力,规律知识,明智的决策,降低成本等。换句话说,人工智能以大量信息运行,分析输入数据,并根据这些信息开发自适应解决方案。

AI-Driven-Video-Analytics-for-Grocery-Stores-1068x656-1.jpg

人工智能(AI)与数据科学直接相关,后者旨在从一系列信息中提取业务价值。 该价值可以包括扩展预测能力,规律知识,明智的决策,降低成本等。换句话说,人工智能以大量信息运行,分析输入数据,并根据这些信息开发自适应解决方案。


在现代世界,零售业正在迅速增加人工智能在所有可能的工作流程中的应用。因此,通过应用分析来利用机会无疑可以改进食品杂货行业的各种操作。有了人工智能,最大的连锁超市实现了雄心勃勃的目标:


1)改善和扩展客户服务能力


2)自动化供应链计划和订单交付


3)减少产品浪费


4)加强对缺货和库存过多的管理


5)加强需求预测


人工智能解决方案的生态系统是广泛的,能够满足所有杂货店零售商的大多数需求(从大型连锁店到最小的企业)。到目前为止,在隔离期间,在线商品分析已经成为管理缺货情况的真正“救世主”。通过智能数据驱动的方法,超市可以处理大量的信息,准确预测消费者的需求和供应库存,并生成最准确的价格和购买建议。因此,即使在冠状病毒大流行等最危急的情况下,杂货零售商也将继续盈利。话虽如此,很明显,所有公司现在都需要针对COVID-19立即采取行动计划。


视频监控的新水平


通常,大多数杂货店都具有连续的视频监视系统。以前,此类系统的安装仅出于安全目的:控制产品的安全性并防止盗窃。但是现在,人工智能视频分析能够监视客户从进入商店到付款的整个过程。它是如何工作的,为什么商店需要它?


像亚马逊和沃尔玛这样的大型连锁超市使用高科技相机,利用自动物体识别(automatic object identification)技术。这种系统通常用于无人驾驶的电动汽车上,通过计算机监控乘客行为并处理视觉信息。但商场视频分析的主要目标是确定哪些商品有很高的需求,哪些产品的购买者最常回到货架上,等等。此外,相机还可以识别人脸,确定顾客的身高、体重、年龄和其他身体特征。随后,人工智能(基于所有获得的数据)从特定的消费者群体中识别出最受欢迎的产品,并提供更改定价策略的选项。计算机自动完成所有这些过程,不需要人工干预。


防止商品缺货


零售业中的人工智能能够解决人们无法应对的问题。一个人实际上无法观看所有视频监控,没有足够的时间进行此操作,而且人类的视觉并不完美。但这不再是必需的!商场的视频分析可完美应对此类任务。例如,将摄像头连接到商店的自动化仓库系统,并在货架上配备传感器,可以发现库存记录中的漏洞,促进调查。商场数据分析还可以监视库存并提供有关补货需求的信号。如上所述的面部识别技术能够将人的面部与罪犯(或通缉犯)的面部进行比较,并警告安全人员。


促进人流和商店布局


收集的有关客户行为的数据可帮助超市经理优化商店布局。此外,计算机程序可以设计最佳的布局并对其进行测试,从而产生总体上更好的客户体验,并增加商店的利润。


可以收集有关进入商店的人数以及他们花费的购物时间的数据。基于这些数据,人工智能可以预测人流量的大小和人们排队等候的时间。这将有助于改善客户服务并减少员工成本。 换句话说,AI能够在一天的各个小时制定最佳的商店管理计划,从而为企业带来最大的收益。 例如:


1)优化展示位置和平面布置


2)改善策略性人员分配


3)在停留时间内和购买之间得出相关性


4)预测各个购物群体的产品


增强客户体验


每个企业都应尽可能了解其受众,以提供最佳服务。商场中的AI使用视频智能软件提供详细的人口统计数据,并详细分析购物习惯。这些信息为商场提供了无限的机会来增加利润。通过了解他们的顾客,商场经理可以最大化顾客的购物体验,创造有利条件(专门针对顾客的喜好)。此外,用于杂货店的AI可以帮助产生给定目标市场的最准确的需求预测模型。


除了与目标受众合作之外,管理人员还可以使用从视频分析获得的数据将信息传输到营销部门。通过探索其他受众,营销人员可以制定策略,通过创建相关的广告、促销和销售来吸引新客户。此外,商场可以为小型购物群体创建单独的展示柜(纯素食产品或无麸质产品),以满足他们的需求。


在商场所有现有的人工智能技术中,视频内容分析可在几乎所有活动中提供最大的支持:销售,营销,广告和布局策略。通过优化这些流程,商场不仅可以节省和减少损失,还可以通过增加利润来扩展业务。主要目标不仅是要满足客户需求,而且要提高客户保留率。


原文链接
相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
FinRobot:开源的金融专业 AI Agent,提供市场预测、报告分析和交易策略等金融解决方案
FinRobot 是一个开源的 AI Agent 平台,专注于金融领域的应用,通过大型语言模型(LLMs)构建复杂的金融分析和决策工具,提供市场预测、文档分析和交易策略等多种功能。
49 13
FinRobot:开源的金融专业 AI Agent,提供市场预测、报告分析和交易策略等金融解决方案
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 编解码
VideoVAE+:AI 生成视频高保真重建和跨模态重建工具,基于文本信息指导视频重建,提升视频细节质量
VideoVAE+ 是香港科技大学推出的先进跨模态视频变分自编码器,通过时空分离压缩机制和文本指导,实现了高效视频压缩与精准重建。
30 7
VideoVAE+:AI 生成视频高保真重建和跨模态重建工具,基于文本信息指导视频重建,提升视频细节质量
|
5天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
Enhance-A-Video:上海 AI Lab 推出视频生成质量增强算法,显著提升 AI 视频生成的真实度和细节表现
Enhance-A-Video 是由上海人工智能实验室、新加坡国立大学和德克萨斯大学奥斯汀分校联合推出的视频生成质量增强算法,能够显著提升视频的对比度、清晰度和细节真实性。
27 8
Enhance-A-Video:上海 AI Lab 推出视频生成质量增强算法,显著提升 AI 视频生成的真实度和细节表现
|
15天前
|
人工智能
AniDoc:蚂蚁集团开源 2D 动画上色 AI 模型,基于视频扩散模型自动将草图序列转换成彩色动画,保持动画的连贯性
AniDoc 是一款基于视频扩散模型的 2D 动画上色 AI 模型,能够自动将草图序列转换为彩色动画。该模型通过对应匹配技术和背景增强策略,实现了色彩和风格的准确传递,适用于动画制作、游戏开发和数字艺术创作等多个领域。
83 16
AniDoc:蚂蚁集团开源 2D 动画上色 AI 模型,基于视频扩散模型自动将草图序列转换成彩色动画,保持动画的连贯性
|
10天前
|
数据采集 人工智能 自然语言处理
Midscene.js:AI 驱动的 UI 自动化测试框架,支持自然语言交互,生成可视化报告
Midscene.js 是一款基于 AI 技术的 UI 自动化测试框架,通过自然语言交互简化测试流程,支持动作执行、数据查询和页面断言,提供可视化报告,适用于多种应用场景。
103 1
Midscene.js:AI 驱动的 UI 自动化测试框架,支持自然语言交互,生成可视化报告
|
7天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI在用户行为分析中的应用:实现精准洞察与决策优化
AI在用户行为分析中的应用:实现精准洞察与决策优化
48 15
|
1天前
|
人工智能 IDE API
AI驱动的开发者工具:打造沉浸式API集成体验
本文介绍了阿里云在过去十年中为开发者提供的API服务演变。内容分为两大部分:一是从零开始使用API的用户旅程,涵盖API的发现、调试与集成;二是回顾阿里云过去十年为开发者提供的服务及发展历程。文中详细描述了API从最初的手写SDK到自动化生成SDK的变化,以及通过API Explorer、IDE插件和AI助手等工具提升开发者体验的过程。这些工具和服务旨在帮助开发者更高效地使用API,减少配置和调试的复杂性,提供一站式的解决方案。
|
24天前
|
人工智能 自然语言处理 前端开发
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
Director 是一个构建视频智能体的 AI 框架,用户可以通过自然语言命令执行复杂的视频任务,如搜索、编辑、合成和生成视频内容。该框架基于 VideoDB 的“视频即数据”基础设施,集成了多个预构建的视频代理和 AI API,支持高度定制化,适用于开发者和创作者。
83 9
Director:构建视频智能体的 AI 框架,用自然语言执行搜索、编辑、合成和生成等复杂视频任务
|
23天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
MMAudio:开源 AI 音频合成项目,根据视频或文本生成同步的音频
MMAudio 是一个基于多模态联合训练的高质量 AI 音频合成项目,能够根据视频内容或文本描述生成同步的音频。该项目适用于影视制作、游戏开发、虚拟现实等多种场景,提升用户体验。
84 7
MMAudio:开源 AI 音频合成项目,根据视频或文本生成同步的音频
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 搜索推荐
AI在电子商务中的个性化推荐系统:驱动用户体验升级
AI在电子商务中的个性化推荐系统:驱动用户体验升级
90 17