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
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
迁移学习:让小数据也能驱动AI大模型
迁移学习:让小数据也能驱动AI大模型
190 99
|
10天前
|
人工智能 编解码 自然语言处理
重磅更新!ModelScope FlowBench 支持视频生成 + 图像编辑,AI创作全面升级!
很高兴地向大家宣布,ModelScope FlowBench 客户端迎来重大功能升级! 本次更新不仅正式支持了视频节点功能,还新增了图像编辑与IC-Light智能打光等实用功能,同时对多个图像处理节点进行了深度优化和扩展。现在,您只需在 FlowBench 中轻松串联节点,即可使用 Wan2.1/Wan2.2、Qwen-Image-Edit、FLUX Kontext、IC-Light等强大模型,轻松实现创意内容的生成与编辑。 无论你是内容创作者、视觉设计师,还是AI技术爱好者,这次更新都将为你打开全新的创作边界。
233 14
|
12天前
|
人工智能 Serverless API
函数计算的云上计费演进:从请求驱动到价值驱动,助力企业走向 AI 时代
函数计算计费方式历经三阶段演进:从按请求计费,到按活跃时长毫秒级计费,再到按实际资源消耗分层计费。背后是资源调度、安全隔离与开发体验的持续优化。尤其在AI时代,低负载减免、会话亲和等技术让计费更贴近真实价值,推动Serverless向“按需使用、按量付费”终极目标迈进。
|
12天前
|
人工智能 Serverless API
函数计算的云上计费演进:从请求驱动到价值驱动,助力企业走向 AI 时代
在 AI 时代,函数计算一直坚持走向“让开发者只关心业务逻辑,云厂商自动完成一切资源管理与调度”的愿景,最终让计算像水、电一样随时可得、按实际使用价值付费。
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 小程序
RL 和 Memory 驱动的 Personal Agent,实测 Macaron AI
人工智能不仅提升生产力,也重塑人际关系。Macaron AI 探索“哆啦A梦关系”,融合实用与情感,通过长期记忆和强化学习技术,实现深度个性化陪伴,开创人机互动新方式。
|
19天前
|
人工智能 关系型数据库 数据库
公募REITs专属AI多智能体查询分析项目
公募REITs专属AI多智能体查询分析项目。本项目是基于 OpenAI Agent 框架的多智能体项目,提供二级市场数据查询分析、招募说明书内容检索、公告信息检索、政策检索等多板块查询服务。支持图标绘制、文件生成。
公募REITs专属AI多智能体查询分析项目
|
21天前
|
人工智能 安全 Devops
AI 驱动的 DevOps:通过智能命令执行实现基础设施自动化
本文探讨了如何利用能够根据自然语言提示执行命令、管理基础设施和自动部署的 AI 技术,来革新 DevOps 流程。通过模型上下文协议(MCP),AI 助手不仅能回答问题,还能直接操作终端、编辑文件并管理开发环境,从而简化复杂的 DevOps 任务,提高效率并降低错误率。
155 3
|
24天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 容灾
硅谷GPU云托管:驱动AI革命的下一代计算基石
在人工智能与高性能计算席卷全球的今天,硅谷作为科技创新的心脏,正通过GPU云托管服务重新定义计算能力的边界。无论您是初创公司的机器学习工程师,还是跨国企业的研究团队,硅谷GPU云托管已成为实现突破性创新的关键基础设施。
|
27天前
|
人工智能 自动驾驶 算法

热门文章

最新文章