RetailNext Animation
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笑容檢測相機、條碼掃描機和自動駕駛汽車之間，有什麼共同之處？答案就是它們都以某種方式，應用了電腦視覺技術。電腦視覺是一種基於圖像辨識的技術手段，可以幫助機器對物體和場景，進行有效決策。
這種技術又是如何應用到零售行業中的呢？
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| Why AI Integration Is The Future Of Successful Brick-And ... |
早期的電腦視覺研究始於 50 年多前，而隨著我們對這項技術的理解日益加深，電腦視覺也在更廣泛的領域，得到更豐富的應用。如今大部分數位相機在拍照時，能夠自動辨識人臉，OCR（文字辨識）軟體掃描文件後，就能將其轉換為文字文檔，甚至在基於視覺技術的生物統計學的幫助下，將虹膜辨識技術應用於身份鑒別等領域。
零售行業對電腦視覺的應用，現在這項技術已經越來越多地應用在實體店中，幫助完善貨架展示，提升作業效率，並且為消費者創造一個無摩擦的零售體驗。
下面讓我們看一看品牌和零售商，對視覺技術的五種創新型應用。
① 內容為王：模糊線上線下的邊界
有的時候，你想買一件商品，卻怎麼也找不著。這種情況下，一種名為 Lens 的工具可以幫上忙。這是圖片分享網站 Pinterest 推出的一款測試產品，它可以幫助解決你在店裡遇到的問題。
這個工具可以辨識對應的物品，然後提供相應的背景資訊。比如也許它會告訴你，這件傢具的設計師是誰，是在哪一年設計的，或者它會為你提供某雙鞋子的搭配建議。你需要做的只是拍個照，剩下的交給 app 就好。
② 臉部辨識：辨識老顧客，收穫忠誠度
透過對臉部辨識系統的應用，美食糖果零售商 Lolli＆Pops在老顧客進店的時候就能認出他們。
依靠電腦視覺，顧客們可以獲得個性化的消費體驗：透過檢索他們的消費記錄和個人喜好，系統可以向每位顧客，提供個性化的商品推薦。
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| new visual tool Pinterest Lens — Nellaino | Continuous Pins |
這一系統不僅為每位顧客提供個性服務，更重要的是，每位顧客都獲得 VIP 的待遇，這就逐漸培養了顧客的忠誠度，並且可以將偶然進店的顧客，轉化為回頭客。這兩樣都是零售商夢寐以求的。
③ 貨架生態變革
電腦視覺技術的優雅和簡潔在於，它可以將單純的圖片，轉化為可執行的分析意見，這樣品牌和零售商，就能將更多精力放在更基本的管理問題之上。透過「貨架數位化」，現在企業已經能夠即時監控貨架上發生的一切。
系統指令從最簡單的，比如「到後面的房間取一箱產品過來，把貨架的空當填滿」，到更高級的指令，比如減少競爭對手產品的 facing（面對消費者排列在一起的同一產品的數量），同時將自己產品的 facing 增加相同的數額。
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| Facing & Blocking in Retail Stores - Hibbert & McGee Wholesalers |
軟體使用者不用離開座位，就可以獲得針對不同崗位的分析意見，眾多零售指標將告訴他們貨架上的真實情況，並提供如何採取應對措施的建議，這樣就能保證最佳的購物體驗，同時提升銷售業績。
④ 顧客測量：分析腳步、過道人流量、互動及其他
Retail Next 公司的 Aurora 是第一個特別為滿足零售業的複雜需求而設計的感測器。除了可以跟其他同類產品一樣計量顧客的腳步以外，Aurora 的數據還具備更多的肌裡 —— 它包括了透道顧客的捕獲率，並將顧客在店內行走的線路進行分解。這樣你就可以看到，哪些促銷活動吸引了顧客駐足，而哪些促銷又讓顧客完全提不起興趣。
它也不僅僅是可以監測顧客活動而已，它還可以促進客戶和銷售人員之間的互動，提供門市店即時服務情況的可視化資訊。此外，它可以用於推動個性化的行銷和宣傳活動。
⑤ 無摩擦零售體驗：排隊付賬的謝幕？
電腦視覺技術還可以幫助，改進購物中最糟糕的體驗之一 —— 排隊結賬。
位於西雅圖的 Amazon Go 概念商店，利用電腦視覺技術追蹤顧客的行為，安裝在貨架上的感測器，可以即時監測到顧客拿起商品的瞬間，接下來所有這些物品，都會被自動添加到 Go移動 app 中的購物籃裡，直接在 app 當中結賬即可 —— 顧客離店後，Go app 自動從顧客綁定的信用卡中扣款。收據也直接發送到 app 中。
那麼最後，對於 Trax 而言，這家公司的目標是為顧客，提供無摩擦的零售體驗，而這將透過電腦視覺技術，和深度學習技術的結合實現。
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