零售業的電腦視覺，使電腦能夠檢視和分析關鍵資料，並從中獲得理解。當應用於零售流程時，它可以創造傳統零售工作方式的正規化轉變。
如果人工智慧使電腦能夠思考，那麼電腦視覺允許他們看到、分析和理解。作為人工智慧的一個子集，電腦視覺允許電腦和系統從數位化圖像、影像和任何其他視覺輔助工具中，提取有意義的資訊。它根據匯出的資料提供建議並採取某些行動。由於其革命性的解決方案，到 2027 年，全球電腦視覺市場預計將達到 737 億美元。近年來，越來越多的零售公司計劃將電腦視覺納入其營運。到 2028 年，全球零售業人工智慧的市場規模，預計將達到 311.8 億美元。從分析消費者行為到監控店內健康狀況，零售業的電腦視覺可以幫助提高零售商的營收量，和客戶的整體購物體驗。
電腦視覺在零售中的好處
零售業的電腦視覺，有可能透過改善客戶的整體購物體驗，和零售商的投資報酬來改變行業。
1. 零售熱對映
熱圖是資料的圖形表示，透過不同的顏色表示不同的值。它可以幫助視覺化密度。在零售業中，熱對映將幫助使用者確定，和理解消費者行為，和商店的功能。零售熱圖技術提供即時成像，以幫助監控運動，並分配不同顏色，來分配每個樓層或區域的消費者流量。Sephora、Samsonite、ATU 免稅店等行業巨頭，在其商店中佈署了熱圖，以測試新的商品銷售策略，嘗試佈局並瞭解客戶的店內活動。
2. 虛擬映象
虛擬鏡子是雙向鏡子，展示玻璃後面的電子顯示螢幕。這些鏡子大多安裝了電腦視覺，這使它們能夠監控和分析視覺模式。虛擬鏡子利用感測器、配備電腦視覺的攝影機和顯示器，根據當前趨勢和收集的資料，為客戶提供不同的服裝建議。為購物者提供檢視，和虛擬試戴幾件衣服的選項，有助於透過不排隊等待，和增強整體購物體驗來節省時間。電腦視覺佈署的攝影機，將有助於捕捉使用者的形狀和尺寸，並在此基礎上根據時尚趨勢，為他們提供各種選項。在零售店實施虛擬映象有助於減少銷售人員的工作量，並增強品牌體驗。
3. 店內流量檢測
用於客戶分析的電腦視覺攝影機和感測器，有助於檢測和辨識店內流量和資料模式。這允許隔離整個商店的買家路線，並捕獲通行流量。這有助於零售商確定哪些促銷活動，正在獲得參與度，哪些促銷活動表現不佳。人工智慧零售分析，還包括員工和客戶互動，不僅限於觀察購物者的購買行為。它提供即時可見性，以瞭解店內服務參與度，並幫助推動個性化訊息傳遞和行銷活動。三星利用電腦視覺，來幫助量化他們的店內行為。它使用幾支店內攝影機，和先進的電腦視覺演算法，來收集流量、人口統計和居住時間資料，使他們清楚地瞭解商店績效，和初步衡量績效的標準。
4. 防止損失
電腦視覺被稱為電腦的眼睛，因此對於防止零售店盜竊造成的損失非常重要。電腦視覺中的機器學習演算法，有助於觀察客戶的行為，檢測和辨識模式，並根據這些輸入做出必要的決策。這有助於辨識購物者的任何可疑活動。在實施電腦視覺後，員工向他們認識的人，提供免費或打折產品的戀愛等問題已經減少了。由於這項技術可以辨識結賬部分中的每一個專案，並將其與交易相關聯，電腦視覺可以幫助防止員工試圖竊取物品的任何企圖。
5. 影像辨識
電腦視覺驅動的影像辨識技術，正被零售和電子商務公司廣泛佈署。它有助於使客戶和零售商受益。透過使用影像辨識的深度學習，它可以透過提供個性化搜尋、客戶或購物者分析、假冒檢測、時尚趨勢分析等能力，來幫助零售商。透過影像辨識收集的資料，零售商可以實施它，設計有效的行銷活動，並提高投資報酬率。它還可以增強店內體驗，因為這項技術可以幫助零售商，保留喜歡透過智慧手機或其他裝置線上，比較價格的客戶的銷售額。
6. 庫存管理增強
零售庫存管理系統，是透過提供物品來滿足客戶需求，而不會囤積太多產品，這些產品最終可能會過期或在倉庫中被浪費，或者相反，庫存耗盡。產品的現貨供應是指它在貨架上的可見性，適合客戶在正確的地點、時間和價格。現貨上可用性管理不善，會導致每個相關方的損失，因為客戶可以離開該特定的零售店，前往另一家零售店，從長遠來看，這會導致客戶忠誠度和銷售額的損失。
使用電腦視覺和機器學習，可以透過隨時透過庫存的可見性，進行監控和授予機會，幫助遏制現貨機可用性管理不善。電腦視覺透過從存放在倉庫和貨架上的手機、機器人，和/或固定攝影機收集的圖像和影像，提供即時資料收集。具有電腦視覺的軟體，有助於檢測標籤錯誤的物品的缺陷，密切關注庫存情況，預測特定產品的非高峰期和高峰期需求，並向供應商提供訂購。
歐尚是歐洲最大的雜貨店零售品牌之一，在位於葡萄牙的 34 家商店中，已使用電腦視覺和物聯網驅動的機器人來監控貨架。佈署的機器人每天三次捕捉放置在每個過道的所有架子的影像。使用這些資料，電腦可以建立報告，並生成見解和可操作的指標。資料透過手機提供給使用者，與手動收集資料相比，手機優先解決定價合規性和庫存產品外問題。
電腦視覺是一種不斷發展的技術，在大多數行業中提供應用優勢。在零售業中實施電腦視覺可以幫助零售商追蹤客戶在商店周圍的移動，並檢測和辨識他們對特定商品、購買模式和熱點地區（訪問量最大的地區）的行為。透過收集的資訊，零售商可以就其商店佈局、員工和產品放置做出知情和計算的決定。它還有助於遏制，任何現成的可用性事故和產品標籤錯誤。簡而言之，在零售業中使用電腦視覺可以幫助監控和分析圖像和影像，以提取有用的資訊並改善零售店的日常活動。
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