面向零售业的AI驱动的视频分析

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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，比较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很受欢迎的产品，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优秀。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优秀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优质的商店管理计划，从而为企业带来比较大的收益。 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，以提供优秀服务。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。