人工智慧與電腦視覺如何驅動零售業的未來

By Louise Hobroh | 2月9, 2024 11月21, 2023 | 人工智慧, 零售 0 comments

在過去幾年，零售業已經面臨了幾項改變，包含線上交易的增加、商店內的數位化、勞動力的轉變，甚至是購物者的喜好。這些改變造成了實體零售商店更進一步的創新，甚至加速了現有的發展。

其中一項在零售業中受到眾多矚目的高端科技就是人工智慧 (AI)，特別是在網路監控攝影情境中越來越常使用的智慧分析。電腦視覺是 AI 的一個子類別，能讓攝影機「看到」並從數位影像和視訊取得有意義的洞察資訊。這項科技不只能提供所需的資料與洞察資訊，以解決您所面臨的最大挑戰，像是損失預防、人員配備、永續性與庫存管理，且有助於提升購物體驗－全都來自同一套系統。

即時分析支援損失預防

不幸的是，損失預防一直是零售產業中最重要的一個議題。2021 年，全國零售聯合會報告指出平均緊縮率達 1.4 %。若以當時的總零售額來看，緊縮的比例代表的是 $945億元的損失。這不是一個小數目，所以對您來說透過辨識自助結帳區等潛在偷竊熱點，來處理這個議題是相當重要的。

顧客可以採取不同的策略來逃避付款，當沒有員工監看他們時，這可能很誘人。雖然移除結帳櫃台可能會有風險，但自助結帳還是有相當多的優勢。其可減少等候時間，甚至改善顧客體驗等。

事實上，根據 2023 年 Gitnux 所發表的一項研究顯示，73% 的顧客比較喜歡自助結帳，更甚於有人員結帳的排隊隊伍。這樣的偏好將會持續驅動商店內自助結帳選項的採納與擴張，如此，減低竊盜的風險就變得至關重要。

透過安裝搭載電腦視覺以及進階分析軟體的攝影機在您的自助結帳區，來偵測未掃描的產品、刻意掩蓋條碼以及其他可疑行為，達到監控效果。接著會告知您的保全人員來調查，必要時採取干預措施。

更進一步，AI 可以被用來收集自助結帳過程中的所有細節，辨識型態並更了解竊盜是如何產生的。這能讓您採取應變措施以減少損耗，並對您的財務狀況有正面影響。

支援營運及顧客體驗

對購物者來說，便利性是第一要件，特別是在延長商店營業時間及降低顧客停留時間。這可透過自動化及高端科技的聰明運用達成。搭載軟體的網路攝影機能被用來管理店內流程，例如庫存量低時補貨、監控客流量、讓員工提供高品質的忠告與建議給購物者等。在繁忙時期尤為重要，因為此時顧客的不滿會升高。

也有一種趨向混合商店的轉變，這些商店通常是在現場缺少工作人員的情況下，運用科技讓顧客能瀏覽與購買商品。店主們能在不限制顧客進入商店的狀況下延長營業時間，讓購物者能在他們方便的時間盡情購物。這也是電腦視覺能被用在商店中獲取洞察資訊的地方。搭載 AI 功能的網路攝影機能記錄顧客將貨品放入購物籃中的時刻，追蹤他們在店裡的什麼位置花了多少時間，紀錄任何引起摩擦或是遇到瓶頸的狀況，以及其他更多店內發生的行為。這些訊息能提醒您需要做哪些更改，對顧客體驗能有正面影響。

升級庫存管理

庫存不足是購物者面臨到的最大挫折來源，可能是營收減少的原因。根據 NielsenIQ 貨架上取得的分析－這是在某個特定時間地點貨品可取得的數量－ 2021 年閒置的貨架已經讓美國零售業者損失了 8200 萬元，但這損失是可以避免的。

傳統上，您的工作人員會以人工方式檢查庫存量，在一天的標準時間補充貨品。然而，查覺到庫存不足與重新補貨間的空檔，對您來說可能就是一個錯過銷售的機會，特別是熱門商品的銷售。

電腦視覺就能在這個案例中協助您。模組化或是獨立運作的攝影機可捕捉貨架的影像，於此同時機器學習及影像處理演算會分析庫存取代或是可取得性的資料。當偵測到補貨的需求時，即時警報會被傳送到儀表板或行動應用，通知您的工作人員需要重新補貨的特定品項。附加的敏捷性與彈性確保庫存量是能及時反應顧客需求的。

運用 AI 達成您的永續性目標

當考慮到營運效能與獲利性時，很容易就能看到使用電腦視覺與 AI 在您的商店環境中所造成的立即影響，但您同時也能使用這些科技來改善永續性指標。

多餘的庫存到最後可能會被摧毀或被丟到垃圾掩埋場，執行 AI 監控庫存量，確保您能直接回應需求並避免有多餘庫存。您也能把 AI 當作預測工具，更善加管理庫存並透過監控排放率，協助您達成碳中和目標。在商店四面牆外，AI 在您的物流網路中也很有用，有助於改善產品配送的準確性，將卡車的負載能力發揮到最大，從而避免不必要的行程，以減少排放。