コンピュータービジョンが小売業をどう変えるか

小売業におけるコンピューター ビジョンにより、コンピューターは重要なデータを見て分析し、そこから理解できるようになります。小売プロセスに適用すると、従来の小売の仕組みにパラダイムシフトを引き起こす可能性があります。

人工知能がコンピューターの思考を可能にするなら、コンピュータービジョンはコンピューターが見て、分析し、理解することを可能にします。人工知能のサブセットとして、コンピューター ビジョンを使用すると、コンピューターとシステムがデジタル化された画像、ビデオ、その他の視覚補助手段から意味のある情報を抽出できるようになります。

取得したデータに基づいて推奨事項を提供し、特定のアクションを実行します。その革新的なソリューションにより、世界のコンピュータ ビジョン市場は 2027 年までに 737 億米ドルに達すると予想されています。近年、コンピュータ ビジョンを業務に導入する計画を立てている小売企業が増えています。

2028 年までに、世界の小売業界における人工知能の市場規模は 311 億 8,000 万米ドルに達すると予想されます。消費者行動の分析から店内の健康状態の監視まで、小売業におけるコンピューター ビジョンは、小売業者の収益と顧客の全体的なショッピング エクスペリエンスの向上に役立ちます。

小売業におけるコンピューター ビジョンの利点

小売業におけるコンピューター ビジョンには、顧客の全体的なショッピング エクスペリエンスと小売業者の ROI を向上させ、この業界を変える可能性があります。 。

1. 小売業界におけるヒート マップ マッピング

ヒート マップは、さまざまな色を使用してさまざまな値を表すデータのグラフィック表現です。密度を視覚化するのに役立ちます。小売業界では、ヒート マップは、ユーザーが消費者の行動と店舗の機能を特定して理解するのに役立ちます。小売業におけるヒート マッピング テクノロジは、リアルタイム イメージングを提供して、アクティビティを監視し、各フロアまたはエリアの消費者のトラフィックに異なる色を割り当てるのに役立ちます。 Sephora、Samsonite、ATU Duty Free などの業界大手は、新しい販売戦略をテストし、レイアウトを実験し、店内での顧客の行動を理解するためにヒート マップを店舗に導入しました。

2. 仮想ミラー

仮想ミラーは、ガラスの背後に電子ディスプレイを表示する双方向ミラーです。これらの鏡のほとんどには、視覚パターンを監視および分析できるコンピューター ビジョンが装備されています。仮想ミラーは、コンピュータービジョンを備えたセンサー、カメラ、ディスプレイを使用して、現在のトレンドと収集されたデータに基づいてさまざまな服装の提案を顧客に提供します。

買い物客にいくつかの衣料品を見てバーチャルに試着するオプションを提供することで、時間を節約し、列に並ぶことを避け、全体的なショッピング体験を向上させることができます。コンピュータービジョンを搭載したカメラはユーザーの体型とサイズを捕捉し、これに基づいてファッショントレンドに基づいたさまざまなオプションを提供します。小売店に仮想ミラーを導入すると、販売スタッフの作業負荷が軽減され、ブランド エクスペリエンスも向上します。

3. 店内トラフィックの検出

顧客分析用のコンピューター ビジョン カメラとセンサーは、店内トラフィックとデータ パターンの検出と特定に役立ちます。これにより、店舗全体で購入者のルートを分離し、通過トラフィック率を把握することができます。これは、小売業者がどのプロモーションがユーザー エンゲージメントを促進しているのか、どのプロモーションがうまくいっていないのかを特定するのに役立ちます。

AI 小売分析には従業員と顧客のやり取りも含まれており、買い物客の購買行動の観察に限定されません。店内サービスのエンゲージメントをリアルタイムで可視化し、パーソナライズされたメッセージングやマーケティング キャンペーンの推進に役立ちます。

Samsung は、コンピューター ビジョンを使用して顧客の店内行動を定量化しています。複数の店内カメラと高度なコンピューター ビジョン アルゴリズムを使用して、交通量、人口統計、滞在時間のデータを収集し、店舗のパフォーマンスとパフォーマンスの予備測定を明確に理解できるようにします。

4. 紛失防止

コンピュータ ビジョンはコンピュータの目として知られているため、小売店での盗難による損失を防ぐために非常に重要です。コンピューター ビジョンの機械学習アルゴリズムは、顧客の行動を観察し、パターンを検出して識別し、これらの入力に基づいて必要な意思決定を行うのに役立ちます。これは、買い物客の不審なアクティビティを特定するのに役立ちます。

コンピュータ ビジョンの導入後、従業員が知り合いに無料または割引価格の製品を配るなどの問題が減少しました。このテクノロジーはチェックアウトエリア内のすべての商品を識別し、それを取引に結び付けることができるため、コンピュータービジョンは従業員による商品の盗難の試みを防ぐのに役立ちます。

5. 画像認識

コンピューター ビジョンを活用した画像認識テクノロジーは、小売企業や電子商取引企業で広く使用されています。これは消費者と小売業者の両方に利益をもたらします。画像認識でディープラーニングを使用することで、パーソナライズされた検索、顧客または買い物客のプロファイリング、偽造品検出、ファッショントレンド分析などの機能を提供することで小売業者を支援できます。

画像認識を通じて収集されたデータを使用して、小売業者は画像認識を実装し、効果的なマーケティング キャンペーンを設計し、投資収益率を向上させることができます。また、このテクノロジーにより、小売業者がスマートフォンやその他のデバイスを介してオンラインで価格を比較することを好む顧客からの売上を維持できるため、店内でのエクスペリエンスも向上します。

6. 在庫管理の強化

小売業界における在庫管理システムは、顧客のニーズに応え、商品を過剰に保管することなく供給することを目的としています。期限切れになったり、倉庫で無駄になったり、逆に在庫がなくなったりする可能性があります。

棚上の製品の入手可能性とは、棚上で適切な場所、時間、価格で顧客にその商品が見えることを指します。在庫状況の管理が不十分だと、顧客が特定の小売店を離れて別の小売店に行く可能性があるため、全員が損失を被ることになり、その結果、顧客ロイヤルティと売上が長期的に失われます。

コンピュータ ビジョンと機械学習を使用すると、いつでも在庫を確認して機会を監視し、付与することで、棚の在庫管理の誤りを抑制できます。コンピューター ビジョンは、倉庫や棚に置かれた携帯電話、ロボット、固定カメラから収集されたビデオや画像を通じて、リアルタイムのデータ収集を提供します。コンピューター ビジョンを活用したソフトウェアは、ラベルが間違っている商品の欠陥を検出し、在庫を追跡し、特定の製品のオフピークとピークの需要を予測し、サプライヤーに注文を提供するのに役立ちます。

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