Анализ поведения клиентов является важнейшим вопросом для ритейлеров. Он используется для оптимизации работы магазина, улучшения клиентского опыта, снижения эксплуатационных расходов и, следовательно, повышения прибыльности.
Методы компьютерного зрения используют модели глубокого обучения для автоматического извлечения информации для анализа поведения покупателей в розничных магазинах. Модели ИИ могут обнаруживать, отслеживать и анализировать поведение покупателей в розничных магазинах, используя видео в реальном времени с обычных камер наблюдения.
Ключевые особенности анализа поведения клиентов
Современные алгоритмы глубокого обучения выполняют обнаружение людей для аналитики розничной торговли с помощью алгоритмов распознавания изображений.
- Обнаруживайте людей в режиме реального времени внутри розничного магазина, используя видео с нескольких камер.
- Оценивайте количество клиентов в режиме реального времени, чтобы автоматически определять проблемные места.
- Анализируйте посещаемость, измеряя время, проведенное в определенных зонах (внимание к полкам, время ожидания в очереди и т. д.).
- Edge Computer Vision позволяет гарантировать конфиденциальность, выполняя машинное обучение на устройстве без отправки каких-либо визуальных данных наружу.
Ценность анализа поведения ИИ с помощью глубокого обучения
Нейросеть — это высокомасштабируемый метод, особенно для крупномасштабного использования и использования в разных филиалах. По сравнению с альтернативными методами анализа поведения клиентов не требуются физические датчики, установка и обслуживание обходятся гораздо дешевле.
- Автоматизация анализа поведения клиентов, полностью бесконтактная, неинвазивная, сохраняющая конфиденциальность и масштабируемая.
- Высокая точность, даже при использовании недорогих камер, таких как камеры видеонаблюдения, может одновременно использоваться для обеспечения безопасности при обычном видеонаблюдении.
- Действенные идеи о работе магазина и опыте клиентов. Видение ИИ обеспечивает высокую согласованность с течением времени.
- Количественно оцените важную информацию о клиентах и измерьте влияние изменений (что позволит проводить A/B-тестирование с вариантами, сравнивать маркетинговые стратегии).
- Избегайте «слепых зон», отслеживая ключевые показатели для нескольких секций магазина и сравнивая показатели по разным локациям.