人工智能已成为重塑全球行业不可或缺的工具，零售业也不例外。从增强客户体验到优化运营，人工智能驱动的技术正在对整个零售生态系统产生深远影响。最引人注目的创新之一是视频分析，它通过使用计算机视觉，为零售商提供有关消费者行为、商店动态和运营效率的强大见解。
2023 年，零售市场中的全球人工智能 (AI)价值为 71.4 亿美元，预计到 2032 年将从 2024 年的 93.6 亿美元增长到 850.7 亿美元，预测期内的复合年增长率 (CAGR) 为 31.8%。这一显著增长表明，人工智能，尤其是由计算机视觉驱动的视频分析，不再只是一项实验技术。相反，它正在带来切实的、现实世界的好处。随着整个零售行业加速采用人工智能，视频分析已成为一种关键的战略工具，使企业能够以以前无法想象的方式进行创新并推动增长。
零售业视频分析的演变
零售业中视频分析的使用最初侧重于基本的安全功能，例如防损、利用监控录像监控可疑活动和防止盗窃。然而，随着技术的进步，视频分析的范围远远超出了安全范围。零售商现在使用这些工具来获得深入的数据驱动洞察，这些洞察会影响其运营的所有领域，从商店布局到客户体验。
从本质上讲，计算机视觉使机器能够解释和理解视觉数据。在视频分析的背景下，这意味着监控录像不再仅仅被人眼用于安全目的；相反，配备计算机视觉算法的人工智能系统可以实时分析录像，识别出手动难以跟踪的模式、行为和趋势。
由计算机视觉驱动的人工智能视频分析为零售商提供了有关客户行为、商店布局和运营瓶颈的详细见解。例如，零售商可以分析客流量模式、监控停留时间（客户在特定区域停留的时间）并评估客户对各种产品的参与度。通过将这些见解整合到决策过程中，零售商可以微调其策略以增强购物体验、优化商店布局并最大限度地提高销售业绩。
提高运营效率
计算机视觉和视频分析在零售业最有效的用途之一是提高运营效率。通过利用实时数据，零售商可以主动应对人员不足、结账队伍过长、过度拥挤甚至可疑活动等问题。计算机视觉算法提供的实时警报使商店经理能够立即做出调整，确保运营更顺畅，客户体验更好。
例如，当商店的某个区域人满为患时，视频分析可以提醒管理人员，使他们能够重新分配员工或调整产品摆放位置以缓解拥堵。同样，如果系统检测到收银台人手不足，它可以提示管理人员部署更多员工，以避免长时间等待。这些实时运营洞察可帮助零售商做出更明智的数据驱动决策，从而提高效率和盈利能力。
大型零售连锁店也在利用视频分析进行预测分析。通过分析客户行为随时间变化的趋势，借助计算机视觉的精确性，他们可以就商店布局、产品展示和人员安排做出更明智的决策。这种预测能力使零售商能够提前规划、优化资源配置并降低成本，同时提高客户满意度。
增强客户体验
在当今竞争激烈的零售环境中，客户体验是关键的差异化因素。AI 视频分析通过提供有关客户如何与商店环境、产品甚至员工互动的详细见解，为零售商提供了独特的优势。这些数据可帮助零售商优化商店布局、改善客户流量并减少购物体验中的摩擦点。
例如，它有助于确定哪些产品最常被客户使用以及客户使用它们的时长。如果某些产品吸引了大量人流但销量却很低，零售商可以调查是否是产品布局不当、促销不足或员工参与度低等问题造成的。这些洞察有助于做出更明智的决策，从而提高客户满意度并提高转化率。
基于证据的决策
人工智能视频分析和计算机视觉的一个关键优势是它能够提供零售商可以信赖的客观、基于证据的数据。与传统的跟踪客流量和顾客行为的方法不同，传统的方法通常依赖于人工计数或假设，而人工智能视频分析可以提供精确的实时数据，准确反映顾客的互动。
这些数据的可靠性和透明度使零售商能够做出明智的数据驱动决策，从而提高门店绩效和盈利能力。例如，它可用于跟踪和验证关键绩效指标 (KPI)，如客流量、转化率和停留时间。通过将这些见解与其他数据源（如销售数据、客户调查和库存管理系统）相结合，零售商可以全面了解推动其门店成功的因素。
线下零售的兴起和人工智能视频分析的重要性
尽管电子商务发展迅速，但线下零售也显示出强劲的韧性和增长迹象。根据世邦魏理仕的《2023 年第四季度印度市场监测报告》，印度零售业在前八大城市的租赁量达到历史最高水平，达到 710 万平方英尺，与 2022 年相比增长了 47%。这意味着实体零售空间仍然供不应求，零售商正在寻找适应和发展的方法，以应对网上购物的兴起。
在这个消费者期望获得无缝、个性化体验的时代，线下零售商越来越多地转向人工智能技术来增强竞争优势。随着运营成本的上升（例如更高的租赁、人力和物流费用），由计算机视觉支持的人工智能视频分析提供了一种优化门店运营和提高客户参与度的方法，同时控制成本。
视频分析可帮助零售商监控当今消费者在店内与品牌的互动方式，提供有关客流量、产品兴趣和整体店面表现的重要见解。随着实体店运营成本不断上升，这些见解尤为重要。零售商不再只专注于最大化销售额，还致力于提供卓越的店内体验，以建立客户忠诚度并增强品牌资产。
广泛采用之路
随着人工智能视频分析技术变得更加完善和实惠，预计其在零售领域的应用将会加速。许多零售商已经在投资这些解决方案，认识到它们能够提高运营效率、优化门店绩效并增强客户体验。推动采用的关键因素之一是能够将视频分析与现有的安全摄像头基础设施相结合。大多数零售商已经建立了安全摄像头网络，利用这种基础设施实施视频分析解决方案可显著降低采用的成本和复杂性。
能够利用现有资源快速部署 AI 视频分析，这对各种规模的零售商（从大型连锁店到小型独立商店）来说都是一个有吸引力的选择。通过采用 AI 视频分析，零售商可以获得强大的洞察力，从而推动更明智的决策，降低运营成本，并最终提高利润。
结论
人工智能视频分析正在改变零售业，为零售商提供有关客户行为、商店运营和整体绩效的可行见解。监控客流量、跟踪客户参与度、优化商店布局以及主动应对运营效率低下的能力正在帮助零售商提升店内体验并提高盈利能力。
随着零售业格局的不断发展，人工智能驱动的视频分析和计算机视觉仍将是零售商在快速变化的市场中获得竞争优势的关键工具。未来几年，人工智能视频分析将更加融入零售业务，提供预测分析、实时客户洞察和与其他人工智能技术的无缝集成等高级功能。采用这些创新的零售商将更有能力满足当今精通技术、注重体验的消费者的需求，确保他们在未来零售业取得成功。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ren-gong-zhi-neng-ru-he-gai-bian-ling-shou-ye-shi-pin-fen
