零售数字化转型始于货架
每过一段时间，一种全新的技术应用就会引发一整个行业模式的转变。比如，GPS追踪和传感装置让我们的出行更加便捷，而云技术则彻底颠覆了数据存储的观念。
在零售行业，计算机视觉（CV）、物联网（IoT）及增强现实（AR）等人工智能技术的运用实现了实体店库存自动核查，这些技术不仅改变了零售商存放归类商品的方式，还改变了消费者的购物体验。
消费者行为的变化和新竞争对手的威胁，使零售商意识到紧跟趋势意味着与消费者站在一起，更多的零售商开始寻求数字技术的帮助，以实现转型。
通过实时SKU数据监控门店状况
通过抓取并分析货架图片，计算机视觉技术能够为零售商提供货架商品在架情况、缺货情况、货架图执行情况等零售基本信息 。这种突破性的门店监控方式能够在各个方面实现最优决策，从SKU补货到促销。
比如，一家大型商超的经营者发现其商品平均缺货31个小时之后才会采取补货措施，当使用了基于计算机视觉技术的“Trax Retail Watch”解决方案后，他们可以持续监控货架，从而将缺货时间降低到9小时以下，商品在架率提高14%。
监控SKU，减少缺货时间
快速应对，提高在架率
零售商应该关注计算机视觉解决方案中的哪些因素？
计算机视觉解决方案有很多种不同的形态。例如，一种初级的计算机视觉仅仅可以识别货架上的商品，这种方式只是简单地复制了现在的人工审核过程。但这种方式不见得能满足你的需求。
如果你想让门店经营走上转型之路，那么在评估计算机视觉解决方案时，你应该考虑下面这些因素。
用正确的技术武装店铺
计算机视觉解决方案融合了多种技术，以获取货架实时信息。
Trax建议采用一种综合方案，这取决于店铺需求和预算考虑。
创建未来店铺
显然，这种店铺监控的方式有利于“最后一公里”运营——防止货架空置，提高员工纪律性和生产力，并且简化操作流程。
不过这仅仅是开始。能够实时掌控货架的一切信息，这为零售商打开了无限可能，最基本的一点就是，它为提供现代消费者需求的无摩擦购物体验铺平了道路。
想象一下，为您的顾客实现这样便捷的购物场景：
- 走入商店后，AR货架定位技术指引其走到想要的货架。
- 系统根据其个人偏好个性化推荐商品，如无麸质食品。
- 获取商品低库存提示，确保在想要的商品售罄之前将其拿下。
- 根据顾客在门店的哪个区域推荐相应的促销活动，以免错失优惠。
就像数据分析帮助电商解锁顾客互动行为从而提供个性化消费体验，机器学习算法使得实体零售商也能在每家门店实现SKU层面的运营。但这些的前提是，门店运营的基础面是正确的。
在这种新型的货架数据技术的帮助下，商品在架率和预测准确率将得到有效提升。为零售商提供“线上下单线下提货”的服务，提高运营水平，及优化促销措施，甚至改变最核心的消费体验，实现完美的购物感受。
为帮助您了解最新的数字创新如何引领零售业走向未来，欢迎下载我们的白皮书《零售数字化转型始于货架》。
计算机视觉如何通过门店监测解决以上问题
2. 实现优秀运营
提高运营效率、优化购物体验的三步框架
Trax如何助您采取对应措施并制定盈利策略
3. 转型工具
为您的门店配备正确的监测技术：无线IoT摄像头，机器人和移动解决方案
适合特定场景的方案
4. “未来门店”的基础
展望“未来门店”的消费者体验
实现未来消费之旅的路线图
《零售数字化转型始于货架》白皮书下载。