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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

 

如何做: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》。

这份白皮书提供了一份通往未来的路线图。继续阅读你将了解到:

1.如何建立正确的零售基本面

如今门店运营的盲点:商品在架率,货架图,促销和定价执行度

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

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