智能AI零售
Behavior Analysis for Retail
我们利用店内的视频为每一位顾客建立一个专属的Visual Cookie, 通过对顾客人脸识别/匹配以及行为追踪分析,向顾客精准推荐商 品,真正做到投其所好,提升购买转化率,完成人流向客流的转化。
Visual Cookie:和电子商务一样高效的关键因素
我们在线下零售店铺中,为每个消费者创建“Visual Cookie”。
Insight将顾客人脸作为ID,通过视频识别顾客,并追踪顾客从进店到出店的行为及行动轨迹, 形成线下实体店的顾客Visual Cookie, 从而帮助实体店全面掌握来店顾客的画像属性、对品牌及品类的喜好;调整货品的摆放、优化顾客的行动路线,最终实现为实体店 增加营收的目标。
电商Cookies VS 实体店Visual Cookie:
Insight Edge Device通过在店内布局的SmartView摄像头,
实时分析用户的动线轨迹。
消费者的特征(性别、年龄等)
消费者对哪个商品最感兴趣
哪种产品是消费者感兴趣,但没有购买
店铺的哪个位置消费者经过最多
消费者对哪个品牌最感兴趣
哪个品牌是消费者感兴趣,但没有购买
  • 如何实现?
  • 可视化信息通过店内的高速识别摄像头捕捉下来,
    它们分布在门店入口、货架和收营台位置
  • 摄像头跟踪顾客在店内的行为和对商品的反应
  • 通过机器学习,将影像转化成每个消费者的行为数据
  • 识别顾客的面部、性别、年龄、情绪和产品
  • 描绘精准的、个性化的群组行为肖像
  • 形成线上视觉报告统计顾客行为信息
分析顾客潜在的购物需求
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  • 人流量
  • 热力图&动线图
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  • 用户属性
  • 货架热度统计
  • 潜在购买行为
  • 分析报表
  • 通过波形图展示一天内店内人员进出情况
  • 展示全天或小时内各柜前顾客的数量
  • 录顾客在店内移动的轨迹
  • 展示全天或小时内顾客属性
  • 展示全天各货架的受关注程度
  • 顾客在货架前出现的起止时间