近日,为满足更好地满足数字时代背景下消费者的新需求,商务部办公厅印发了《智慧商店建设技术指南(试行)》(简称《指南》),通过引导实体零售数字化、智能化改造及跨界融合。
为实体零售企业建设智慧商店提供方法和路径。近年来,网购带来的质量难以保证、体验感不佳等问题逐渐凸显,常常受到消费者诟病,但因其便利性,网购仍是目前广受消费者青睐的购物模式之一,这也给实体商业带来巨大冲击。变革与转型成为当下实体零售企业寻求破局发展的重要课题。
数智化大背景下,利用大数据精准定位消费者需求和习惯的新零售智慧商店模式,成为购物中心探索的新路径。目前不少企业和机构都在探索和尝试“智慧商店”商业模式,部分ai和安防企业也纷纷推出了智慧商店和智慧零售应用方案。
而无论在哪种零售模式下,始终离不开安防技术的保驾护航。以物联网技术、图像智能分析技术、生物特征识别技术在原有防盗防损基础上的应用与延伸,从防盗防损,到零售精细化管理,再到基础设施可塑化、智能化和协同化新目标,安防行业不断拓展细分领域赛道,新应用的崛起也为安防产品技术发展提供新动向。
政策加码,拓宽ai技术发展赛道
《指南》主要适用于指导包括百货店、超市、便利店的单体零售商店,适时推广至购物中心等零售业态。其中,《指南》明确智慧商店的定义,针对信息基础设施建设、服务精准化、场景数字化、管理智能化及保障措施等板块提出通用要求。同时依据百货店、超市、便利店的各自特点,从服务、监控、采销、仓储、管理等方面分业态提出要求。
《指南》明确指出百货店应配置智能导购系统;提供人工智能(ai)自助咨询;依法合规前提下建立基于大数据的商家征信系统;在门店主要出入口、停车场、核心公共区域内配备视频监控系统;设置智能化停车设施;配置智能化巡检系统等。超市、便利店应具备自动订货系统和智能选品决策系统;建设标准化仓库和自动盘点系统;统一的供应链管理平台,提升供应链管理智能化水平 。
近年来,得益于引进ai系统,停车场管理多行业都实现了无人化运营,大大节省了管理者和经营者的运营成本,提高了企业效益。ai在商业领域落地之前,商业领域就已经有了无人化运营的尝试,比如无人货架、无人便利店等。从无人售货架到无人便利店,再到智慧商店(场),购物场景的变化,折射出ai技术应用和发展的“路径”。
行业前景高,ai安防大显身手
据前瞻网数据显示,2017年我国无人零售商店交易额预计为389.4亿元,未来五年无人零售商店将会迎来发红利期,2020年的预计增长率可达281.3%,交易额将达到4591.5亿元,至2022年市场交易规模将超过1.8万亿元。
巨大的市场诱惑着各方技术企业的加入,随着线上、线下结合的新零售理念渐成气候,无人商店的逐步普及带来了惊人市场潜力。对于安防来说,无人零售模式更是一块香饽饽。
当前无人商店/无人零售的巨大市场让安防行业看到了新的发展契机。同时,无人零售自然成为各种监控智能化技术的试验场。
自主感知及学习系统:通过多路摄像头和多传感器融合技术,在非配合情况下,实现生物特征识别真实的人,识别用户针对不同商品的购物情绪,了解商品用户反馈,进一步优化货品陈列和货品结构,逐渐打造用户 “我的店”。
意图识别及交易系统:通过视频分析(目标检测和跟踪),以及生物特征识别和物体检测(商品),精准判断用户行为轨迹,包括动线,货架停留时长,商品pv/uv等等,且通过分析穿着打扮,识别消费者不同搭配风格等。
rfid技术:rfid作为安防及物联网的关键技术之一,目前相关的产品和系统九游会j9官方登录的解决方案日渐丰富,市场应用也逐渐深入,应用领域不断拓展延伸。无人便利店的设立,对rfid技术作为物联网重要接口作用的提升是不言而喻的。
人脸识别技术:借助人脸识别技术可以实现零售场所各区域客流和顾客人脸识别信息,通过客流分析、商超热度图两种方式,将门店运营的数据信息经过分析、统计,生成报表,为运营管理提供数据决策依据。
ai人工智能:将人工智能、深度学习逐渐融入到视频安防监控中,借助视频智能分析技术可以实现店铺远程巡店、客流统计分析、区域热度分析、pos收银监督功能,提升无人零售店的管理效率。总之,无人零售店会把不断成熟的物联网技术、视频智能分析技术以及人脸识别技术以及移动支付技术发挥到淋漓尽致。
智慧数据挖掘:如今不少的零售门店和企业都拥有大量待挖掘的可贵数据资源,但多数企业却没有足够重视并充分利用。通过运用客流量统计技术将数据传输到云端服务器,经营者可直观的了解客流量情况,做好店铺的运营管理决策工作。
同时,根据图像进行消费者在店内行动轨迹的追踪,还可与人脸识别系统相结合,进行crm管理。
通过客流统计及安防大数据分析可以为门店提供热点统计系统,对开展个人护理类商品陈列和货架布局的顾客行为数据收集及分析具有重要意义,帮助企业更方便快速的做比对及做最终的调整决策参考。
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