近日,為滿足更好地滿足數字時代背景下消費者的新需求,商務部辦公廳印發了《智慧商店建設技術指南(試行)》(簡稱《指南》),通過引導實體零售數字化、智能化改造及跨界融合。
為實體零售企業建設智慧商店提供方法和路徑。近年來,網購帶來的質量難以保證、體驗感不佳等問題逐漸凸顯,常常受到消費者詬病,但因其便利性,網購仍是目前廣受消費者青睞的購物模式之一,這也給實體商業帶來巨大沖擊。變革與轉型成為當下實體零售企業尋求破局發展的重要課題。
數智化大背景下,利用大數據精準定位消費者需求和習慣的新零售智慧商店模式,成為購物中心探索的新路徑。目前不少企業和機構都在探索和嘗試“智慧商店”商業模式,部分AI和安防企業也紛紛推出了智慧商店和智慧零售應用方案。
而無論在哪種零售模式下,始終離不開安防技術的保駕護航。以物聯網技術、圖像智能分析技術、生物特征識別技術在原有防盜防損基礎上的應用與延伸,從防盜防損,到零售精細化管理,再到基礎設施可塑化、智能化和協同化新目標,安防行業不斷拓展細分領域賽道,新應用的崛起也為安防產品技術發展提供新動向。
政策加碼,拓寬AI技術發展賽道
《指南》主要適用于指導包括百貨店、超市、便利店的單體零售商店,適時推廣至購物中心等零售業態。其中,《指南》明確智慧商店的定義,針對信息基礎設施建設、服務精準化、場景數字化、管理智能化及保障措施等板塊提出通用要求。同時依據百貨店、超市、便利店的各自特點,從服務、監控、采銷、倉儲、管理等方面分業態提出要求。
《指南》明確指出百貨店應配置智能導購系統;提供人工智能(AI)自助咨詢;依法合規前提下建立基于大數據的商家征信系統;在門店主要出入口、停車場、核心公共區域內配備視頻監控系統;設置智能化停車設施;配置智能化巡檢系統等。超市、便利店應具備自動訂貨系統和智能選品決策系統;建設標準化倉庫和自動盤點系統;統一的供應鏈管理平臺,提升供應鏈管理智能化水平 。
近年來,得益于引進AI系統,停車場管理多行業都實現了無人化運營,大大節省了管理者和經營者的運營成本,提高了企業效益。AI在商業領域落地之前,商業領域就已經有了無人化運營的嘗試,比如無人貨架、無人便利店等。從無人售貨架到無人便利店,再到智慧商店(場),購物場景的變化,折射出AI技術應用和發展的“路徑”。
行業前景高,AI安防大顯身手
據前瞻網數據顯示,2017年我國無人零售商店交易額預計為389.4億元,未來五年無人零售商店將會迎來發紅利期,2020年的預計增長率可達281.3%,交易額將達到4591.5億元,至2022年市場交易規模將超過1.8萬億元。
巨大的市場誘惑著各方技術企業的加入,隨著線上、線下結合的新零售理念漸成氣候,無人商店的逐步普及帶來了驚人市場潛力。對于安防來說,無人零售模式更是一塊香餑餑。
當前無人商店/無人零售的巨大市場讓安防行業看到了新的發展契機。同時,無人零售自然成為各種監控智能化技術的試驗場。
自主感知及學習系統:通過多路攝像頭和多傳感器融合技術,在非配合情況下,實現生物特征識別真實的人,識別用戶針對不同商品的購物情緒,了解商品用戶反饋,進一步優化貨品陳列和貨品結構,逐漸打造用戶 “我的店”。
意圖識別及交易系統:通過視頻分析(目標檢測和跟蹤),以及生物特征識別和物體檢測(商品),精準判斷用戶行為軌跡,包括動線,貨架停留時長,商品PV/UV等等,且通過分析穿著打扮,識別消費者不同搭配風格等。
RFID技術:RFID作為安防及物聯網的關鍵技術之一,目前相關的產品和系統解決方案日漸豐富,市場應用也逐漸深入,應用領域不斷拓展延伸。無人便利店的設立,對RFID技術作為物聯網重要接口作用的提升是不言而喻的。
人臉識別技術:借助人臉識別技術可以實現零售場所各區域客流和顧客人臉識別信息,通過客流分析、商超熱度圖兩種方式,將門店運營的數據信息經過分析、統計,生成報表,為運營管理提供數據決策依據。
AI人工智能:將人工智能、深度學習逐漸融入到視頻安防監控中,借助視頻智能分析技術可以實現店鋪遠程巡店、客流統計分析、區域熱度分析、POS收銀監督功能,提升無人零售店的管理效率。總之,無人零售店會把不斷成熟的物聯網技術、視頻智能分析技術以及人臉識別技術以及移動支付技術發揮到淋漓盡致。
智慧數據挖掘:如今不少的零售門店和企業都擁有大量待挖掘的可貴數據資源,但多數企業卻沒有足夠重視并充分利用。通過運用客流量統計技術將數據傳輸到云端服務器,經營者可直觀的了解客流量情況,做好店鋪的運營管理決策工作。
同時,根據圖像進行消費者在店內行動軌跡的追蹤,還可與人臉識別系統相結合,進行CRM管理。
通過客流統計及安防大數據分析可以為門店提供熱點統計系統,對開展個人護理類商品陳列和貨架布局的顧客行為數據收集及分析具有重要意義,幫助企業更方便快速的做比對及做最終的調整決策參考。
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