人工智能(AI)與數據科學有著密切的關系，后者旨在從一系列信息中提取有業務價值的信息。這種價值包括擴展預測能力、規律性知識、明智的決策、降低成本等。換句話說，人工智能以大量信息運行，分析輸入數據，并基于這些信息開發自適應解決方案。

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在現代世界中，零售業正在迅速增加人工智能在所有可能的工作流程中的應用。因此，通過應用分析來利用機會無疑可以改善零售行業中的各種運營。借助人工智能，大型的連鎖超市正在實現宏偉的目標：如改善和擴展客戶服務能力，自動化供應鏈計劃和訂單交付，減少產品浪費，加強對缺貨和庫存過多(雜貨庫存不足)的管理，以及加強需求預測。

人工智能解決方案生態系統范圍廣泛，能夠滿足所有雜貨零售商的大部分需求(從大型連鎖店到小型企業)。截至目前，尤其是在新冠疫情隔離期間，在線商店分析已成為管理缺貨狀況的真正“救星”。借助智能的數據驅動方法，超市可以處理大量信息，準確預測消費者的需求和供應庫存，并生成最準確的定價和購買建議。

因此，雜貨零售商不僅能夠生存，而且即使在最嚴峻的形勢下，例如在冠狀病毒大流行期間，也將繼續創造利潤。很明顯，所有公司現在都需要針對COVID-19的立即行動計劃。

視頻監控的新水平

通常，大多數零售店都具有連續的視頻監視系統。以前，此類系統的安裝僅出于安全目的：保護產品的安全性并防止盜竊。但是現在，人工智能視頻分析能夠監視客戶從進入商店到付款的整個過程。

那么，它是如何工作的，為什么商店需要它?

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像亞馬遜和沃爾瑪這樣的大型連鎖店都使用了高科技攝像頭，這些攝像頭利用自動對象識別(RFID)。通常，這種系統用在無人駕駛的電動車輛中，以監視乘客的行為并通過計算機處理視覺信息。

但是，零售店視頻分析的主要目標是確定需求量高的商品，購買者最常光顧的貨架等。此外，攝像機可以進行面部識別，確定顧客的身高、體重、年齡和其他身體特征。隨后，AI(基于所有獲得的數據)識別特定消費者群體中最受歡迎的產品，并提供更改定價策略的選項。計算機無需人工干預即可自動執行所有這些過程。

自動補貨

零售業中的人工智能能夠解決人們無法應對的問題。專家指出，一個人實際上無法觀看所有視頻監控。因為，沒有足夠的時間進行此操作，而且人類的視覺并不完美，容易疲勞導致出錯。零售店的視頻分析可完美應對此類任務。例如，將攝像頭連接到商店的自動化倉庫系統，并在貨架上配備傳感器，可以發現庫存記錄中的空缺并促進調查。零售店數據分析還可以監視庫存并提供有關補貨需求的信號。如上所述的面部識別技術能夠比較犯罪分子(或通緝犯)的臉孔并警告安全性。

改善客流和商店布局

收集的有關客戶行為的數據可幫助超市經理優化商店布局。此外，計算機程序可以設計最“最佳”的布局并對其進行測試，從而產生總體上更好的客戶體驗，并增加商店的每月銷售額。

零售店AI系統可以收集有關進入商店的人數以及他們花費的購物時間的數據。 基于這些數據，人工智能可以預測人群的大小和人們排隊等候的時間。這將有助于改善客戶服務并減少成本。換句話說，AI能夠在一天的各個小時制定最佳的商店管理計劃，從而為企業帶來最大的收益。 例如：

• 改善顧客流量
• 優化展示位置和平面布置
• 改善戰略人員分配
• 在停留時間內和購買之間得出相關性
• 預測各個購物群體的產品
• 增強客戶體驗

每個企業都應盡可能了解其受眾，以提供最佳服務。零售店中的AI使用視頻智能軟件提供詳細的人口統計數據，并詳細分析購物習慣。這些信息為商店提供了無限的機會來增加利潤。通過了解他們的顧客，商店經理可以最大化顧客的購物體驗，創造有利條件(專門針對顧客的喜好)。此外，用于零售店的AI可以幫助產生給定目標市場的最準確的需求預測模型。

除了與目標受眾合作之外，管理人員還可以使用從視頻分析獲得的數據將信息傳輸到營銷部門。通過探索其他受眾，營銷人員可以制定策略，通過創建相關的廣告，促銷和銷售來吸引新客戶。此外，商店可以為小型購物群體創建單獨的展示柜(純素食產品或無麩質產品)，以滿足他們的需求。

在零售店所有現有的人工智能技術中，視頻內容分析可在幾乎所有活動中提供最大的支持：銷售、營銷、廣告和布局策略。通過優化這些流程，商店不僅可以節省和減少損失，還可以通過增加利潤來擴展業務。主要目標不僅是要滿足客戶需求，而且要提高客戶保留率。