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新零售中的顾客分析
人脸识别 ,人员轨迹和动作分析
背景介绍
01
AI +IOT 点亮线下数据黑洞
会员二次到店
线下零售现状 进店率
客流统计
POS数据是唯一的线下数据获取源 PK 电商 电子价签
冷热区域
轨迹分析
缺什么
用户全程消费的人 ,货 ,场数据 用户画像
区域人流
动线聚类
Who ?Where ?What ? 时段分析
AI + IOT ,将线上零售的实体店数字化 商品冷热度
·机器视觉—感知线下场景 ,读懂每个用户 台面布置 商品偏好
·IOT—联网每个商品 ,虚拟化 年龄偏好
AI实现效果
降本增效 提升体验
减少重复性的劳动 融合线上线下数据
提升员工能力边界 千人千面的智慧门店
产品介绍
02
零售云 +智能端构建零售智能互联网络
GOAL DEEP LEARNING
• 检测顾客进店 • DETECTION
• 识别顾客身份 • FACE RECOGNITION
• 获取顾客属性 • CLASSIFICATION
• 形成顾客轨迹 • RE-IDENTIFICATION
• 分析顾客行为 • ACTIVITY RECOGNITION
旷视智能零售分析平台
感知人 捕捉人-场 获悉人-货
• 客流分析
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