AI零售丨最近我妈都去无人超市、刷脸支付了
来源：友盟全域数据、搜狐、麦肯锡全球研究院、infoq
▌所属行业：零售
▌应用场景：无人超市、用户群体的喜好画像、决策支持
▌关键技术：人脸支付、人脸识别、大数据分析、深度学习
一大清早，老太太激动的跟我说；“我去买菜都不用带钱和手机，刷个脸就把菜买回来了，太神奇了，我这脸老值钱了。”
这家伙把老太太美的冒泡，再也不用担心手机钱包被偷了。原来是小区旁边新开了一个家无人超市。
无人超市在国内很多城市都能见到，比如永辉超市，京东无人超市，以及马云爸爸的无人超市等。
走进超市，部署在店内的AI智能终端便能够第一时间捕捉到顾客，并确认顾客是不是会员？
当顾客在超市里随意逛的时候，摄像头把顾客走过的路线、拿过的商品等轨迹一一记录下来。
与此同时，卖家已经实时地掌握不同条件下（年龄、性别、身份、时间等维度）店内顾客的动线趋势、区域热力分布和商品消费偏好。
这么干的好处：
①清晰获得区域和品牌的受欢迎程度。
②及时优化人流量小的区域。
再结合零售企业已有的ERP/CRM等数据，通过深度学习对融合后数据进行建模。
告诉店长智慧门店未来一段时间：
①需要进什么货？——根据购买消费者数量的统计，什么货物最畅销？
②什么时候进货？——通过大数据计算进货周期是多长最合适？一周一次还是半个月一次？
➂进多少货？——通过大数据计算，进多少货不会缺货，不会积压？
这样不仅可以帮助店铺构建用户群体的喜好画像，实现在不同场景的用户消费推荐。
这种 AI+IoT 实现的智能辅助经营决策系统，还可以让传统零售经营者在短时间内提升店长能力，让缺少经验的年轻店长快速达到5-10年店长水平。
顾客首次进入超市时，需要在门前完成人脸信息录入。
超市可以通过人脸识别、射频识别等技术自动识别顾客和其选购的商品；
实现人货绑定，并通过免密支付功能从顾客绑定的账户中自动结账，从而实现“刷脸”进店、“刷脸”付款。
这是Aamzon Go门店的天花板，在160平米的店面里，装着100多个摄像头，从多个角度cover、recover每一个角落。
据悉，除了利用这些摄像头和传感器对购物者进行追踪，商品架还设有重力感应器以及物体识别技术，帮助识别商品。
①人工智能能够帮助零售商实时预测并自动化决策。
通过大量识别和学习数据，横跨不同来源的数据源：
历史交易数据
天气预测
社交媒体趋势
购物模式
在线浏览记录
部表情分析
季节性消费模式
帮助企业调整和掌控一个更有活力的市场环境。
通过提升预测准确度，机器学习和计算机视觉可以更好的预测消费者的消费预期，同时进行自动化的供应商谈判。
②利用AI技术，零售商会更加知道购物者想要什么——甚至比消费者更先知道。
AI技术赋能，让零售商可以比消费者更懂自己
（图片来源：麦肯锡全球研究院）
例如，一个欧洲零售商使用机器学习算法就能预测水果和蔬菜的销售情况，税前收益能提高1到2个百分点。
公司基于这个预测，自动订购更多的产品，以最大化销量并将浪费减到最低。
机器学习的整体流程：
首先将数据集划分为训练集和测试集；
其次对于训练集做特征筛选，提取有信息量的特征变量，而筛除掉无信息等干扰特征变量；
再次应用算法建立模型，最后，结合测试集对算法模型的输出参数进行优化。
➂商圈选址分析
此外，AI技术还能够帮助零售商在扩张店面的时候预测未来的店铺表现。
日本的零售商，开始应用机器学习，帮助选址新概念商店，更好地提高投资性价比。
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