Thị giác máy tính trong bán lẻ: 5 ứng dụng hàng đầu P2.

2. Quản lý hàng tồn kho bán lẻ

Thị giác máy tính cũng đã tìm thấy đường vào quản lý hàng tồn kho bán lẻ. Theo Nghiên cứu Công nghệ Bán lẻ hàng năm lần thứ 30 do RIS thực hiện, 64% nhà bán lẻ đang tìm cách triển khai các giải pháp theo hướng dữ liệu khác nhau, bao gồm cả tầm nhìn máy tính, để tối ưu hóa hàng tồn kho trong hai năm tới.

Ví dụ: Shelfie sử dụng máy ảnh thị giác máy tính gắn trên các kệ bán lẻ tiêu chuẩn để cảnh báo nhân viên về các sản phẩm được đặt không chính xác và khoảng trống trên kệ. Điều này giải phóng nhân viên của sàn mua sắm để chuyển trọng tâm của họ sang dịch vụ khách hàng nhiều hơn. Đồng thời, các kệ chứa hàng đầy đủ làm tăng đáng kể xu hướng mua hàng của người tiêu dùng. Hơn nữa, với phân tích dữ liệu thời gian thực , các cửa hàng bán lẻ cũng có thể sử dụng Shelfie để định vị lại sản phẩm một cách linh hoạt và thúc đẩy việc ra quyết định dựa trên dữ liệu ngay tại chỗ.

Các công ty khác có cách tiếp cận hơi khác và xây dựng hệ thống kiểm tra tất cả trong một. Ví dụ, Tally, một robot di động được thiết kế bởi Simbe Robotics, thu thập dữ liệu trực quan từ hơn 12 camera độ phân giải cao. Bên cạnh việc thông báo cho nhân viên về những sản phẩm hết hàng, Tally cũng có thể phát hiện bao bì bị hư hỏng và định giá không chính xác.

Không giống như các giải pháp tương tự khác, Tally không yêu cầu bất kỳ thay đổi cơ sở hạ tầng nào. Vào cuối năm 2020, Simbe đã cập nhật cho Tally một hệ thống quang học mới, tuyên bố rằng hiện tại độ chính xác nhận dạng của robot là gần 99%. Simbe tuyên bố rằng bằng cách giảm 20% các mặt hàng hết hàng và đảm bảo bố trí sản phẩm hoàn hảo, các nhà bán lẻ có thể hoàn vốn đầu tư sau một tháng.

3. Cải tiến bố cục cửa hàng

Bằng cách lắp đặt máy ảnh thị giác máy tính, các nhà bán lẻ có thể theo dõi chuyển động của khách hàng qua cửa hàng để xác định mô hình mua hàng, ‘khu vực nóng’ và hành vi của họ liên quan đến một số sản phẩm nhất định. Với thông tin này, các nhà bán lẻ có thể đưa ra quyết định sáng suốt về vị trí sản phẩm, bố trí cửa hàng và nhân sự.

Ví dụ, Samsung đã sử dụng phân tích dữ liệu và thị giác máy tính để tối ưu hóa cửa hàng bật lên dành riêng cho việc ra mắt trước khi ra mắt điện thoại di động hàng đầu Galaxy S9. Khi nói đến các chiến dịch tiếp thị ngắn hạn như vậy, việc có thể tối ưu hóa hiệu suất một cách nhanh chóng là rất quan trọng. Với một số máy ảnh thị giác máy tính tại cửa hàng được lắp đặt khắp cửa hàng, Samsung đã thu thập dữ liệu về dấu chân, thời gian dừng, tương tác sản phẩm và nhân khẩu học ở các khu vực cửa hàng khác nhau.

Mục tiêu cuối cùng của chiến dịch tiếp thị này là chuyển đổi mỗi khách truy cập thành người mua tiềm năng và là người ủng hộ sản phẩm thông qua việc thu hút họ đến các khu vực khác nhau trong cửa hàng. Bằng cách thu thập một lượng lớn dữ liệu, Samsung đã quản lý để xác định những khu vực nào có tác động nhiều nhất đến việc chuyển đổi, khi cửa hàng thiếu nhân viên và thông điệp nào là hiệu quả nhất để thu hút người qua đường. Những thông tin chi tiết như vậy cho phép Samsung điều chỉnh bố cục cửa hàng trong thời gian thực, thu được giá trị tối đa từ chiến dịch tiếp thị của mình.

Trong một ví dụ tương tự, một nhà bán lẻ thời trang cao cấp của Serbia, Legend World Wide, đã hợp tác với Deloitte để xây dựng một ‘cửa hàng được kết nối’. Công ty đã lắp đặt các camera và cảm biến được trang bị máy tính trên toàn bộ cửa hàng thực của mình để theo dõi hành trình của khách hàng, hiểu rõ hơn về cách sản phẩm di chuyển xung quanh cửa hàng và có được những hiểu biết tổng thể tốt hơn liên quan đến sản phẩm.

Bằng cách phân tích bản đồ nhiệt chuyển động của khách hàng, Legend phát hiện ra rằng cách bố trí cửa hàng là điểm nghẽn lớn nhất của họ. Khi bước vào cửa hàng, hầu hết đàn ông lướt nhanh qua quần áo bên trái, ngay lập tức nhận ra rằng họ đang duyệt quần áo của phụ nữ. Điều này khiến hầu hết các khách hàng nam quay lưng và rời khỏi cửa hàng. Legend đã giải quyết vấn đề này bằng cách chỉ cần lắp đặt các biển báo điều hướng rõ ràng cho biết khu vực dành cho nam giới ở tầng trên. Trong khi một nhà phân tích bán lẻ có kinh nghiệm rất có thể sẽ phát hiện nút thắt cổ chai này theo cách thủ công, phần mềm thị giác máy tính cho phép đưa ra kết luận như vậy một cách chắc chắn hơn và nhanh hơn nhiều.