商店、百貨公司和其他零售地點必定都有架設攝影機，將這些影像資料，透過 AI 進行分析、辨識，零售企業就能將營運最佳化、更深入瞭解客戶，並做出更好的策略性決策。
AI 視訊系統專家 Aurify 執行長暨共同創辦人佩樂卡（Pranita Palekar） 表示：「AI 攝影機可用來建立鉅細靡遺的客戶檔案、分析店內購物者行為、管理員工、監控貨架、防止損失等等，應用場景非常廣泛。」
AI 攝影機、感測器並用，大幅簡化結帳流程
應用 AI 攝影機和智慧貨架，第一個最直觀的好處就是優化整個購物體驗，尤其是省去排隊結帳的等候時間：當顧客購買產品時，電子購物車會串連 AI 攝影機和感測器，動態更新，從而簡化結帳流程。再結合支付系統，客戶不必停下來排隊結帳：當他們離開商店時，直接自動付款。
在美國， Amazon Go 就是透過感測器，感應人與貨物的距離、商品在貨架上的移動，讓消費者可以拿了就走，完全不需要收銀結帳。
總部位於東京的化妝品公司 Orbis Inc. 就在 JR 立川站的一處購物中心內，也開設了一家無人店，店面不大，供應的品項卻包含乳液、精華液等約 90 種化妝品。顧客拿起產品時，安裝在天花板上的多個攝影機和安裝在貨架上的重量感測器會立即識別該產品，結帳時只要顧客支付收銀機螢幕上顯示的金額之後，就可以離開。
一名消費者逛了這個門市之後表示：「我不喜歡逛街的時候，有櫃姐一直靠過來介紹，在這間店我就可以不被打擾的逛了！」
偵測人流、消費者行為模式，優化店面配置與廣告
AI 攝影機的設置，等同於將整個店面數位化，對於零售品牌端來說，也能夠搜集更多數據資訊，優化產品和體驗。
像是這幾年在北美快速崛起的地中海風格速食店 Cava，就善用門市感測器蒐集數據，不斷優化店面體驗，使 Cava 客流量持續成長，自從 2023 年股票上市以來，股價已上漲近 200%，為餐飲界的新星。
該品牌分析感測器取得的數據，改裝店面格局和設備。例如，內用區的感測器顯示，市郊門市的顧客停留時間較長，需要增加內用座位，因此將郊區門市座位數增加 3 成，門市坪效因此提高 2 成；點餐區的感測器則發現，排隊隊伍經常壅塞，所以他們重新設計菜單，讓排在後面的人也能事先知道選菜步驟和品項，速度因此快 1 成，優化使用者體驗。
此外，AI 攝影機也可以協助零售業者分析消費者的行為模式，進而優化行銷策略。
札幌藥妝就在日本店內引入了 84 台 AI 攝影機和影片處理分析工具「AWL BOX」，分析顧客的購物動線、在各商品前的逗留時間等，不過為了保護隱私，此訊息不會串接會員資料，也不會保存臉部圖像等，只是從顧客的性別、年齡等屬性去分群；也有 AI 攝影機與廣告標牌連動，可以計算各消費者觀看廣告的時間，以及追蹤看廣告的人最終是否拿起了商品。
再透過這些數據，提煉出細緻的分眾行銷策略，比方說，市區內的店面主力客群為 30 到 40 歲的女性和上班族，地區性的店鋪客群的年齡層則較高，如此一來就能夠針對不同地區和時間，和消費者的屬性進行廣告內容調整，實現更針對性、客製化的廣告播放。
當然，分析及操作大量原始影片資料可能頗具挑戰性，需要即時處理或大規模多據點部署時尤其如此。但強大的邊緣裝置和成熟的 AI 模型部署工具使電腦視覺解決方案得以進入商店，創新的零售商可以抓住這個千載難逢的機會。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Insight Tech》、AWL、Netguru，首圖來源：Unsplash。
（責任編輯：廖紹伶）