Управление интеллектуальными магазинами с помощью ИИ

Благодаря умным магазинам с ИИ компании могут сократить товарные потери, предотвратить ситуации отсутствия товара и получить наглядное представление о поведении покупателей для оптимизации мерчендайзинга. Компании анализируют данные с камер и датчиков, что позволяет принимать оптимальные решения, улучшать рабочие процессы и повышать эффективность. Кроме того, единую инфраструктуру можно использовать для более быстрой оплаты товара, в том числе для полностью автоматизированных систем оплаты. Узнайте о четырех сценариях использования ИИ в розничной торговле.

Обеспечение общественной безопасности

Супермаркетам и розничным продавцам пришлось быстро перестроиться, чтобы обеспечить потребности покупателей: адаптироваться к новому покупательскому поведению, повышенному спросу и требованиям к санитарной безопасности. Узнайте, как поставщики решений используют технологию NVIDIA для повышения производительности инференса. Технология измеряет социальную дистанцию, распознает высокую температуру и обслуживает окно выдачи, позволяя обеспечить безопасность покупателей и сотрудников.

Защита товаров

Во всем мире розничные компании теряют более 100 миллиардов долларов в год за счет товарных потерь. Интеллектуальный видеоанализ (IVA) позволяет точно и эффективно снизить товарные потери. Сотрудники смогут предотвращать потери в реальном времени, обеспечивая более надежную защиту товаров, снижая число краж и выявляя грабителей. Используя существующие системы слежения, розничные компании могут установить приложения партнеров NVIDIA для видеоанализа, чтобы защищать продукцию и значительно снизить товарные потери.

Анализ данных о клиентах и магазинах

Данные о покупках онлайн и в магазинах, поступающие из точек продаж, с камер и датчиков, содержат огромные объемы информации, которая позволяет определить предпочтения клиентов. Данные интеллектуального видеоанализа предоставляют демографическую статистику и создают карты активности покупателей, позволяя определить популярные зоны и маршруты в магазинах.

С помощью этих данных розничные компании узнают о поведении и предпочтениях клиентов и проводят акции в Интернете и в магазинах, чтобы повысить доход и качество обслуживания.

ИИ для автономного шоппинга

Стремительно набирают популярность умные магазины типа «Бери и иди», где покупатели оплачивают товары с помощью смартфона. Ожидается, что в ближайшие три года их количество будет ежегодно увеличиваться в четыре раза. Существует множество решений: от тележек со средствами ИИ, наномагазинов и умных кабинетов до полностью автономных магазинов. Благодаря этим возможностям розничные компании смогут обеспечить быстрый и беспроблемный шоппинг, а также повысить доходы и прибыль.

Рабочие процессы в магазине

Сотрудники магазинов — это лицо розничных компаний, поэтому важно уменьшить время для задач, не связанных с покупателями напрямую, таких как инвентаризация, расстановка и поиск отсутствующих товаров. Крупные компании используют инновационную роботизированную технологию для решения рутинных и монотонных задач. Технология может сканировать товары на полках магазинов, чтобы проверить количество продукции, правильное расположение полок и точность цен, а также сортирует доставленные товары по приоритетам и отделам.

Большинство производителей роботизированных решений используют графические процессоры NVIDIA и платформу для видеоанализа NVIDIA Metropolis при разработке устройств для логистики складов, промышленных роботов и умных помощников для автоматизации рутинных задач.

Подпишитесь на новостную рассылку NVIDIA по решениям для розничной торговли.