Cửa Hàng Bán Lẻ Tự Động Với Ứng Dụng AI

Thách thức cho các nhà bán lẻ và công ty công nghệ là cách áp dụng AI một cách hiệu quả để nâng tầm trải nghiệm cho khách hàng cũng như kích thích doanh số bán hàng.

Có sự gia tăng đáng kể số lượng khách hàng trong ngành công nghiệp bán lẻ khi máy tính ngày càng mạnh hơn và được train tốt hơn để phân tích sự khác biệt về độ tuổi ở các khu vực khác nhau trên toàn thế giới. Dựa trên dữ liệu được thu thập từ khách hàng, các nhà bán lẻ có thể tìm ra các chiến lược kinh doanh thích hợp để tăng doanh thu.

Các nhà bán lẻ đã thử nghiệm việc rà soát hoạt động (activity detection) để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng trong cửa hàng. Ví dụ: áp dụng activity detection để hiểu khách hàng và phân phối các loại sản phẩm phù hợp với từng khách hàng cụ thể cũng như cung cấp các sự giảm giá mang tính chiến lược. Ngoài ra, có các trường hợp khác về sử dụng AI trong bán lẻ bao gồm các mô hình dự đoán và mô phỏng – trả lời các câu hỏi về tương lai (forward-facing questions) như điều gì có thể xảy ra trong một cửa hàng vào ngày mai hoặc cuối tuần này – và các khuyến nghị tự động – những cửa hàng mới nên mở ở đâu trên một đoạn đường, nên chọn cách bố trí ra sao, những sản phẩm nào nên được đặt trong cửa hàng và đặt chúng ở đâu cho phù hợp. Có thể đáp ứng tốt hơn nhu cầu và giá trị của người mua sắm khi kết hợp bán lẻ với nghệ thuật và khoa học.

Các tính năng chính của Bán lẻ thông minh trong tương lai?

Hợp tác với Intel, một doanh nghiệp công nghệ của Việt Nam đã áp dụng các công nghệ của Intel kết hợp với các công nghệ chủ chốt của mình để xử lý hình ảnh 3D nhằm giải quyết vấn đề bán lẻ ở các cửa hàng bán lẻ.

Sự phân tích Ad Metrics / Dwell – số liệu về hiệu suất quảng cáo, tập trung vào tương tác của các sản phẩm và chương trình khuyến mãi đối với khách hàng.

Nhận diện khuôn mặt – với độ chính xác về nhận diện khuôn mặt trong bán lẻ thông minh – đưa ra cảnh báo những người trộm đồ hoặc khách hàng VIP khi họ đi vào khu vực bán lẻ thông qua những Cảnh báo thông minh.

Đếm số lượng khách hàng – biết được có bao nhiêu khách hàng ra vào cửa hàng là thông tin có giá trị và được sử dụng ở các chiến lược khác, chẳng hạn như tổng doanh thu.

Số liệu khách hàng – số liệu khách hàng lưu trữ thông tin về thẻ tín dụng và thẻ thành viên bị bỏ quên; tất cả các khách hàng không mua gì và nhiều dữ liệu về định lượng, định tính.

Phát hiện xâm phạm – giám sát an ninh các khu vực ở back office hoặc nhà kho của bạn để phát hiện những sự ra vào không được phép hoặc những trường hợp lảng vảng quanh khu vực.

Quản lý hàng đợi – quản lý khu vực bán lẻ (retail floor) với các phân tích chuyên sâu theo dõi các trạm POS cùng các khu vực khác. Dữ liệu này có thể kích hoạt cảnh báo để thông báo cho nhân viên thời gian khách hàng chờ lâu hơn bình thường từ đó giúp việc phục vụ khách tốt hơn và giảm các quy trình không cần thiết.

Việc chuyển đổi của cửa hàng (Store Conversion) – việc chuyển đổi của cửa hàng ảnh hưởng đến doanh số bán hàng. Tính năng chuyển đổi cửa hàng bán lẻ thông minh có thể theo dõi chính xác những người vào cửa hàng, những người mua và không mua.

Bản đồ giao thông – xem cách người tiêu dùng đi đi lại lại trong cửa hàng. Hệ thống theo dõi nơi khách hàng dành nhiều thời gian tại đó và các sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ tiếp xúc.

Giải pháp cho cửa hàng phân phối bán lẻ

Mong muốn

Với mong muốn trở thành cửa hàng bán lẻ thông minh nhất châu Á, cần phải ứng dụng các giải pháp để:

Có thể xác định khách hàng trước hoặc trong suốt thời gian họ ghé cửa hàng

Cấp phát vé chờ tự động hoặc cho phép khách hàng đặt lịch hẹn với cửa hàng trước khi mua sắm

Xác định khách hàng trong cửa hàng, theo dõi các hoạt động của khách hàng và đẩy mạnh các khuyến mãi cá nhân cho từng khách hàng

Có khả năng phát hiện biểu thị trạng thái khuôn mặt của khách hàng và đưa ra giải pháp để giải quyết sự không vui của khách

Phân tích thông minh về hồ sơ khách hàng đã vào cửa hàng để lập kế hoạch cho việc quảng bá sản phẩm dựa vào hồ sơ của khách hàng

Định vị thông minh vị trí khách hàng khi đến lượt họ được phục vụ

Sự lựa chọn công nghệ

Để hệ thống đạt được chất lượng cao nhất, nên sử dụng máy ảnh 3D R200 của Intel để theo dõi khách hàng. Về phần xử lý dữ liệu IoT, chúng tôi đề xuất platform AWS cho việc nhập và xử lý dữ liệu bằng dịch vụ AWS IoT, AWS Elastic MapReduce (EMR) vì nền tảng AWS cung cấp các dịch vụ có giá trị, có khả năng mở rộng và chi phí thấp.

Hệ thống bao gồm 4 thành phần chính:

Hệ thống lên lịch hẹn thông minh

Khách hàng mở ứng dụng bán hàng để đặt lịch hẹn

Khi khách hàng ở gần cửa hàng và đến ngày hẹn, hệ thống sẽ gửi thông báo cho khách hàng để nhận phiếu chờ

Khách hàng mở thông báo, hệ thống sẽ tạo một phiếu chờ cho khách hàng.

Hệ thống camera trong cửa hàng để xác định khách hàng và theo dõi vị trí của họ

Khách hàng đi vào cửa hàng

Hệ thống camera ghi lại các hình ảnh 3D về khách hàng

Hệ thống camera kiểm tra danh tính khách hàng từ cơ sở dữ liệu hình ảnh của CRM

Camera gửi dữ liệu vị trí của khách hàng cùng mốc thời gian (timestamp) tới S3 trên AWS Cloud

Cá nhân hóa hệ thống khuyến nghị (Recommendation System)

Hệ thống khuyến nghị nhập dữ liệu của khách hàng theo thời gian thực sau khi dữ liệu của khách hàng được gửi đến hệ thống thông qua Kinesis

Hệ thống khuyến nghị phân tích và tung ra quảng cáo được cá nhân hóa tới ứng dụng bán hàng theo các quy tắc do người dùng xác định

Khách hàng nhận được thông báo và mở ứng dụng bán hàng để xem chương trình quảng cáo

Ứng dụng bán hàng có thể hiển thị bản đồ 3D của cửa hàng và highlight các mục được quảng cáo trên bản đồ.

Hệ thống phân tích đám đông (CAS)

Người dùng doanh nghiệp phân phối xác định ID cửa hàng, ID khách hàng, sau đó nhấp vào Truy vấn (Query)

CAS hiển thị khoảng thời gian khách hàng ở trong cửa hàng, được lọc theo phạm vi ngày, thời gian và theo khu vực

SBU chọn ID cửa hàng, sau đó nhấp vào hiển thị thống kê sự di chuyển (movement statistics), CAS hiển thị số lượng khách hàng di chuyển từ khu vực 1 sang khu vực 2

SBU chọn một ID cửa hàng và một khu vực, sau đó hệ thống CAS sẽ hiển thị thời gian trung bình, tối thiểu hoặc tối đa khách hàng ở trong khu vực đó.

Hệ thống sẽ được thiết kế dựa trên những điểm sau:

Hỗ trợ nhiều platforms cho người dùng.
Có một API trung tâm để xử lý tất cả các quy trình back-end. Thiết kế API ở dạng không lưu dữ liệu của khách hàng trên server (Stateless) và có khả năng mở rộng.
Sử dụng máy ảnh 3D off-the-shelf đáng tin cậy để xử lý việc thu thập dữ liệu 3D về sự di chuyển của khách hàng.
Việc theo dõi khách hàng bên trong cửa hàng sẽ được thực hiện bằng cách hợp nhất dữ liệu 3D từ nhiều máy ảnh để đạt được mức độ theo dõi chính xác cao nhất mà không gây ra sự xâm phạm đến khách hàng, như việc yêu cầu khách hàng mở điện thoại.

dx future

admin@dxfuture.com.vn

Close
0 Bình Luận

Leave a Reply