對(duì)于傳統(tǒng)零售業(yè)來說也是如此。
相比較電商平臺(tái)(從瀏覽到下單到購買到售后，都有數(shù)據(jù)跟蹤)的一體化管理，傳統(tǒng)零售業(yè)在獲取數(shù)據(jù)上有著天然的弱勢。市場調(diào)查是一種渠道，但并不及時(shí)，對(duì)于線下的零售店來說，如果能夠即時(shí)抓取顧客信息并作出反饋和調(diào)整，應(yīng)該能帶來更多的經(jīng)濟(jì)效益。
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有需求就有市場?，F(xiàn)在，為了幫助商店更好地了解和管理數(shù)據(jù)，波士頓一家名為 Netra 的創(chuàng)業(yè)公司決定在監(jiān)控視頻上做做文章。
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Netra 現(xiàn)在開發(fā)了一款軟件，它可以將商店的監(jiān)控視頻分解成不同的成分，并提取出類似長頭發(fā)、黑褲子等關(guān)鍵信息。通過這種方式，出現(xiàn)在視頻上每一個(gè)人的行蹤都可以被記錄下來，利用這些數(shù)據(jù)，商店管理者可以對(duì)整個(gè)商場的陳設(shè)、產(chǎn)品選擇等進(jìn)行改善。
其實(shí)在這之前也有過類似的軟件，但 CEO Richard Lee 認(rèn)為，它們這款軟件可以識(shí)別物體的顏色、結(jié)構(gòu)、形狀以及輪廓，能夠捕捉到更精確的信息。
Netra 首席技術(shù)官 Shashi Kant 也表示，盡管會(huì)受到燈光和攝像頭的影響，但信息準(zhǔn)確度仍高達(dá) 80%。
目前，這一項(xiàng)目正在一些零售店進(jìn)行試點(diǎn)。公司計(jì)劃先從商店人流、消費(fèi)時(shí)長及人們的具體活動(dòng)這三個(gè)方面著手，對(duì)視頻進(jìn)行技術(shù)分析。
而且消費(fèi)者不必?fù)?dān)心自己的資料會(huì)出現(xiàn)泄露的情況。Netra 的核心技術(shù)包括計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、搜索渠道及隱私保護(hù)。Richard Lee 告訴 MIT Technology Review，他們不會(huì)使用面部識(shí)別功能，就連信息也是匿名的。
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但消費(fèi)者可能并不會(huì)這么想。愛荷華州立大學(xué)(Iowa State University)的副教授 Brian Mennecke 指出，只要商店里有監(jiān)控?cái)z像，人們總會(huì)覺得它們是用來盯小偷的，這是一種慣性思維。
不過，如果商店可以通過這種手段來改善布局和經(jīng)營手段，幫助顧客更快地找到目標(biāo)商品，消費(fèi)者應(yīng)該也會(huì)愿意接受這種監(jiān)控吧。
正如 Brian Mennecke 所說：
“It can always be presented in a way where people perceive there’s a benefit”(只要人們能夠感受到好處，一樣?xùn)|西就能被接受)
不僅防盜 論零售業(yè)視頻監(jiān)控的附加值
智能可視化管理系統(tǒng)--零售行業(yè)視頻監(jiān)控新應(yīng)用
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