See tehnoloogia mõjutab jaekauplusi tohutult

Kui te pole Amazon go poes käinud, on see suure erinevusega esmatarbekauplus. Enne esmakordset sisestamist registreerite oma krediitkaardi või Amazoni konto. Poes jälgib tarkvara teid liikumisel ja võtab teilt tasu kõige eest, mille võtate, millest arvatakse maha see, mille tagasi panite. Nagu Uberi või Lyfti puhul, on ostutehing lahkumisel automaatne.

On mitmeid tehnoloogiaid, mis väidetavalt võimaldavad Amazon Go'l töötada, sealhulgas riiulikaalud ja andurid. Kuid vaieldamatult kõige kriitilisem tehnoloogia on arvutinägemine. Arvutinägemine on just see, nagu see kõlab: kaamerat õpetatakse ruumi tundma ja tarkvara analüüsib, mida kaamera üles võtab; kaamera on silmad ja tarkvara on aju.

Sandeep Unni, konsultatsioonifirma Gartner tooteäristrateeg ja jaemüügitehnoloogia nõustajaIT
, ütles mulle, et arvutinägemine "on üks olulisemaid tehnoloogilisi samme viimase kümne aasta jooksul ja on põhjalikult muutnud innovatsiooni ulatust."

Amazon Go on vaid üks näide muudatustest, mida arvutinägemistehnoloogia jaemüügis toob ja suurem osa neist on alles ees. Oleme alles praegu selle tehnoloogia mõju alguses.

Mis järgmiseks

Järgmine samm on liikuda poe kassast tagasi läbi ülejäänud poe ja tarneahela.

Üks levinumaid viise, kuidas kauplused tulust ilma jäävad, on see, kui juhid ei tea, et riiulitelt on otsas kastides olevad tooted. Arvutinägemise toega kaamera suudab kogu päeva riiuleid jälgida ja automaatselt varudele hoiatusi saata.

Samuti võib poe tagaosas kasutatav arvutinägemine töötajaid hoiatada, kui laos olev toode pole seal, kus see peaks olema. Ja sama kehtib ka hiiglaslikus jaotuskeskuses. Arvutinägemine võib ka jälgida ja saata teate, kui tellimus on valesti valitud.

Tarneahela eksperdi Hy-Teki projektijuht Paige Waldron ütles, et see tehnoloogia "muudab kõike, millel on vöötkood. kõrvaldate kõik takistused ladude rajamisel."

Arvutinägemine vabastab ka miljardeid dollareid kapitali, mis on lukustatud ebaproduktiivsetesse inventaridesse, mis asuvad vales kohas.

Aga oodake, seal on veel midagi

Kogu see tehnoloogia on täna saadaval ning seda testitakse, katsetatakse ja rakendatakse. Mida siin veel pole, on tohutute andmete kasutamine, mis lõpuks tulevad arvutinägemisest.

Kujutage ette, et seisite jaekaupluses ühes kohas ja vaatasite, kuidas tarbijad ostavad konkreetset kaupa või tooterühma. Saate jälgida, mis köidab tähelepanu, mida tarbijad vaatavad, kuidas nad asju üles võtavad, millisele pakendi osale nad keskenduvad ja kui seal piisavalt kaua seisate, saate aru, miks mõnda toodet ostetakse ja teisi ära tee.

Mulle öeldakse, et kõigist riiulitel olevatest tarbekaupadest pannakse Jameson Whisky riiulile tagasi vähem kui ükski teine ​​toode, tarbijad, kes selle kätte võtavad, ostavad selle. Ja vastupidi, umbes 30% ajast võetakse jäätis sügavkülmast välja, vaadatakse ja pannakse tagasi. Kõik tootjad tahaksid teada, milline on nende toodete tagasilükkamise määr, ja mõista, miks tarbijad teevad seda, mida nad teevad.

Arvutinägemine võib vastata kõigile neile küsimustele ja avada olulisi toote- ja turundusmuudatusi. Arvutinägemisega teevad kaamera ja tarkvara musta töö ära, seistes terve päeva valvel ja hankides tootjatele vajalikku teavet.

Nagu Will Glaser, kassavaba kassafirma Grabango tegevjuht ja asutaja ütles mulle: "See säästab raha, säästab aega ja parandab tarneahelat."

Seda takistab see, et arvutid pole nii nutikad, kui sageli tundub. Selleks, et tarkvara saaks nähtavatest piltidest aru, tuleb seda koolitada. Selleks on vaja palju pilte, neist miljoneid ja sellele juurdepääs võib võtta kaua aega.

Aja jooksul võimaldavad paljud pildid tarkvaral näha, mida see näeb, järeldusi teha ja jaemüüjatele vajalikke soovitusi teha.

Seal see tehnoloogia praegu on. Näeme tõelist kasu arvutinägemisest, nagu Amazon Go ja muu kassatehnoloogia. Kuid sügavama analüüsi tarkvara õpib endiselt, kogub pilte, saab seda, mida inimesed peavad "kogemuseks" ja "õppimiseks" ning mida arvutiteadlased nimetavad piisavalt suureks "andmejärveks". Tõenäoliselt kulub aastaid, enne kui sellest protsessist saadav kasu realiseerub.

Võib arvata, et see kõlab jube ja keegi ei taha minna poodi, kus ta teab, et teda jälgitakse. Võib-olla, aga te juba teate, et peaaegu iga avalik ruum on nüüd videol. Inimesed on harjunud, et iga veebibrauseri liikumist jälgitakse. Tõenäoliselt hakkavad ka tarbijad sellega harjuma.

Arvutinägemise kasutamine tarbijate kauplustes käitumise analüüsimiseks võimaldab jaemüüjatel omada andmeid käitumise kohta, mida nad saavad praegu ainult oma veebipoodidest. Unni Gartnerist ütleb, et arvutinägemine hõlbustab "võimalusi, mis praegu vaevu pinda kriibivad".

Igasugune jaemüüja töötab selle kallal. Kui küsisin Estee Lauderi tarbijate jaemüügikogemuse tegevdirektorilt Kate Fanninilt selle kohta, ütles ta: "On andmehõive elemente, mis toimuvad absoluutselt ja me jätkame nende täiustamist."

Isegi pärast seda, kui kogu tarkvara on selle kõige jaoks loodud, on arvutinägemise jaoks endiselt võimalusi ja tulevikuhorisonte. Sarah Chung, Landing Internationali tegevjuht, mis aitab ilubrändidel tehnoloogiat kasutada, ütleb, et "saate jälgida tarbijate käitumist, kuid te ei tea, miks" nad teevad seda, mida nad teevad. Pärast seda, kui tarkvara on tegelenud suurte andmejärvede loomisega, et mõista inimkäitumist ja kaupluste täiustamist, on teadusel ja jaemüüjatel endiselt rohkem arusaamist käitumisest.

Kõik see on alles algus, kuid arvutinägemise murdepunkt on saavutatud. Järgmised paar aastat näitavad tohutuid muutusi, mida arvutinägemus jaemüüjatele ja tarbijatele toob, võimaldades kauplustel teha palju rohkem kui kunagi varem.