AI，數位招牌提升零售銷售

透過深入分析，線上商店長期以來比實體商店更具優勢。實體零售空間中，有一個可以幫助拉近此差距的關鍵指標，那就是購物者的平均停留時間。

停留時間是顧客停留在商店的時間。這項指標可幫助分析顧客的購買行為，以提升平均支出。報告顯示，平均顧客停留時間僅增加 1％，表示銷售額將增長 1.3％。

除了確定顧客留在商店內的平均時間之外，下一步便是查明顧客在商店每一區的停留時間。最好知道哪些類型的顧客 (如年齡、性別) 會在商店的哪一區停留多長時間：

• 與成對的伴侶或一群朋友相比，個別顧客有何區別？
• 顧客的行為會隨著一天中的時間、一週中的某天，一年中的季節或假日而有何變化？
• 溫度和惡劣天候等外部環境條件扮演著什麼角色？

雖然一切都不錯，但是您要如何確定呢？所有訪客進入商店時，在他們的背上貼帶有時間標記的標籤，並記下他們何時離開商店，這樣並不會收到顧客熱烈的迴響。

對於實體商店，新技術使互動式顯示器可以在商店四周進行策略性安裝，每個顯示器都會針對當時在附近的人展示特定廣告。此外，還可以根據訪客在商店中的位置以及他們在每個位置停留的時間長度來自訂這些廣告。

零售店裡的 AI

NEC 已開發出一種商業智慧解決方案，即分析學習平台 (ALP)，其設計旨在向零售商提供消費者見解，同時營造出如影片 1 所述的積極購物體驗。

該系統運用 Microsoft Azure 雲端服務結合搭載 Intel^® Xeon^® 技術的伺服器來進行邊緣運算處理。ALP 採用從多個感應器 (攝影機、Wi-Fi 感應器及其他情境豐富的摘要) 收集而來的資料與每位購物者互動 (圖 1)。

例如，來自多部攝影機的視訊摘要可傳送至商店的邊緣伺服器。這些伺服器運用人工智慧 (AI) 和機器視覺應用程式，可確定每位顧客的年齡及性別，並於他們在商店中移動時對其進行追蹤，包括每位顧客在每個位置的停留時間。

ALP 除了向管理層提供諸如顧客停留在商店不同區域的時間等資料外，還可在顧客經過互動式顯示器時向其提供目標式廣告。此外，ALP 還會利用天氣和特別活動等資訊，透過預測顧客可能希望看到的商品類型來協助管理層。

隱私問題

必須克服的一項重大顧客顧慮即是隱私。消費者可享受目標式廣告所帶來的優勢；尤其是僅展示其感興趣的產品。然而，人們對於資料收集作業的意識及嫌惡度正在提高，並且對個人資料的保密要求也愈來愈高。

重要的是要注意，NEC 平台收集的所有此類資料完全都為匿名。該系統會以 「人員 #1，男性，16 到 20 歲」及 「人員 #2，女性，45 到 55 歲」的用語來「推想」顧客。不會試圖將特定身分與此資料連結。

除了提升隱私性和安全性之外，使用邊緣運算處理還可大大減少傳輸到雲端的資料量，並且減少延遲。同時，還可處理傳送到雲端的匿名化、最小化資料，以確定更大的趨勢，如隨時間和環境改變的顧客行為。

報告儀表板會將所有資料置放在一起，使其利於操作。對顧客行為的即時見解所催生而出的內容，透過區隔與個人化來營造形象 (圖 2)。

NEC 分析平台策略師表示：「零售商可以藉此了解消費者的行為模式，並以對營收有利的方式或更積極的消費者體驗來影響該行為。它提供了一個不錯的意見反應循環。」

明白顧客就是未來

不久之後，僅採用「平均停留時間」擬定商業決策的想法將顯得「十分過時」。實體商店的未來將仰賴 ALP 等工具來了解人們何時上門、前往商店哪一區、停留時間的長短以及所購買的商品等。

訪客在商店中時，將根據其年齡和性別、他們的目前位置以及經過的其他區域，向他們展示目標式廣告。即使在顧客離開商店之後，該解決方案仍將繼續為管理層提供顧客未來需求的相關見解。

Harlin 表示：「我們正向零售商提供比以往更多在實體店發生的一切資料。展望未來，還會有新的機會可以提供更多見解，進而為業主帶來更大的優勢。」