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人工智能(AI)與數據科學直接相關，后者旨在從一系列信息中提取業務價值。 該價值可以包括擴展預測能力，規律知識，明智的決策，降低成本等。換句話說，人工智能以大量信息運行，分析輸入數據，并根據這些信息開發自適應解決方案。

在現代世界，零售業正在迅速增加人工智能在所有可能的工作流程中的應用。因此，通過應用分析來利用機會無疑可以改進食品雜貨行業的各種操作。有了人工智能，比較大的連鎖超市實現了雄心勃勃的目標:

1)改善和擴展客戶服務能力

2)自動化供應鏈計劃和訂單交付

3)減少產品浪費

4)加強對缺貨和庫存過多的管理

5)加強需求預測

人工智能解決方案的生態系統是廣泛的，能夠滿足所有雜貨店零售商的大多數需求(從大型連鎖店到最小的企業)。到目前為止，在隔離期間，在線商品分析已經成為管理缺貨情況的真正“救世主”。通過智能數據驅動的方法，超市可以處理大量的信息，準確預測消費者的需求和供應庫存，并生成最準確的價格和購買建議。因此，即使在冠狀病毒大流行等最危急的情況下，雜貨零售商也將繼續盈利。話雖如此，很明顯，所有公司現在都需要針對COVID-19立即采取行動計劃。

視頻監控的新水平

通常，大多數雜貨店都具有連續的視頻監視系統。以前，此類系統的安裝僅出于安全目的：控制產品的安全性并防止盜竊。但是現在，人工智能視頻分析能夠監視客戶從進入商店到付款的整個過程。它是如何工作的，為什么商店需要它?

像亞馬遜和沃爾瑪這樣的大型連鎖超市使用高科技相機，利用自動物體識別(automatic object identification)技術。這種系統通常用于無人駕駛的電動汽車上，通過計算機監控乘客行為并處理視覺信息。但商場視頻分析的主要目標是確定哪些商品有很高的需求，哪些產品的購買者最常回到貨架上，等等。此外，相機還可以識別人臉，確定顧客的身高、體重、年齡和其他身體特征。隨后，人工智能(基于所有獲得的數據)從特定的消費者群體中識別出很受歡迎的產品，并提供更改定價策略的選項。計算機自動完成所有這些過程，不需要人工干預。

防止商品缺貨

零售業中的人工智能能夠解決人們無法應對的問題。一個人實際上無法觀看所有視頻監控，沒有足夠的時間進行此操作，而且人類的視覺并不優秀。但這不再是必需的!商場的視頻分析可完美應對此類任務。例如，將攝像頭連接到商店的自動化倉庫系統，并在貨架上配備傳感器，可以發現庫存記錄中的漏洞，促進調查。商場數據分析還可以監視庫存并提供有關補貨需求的信號。如上所述的面部識別技術能夠將人的面部與罪犯(或通緝犯)的面部進行比較，并警告安全人員。

促進人流和商店布局

收集的有關客戶行為的數據可幫助超市經理優化商店布局。此外，計算機程序可以設計優秀的布局并對其進行測試，從而產生總體上更好的客戶體驗，并增加商店的利潤。

可以收集有關進入商店的人數以及他們花費的購物時間的數據。基于這些數據，人工智能可以預測人流量的大小和人們排隊等候的時間。這將有助于改善客戶服務并減少員工成本。 換句話說，AI能夠在一天的各個小時制定優質的商店管理計劃，從而為企業帶來比較大的收益。 例如：

1)優化展示位置和平面布置

2)改善策略性人員分配

3)在停留時間內和購買之間得出相關性

4)預測各個購物群體的產品

增強客戶體驗

每個企業都應盡可能了解其受眾，以提供優秀服務。商場中的AI使用視頻智能軟件提供詳細的人口統計數據，并詳細分析購物習慣。這些信息為商場提供了無限的機會來增加利潤。通過了解他們的顧客，商場經理可以最大化顧客的購物體驗，創造有利條件(專門針對顧客的喜好)。此外，用于雜貨店的AI可以幫助產生給定目標市場的最準確的需求預測模型。

除了與目標受眾合作之外，管理人員還可以使用從視頻分析獲得的數據將信息傳輸到營銷部門。通過探索其他受眾，營銷人員可以制定策略，通過創建相關的廣告、促銷和銷售來吸引新客戶。此外，商場可以為小型購物群體創建單獨的展示柜(純素食產品或無麩質產品)，以滿足他們的需求。

在商場所有現有的人工智能技術中，視頻內容分析可在幾乎所有活動中提供比較大的支持：銷售，營銷，廣告和布局策略。通過優化這些流程，商場不僅可以節省和減少損失，還可以通過增加利潤來擴展業務。主要目標不僅是要滿足客戶需求，而且要提高客戶保留率。