人工智能在智慧零售的场景化应用

新零售这两年比较火，马云老师的五新概念炒火了新零售，最近几年无人零售、无人售卖机比较被推崇，无人零售技术解决的还不够好，还实现不了低成本的无人零售，无人售卖机确实比较普及了，基本无处不在；今年分享分享人工智能在智慧零售的场景化应用。

1、无人零售

利用人脸识别进行身份验证，通过高清摄像头进行物品识别，识别物品拿放情况，记录购物车或者购物篮里面的物品，离开时自动结账，自动进行电子支付，实现无人超市。物品识别做的还不够好，通过RFID进行物品标识和识别购物情况成本有点高。

2、零售商超的客流分析

1）通过高清摄像头进行客流分析，对商场的商品供应，商品库存，商品摆放，商品促销，商品推荐进行精准分析预测。

2）分析提袋率，了解用户的购物率，分析消费能力，作为开店的选址分析，以及商品档次分析。

3）会员服务，根据人脸识别发现会员，为会员提**准服务。

4）跨店协作，对于在其他商城的逛店行为分析到用户的购物的意愿，进行精准推荐和服务，促成消费。

3、全渠道库存分析

现在销售渠道很多，有线上的销售渠道，包括旗舰店、加盟店、自营电商店；线下渠道包括自营店、加盟店、工厂店；这些渠道的销售情况，销售的预测变得很重要。建立模型预测销售，根据线上、线下的销售情况和销售人趋势分析，及时调整生产计划和供应链计划，力争保持零库存。

4、用户画像

利用互联网大数据信息，以及其他数据，对用户支持多维度的画像，根据用户的画像挖掘用户需求。

5、精准营销

根据用户画像，匹配用户需求，实时推送产品信息给到用户。

6、商品流行趋势分析

可以通过商业和社交信息，利用大数据和人工智能技术，进行构建模型挖掘流行趋势，实现设计和需求的贴合度，减少滞销和库存损失；服装两大核心问题是渠道成本和库存。

7、实时营销

根据用户的逛街情况，物品购买情况，结合显示屏和手机app，推荐用户需要的物品信息给用户；也可以推荐优惠信息给用户，促成用户购买。