インテリジェントビデオ分析が小売店を変革する方法

小売業界の状況はかつてないほど変化しています。実店舗の小売業者はオンライン小売業との厳しい競争に直面しており、それは不公平に思えます。新世代の買い物客はテクノロジーと店舗に精通しており、買い物をするたびにより多くのものを要求します。テクノロジーの導入は拡大し続け、ショッピングのさまざまな側面に影響を与え、パーソナライズされた体験を提供することで、賢い顧客の忠誠心を獲得しています。小売テクノロジーは、顧客をより深く理解するのに役立つだけでなく、店舗の欠点を解明するのにも役立ちます。ソリューションを提案し、損失を減らし、より高い投資収益率を保証します。この分析は、リアルタイムのインテリジェント ビデオ分析 (IVA) とエッジ コンピューティングによって可能になります。

小売業者が IVA を活用した AI をどのように活用しているかを詳しく調べると、スマート リテールがどのように機能するかについての洞察が得られます。

詐欺および盗難の検出

詐欺と盗難は小売業界が直面している2つの大きな課題であり、継続的な監視と取り締まりを通じてのみ抑制することができます。全米小売業協会が発表した第29回全国小売業セキュリティ調査によると、2019年の米国における窃盗および詐欺による損失は合計617億ドルで、前年に比べて大幅に増加しました。対応する世界全体の数字は1000億ドルです。詐欺や窃盗が年間小売売上高の減少の約3分の2を占めていると推定されています。このような驚異的な数字に直面して、小売業者は伝統的な方法と高度なテクノロジーを組み合わせて、常に警戒を怠りません。

店舗の入口と出口にある IVA システムに接続されたカメラは、人数を把握し、生体認証と顔認識ソフトウェアを使用して店舗を訪れる顧客を識別します。顧客が詐欺や盗難に巻き込まれた場合、顔データが証明され、今後の使用に役立てられます。日本のスタートアップ企業 Vaak の AI 盗難検知システムは、IVA 上で実行されるディープラーニング アルゴリズムを通じて分析された大量のデータを処理することで、潜在的および実際の詐欺や盗難を 80% 以上の精度で特定できると言われています。システムは、ブロックされた顧客が店舗に入ろうとすると即座にそれを識別し、警告を発して是正措置を講じることができます。

ただし、詐欺や盗難の検出は入口に限定されません。支払いやチェックアウト時を含め、店舗全体で犯罪の可能性が存在します。たとえば、Malong Technology の RetailAIProtect は、スキャンされていない疑わしいバーコード商品の映像をキャプチャし、その情報をバックエンドの AI モデルに送信してデコードする頭上の固定ドーム カメラで構成されています。システムが不正なスキャンやバーコードチケットの切り替えなどの異常を検出すると、すぐにアラームが鳴ります。

IVA を使用すると、店舗での損失や犯罪を調査するために、手動で何時間も何日も確認する必要はなく、数分で複数のカメラの映像を簡単に確認できます。オペレーターはフィルターを使用して、指定された説明に一致する人物やオブジェクトを検索し、重要な詳細を抽出し、証拠を収集し、調査を迅速化できます。

通路管理

小売店の通路ではさまざまなことが起こります。顧客が必死に探していたぴったりの商品を見つけることから、在庫切れのせいで買い物体験が悪く完全にイライラすることまで、効果的な通路管理は売上を左右する可能性があります。衣料品大手のH&Mは、AIを活用して購入と店舗のレシートを分析し、人気商品の在庫を維持しています。人気のある通路、各通路での顧客の滞在時間、IVA を通じて取得した顧客の人口統計に関する詳細な情報により、小売業者は、売れ筋商品の棚在庫を増やし、商品展開を改善し、即時のプロモーションを提供して収益を増やし、魅力的なショッピング体験を提供できます。

店内通路のビデオ分析テクノロジーは、店舗スタッフが顧客の購入内容や平均購入額を記録して理解し、顧客の感情を読み取って不満を特定するのにも役立ちます。こうした入力はすべて、スタッフがもう少し注意が必要な買い物客のケアをするのに役立ちます。たとえば、一部のユニクロ衣料品店舗では、AI 搭載の UMood キオスクを導入しています。このキオスクは、さまざまな色やスタイルに対する顧客の反応を研究することで顧客の感情を判断し、ユニクロの通路管理を向上させます。

顧客インテリジェンス

顧客中心のビジネスの世界では、小売業者は顧客を引き付けるためにあらゆる手段を講じます。カスタマー インテリジェンス (CI) は、利用可能なすべての顧客データを統合および分析してコミュニケーションを改善し、購買行動を調査して影響を与え、予測的な推奨を通じて売上を向上させることで、小売業者に競争上の優位性を提供します。 2018 年にハーバード ビジネス レビュー分析サービスが大手 IT 企業数社と共同で実施した調査では、回答者の 83% が、データを適切なタイミングで実用的な洞察に変換する能力が顧客体験にとって重要であると回答しました。それにもかかわらず、この点で成功したのはわずか 22% でした。

何人の顧客がいつ来店するかを観察することは、大きな分析上の課題です。分析が洞察になると、顧客体験の関連性が向上し、小売業者が顧客の共感を得られるようになります。これらの分析により、運用やブランドに関する洞察だけでなく、CI のその他のさまざまな側面も得られます。 CI は、購入の決定が行われるコンテキストを提供し、投資収益率を向上させるために使用できます。

過去 10 年間、いくつかの小売業者も Magic Mirrors を使用した拡張現実のコンセプトの実験を行ってきました。これらのミラーに搭載されたカメラにはタイムラプス表示機能があり、顧客は服を試着しながら振り返って自分自身を 360 度見ることができます。ニューヨーク・マンハッタンのレベッカミンコフ旗艦店のデジタルウォールは見逃せない。インタラクティブ ミラーは、IVA を使用して衣服を仮想的に試着するのに役立つだけでなく、全体的な外観によく合うアクセサリの提案も顧客に提供します。必要に応じてドリンクを注文したり、スタッフのサポートを依頼したりすることもできます。試着室の連結ミラーでは、入手可能なコレクションを閲覧し、適切なサイズを注文することもできます。

店内スタッフと顧客の比率

顧客の来訪数を正確にカウントし分析する機能により、小売業者は効率的な運営を実現できます。店舗入口で撮影された映像からの IVA と、分析をキャプチャするその他のセンサーにより、リアルタイムの交通データが提供されます。 IVA は、服装規定の検出、従業員の顔認識、生体認証に基づいて、従業員と顧客を区別するのに役立ちます。このデータを定期的に分析することで、小売業者はトラフィックのパターンを特定し、顧客の需要に基づいて人員レベルを増やすことができます。従業員と顧客の比率を推定することで、小売業者は店舗のさまざまな場所に従業員を再配置するか、来店者が多い日や時間帯に従業員を追加し、来店者が少ない時間帯の過剰人員コストを削減するかを決定できます。

キュー管理

IVA を使用すると、混雑したチェックアウトや長い行列を回避できます。 AI は接続されたビデオ映像を自動的に分析し、チェックアウト カウンターで混雑が検出されるとアラートを送信できます。 AI は、通路や棚に設置された接続されたカメラやセンサーの即時分析に基づいて、レジでの長い行列、混雑、顧客急増の可能性を予測するのに役立ちます。これにより、小売業者は事前に準備して、より多くの請求カウンターを開設できるようになります。 IVA は、チェックアウト プロセスをさらに高速化するために従業員に自動的に警告することもできます。特定のキュー管理アルゴリズムでは、顧客へのサービスが遅れる可能性があるため、キュー内の各顧客に対して特定の待ち時間を計算する場合があります。この洞察は、問題を特定し、キューの数を最適化し、顧客を別のキューに再割り当てして請求を迅速化するのに役立ちます。

中国の Futuremart や米国の AmazonGo などの店舗では、IVA テクノロジーをさらに一歩進め、完全にレジなし、キャッシュレスの自律型店舗を実現しています。入店時の顔認識、購入時の QR コード、請求用の決済アプリ、店舗全体に設置されたセンサーやカメラにより、行列に並ぶ必要がなくなる体験が提供されます。 Futuremart には、顧客の笑顔の量に応じて割引額が大きくなる HappyGo メーターもあります。

製品識別

最近の模造品は非常に優れているため、本物と区別するのはほとんど不可能です。偽造業者自身も AI を使いこなせるようになり、本物と見なす製品を設計することが容易になりました。世界税関機構（WCO）は、世界貿易の7％から9％に偽造品が関与していると推定しており、それ自体が利益の多いビジネスとなっている。しかし、偽造品を販売すると、収益、評判、将来の売上が失われる可能性があります。このため、小売業者は AI を活用して偽造品を検出することに注力することが重要になります。

画像認識および物体検出テクノロジーは、小売業者が店舗検査を標準化し、一貫した結果を達成するのに役立ちます。ディープラーニングニューラルネットワークを使用すると、棚にある製品を比較して真正性を判断できます。ニューラル ネットワークは、画像を通じてトレーニングされ、元の製品との単一の違いまたはわずかな違いがある製品を認識できるようになります。これらのディープラーニング アルゴリズムを実行する IVA は、面倒な手動検査では発生してしまうような欠陥を即座に発見できます。

Entrupy や AuthenticVision などの企業は、IVA、高度なデータ サイエンス、光学機械学習を活用して、偽造品をリアルタイムで識別し、高品質のユーザー エクスペリエンスを提供するために取り組んでいます。ただし、完全な偽造検出機能が存在しないという制限があることがわかっています。最も正確なものでも、すべてのテストに合格できるわけではありません。

IVAが小売業界にもたらす意味

IVA は時間の経過とともにビデオ データを収集し、トレンドを理解し、情報に基づいた意思決定を行い、強力な戦略を開発するためのインテリジェンスを企業に提供します。顧客の貴重な入力を最小限に抑え、快適な体験を提供します。オンラインと物理的な存在の間に橋を架けるのに役立ちます。 AI 主導の IVA を活用する企業が増えるにつれて、小売業の状況は変化しています。 IVA は、視覚的な鋭敏さと分析機能を組み合わせて情報をカタログ化し、小売業者に豊富で即時の洞察を提供し、人的エラーのギャップを埋めます。