人臉辨識商機無限,打造智慧零售新時代
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人臉辨識商機無限,打造智慧零售新時代

2022/03/11

新冠疫情打亂全球產業的腳步,過去高度仰賴人與人接觸之零售業更是首重其衝。科技的日新月異不但重新定義線上消費者的購物流程,更改變了顧客的購買習慣,因此許多零售業開始導入AI人工智慧,透過機器學習、臉部辨識技術等科技,往智慧零售的方向發展,結合完善數據分析,持續開創新商機。

何謂智慧零售? 智慧零售指的是運用科技提供消費者更順暢的購物流程與消費體驗,零售業者亦同時透過各種數據分析,提供客製化的服務,提升銷售業績並建立長期良好的顧客關係。近幾年尤受新冠疫情影響,人臉辨識技術逐步受到零售業者的重視,除可進行人員健康管理外,更可結合顧客忠誠計畫、零接觸支付服務等更多應用。

本篇文章將針對智慧零售不同面向的商業應用與案例,提供詳盡的分析,並依市面上常見之軟硬體設置,協助您打造最適配的智慧零售解決方案。

智慧零售是什麼?

智慧零售的定義指的是運用科技提供消費者更順暢的購物流程與消費體驗,零售業者亦同時透過各種數據分析,提供客製化的服務,提升銷售業績並建立長期良好的顧客關係。近幾年尤受新冠疫情影響,人臉辨識技術逐步受到零售業者的重視,除可進行人員健康管理外,更可結合顧客忠誠計畫、零接觸支付服務等更多應用。

零售業六大人臉辨識應用,助拓新商機

店內零售現在面對更大的挑戰,即如何在確保顧客安全的前提下持續吸引他們到店內消費。對購物者來說,這表示要強制佩戴口罩、入店前測量體溫與手部消毒。某些商店還特別規劃了購物動線,以確保顧客盡可能地減少與商店中其他顧客的接觸。

對門市人員來說,標準的工作流程如上班打卡、使用 POS 終端機、進出公用區域,以及處理現金等例行事項,皆須重新思考以盡可能地降低接觸和病毒轉移的機會。 FaceMe Smart Retail 即為一款針對零售業主設計之人臉辨識解決方案,協助於疫情間與後疫時代解決上述挑戰。

1. 消費者資料收集與分析

縱使線上零售業者可輕鬆收集消費者行為資料,實體店面的零售業者在獲取這些資訊上相對有難度,而 人臉辨識科技如FaceMe® 可以提供傳統零售業者更深入的來客統計資料與行為數據,包含購買人身分、購買時間與商品,甚至可在消費過程中分析顧客的情緒。零售業者可透過這些資訊,進行精準行銷,提供客製化服務,改善整體的購物流程,進而創造更忠誠的顧客關係。

以下為零售業可透過人臉辨識技術進行之四大客群數據分析

  • 店內人流
  • 傳統計算人流進出店內的方式多透過手動計數器,然當人潮過多時,難免造成計算上的誤差,不僅耗時更耗費大量人力成本。透過AI人臉辨識技術如FaceMe® Smart Retail,可於硬體上啟用GPU加速,針對大型動態人流進行臉部偵測與計算,藉此協助零售業者依收集到的數據,進行商品陳列、營業時間,貨地點進行調整來提高整體銷售量。

  • 平均購物時間
  • 這項數據不僅能告訴你消費者在您的店內停留多久,最重要的是停留時間長短與最後完成購買是否相關聯。透過臉部辨識技術,您可了解進入店內消費者的購買意願,假設多數消費者僅隨意瀏覽並離開,那麼您可以試著改變店內的購物路線或商品陳列方式來刺激消費。

  • 人流高峰時段與來客統計資料
  • 50/20法則依販售的商品類型有不同的影響,但基本上此法則強調絕大多數的零售業者可於20小時內取得當周50%來客量與銷售額。臉部辨識科技可監測人潮,提供高峰時段、來客類型等數據分析,而零售業者可利用這些洞察,重新調整店內人力、將特定商品於特定時段展示出來,並針對高消費力的族群提供更精準的行銷。

  • 消費者情緒與行為分析
  • 欲單純透過肉眼來判定顧客購物時的情緒,或者對於某產品的喜好程度多寡極為困難,加上現在罩不離口,更難看出一位顧客的喜怒哀樂。AI臉部辨識技術日趨先進,藉由分析臉部表情、眉毛位置、眼球活動,可判定顧客在不同階段的情緒,包含快樂、難過、生氣、驚訝、冷漠等,並將這些情緒進一步分類。這些分析數據可幫助零售業者了解個人消費與群體消費的差異,以及產品價格如何影響消費者的購物情緒,這些資訊都將有助於零售業者適時調整店內的銷售策略,優化購物流程,最後提升買氣。

  • 智慧電子看板和資訊服務站
  • 除上述之數據分析外,您也可將人臉辨識技術導入門市內的電子看板,根據顧客的性別、年齡、心情,甚至是會員計劃狀態來顯示分眾化行銷訊息。電子資訊服務站也可以為店內顧客提供建議。以近年大量導入至零售店的自助結帳機來說,更可透過人臉辨識顯示會員專屬優惠、甚至綁定電子支付,讓顧客使用人臉辨識進行零接觸支付。

FaceMe Smart Retail 能取得店內攝影機的人臉辨識即時資訊,提供顧客洞察,並增加銷售機會。想進一步了解導入相關細節,歡迎與我們聯繫。

2. 人員健康偵測與管理

人臉辨識技術對於落實防疫行動有極大的益處,大幅幫助零售業者創造零接觸、低傳染風險的購物環境。以下為於實體門市導入人臉辨識的兩大人員健康管理服務。

  • 健康資訊服務站
  • 門市入口的綜合健康資訊服務站可以在顧客進入門市前,個別檢查體溫、口罩偵測並提供消毒洗手液。如此可以確保商店中的所有顧客都是安全的,並且不需要專門指派一位員工來執行這些檢查,以免使其暴露在感染病毒的高風險中。

  • 檢查口罩
  • 店內的人臉辨識攝影機可同時對多人持續進行口罩監控,若有任何不合規定的人員造成健康上的風險,將發送即時警報通知安全人員。配備了進階人臉辨識系統(例如FaceMe®)的攝影機不僅可以偵測人員是否拿下口罩,還可以偵測出佩戴方式不正確的情況(即未完全遮住鼻子或嘴巴)。

3. VIP與客戶忠誠計畫

對於零售業來說,VIP會員與客戶忠誠計畫在提升品牌意識與建立品牌忠誠度是很重要的一環。此外,個人化行銷對於線下零售與電商業者來說日趨重要,而臉部辨識技術的導入將協助企業更有效地規劃顧客關係維護,提升整體服務品質。

  • 臉部辨識技術可如何增加店內來訪次數?
  • 當VIP及會員同意零售店使用其臉部資訊進行註冊時,進入店內時,門市人員會收到通知以進行接待,或引導顧客到喜愛的商品區。同樣的,這些顧客會在店內的資訊服務站或數位電子看板看到會員專屬的優惠或個人化推薦。結帳時,將自動為其套用獎勵和優惠,顧客無須再拿出實體會員卡或輸入電話號碼/電子郵件。

  • 臉部辨識科技可如何提升售後服務品質?
  • 無論消費地點在何處,隨時隨地讓顧客們感受到您對他們的重視與歡迎有助企業創造正面的品牌形象與顧客關係。透過人臉辨識技術,當一位VIP會員進入店內消費時,您可以提供個人化的消費建議、提供優惠折扣,或甚至準備一份專屬的感謝禮,藉此加深客戶的品牌忠誠度。

4. 場域安控與企業財產維護

人臉辨識在零售空間的另一個主要使用案例是提升場域安全性、保護公司資產和產品,並降低營運成本。

  • 辨別黑名單
  • 導入人臉辨識解決方案的攝影機可以在已知的偷竊慣犯或其他列入黑名單的人員進入場所時,向安全人員發送通知。通知訊息中可以包含該人員的身份、在店內的位置以及任何說明(例如為何將其列入黑名單,以確保安全人員可以適當且安全地接近他們)。如欲深入了解人臉辨識與安控管理系統的整合,歡迎閱讀 FaceMe Security相關資訊

  • 看守管制區域
  • 許多零售商店或購物中心的部分區域僅限員工、管理人員或限定員工進出。在每個管制區域的監視器或智慧門鎖導入人臉辨識後,可控制門鎖且只為授權人員解鎖以供其進出。整合的系統還可以在有人嘗試進入管制區域時,或是不該得到授權的人進入場所後發送通知。這種使用方案也可以作為重要的安全措施,監控授權人員在具有潛在危險的區域所停留的時間(例如冷凍庫),如停留時間過長可通報救援。

5. 人員門禁考勤管理

傳統的考勤系統如打卡鐘或門禁卡在後疫期間,不僅會提高接觸傳染風險,也易出現員工代打卡或卡片遺失的狀況,徒增行政人力成本。導入人臉辨識的攝影機可以提供精準且以零接觸的方式來追蹤員工的出勤記錄,避免發生像遺失或忘記帶出勤卡的情況,也對員工更加便利。

FaceMe TimeClock 即為一款專門針對企業考勤打卡所設計之人臉辨識應用,僅需部署於任何具有網路瀏覽器與鏡頭的裝置上,即可刷臉打卡上下班,人資部亦可透過總覽報表以及進階篩選器,輕鬆檢視特定員工、部門的出席率,人事部門也可依照實際工時準確計算薪資。如需進一步了解FaceMe TimeClock導入資訊,歡迎來信洽詢試用

在一項實際使用案例中,FaceMe®的客戶將人臉辨識技術整合到大型商場的員工篩選系統。進入商場的員工將透過資訊服務站簽到。過程中包括口罩和體溫檢查、回答健康狀態問題、提供消毒洗手液和驗證員工身份。通過這些檢查後,員工將收到當日的手腕帶,向同事和購物者表明他們在進入商場時已接受檢查。

整合臉部辨識技術如FaceMe® Security Check-in Add-on的IP攝影機可提供全天候的安控監管,與其透過人工進行肉眼的身分驗證,透過人臉搜尋與比對,可快速在海量的人臉資料庫裡辨認出已註冊之企業員工,並同時完成考勤打卡。

關於更詳細的人臉辨識與門禁應用,歡迎閱讀2022最新人臉辨識與門禁打卡指南

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6. 支付系統 (管理收銀機和 POS 終端機)

臉部辨識技術提供實體零售店面全新的銷售方式!透過分析顧客購買紀錄,零售業者可間接提供更客製化的產品購買建議,限時優惠或專屬折扣碼,將行銷策略結合這些大數據將有助建立更高的品牌忠誠度。

人臉辨識也可以導入收銀機和 POS 終端機,確保只有授權的員工可以在指定時段使用這些設備。另外當收銀員需要經理授權進行某種類型的交易或退款時,也可以用來取代鑰匙或卡片。消費者無須再使用信用卡或手機支付。

此外,如您的手機不幸遺失,人臉辨識使用的活體防偽技術也能確保有心人士無法透過照片或影片欺騙臉辨系統,因此只有註冊過且經系統完成身分驗證後之員工才能使用收銀服務。

市面上常見之智慧零售解決方案有哪些?

商店或購物中心這類的零售空間,通常可以將人臉辨識技術與其現有的攝影機和電腦進行整合。小型或空間較小的獨立店家可以將網路攝影機連接到個人電腦,以下針對人臉辨識於零售應用之三大軟硬體解決方案將作更詳盡的介紹。

人臉辨識於零售應用之三大硬體解決方案

  • Nosher: 整合零接觸支付與POS系統
  • Nosher 所開發之點餐應用程式整合了FaceMe人臉辨識技術,提供零接觸支付服務給消費者,顧客僅須透過掃描QR碼,完成第一次的人臉註冊,便可於日後任何支援Nosher的POS系統,如 Ordyx POS或Clover輕鬆完成支付動作。此項服務將於2022年夏天啟用。

  • FaceScan: 零接觸體溫測量服務站
  • 紅外線體溫感測儀於疫情爆發後,成了實體店面管制進出人流健康狀態的必要方法之一。FaceScan所開發之非接觸防疫門禁一體機導入FaceMe®人臉辨識技術,可同時完成門禁打卡、體溫量測、口罩偵測等功能。臉辨技術已大力協助許多零售業者加快店內人流通過之效率,同時落實防疫社交距離,確認進出人員體溫無異常,維持疫情間的正常營運。如欲瞭解更多,請閱讀FaceMe®與FaceScan相關合作資訊

  • Sentry 智慧健康偵測站: 門禁管制與健康管理
  • 由美國MPS所開發之Sentry 智慧健康偵測站結合了FaceMe®人臉辨識技術,其執行包含口罩偵測、體溫測量、提供酒精手部消毒,人員進出管制等項目,藉此降低接觸傳染風險,並加速人員身分辨識的速度,提升場域安控管理效率。此外,Sentry 智慧健康偵測站還可透過偵測用戶點頭、搖頭等方式來確認人員的健康狀態,如欲瞭解更多,請閱讀FaceMe®與MPS合作案例

零售業者如欲針對現有硬體裝置導入人臉辨識技術,應考慮採用臉部辨識 SDK,快速整合於現行的零售系統。FaceMe® SDK可彈性建置於各種IoT裝置及應用場景,如欲深入了解,您可閱讀2022人臉辨識原理與邊緣運算應用指南

人臉辨識於零售應用之三大軟體解決方案

  • FaceMe® Smart Retail
  • 當全球逐步進入新零售時代,AI 人工智慧、5G 等創新科技的導入成為搶攻市場商機的一大戰力。FaceMe Smart Retail為一採用臉部辨識技術所打造的智慧零售顧客分析解決方案,零售業主透過店內人流分析報告,可針對人流高峰期,規劃更流暢的購物路線。此外,透過情緒辨識的功能,深入剖析消費者對於店內服務的滿意度,設計專屬的客戶忠誠計畫,在OMO新經濟崛起的世代,強化顧客對品牌的忠誠度,將是零售業順利完成數位轉型的一大關鍵。

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  • FaceMe® Security
  • FaceMe® Security為一套專為門禁安控與管理所設計之一站式人臉辨識解決方案,且適用於各式零售產業場景,另可搭配主流影像管理系統 (Milestone, Network Optix Nx Witness, VIVOTEK VAST2) 或使用內建之VMR Add-on,進行即時監看,針對特定事件,如VIP或黑名單人員發送警示通知。您也可選用Check-in 與 Health Add-ons 同步達到門禁打卡與體溫測量的目的。

  • FaceMe® Health
  • 全球持續受新冠疫情所苦,FaceMe® Health為一款專為防疫所設計之智慧健康測量解決方案,整合人臉辨識技術,同時進行口罩偵測與身分驗證,還可另外搭載特定型號之熱感攝影機,於入口處完成人員體溫測量。您也可與第三方通訊系統如U通訊做串接,當偵測到人員發燒時,便發即時通知給店內人員或保全,採取必要的防疫措施。

  • FaceView: 訪客辨別與通知系統
  • 智慧零售時代來臨,許多零售店逐步採用IoT物聯網裝置來降低人力成本,提升店內服務品質。研華科技於其開發之FaceView industrial app中導入FaceMe® AI人臉辨識引擎,協助零售業者有效管理店面,包含來客人流統計、顧客客群分析 (性別、年紀、情緒等)、辨認VIP與黑名單人員,並傳送即時警訊通知給保全人員進行相對應的處理。如欲瞭解更多,請閱讀研華科技FaceView導入FaceMe®打造智慧零售案例

人臉辨識 & 零售商店的未來

我們可以預期後疫時代裡,人臉辨識之於零售業將會有更多創新且令人興奮的廣泛應用。FaceMe®人臉辨識科技將協助全球零售商店創造更流暢的店內購物體驗,來吸引顧客回到實體門市,同時降低其營運成本,創造更高的品牌忠誠度與銷售業績,持續改善並優化其提供之服務品質。

如欲了解更多關於人臉辨識的原理、如何在各式應用場景中進行優化以及相關的技術細節說明,請參考人臉辨識的原理及邊緣運算應用。

若要了解人臉辨識在 2022年的應用情況,請參閱人臉辨識2022應用趨勢分析

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