想象一下，零售空间的每个角落都能成为数据驱动的互动节点。如果现有的摄像机能告诉你顾客何时准备购买、他们正在考虑哪些商品，甚至能在库存短缺发生前预测风险，那会是什么样的情境？未来其实已经到来 - AI 驱动的分析技术，正将传统监控转化为提升效率与营收的智能引擎。
随着消费者购物习惯的改变，零售业也持续演变，并积极因应新的需求与偏好。电子商务市场表现依然强劲，预计在 2028 年将突破 11 兆美元。在线购物的一大优势是能从顾客互动中收集数据，深入了解行为模式，让零售商能够量身打造消费体验，并将相关促销精准推送给适合的对象。
然而，获取深度洞察的场所不仅限于在线平台。实体门市也越来越多地运用科技，不仅优化了实体购物体验，同时也能搜集过去仅在在线才得以获取的顾客数据。而这正是「场景智慧（Scene Intelligence）」发挥作用的关键所在。透过计算机视觉与 AI 技术，能够对监控摄像机所捕捉的视频进行深入分析，协助零售商掌握顾客行为、优化顾客体验，并提升营运效率。
许多这类的功能都能直接整合进现有的摄像机中，只要硬件规格与安装位置合适即可。这将有助于零售业者解锁宝贵的商业智慧，提升营运效率，同时降低整体持有成本（TCO）。AI 驱动的计算机视觉技术，早已不再只是为了达成安全监控目标，而是成为一项可透过自动化优化营运流程的强大工具。不仅能让员工更专注于顾客服务，也能实现成本效益。
接下来，我们将从顾客在门市中的五大关键区域进行说明：停车区、入口、卖场区、陈列区，以及结账柜台。我们会探讨网络解决方案与分析技术如何在这些场域提升营运效率，并优化顾客体验。
优化每个顾客接触点，从停车场到结账柜台
顾客旅程往往从停车场就开始了。这正是一个黄金机会，能透过 AI 技术在顾客踏入场域的第一刻，就留下良好印象。虽然有些顾客会走进卖场慢慢逛，但也有不少人只是短暂停留，例如来取一笔已完成的订单。因此，零售商只有一小段时间可以打动他们。但若订单尚未备妥，或品项有误，往往会造成不必要的等待，不仅降低了取货服务的便利性，也可能让顾客感到不满。
幸运的是，AI 正好可以介入协助，让整个取货流程更顺畅。举例来说，当一辆车抵达门市的取货区时，AI 分析可自动侦测车辆并实时通知员工。接着，透过广播播放实时或预先录制的语音消息，告知顾客已有专人前来服务。同时，店家还可以在顾客等待期间，向车内显示器推送精准的促销信息。这样流畅的流程不仅能让顾客快速取货离场，也提升了他们再次下单的意愿。
让每一个出入口都变成智慧门户
从停车场往前走，下一个值得关注的区域就是门市的入口。这个区域常被零售商忽略，但其实它是搜集各类顾客数据的关键节点，有助于深入了解人流状况与行为模式。举例来说，搭载分析功能的摄像机可以侦测不同时段、星期或月份的来客数，协助零售商依据人流高峰安排适当的人力资源。透过分析技术，也能衡量橱窗展示或广告对人流的影响，进一步找出最能吸引顾客上门的展示策略。
此外，结合门禁控制技术后，零售商甚至可以在夜间或人手不足时，提供授权进入服务，实现 24 小时全天候营业。这样一来，门市就能在不增加人力成本的情况下维持开放。提供这类弹性服务，让顾客可依照自己的时间购物，进一步提升整体顾客满意度。
重新思考卖场空间的价值
一个规划完善的卖场空间，对零售商的营收有着直接的影响。毕竟，如果商品没有被妥善展示、陈列或补货，销售表现势必受影响。藉由运用视频分析与感测技术，你可以搜集丰富且有用的数据，例如人流动线、顾客与展示区及员工的互动，以及停留时间。这些资料可用来多方面优化门市，帮助最大化销售成果。举例来说，AI 驱动的洞察能协助您依照顾客停留的区域合理分配人力，让员工能更有效地服务顾客并促成购买。
多镜头追踪技术则能监控顾客在卖场的行进方向，分析哪里的互动最频繁，进而找出最佳促销位置，提升广告投资效益。更棒的是，这种多镜头系统能持续追踪顾客的动作路径，即使顾客离开一个镜头视野又重新进入，也不会遗漏他们的行踪。这让你能完整收集购物行为数据，深入了解顾客在店内的旅程。
此外，还可以将音讯技术整合到现有摄像机系统中，创造更多互动和灵感。当侦测到顾客进入特定区域时，可以根据默认条件，在显示屏幕或喇叭播放促销信息。您也可以根据访客在特定区域的停留频率播放专属信息，并根据顾客族群呈现相关内容，打造更个人化的体验，鼓励消费者购买更多商品。
让库存管理与商品陈列迈向全新境界
影响顾客体验的关键因素之一就是商品库存的可得性。现在我们来看看如何运用 AI 技术来改善库存管理、推动销售成长。缺货情况每年为零售业带来巨大的营收损失，也是一项难以预测与应对的挑战。幸运的是，摄影机可以拍摄货架影像，并透过机器学习与图像处理算法分析商品陈列与库存状况。当某项商品即将售罄时，系统可以实时发出通知，将警示推送至仪表板或行动装置，提醒员工补货。
另一个零售业常见的挑战是：如何规划产品陈列策略以提升销售。研究指出，有 64% 的消费者偏好购买能够根据个人需求与偏好量身打造体验的品牌。这点在实体店面较难实现，但若要成功将「逛街的人」转化为「下单的顾客」，客制化体验势在必行。透过手部与物品互动侦测（hand-to-object detection）以及热点可视化（heatmap visualization）技术，可以深入了解顾客如何与货架与商品互动，从而优化商品陈列策略。
除了衡量展示区对人流的影响，AI 还能将店内人流与顾客行为数据与实际销售表现相互比对，帮助你评估营销活动的真正效益。当这些结果能实时掌握在手，品牌就能快速调整广告投资与促销策略，与实际销售数据同步优化。
例如，货架互动分析能帮助你了解哪些因素能提高转换率。如果某个店内区域吸引了大量顾客互动，但销售表现却不理想，品牌就可以针对该区域进行优化，例如测试实时价格调整，观察其对转换率的影响。这项功能对于拥有多家门市的品牌更为宝贵 - 总部过去可能每季才收到门市回报，但现在透过视觉分析，可以几乎实时地整合并解读各店信息，洞察整体趋势，作为未来规划的依据。
整合 AI，让结账流程更顺畅
当顾客挑选好商品，接下来就进入结账阶段了。繁忙的门市与缓慢的排队流程，经常让顾客感到挫折，甚至导致他们放弃购买、离开门市，造成销售流失。
这个问题可以透过安装具备人流统计功能的摄像机来解决。当系统侦测到结账区人数达到预设上限时，便会自动启动广播系统播放语音提醒，并实时通知工作人员采取行动，例如启用更多结账柜台。此外，还可以在结账区安装数字广告牌，提示顾客哪些自助结账机台可供使用，即使当下人手不足，也能确保顾客被妥善照顾、不被忽略。
运用科技，为零售业打造未来竞争力
AI 驱动的分析技术与计算机视觉，正在彻底改变零售业的生态。透过将日常的监控设备升级为智慧工具，零售商如今能在顾客旅程的每个环节搜集有意义的数据。只要加装适当的软件与应用，即使是现有的网络摄像机，也能成为提升营运效率与获取商业洞察的关键利器。这正是居家修缮零售龙头 Lowe’s Companies, Inc. 的成功案例。他们展开了一项安全系统现代化计划，导入配备先进分析软件的摄像机，来支持企业内各类使用情境。例如，提供停车场维护信息给设施管理人员，或协助门市经理掌握特定展示区的人流状况。
此外，专家预测未来整合更多感测数据（例如音频与环境脉络信息）来补强影像数据，将能大幅提升情境感知能力，产出更具行动力的洞察，为使用者带来更全面的事件理解。
这些分析洞察不仅能协助你改善顾客体验、提升销售、提高 ROI，也能解放员工的双手。AI 可自动处理重复性任务，提供实时营运信息，让决策更聪明，打造高效、有支持性的工作环境，让店员专心服务顾客，将繁琐营运交给科技处理。
然而，我们也必须正视使用 AI 时顾客的隐私、法规遵循及资安的顾虑。零售商需要保持高度透明，向顾客与利害关系人说明 AI 如何运作 - 搜集了哪些资料？如何使用？决策又是怎么产生的？同时，也要建立强大的数据治理与资安政策，确保数据安全与符合法规，避免因信任感下滑而抵销原本提升体验的努力。
未来的零售业将是智能的、数据驱动的、沉浸式的。AI 计算机视觉能帮助你洞察需求、加速反应、聪明销售 - 让摄影机成为你的隐形战力。灵活、可扩充的 AI 解决方案，能依据您的业务需求弹性运用。现在的摄像机只是「观看」？还是真正「为您工作」？
