想像一下，零售空間的每個角落都能成為數據驅動的互動節點。
如果現有的攝影機能告訴你顧客何時準備購買、他們正在考慮哪些商品，甚至能在庫存短缺發生前預測風險，那會是什麼樣的情境？
未來其實已經到來 - AI 驅動的分析技術，正將傳統監控轉化為提升效率與營收的智慧引擎。
隨著消費者購物習慣的改變，零售業也持續演變，並積極因應新的需求與偏好。電子商務市場表現依然強勁，預計在 2028 年將突破 11 兆美元。線上購物的一大優勢是能從顧客互動中收集資料，深入了解行為模式，讓零售商能夠量身打造消費體驗，並將相關促銷精準推送給適合的對象。
然而，獲取深度洞察的場所不僅限於線上平台。實體門市也越來越多地運用科技，不僅優化了實體購物體驗，同時也能蒐集過去僅在線上才得以獲取的顧客數據。而這正是「場景智慧（Scene Intelligence）」發揮作用的關鍵所在。透過電腦視覺與 AI 技術，能夠對監控攝影機所捕捉的影像進行深入分析，協助零售商掌握顧客行為、優化顧客體驗，並提升營運效率。
許多這類的功能都能直接整合進現有的攝影機中，只要硬體規格與安裝位置合適即可。這將有助於零售業者解鎖寶貴的商業智慧，提升營運效率，同時降低整體持有成本（TCO）。AI 驅動的電腦視覺技術，早已不再只是為了達成安全監控目標，而是成為一項可透過自動化優化營運流程的強大工具。不僅能讓員工更專注於顧客服務，也能實現成本效益。
接下來，我們將從顧客在門市中的五大關鍵區域進行說明：停車區、入口、賣場區、陳列區，以及結帳櫃檯。我們會探討網路解決方案與分析技術如何在這些場域提升營運效率，並優化顧客體驗。
優化每個顧客接觸點，從停車場到結帳櫃檯
顧客旅程往往從停車場就開始了。這正是一個黃金機會，能透過 AI 技術在顧客踏入場域的第一刻，就留下良好印象。雖然有些顧客會走進賣場慢慢逛，但也有不少人只是短暫停留，例如來取一筆已完成的訂單。因此，零售商只有一小段時間可以打動他們。但若訂單尚未備妥，或品項有誤，往往會造成不必要的等待，不僅降低了取貨服務的便利性，也可能讓顧客感到不滿。
幸運的是，AI 正好可以介入協助，讓整個取貨流程更順暢。舉例來說，當一輛車抵達門市的取貨區時，AI 分析可自動偵測車輛並即時通知員工。接著，透過廣播播放即時或預先錄製的語音訊息，告知顧客已有專人前來服務。同時，店家還可以在顧客等待期間，向車內顯示器推送精準的促銷資訊。
這樣流暢的流程不僅能讓顧客快速取貨離場，也提升了他們再次下單的意願。
讓每一個出入口都變成智慧門戶
從停車場往前走，下一個值得關注的區域就是門市的入口。這個區域常被零售商忽略，但其實它是蒐集各類顧客數據的關鍵節點，有助於深入了解人流狀況與行為模式。舉例來說，搭載分析功能的攝影機可以偵測不同時段、星期或月份的來客數，協助零售商依據人流高峰安排適當的人力資源。透過分析技術，也能衡量櫥窗展示或廣告對人流的影響，進一步找出最能吸引顧客上門的展示策略。
此外，結合門禁控制技術後，零售商甚至可以在夜間或人手不足時，提供授權進入服務，實現 24 小時全天候營業。這樣一來，門市就能在不增加人力成本的情況下維持開放。提供這類彈性服務，讓顧客可依照自己的時間購物，進一步提升整體顧客滿意度。
重新思考賣場空間的價值
一個規劃完善的賣場空間，對零售商的營收有著直接的影響。畢竟，如果商品沒有被妥善展示、陳列或補貨，銷售表現勢必受影響。藉由運用影像分析與感測技術，你可以蒐集豐富且有用的數據，例如人流動線、顧客與展示區及員工的互動，以及停留時間。這些資料可用來多方面優化門市，幫助最大化銷售成果。舉例來說，AI 驅動的洞察能協助您依照顧客停留的區域合理分配人力，讓員工能更有效地服務顧客並促成購買。
多鏡頭追蹤技術則能監控顧客在賣場的行進方向，分析哪裡的互動最頻繁，進而找出最佳促銷位置，提升廣告投資效益。更棒的是，這種多鏡頭系統能持續追蹤顧客的移動路徑，即使顧客離開一個鏡頭視野又重新進入，也不會遺漏他們的行蹤。這讓你能完整收集購物行為數據，深入了解顧客在店內的旅程。
此外，還可以將音訊技術整合到現有攝影機系統中，創造更多互動和靈感。當偵測到顧客進入特定區域時，可以根據預設條件，在顯示螢幕或喇叭播放促銷訊息。您也可以根據訪客在特定區域的停留頻率播放專屬訊息，並根據顧客族群呈現相關內容，打造更個人化的體驗，鼓勵消費者購買更多商品。
讓庫存管理與商品陳列邁向全新境界
影響顧客體驗的關鍵因素之一就是商品庫存的可得性。現在我們來看看如何運用 AI 技術來改善庫存管理、推動銷售成長。缺貨情況每年為零售業帶來巨大的營收損失，也是一項難以預測與應對的挑戰。幸運的是，攝影機可以拍攝貨架影像，並透過機器學習與影像處理演算法分析商品陳列與庫存狀況。當某項商品即將售罄時，系統可以即時發出通知，將警示推送至儀表板或行動裝置，提醒員工補貨。
另一個零售業常見的挑戰是：如何規劃產品陳列策略以提升銷售。研究指出，有 64% 的消費者偏好購買能夠根據個人需求與偏好量身打造體驗的品牌。這點在實體店面較難實現，但若要成功將「逛街的人」轉化為「下單的顧客」，客製化體驗勢在必行。透過手部與物品互動偵測（hand-to-object detection）以及熱點視覺化（heatmap visualization）技術，可以深入了解顧客如何與貨架與商品互動，從而優化商品陳列策略。
除了衡量展示區對人流的影響，AI 還能將店內人流與顧客行為數據與實際銷售表現相互比對，幫助你評估行銷活動的真正效益。當這些結果能即時掌握在手，品牌就能快速調整廣告投資與促銷策略，與實際銷售數據同步優化。
例如，貨架互動分析能幫助你了解哪些因素能提高轉換率。如果某個店內區域吸引了大量顧客互動，但銷售表現卻不理想，品牌就可以針對該區域進行優化，例如測試即時價格調整，觀察其對轉換率的影響。這項功能對於擁有多家門市的品牌更為寶貴 - 總部過去可能每季才收到門市回報，但現在透過視覺分析，可以幾乎即時地整合並解讀各店資訊，洞察整體趨勢，做為未來規劃的依據。
整合 AI，讓結帳流程更順暢
當顧客挑選好商品，接下來就進入結帳階段了。繁忙的門市與緩慢的排隊流程，經常讓顧客感到挫折，甚至導致他們放棄購買、離開門市，造成銷售流失。
這個問題可以透過安裝具備人流統計功能的攝影機來解決。當系統偵測到結帳區人數達到預設上限時，便會自動啟動廣播系統播放語音提醒，並即時通知工作人員採取行動，例如啟用更多結帳櫃檯。此外，還可以在結帳區安裝數位看板，提示顧客哪些自助結帳機台可供使用，即使當下人手不足，也能確保顧客被妥善照顧、不被忽略。
運用科技，為零售業打造未來競爭力
AI 驅動的分析技術與電腦視覺，正在徹底改變零售業的生態。透過將日常的監控設備升級為智慧工具，零售商如今能在顧客旅程的每個環節蒐集有意義的數據。只要加裝適當的軟體與應用，即使是現有的網路攝影機，也能成為提升營運效率與獲取商業洞察的關鍵利器。這正是居家修繕零售龍頭 Lowe’s Companies, Inc. 的成功案例。他們展開了一項安全系統現代化計畫，導入配備先進分析軟體的攝影機，來支援企業內各類使用情境。例如，提供停車場維護資訊給設施管理人員，或協助門市經理掌握特定展示區的人流狀況。
此外，專家預測未來整合更多感測數據（例如音訊與環境脈絡資訊）來補強影像資料，將能大幅提升情境感知能力，產出更具行動力的洞察，為使用者帶來更全面的事件理解。
這些分析洞察不僅能協助你改善顧客體驗、提升銷售、提高 ROI，也能解放員工的雙手。AI 可自動處理重複性任務，提供即時營運資訊，讓決策更聰明，打造高效、有支援性的工作環境，讓店員專心服務顧客，將繁瑣營運交給科技處理。
然而，我們也必須正視使用 AI 時顧客的隱私、法規遵循及資安的顧慮。零售商需要保持高度透明，向顧客與利害關係人說明 AI 如何運作 - 蒐集了哪些資料？如何使用？決策又是怎麼產生的？同時，也要建立強大的資料治理與資安政策，確保資料安全與符合法規，避免因信任感下滑而抵銷原本提升體驗的努力。
未來的零售業將是智慧的、數據驅動的、沉浸式的。AI 電腦視覺能幫助你洞察需求、加速反應、聰明銷售 - 讓攝影機成為你的隱形戰力。靈活、可擴充的 AI 解決方案，能依據您的業務需求彈性運用。現在的攝影機只是「觀看」？還是真正「為您工作」？
