人工智能在零售业数智化解决方案（15页 PPT）

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人工智能在零售行业 的解决方案 TWO 开发流程介绍 THREE 业务模式和 模块架构 FOUR 收益评估和 方案报价 ONE 技术方案介绍 2025 ARTIFICIAL INTELLIGENCE SOLUTIONS IN RETAIL. Content Introduction 目录 contents PART ON 眶 技术方案介绍 补货调度与监控 通过如下三层路径实现调度与监控： 1 ）基于需求预测的库存补足； 2 ）货架智能调拨补货； 3 ）补货结束确认和异常监控。 个性化推荐与营销 基于消费习惯和购买意向，将相关商品 打折信息和商店活动消息通过手机短信 和 APP 消息通知等手段推送给消费者； 货架商品数量识别 利用摄像头对货架进行俯拍和侧拍； 然 后进行目标检测和计数；并进行去重处 理。最后将货架上不同品类的商品数量 传回机器学习的逻辑单元。 顾客表情动作识别 核心 “看得懂” +“ 算得准” +“ 用得 上”； 采取多源、多模态和多场景的数 据采集； 然后，通过人脸检测、关键点 对齐、光 照归一化和去噪增强实现识别。 商品所需数量分析 通过如下流程实现商品所需数量分析： 数据清洗→模型训练→需求预测。 顾客商品需求分析 通过如下两点实现： 1 ）基于消费记录的消费习惯分析； 2 ）基于表情动作的购买意向分析， 核心应用技术：主要为如下 3 种 Core Applied Technology : Three methods APPLIED TECHNOLOGY 响应的时 间 0.5 秒 识别准确 率 98% 响应延迟 ≤ 500 ms 需求推断 F1 ≥ 0.92 任务完成率 ≥ 99.6% 系统延迟 <150 ms 02second 计算机视觉 03third 01first AI 智能 体 机器学习 ① 自动向顾客发送店铺优惠活动信息和促销信息以 吸引顾客来店。流程如下： 触发条件 → 内容组装 → 渠道分发 → 结果回传 ① 基于顾客购买记录和购买意向分析，进行个 性化商品推送； 补货调度与监控 Replenishment Scheduling And Monitoring 补货调度与监控 = “ 预测 - 决策 - 执行 - 反馈”四步闭环： 需求预测 → 补货决策 → 任务调 度 → 现场监控 → 效果复盘 ↑ ↓ <--- 数据回流（销售、库存、在 途） 个性化推荐 + 营销自动化 = “ 在 对的时间，把对的内容，推给对 的人”。 个性化推荐与营销 Personalized Recommendation And Marketing AI 智能体工作流 - 本方案 AI Agent Work Flow of This Scheme Content Introduction ① 库存和货架补货完成后，进行数量确认； ② 对库存和货架库存进行异常监控。 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 目标：提高顾客粘性，增加销量。 目标：满足购买需求，提高销 量； 成果：库存流转几乎无 误。 成果：库存缺货可能为零； 成果：缺货率几乎为零； 确认与监控 Confirmation And Monitoring 个性化推荐 Personalized Recommendation ① 基于机器学习算法得出的顾客商品需求， 对货架进行补货。 ① 基于机器学习算法得出的商品需求，对库 存进行补货。 库存补货 Inventory Replenishment 营销自动化 Marketing Automation 货架补货 Shelf Replenishment 基于消费习惯 的需求分析 Demand Analysis Based On Consumer Habits 基于表情的购 买意向分析 Analysis Of Purchase Intention Based On Facial Expressions 需求预测 Demand Forecast 数据清洗 Data Cleaning 模型训练 Model Training 需求预测 Demand Forecast 商品所需数量分析 Analysis Of The Required Quantity Of Goods 机器学习工作流 - 本方案 Machine Learning Work Flow of This Scheme 顾客商品需求分析 Customer Product Demand Analysis 分析可能购买数量 数据清洗后，进行模型训 练，然后分析出可能的需 求。 让模型在已见过的训练样 本上把误差降到足够低， 确保它能学会数据中的规 律而非噪声。 数据抽取 从门店销售系统中抽取顾 客的历史消费数据。 输入顾客可能购买数量和 购买意向数据进入模型， 输出顾客的商品需求数量。 通过统计法、距离法、密 度法和集成法等去除异常 数值。 通过对数值进行类别均衡 处理，来达到采样数据类 别平衡的目的。 数据清洗后，进行模型训 练，然后分析顾客的购买 意向。 用顾客的可能购买数量和 顾客购买意向数据作为输 入数据训练模型。 用历史销售数据和顾客可 能的需求数量作为输入数 据训练数据，训练模型。 输入历史销售数据和顾客 可能需求数量进入模型； 输出商品所需数量。 Content Introduction 图像数据获取 分析购买意向 拟合训练数据 泛化未知数据 输入数据 所需数量预测 输入数据 顾客需求预测 异常值检测 采样 / 分 桶 从摄像头等传感器中接收 图像数据。 让模型在从未见过的真实 样本上依然表现稳定。 计算机视觉技术工作流 - 本方案 Computer Vision Work Flow of This Scheme Content Introduction 特征抓取 Feature Extraction 顾客表情动作识别 1 ）目标检测：一次前向推理即可得到所有 商品的边界框和类别； 2 ）数量计数：遍历检测结果，按类别累加 即可得每 SKU 数量。 1 ）检测出人脸特征，抽取关键点，建立 关键点特征模型； 2 ）识别出的人脸关键点与模板坐标比对。 不但提取其视觉特性，如纹理、几何和微 表情，同时辅助利用语音等特性来进行特 征抓取。 收集不同光照下的人脸影像，通过压缩调 整等技术，将不同光照下的人脸影像差异 缩小到识别算法认为是同一个人的程度。 1 ）去除传感器热噪声和高感光噪声等； 2 ）通过向右曝光、人工补光等方法实 现增强。 数量识别 Quantity Identification 采集不同情绪下的脸部表情（高兴、冷静、 犹豫和厌恶等）。 图像预处理 Image Preprocessing 远、中、近、前、后、左、右等不同位置 坐标的脸部表情。 通过人脸图像的纹理或几何等来作为标记 提取特征。 俯拍 / 侧拍货架，分辨率 ≥ 2 K ，帧率 30 FPS 。 数据采集 Data Acquisition 01 01 02 01 去噪增强 多源头 光照归一化 多模态 多模态融合 动态通道 检测计数 后处理校验 图像采集 静态通道 多场景 检测和对齐 采集不同 FPS （每秒帧数）下的人脸表情。 通过人脸的微表情等动作来抓取其特征。 将重复检测去除，以得到正确数量。 顾客表情动作识别 顾客表情动作识别 货架商品数量识别 开发流程介绍 05 部署与集成 工作内容 1. 对所建模型进行优化； 2. 结合实际情况选择最优部署 平台； 3. 在所选平台进行部署。 工数占比 5% 可能的波动范围 正负 0.5% 01 需求分析定义 工作内容 1. 明确具体应用场景； 2. 明确各种功能需求； 3. 确定对应的用户画像； 4. 明确各种性能指标。 工数占比 15% 可能的波动范围 正负 2% 03 编程实现 工作内容 1. 开发各模块代码； 2. 设计各模块的对应接口； 3. 对代码和各接口进行集成测 试。 工数占比 30% 可能的波动范围 正负 3% 04 测试与评估 工作内容 1. 进行各单元测试； 2. 进行系统集成测试； 3. 进行用户体验测试； 4. 进行系统性能测试。 工数占比 20% 可能的波动范围 正负 6% 系统、算法 设计与模型 训练 工作内容 1. 设计整体架构、模块划分、 数据流和选择合适的技术栈； 2. 设计感知、决策和执行算法； 3. 准备和整理数据进行模型训 练。 工数占比 30% 可能的波动范围 正负 5% 方案实现的开发流程 Development Process of Proposal Implementation Content Introduction 02 PART THREE ★ 业务模式和模块架构 执行功能 ① 摄像头集群开始自动锁定客户，全 方位多角度捕捉客户人脸图像； ② 计算机视觉分析算法对采集图像进 行人脸识别； ③ 人脸识别后确定身份，查询历史购 买记录。 执行功能 ① 根据顾客表情分析购买意向； ② 对顾客浏览商品进行点检，结合库 存数量和顾客购买意愿，进行库存 和货架补货，如有必要的话。 ③ 根据顾客购买意向和历史购买记录， 通过短信和 APP 消息等方式进行个 性化推荐和营销。 执行功能 ① 实时分析顾客面部表情，监控其购 买意向度变化； ② 根据意向度和历史购买记录，再次 决策库存和货架是否补货； ③ 根据购买意向再次决定是否进行个 性化推荐和营销。 执行功能 ① 根据客户购买数量、货架剩余数量 和库存数量，判断是否对库存和货 架进行补货。 执行功能 ① 根据顾客历史购买记录，进行个性 化推荐和营销； ② 更新顾客画像。 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 ⑤ 决策引擎模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 ⑤ 决策引擎模块 调用模块 ① 传感器模块 ② 数据采集存储模块 ③ 数据处理模块 ④ 机器学习模块 ⑤ 决策引擎模块 调用模块 ① 机器学习模块 ② 决策引擎模块 ③ 执行模块 业务场景模式流程图 Flow Chart Of Business Scenario Mode Content Introduction 顾客 离开门店 Customers Leaving The Store 顾客 商品浏览 Customers Product Browsing 顾客 商品挑选 Customers Product selection 顾客 商品购买 Customers Product Purchase 顾客 进入门店 Customers Enter The Store ⑥ 执行模块 ⑥ 执行模块 ⑥ 执行模块 不同货架商品的多角度、全方位图像传输。 01 系统延迟 业务系统延迟超过 1 秒即可感知 小于 150ms 核心模块架构图 Architecture Diagram Of Core Modules Content Introduction 基于机器学习模块的顾客商品需求分析和商品所需数量分 析结果，确定库存和货架的补货数量； 推荐商品和营销内容确定 基于机器学习模块的客户商品购买意向分析，进行商品推 荐；并自动将门店活动信息推送。 决策引擎模块 需求推断 F1 良好： 0.90 – 0.94 大于等于 0.92 数据处理模块 人脸数据处理 通过检测对齐、光照归一化和降噪增强技术手段对人脸数 据进行处理。 计算机视觉 识别准确率 98% 基于消费习惯和购买意向，将相关商品打折信息和商店活 动消息通过手机短信和 APP 消息通知等手段推送给消费者。 执行模块 数据清洗→特征工程→模型训练→预测需求。 机器学习模块 遍历检测结果，进行类别累加统计数量，然后，通过后处 理校验去除重复检测，从而得到正确数量。 1 ）基于消费记录的消费习惯分析； 2 ）基于表情动作的购买意向分析。 数据采集存储模块 传感器模块 通过纹理、几何、微表情等采集人脸特征数据并存储。 库存和货架的商品补足确认，并进行异常监控。 摄像头集群 多源头、多模态和多场景的人脸图像传输。 补货调度与 监控 I 商品数据处理 摄像头集群 03 02 04 06 05 补货数量 确定 商品边界框和类别数据采集并存储。 商品数据采集与存 储 人脸数据采集与存 储 i 顾客商品需求分析 I 商品所需数量分 析 I 个性化推荐与营 销 回 ARTFOUR 收益评估和方案报价 部署后 未来预测 Future Prediction After Implementation 01 系统中各种数据的累积带来训练数据的 增长，将促使系统变得更加高效和智能； 02 坪效将持续增长，但上升曲线将会逐渐 平缓，在达到客流转化的极限后，近乎 成为一条直线； 03 智能的顾客商品推荐和营销，提升顾客 的满意度，口口相传，扩大来店顾客数 量。 l 正向结果 系统的高效带来效率和收益的正增长；顾客数量 的增长将推高利润；坪效的持续增长带来利润的 提高，在达到峰值后，与各种成本实现动态平衡， 门店利润将维持一个相对高位并维持平稳。 部署前 经营状况 Store Performance Before Implementation 01 门店工作人员经常处于忙碌状态，有时 甚至出现超负荷加班情况，导致失误频 出； 02 由于采用货架人为点检，效率低，出错 率高，无法实现实时监控补货。导致出 现因缺货而造成的销售损失； 顾客的购物数据无法有效利用，只能实 现无差别营销，无法针对不同顾客实现 个性化营销。 l 面临问题 门店员工因工作量大，频繁离职，导致团队稳定 性差；过度疲劳又导致失误增多，影响门店销售 额；始终无法增加顾客粘性，并提高复购率。 部署后 正向变化 Positive Change After Implementation 01 由于货架点检和货架库存补货的自动化， 员工工作量大幅减轻； 02 货架的缺货率已经近乎为 0 ，由缺货导 致的销售额损失已降至最低。 由于个性化推荐和营销的作用，客户来 店频次和复购率均有提升。 l 正向结果 员工满意度上升，离职率大幅降低，团队稳定性 增加；同时，员工稳定性带来长时间工作技能和 熟练度的提高，无形中增加门店效率和收益；货 架缺货率降低和顾客复购率提高带来销售额增加。 部署前 门店指标 Store Indicators Before Implementation 01 门店坪效和毛利坪效始终呈小幅波动性 变化，难以出现较高乃至持续性增长； 02 随着租金的不断小幅持续上涨，租售比 呈逐年上升趋势； 03 SKU 平米贡献度常年呈近乎直线走势， 既无大的增幅，也无大的降幅。 l 面临问题 基于门店销售额常年保持小幅波动的平稳状态， 门店利润一直无法增加；在特殊年份甚至出现下 滑走势；面对房租上升、人力成本增加和通胀等 因素的影响，门店持续经营能力堪忧。 方案实现的收益提升 Earnings Improvement of Proposal Implementation Content Introduction 门店坪效 租售比 毛利坪效 SKU 平米贡献度 12.3% 增 11.2% 降 8.3% 增 5.7% 增 营业面积 （ GLA ） 客流密度 竞争强度 门店 SKU 112.5 平米 5.8 人 / 每 分 0 家 / 300m 1527 个 部署后 门店核心指标变化 Detailed information