이 기술은 소매점에 막대한 영향을 미치고 있습니다.

아마존 고 스토어에 가본 적이 없다면 편의점이 큰 차이를 보입니다. 처음 입장하기 전에 신용 카드 또는 Amazon 계정을 등록합니다. 가게에서 소프트웨어는 당신이 움직일 때 당신을 추적하고 당신이 가져간 것에 대해 비용을 청구하고 당신이 되돌려 놓은 것을 공제합니다. Uber 또는 Lyft와 마찬가지로 구매 거래는 떠날 때 자동으로 이루어집니다.

선반 저울과 센서를 포함하여 Amazon Go가 작동하도록 하는 많은 기술이 있습니다. 그러나 틀림없이 가장 중요한 기술은 컴퓨터 비전입니다. 컴퓨터 비전은 말 그대로 카메라가 공간에서 훈련되고 소프트웨어가 카메라가 포착한 것을 분석합니다. 카메라는 눈이고 소프트웨어는 두뇌입니다.

Sandeep Unni, 컨설팅 회사 Gartner의 제품 비즈니스 전략가이자 소매 기술 고문IT
, 컴퓨터 비전은 "지난 XNUMX년 동안 가장 중요한 기술 단계 중 하나이며 혁신의 규모를 근본적으로 변화시켰습니다."라고 말했습니다.

Amazon Go는 컴퓨터 비전 기술이 소매업에 가져올 변화의 한 예일 뿐이며 대부분은 아직 오지 않았습니다. 우리는 이제 이 기술이 가져올 영향의 시작 부분에 있습니다.

무엇 향후 계획

다음 단계는 상점 계산대에서 나머지 상점 및 공급망으로 다시 이동하는 것입니다.

매장에서 수익을 놓치는 가장 일반적인 방법 중 하나는 뒤쪽에 있는 상자에 들어 있는 제품이 선반에 떨어졌다는 사실을 관리자가 알지 못하는 경우입니다. 컴퓨터 비전이 지원하는 카메라는 하루 종일 선반을 보고 자동으로 재입고 알림을 보낼 수 있습니다.

마찬가지로, 매장 뒤에서 사용되는 컴퓨터 비전은 보관 중인 제품이 있어야 할 위치에 없을 때 직원에게 경고할 수 있습니다. 거대한 물류 센터에서도 마찬가지입니다. 컴퓨터 비전은 또한 주문이 잘못 선택되었을 때 이를 관찰하고 통지를 보낼 수 있습니다.

공급망 전문가인 Hy-Tek의 프로젝트 관리자인 페이지 왈드론(Paige Waldron)은 이 기술이 “바코드가 있는 모든 것의 면모를 바꿀 것입니다. 창고 설치에 대한 모든 장벽을 제거할 수 있습니다."

컴퓨터 비전은 또한 잘못된 위치에 있는 비생산적인 재고에 잠겨 있는 수십억 달러의 자본을 풀어줍니다.

하지만 잠깐, 더 있습니다

이 모든 기술은 현재 사용 가능하며 테스트, 파일럿 및 구현 중입니다. 아직 여기에 있지 않은 것은 결국 컴퓨터 비전에서 나오는 방대한 데이터의 사용입니다.

소매점의 한 장소에 서서 소비자가 특정 품목이나 제품 그룹을 쇼핑하는 것을 보았다고 상상해 보십시오. 관심을 끄는 것, 소비자가 보는 것, 물건을 집는 방법, 패키지의 어떤 부분에 중점을 두는지 관찰할 수 있으며 충분히 오래 서 있으면 일부 제품은 구매되고 다른 제품은 구매되는 이유를 이해할 수 있습니다. 하지 않다.

선반에 있는 모든 소비자 제품 중에서 제임슨 위스키는 다른 어떤 제품보다 선반에 다시 진열되는 횟수가 적으며, 그것을 집어든 소비자는 구매합니다. 반대로 아이스크림은 냉동실에서 꺼내서 봤다가 다시 넣는 시간의 30% 정도입니다. 모든 제조업체는 제품의 "후퇴율"이 무엇인지 알고 소비자가 왜 그런 행동을 하는지 이해하기를 원합니다.

컴퓨터 비전은 이러한 모든 질문에 답하고 의미 있는 제품 및 마케팅 변화를 이끌어낼 수 있습니다. 컴퓨터 비전을 사용하면 카메라와 소프트웨어가 더러운 작업을 수행하고 하루 종일 경계를 늦추고 제조업체에 필요한 정보를 얻습니다.

계산대 없는 계산대 회사 Grabango의 CEO이자 설립자인 Will Glaser는 "돈을 절약하고 시간을 절약하며 공급망을 개선합니다."라고 말했습니다.

그것을 막고 있는 것은 컴퓨터가 흔히 보이는 것만큼 똑똑하지 않다는 것입니다. 소프트웨어가 보는 이미지를 이해하려면 교육을 받아야 합니다. 이를 위해서는 수백만 개의 이미지가 필요하며 액세스하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 소프트웨어는 많은 이미지를 통해 보고 있는 내용을 학습하고 결론을 도출하며 소매업체에 필요한 권장 사항을 만들 수 있습니다.

그것이 지금 기술이 있는 곳입니다. 우리는 Amazon Go 및 기타 결제 기술과 같은 컴퓨터 비전의 실질적인 이점을 보고 있습니다. 그러나 심층 분석을 위한 소프트웨어는 여전히 학습, 이미지 축적, 인간이 생각하는 "경험" 및 "학습", 컴퓨터 과학자들이 충분히 큰 "데이터 레이크"라고 부르는 것을 얻고 있습니다. 이 프로세스의 이점이 실현되기까지는 몇 년이 걸릴 것입니다.

소름 끼치게 들린다고 생각할 수도 있고 아무도 자신이 감시당하고 있다는 것을 알고 있는 가게에 가고 싶어하지 않을 것입니다. 아마도, 하지만 당신은 이미 거의 모든 공공 장소가 비디오로 되어 있다는 것을 알고 있습니다. 사람들은 모니터링되는 모든 온라인 브라우저 움직임에 익숙해졌습니다. 소비자들도 이에 익숙해질 가능성이 있습니다.

컴퓨터 비전을 사용하여 소비자가 매장에서 어떻게 행동하는지 분석하면 소매업체는 현재 온라인 매장에서만 얻을 수 있는 행동에 대한 데이터를 얻을 수 있습니다. Gartner의 Unni는 컴퓨터 비전이 "지금 당장은 표면을 거의 긁지 않는 기회"를 촉진할 것이라고 말합니다.

모든 종류의 소매업체가 이를 위해 노력하고 있습니다. 내가 Estee Lauder의 소비자 소매 경험 전무 이사인 Kate Fannin에게 이에 대해 물었을 때 그녀는 "절대적으로 일어나고 있는 데이터 캡처 요소가 있으며 우리는 이를 계속 개선할 것입니다."라고 말했습니다.

모든 소프트웨어가 이 모든 작업을 수행하도록 구축된 후에도 컴퓨터 비전에는 여전히 기회와 미래 지평이 있습니다. 뷰티 브랜드가 기술을 활용할 수 있도록 지원하는 Landing International의 CEO Sarah Chung은 "소비자의 행동을 추적할 수는 있지만 소비자가 왜 그런 행동을 하는지 알지 못합니다."라고 말합니다. 소프트웨어가 인간의 행동을 이해하고 매장을 개선하는 방법을 이해하기 위해 빅 데이터 레이크 생성을 다룬 후에도 과학과 소매업체가 배워야 할 행동에 대한 더 많은 이해가 있을 것입니다.

이 모든 것은 시작에 불과하지만 컴퓨터 비전의 전환점에 도달했습니다. 향후 몇 년 동안 컴퓨터 비전이 소매업체와 소비자에게 가져올 엄청난 변화가 드러날 것입니다. 이를 통해 매장은 이전보다 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다.