In einer aktuellen Folge von „Kundenkriege“ Eine Frau steckte eine Kettensäge in ihre Hose, um sie zu stehlen. Und vielleicht haben Sie das Video von der gesehen Diebe stehlen von Ulta.
Videos wie dieses sind überall im Internet zu finden, und der Einzelhandel berichtet, dass Diebstähle weiter zunehmen. Ziel schrieb Hunderttausende von Dollar an Gewinnverlusten im Jahr 2022 dem organisierten Diebstahl im Einzelhandel zu, während Walmart Die kürzlich erwähnten vermehrten Diebstähle könnten zu höheren Preisen und Ladenschließungen führen.
„Schwund“ ist der Begriff, den Einzelhändler verwenden, um Verluste aufgrund von Produktdiebstahl, -beschädigung oder -verlegung auszudrücken. Die National Retail Federation berichtete, dass Warenschwund in den letzten fünf Jahren zunehmend zu einem 100-Milliarden-Dollar-Problem für Einzelhändler geworden ist. Graben in Schrumpfung, sagt die NRF schätzungsweise 65 % davon sind allein auf Diebstahl zurückzuführen.
Geben Sie Nvidia ein. Das Unternehmen, das für die Entwicklung und Herstellung von Grafikverarbeitungseinheiten bekannt ist, kündigte drei neue KI-Workflows für den Einzelhandel als Teil seiner an NVIDIA AI Enterprise-Software-Suite. Diese Workflows sollen Entwicklern dabei helfen, Anwendungen schneller zu erstellen und bereitzustellen, um Diebstahl zu verhindern.
Die Workflows basieren auf Nvidias Metropolis Microservices, einer Low- oder No-Code-Methode zum Erstellen von Anwendungen für künstliche Intelligenz und deren anschließende Integration in die Legacy-Systeme eines Unternehmens wie Point-of-Sale, sagte Azita Martin, Nvidias Vice President für KI für den Einzelhandel , CPG und QSR, in einer Vorabinformation mit den Medien diese Woche.
Zu den drei Werkzeugen gehören:
- KI-Workflow zur Verlustprävention im Einzelhandel: Dies ist das, was man das Hauptwerkzeug nennen könnte, und es macht Spaß. Martin sagte, dass dieser Workflow mit Hunderten von Bildern der am häufigsten gestohlenen Produkte – wir sprechen von Waschmitteln, Alkohol, rezeptfreien Medikamenten und sogar Steaks – vortrainiert wurde, damit die KI die Vielfalt der Formen und Größen der Flaschen erkennen konnte und Verpackung kommen herein. Neue Produkte, die während des Bezahlvorgangs gescannt werden, werden ebenfalls Teil der Schulung.
„Wir haben uns in erster Linie auf die Marken konzentriert, die von Konsumgüterunternehmen hergestellt werden, aber sie können für einen bestimmten Einzelhändler angepasst werden“, fügte Martin hinzu. „Sie können die synthetische Datengenerierung und einige zusätzliche Daten verwenden, um sie für all die verschiedenen Arten von Produkten, die dieser bestimmte Einzelhändler in seinen Geschäften verkauft, weiter zu trainieren.“
- Multi-Kamera-Tracking-KI-Workflow: Die Multitarget- und Multikamera-Fähigkeiten ermöglichen es Anwendungsentwicklern, Systeme zu erstellen, die Objekte über mehrere Kameras im gesamten Geschäft verfolgen. Die Objekte werden durch visuelle Einbettungen oder Aussehen verfolgt, anstelle von persönlichen biometrischen Informationen, damit Käufer ihre Privatsphäre wahren können.
„Während sich Kunden durch das Geschäft bewegen und Produkte bewegt werden, verfolgt es diese Produkte oder sogar Einkaufskörbe oder Einkaufswagen von Kamera zu Kamera“, erklärte Martin. „Außerdem gibt es Einzelhändlern einen Überblick über die Customer Journey im gesamten Geschäft. Dies ist also ein weiterer Bereich, in dem wir ein enormes Interesse von Einzelhändlern sehen.“
- Analyse-Workflow für Einzelhandelsgeschäfte: Dieses Tool nutzt Computer Vision, um über benutzerdefinierte Dashboards Einblicke für Ladenanalysen zu liefern, einschließlich Ladenverkehrstrends, Anzahl der Kunden mit Einkaufskörben und Gangbelegung.
„Mit einer Heatmap wissen Sie, wohin Ihre Kunden am häufigsten gehen und welche die beliebtesten Wege für Kunden sind“, sagte Martin. „Auf diese Weise können Sie das Sortiment und das Merchandising im Geschäft optimieren, um den Umsatz zu steigern.“
Weitere Details zu diesen neuen Tools werden auf der National Retail Federation Conference in New York ab dem 15. Januar vorgestellt.