在零售行业应用人脸识别、自助收银等智能技术有哪些应用启示
？

来源
：智慧化学习

随着新零售、智慧零售的发展，传统的实体零售行业可在特定场景与人工智能进行整合，实现零售场景实现智能化应用
，挖掘新的零售场景。那么
，当人脸识别、自助收银等技术或智能终端产品在零售实体场景应用，给零售行业带来哪些应用启示
？
人脸识别在零售实体场景应用
在超市 
、便利店
、商场等零售实体场景引进人脸识别应用

，可以实现便捷的人脸支付
，还可以客流统计、顾客画像描绘、客流聚集分析等方面应用，帮助时商家及时调整商品陈列布局和营销策略。
可通过人脸识别对进行店顾客识别，确认是否为会员
，通过人脸识别了解分析会员的消费习惯及喜好
，然后通过线上公众号推送个性化消费优惠信息
，提升顾客到门店购买的复购率，使商家与顾客建立起互动的连接。但是要注意
，人脸信息属于用户的个人身份信息，收集和应用要谨慎，要告知用户并在其同意的情况下使用
，保证个人数据的安全。
自助收银设备在实体零售场景应用
在商超、便利店等实体零售门店引进自助收银设备，可让顾客成为自己的“收银员”
，自助扫描商品和自助结算。而且在支付上有多种方式选择，扫码支付和刷脸支付可适应当下无接触的趋势。
顾客在自助收银设备上自助结算
，商品数量、价格实时显示在屏幕上，可扫码支付和人脸支付，缩短顾客结账买单的时间，减少排队时间
，提高购物体验
。对于商家来说，可以缓解人力短缺的情况，化解收银员的压力，在闲时可以实时播放商品、活动广告
，实现资源有效利用。
智能大数据在实体零售场景的应用
传统零售门店的订货、上架、员工排班等店铺运营管理需要依靠经验和人工统计。可将大数据与人脸识别系统结合应用，通过人脸识别自助收银机连接智能分析系统
，对顾客购买行为及商品需求实时分析
，生成各种分析报表，帮助商家完成订货预测、商品上架、商品选择等工作。
在实体零售场景应用智能大数据分析
，可减轻员工工作量
，帮助商家降低人力成本
、培训时间等，通过智能数据分析帮助商家了解掌握运营所需数据，及时做好店铺调整。
人脸识别自助收银机不仅可以在零售场景实现自助收银、广告轮番播放应用，还可以根据场景需求定制开发
，实现会员管理
，在餐饮、售票等场景应用
。想要了解更多关于不同场景的智慧解决方案吗
？搜索关注“畅视智能”进行了解。