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
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