Tăng lợi nhuận nhờ công nghệ nhận diện khuôn mặt khách hàng

Công nghệ nhận diện khuôn mặt và phác họa “chân dung cảm xúc” khách hàng sẽ giúp tăng lợi nhuận của trung tâm mua sắm - Ảnh: Hightech
Ứng dụng công nghệ nhân diện khuôn mặt khách hàng của NTechLab giúp phân phối lại luồng khách hàng, cải thiện nguồn hàng cho thích hợp với nhu cầu mua sắm.

Theo Rusbase, tháng 6 tới, công ty NTechLab của Nga sẽ bắt đầu thử nghiệm công nghệ nhận diện khuôn mặt và phân tích hình ảnh video tại Tổ hợp thương mại vui chơi giải trí Leto ở St.Petersburg.

NTechLab sẽ theo dõi khách hàng với sự trợ giúp của 44 camera được cài đặt ở tầng một của trung tâm mua sắm. Công nghệ này sẽ không chỉ theo dõi, mà còn phân tích khách hàng, xác định thời điểm khách hàng đến cửa hàng lần cuối cùng cũng như phân tích thời gian và các tuyến đường đến trung tâm mua sắm. Hệ thống sẽ ghi nhớ mặt khách hàng đến mua sắm, thu thập thông tin về họ trên cơ sở hình dáng bên ngoài và cách hành xử ở trung tâm mua sắm, xác định những lần khách tới tiếp theo, phân tích quãng thời gian khách sử dụng dịch vụ vui chơi giải trí tại trung tâm, so sánh với hành vi của khách hàng tại các trung tâm thương mại khác…

Nhờ sự trợ giúp của công nghệ này, trung tâm mua sắm có thể tăng lợi nhuận bằng cách phân phối lại luồng khách hàng, cải thiện nguồn hàng cho thích hợp với nhu cầu mua sắm và bù đắp chi phí áp dụng công nghệ chỉ sau 1 năm.

Trước đó, NTechLab đã phát triển một hệ thống “nhận diện cảm xúc” với độ chính xác 94%. Với hệ thống đó, trí tuệ nhân tạo, dựa trên dữ liệu từ các camera quan sát, có thể hình thành một bức “chân dung cảm xúc” của một người. NTechLab cũng sẽ cung cấp công nghệ này cho chủ sở hữu của trung tâm mua sắm.

NTechLab sẽ tiếp tục phát triển những công nghệ này không chỉ ở Nga. Đến nay, công ty đã có hơn 2.000 khách hàng ở châu Âu, Mỹ, Úc, Trung Quốc và Ấn Độ.

Ông Nikolaj Artemenko, người đứng đầu Malltech chịu trách nhiệm quản lý trung tâm thương mại, chia sẻ rằng trước đây trung tâm đã phân tích các số liệu mua sắm của khách hàng bằng các bộ cảm biến 2D và 3D, nhưng dữ liệu này không đủ để phân tích hành vi mua sắm của khách hàng.

Vũ Trung Hương

BÌNH LUẬN BÀI VIẾT

Bình luận0


Loading...

Cảm ơn bạn đã gửi ý kiến.

Bạn đã gửi ý kiến cho bài viết này.