Regio Zuid | Automatische supermarktanalyse-technologie
Supermarkten zijn op zoek naar manieren om hun omzet te vergroten. Met name om de verkoop en klantenuitgaven te verhogen door klanten nieuwe producten aan te bieden, de zichtbaarheid van producten te vergroten, kortingen te bieden en de prijzen van producten te wijzigen..Onze visie is om een nieuwe technologie voor Consumer Behavior Analytics te implementeren die de uitgaven voor klanten in supermarkten kan verhogen. In dergelijke winkels worden het looproutes en de acties van de klant vastgelegd, wordt een statistische analyse uitgevoerd door speciale software en krijgen winkeliers suggesties voor het plaatsen van artikelen in de schappen om een hogere omzet te behalen..AI-powered Customer Behavior Analytics is een technologie die kleine videocamera's gebruikt om klanten en hun lichaamsdelen (handen, ledematen, enz.) in winkels te volgen. Informatie over looproutes en interacties met producten in de schappen worden opgeslagen in de database en vervolgens gebruikt voor analyse. Dit systeem kan worden gebruikt om de strategische productweergave in de winkel te verbeteren..Het totale product bevat de camera's, serversoftware en een webinterface. De camera's zullen bij leveranciers worden gekocht. De software moet worden ontwikkeld omdat deze niet op de markt beschikbaar is. De totale productoplossing zal als standaardoplossing of een project op maat worden verkocht aan winkels. Na de verkoop bieden we onderhoud en klantenondersteuning..Voor de detailhandel, met name supermarkten, is er een mogelijkheid om de omzet aanzienlijk te vergroten door de productinventaris en de strategische productweergave aan te passen aan de behoeften van hun klanten. Een andere mogelijkheid is om de omzet te verhogen door prijsveranderingen van specifieke producten en kortingen toe te passen. Gebrek aan een goed begrip van het consumentengedrag in de winkel en een gebrek aan inzicht in de behoeften van de klant, verhinderen winkeliers deze kans volledig te benutten. .De grote winkeloppervlakte (200-2000 m2) en de grote verscheidenheid aan producten (1000-6000 soorten voorraad), evenals verschillende soorten klanten (leeftijd, inkomensniveau, enz.) maken het voor retailers moeilijk om een productportfolio te creëren dat past bij de behoeften van iedereen. Het is ook moeilijk voor winkeliers om hun productportfolio op een dergelijke manier weer te geven, dat klanten de juiste producten op het juiste moment kunnen vinden..Het doel van de huidige studie is om te bewijzen dat het nieuwe software-algoritme dat Deep Learning-technologie gebruikt in combinatie met de high definition-camera's, op betrouwbare wijze de lichamen en lichaamsdelen van de klant (handen, ledematen, enz.) kan volgen en meer gedetailleerde informatie over de klant kan verschaffen over diens interacties met bepaalde producten in de winkel dan welk bestaand systeem dat nu op de markt verkrijgbaar is..De kerninnovatie van onze technologie is een nieuw algoritme dat DeepReinforcement Learning-technologie combineert met state-of-the-art geheugengestuurdeDeep neurale netwerken..In deze studie willen we de beperkingen van dergelijke technologie evalueren, waaronder betrouwbaarheid, snelheid, nauwkeurigheid, kosten en robuustheid voor variatie in lichtomstandigheden, opstelling van producten en grootte van het gebied dat een dergelijk systeem kan omvatten.. Als follow-upproject willen we een product ontwikkelen dat in de hele EU op de markt zal worden gebracht.