远处角落里的面包，后冰箱里的牛奶，结账时的冲动购物。
将重点物品小心放置在视线水平，在过道尽头大量展示特价商品它们不可避免地被一推一推。
它们是自超市发明以来一直处于零售营销核心的“布局”策略。
但是人工智能和店内摄像头技术的最新发展即将把游戏提升到一个全新的水平。
由昆士兰科技大学领导的一个研究小组利用这些进步来确定一家开创性的商店设计框架以“更好地服务”客户行为并最大限度地提高销售额。
该想法采用计算机视觉技术对购物者面部的关键区域进行归零，例如他们的眉角、鼻尖和边缘他们的嘴巴可以创建“情感识别算法”。
“CCTV 提供有关购物者如何旅行的见解QUT 的 Kien Nguyen 博士说：“但这项研究建议进一步深入研究，并指出人们通过可观察的面部表情表达情感，例如抬起眉毛、眼睛睁开或微笑。”
虽然众所周知，客户喜欢浏览不熟悉的品牌并在上层货架上购买更多商品，但 Nguyen 博士表示，更深入地了解他们的行为是商业智能的最终目标。
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“诸如拿起产品、将产品放入手推车和将产品退回货架等明显的行为引起了聪明的零售商的极大兴趣，”他说。
“其他行为，如盯着产品和阅读产品包装是营销的金矿，可以了解客户对产品的兴趣。”
研究人员表示，可以从以下方面评估热图分析、人类轨迹跟踪和客户行为识别视频，让更多呵护ul 评估交通流量或放置在不同区域的显示器的受欢迎程度。
“像 Woolworths 和 Coles 这样的商店已经经常使用人工智能算法来更好地满足客户的兴趣和需求，并提供个性化的推荐， ”同事研究员克林顿福克斯教授说。
“这在销售点系统和忠诚度计划中尤其如此。
“这只是使用人工智能的另一个例子提供更好的数据驱动的商店布局和设计，并更好地了解客户在物理空间中的行为。”
Nguyen 博士说，隐私是关键，可以通过在聚合级别检查客户来取消识别数据。
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