无人零售设备可视化营销方法与流程

本发明涉及无人零售设备，具体涉及无人零售设备可视化营销方法。

背景技术：

1、当前已有的用户喜好的收集方式为直接方案和间接方案。

2、直接方案：无人零售系统或者小程序提供“心愿单”，从而直接获取该用户群的sku需求信息。

3、间接方案：系统可以根据实际销售情况，获取客户群体的商品喜好情况；或者通过系统或小程序询问、收集客户的年龄、职业、零食时间、零食品类等，从而获得相关的需求信息。

4、如中国专利cn201910475319.2，该发明专利提供了一种无人零售设备，该设备存在不能准确获取用户信息，收集用户信息不及时、信息收集困难的问题，因而无法实施针对性的营销方法。

5、因此，现有技术存在不足，需要提供一种新的方法解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供无人零售设备可视化营销方法。

2、为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

3、本发明提供无人零售设备可视化营销方法，该方法包括如下步骤：

4、s1，通过视频识别设备进行图像信息收集；

5、s2，通过训练的模型对图像信息进行图像识别与数据分析，获取周边环境信息和用户特征信息；

6、s3，通过周边环境信息和用户特征信息，进行业务策略输出。

7、进一步地，在步骤s1中，图像信息收集具体包括：通过视频识别设备，获取周边环境信息和客户信息；

8、视频识别设备的安装位置包括：柜体上方的悬挂臂、集成在显示屏中；

9、周边环境信息包括：人流量、环境概要；

10、客户信息包括：用户的面貌、衣着。

11、注：客户在首次使用无人零售设备时，屏幕会弹出知情许可协议书，其中包括用户信息采集范围及是否同意选项，并要求阅读全文，勾选已明确知晓内容，用户阅读之后，选择同意和授权许可使用，才会进行信息采集，且仅用于用户本人的后续个性化营销，数据进行保密不用于其他用途；

12、进一步地，在步骤s2中，训练模型具体包括如下步骤：

13、s201，将视频中每一帧图片提取出来，采用相同的参数进行预处理，获取大量环境图片和人脸图片，其中，预处理包括：缩放、裁剪、灰度化、归一化；

14、s202，建立cnn模型，确定模型的参数，参数包括：深度、层数、卷积核大小、池化大小；

15、s203，确定训练参数和优化器算法，对模型进行训练，训练参数包括：批量大小、学习率、训练轮数；优化器算法采用：adam或sgd；

16、s204，导入训练数据，对模型进行多轮训练，调整参数，提高模型的准确度；

17、s205，通过计算准确率、召回率或者f1-score来评估模型的性能。

18、进一步地，在步骤s2中，通过模型进行图像识别与数据分析，具体包括：

19、将视频识别设备录制视频输入到模型，模型进行自动化解析与处理：

20、对周边环境信息进行分析，获取进一步的信息，包括：环境类型(写字楼，学校等)、人流密度、人流时间分布、设备前停留时间；

21、对用户操作的视频进行解析，获取用户特征，包括：性别、年龄范围、衣着风格、颜值；建立客户属性标签，用于进行用户喜好的预测。

22、进一步地，在步骤s3中，业务策略输出包括：营销推荐、选品更新、屏幕个性化展示、客流监控。

23、进一步地，所述营销推荐是指：

24、基于用户信息，形成人物画像，进行商品折扣促销推荐；

25、基于个人特征，预测用户喜爱的商品，提供个性化的推荐促销方案；

26、其中，个人特征包括：年龄、性别、相貌、衣着。

27、进一步地，所述选品更新是指：

28、通过场景与人物信息，获取周边场景的信息与客户喜好信息，进行销售量的预测；优化选品方案，提高选品的销量水平；进一步降低运营成本和选品试错成本。

29、进一步地，所述屏幕个性化展示是指：

30、根据客户图像，在设备屏幕上展示相应的商品个性化促销与券包活动；

31、同时进行屏幕自亮与营销视频播放，让促销信息被客户接受。

32、进一步地，所述客流监控是指：

33、通过对无人零售设备周边进行图像收集，获取周边客流情况，

34、通过对销量信息的低下点位进行综合分析，判别是否有资源浪费的风险；进行时段化客流分析，获取不同客流下商品销售水平，从而对选品、营销方案进一步优化。

35、采用本发明的技术方案，具有以下有益效果：

36、本方法可以快速获得用户的基础个人信息，从而快速精准推测用户喜好的营销方案；通过对客户喜好的预测，从而进行针对性的商品营销策略与商品选品。

技术特征：

1.无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，在步骤s2中，通过模型进行图像识别与数据分析，具体包括：

5.根据权利要求1所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，

6.根据权利要求5所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，

7.根据权利要求5所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，

8.根据权利要求5所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，

9.根据权利要求5所述的无人零售设备可视化营销方法，其特征在于，

技术总结
本发明提供无人零售设备可视化营销方法，该方法包括：通过视频识别设备进行图像信息收集；通过训练的模型对图像信息进行图像识别与数据分析，获取周边环境信息和用户特征信息；通过周边环境信息和用户特征信息，进行业务策略输出；图像信息收集具体包括：通过视频识别设备，获取周边环境信息和客户信息；视频识别设备的安装位置包括：柜体上方的悬挂臂、集成在显示屏中；周边环境信息包括：人流量、环境概要；客户信息包括：用户的面貌、衣着。本发明可以快速获得用户的基础个人信息，从而快速精准推测用户喜好的营销方案，通过对客户喜好的预测，从而进行针对性的商品营销策略与商品选品。

技术研发人员：李耀龙
受保护的技术使用者：深圳市丰宜科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/15