跨镜动线分析丨用AI解读顾客行为，助力零售企业运营与增长

步入数字时代，先进技术让传统零售焕发新生。智慧零售以用户为中心，“人”的数据化价值将反哺生产、渠道、销售、运营全场景。

悠络客正式推出“跨镜动线分析”，运用AI技术，深度分析顾客的进店、逛店等一系列行为，助力零售企业深入理解顾客需求，挖掘潜在数据化价值，实现流量价值最大化。

一、什么是跨镜动线分析

跨镜动线分析利用ReID算法、人形检测和目标追踪技术，采集店内的顾客轨迹、停留位置、停留时长等数据，分析顾客逛店路径，勾勒店内热点区域、热点路线，进而为门店优化货架陈列、动线设置等提供高价值数据依据。跨镜动线分析两大核心功能：

1、热力图

基于AI算法记录、分析顾客在店内的驻足时长，勾勒店内热点区域。

2、顾客路径分析

AI算法记录、分析顾客逛店路线及坐标，统计门店顾客动线排名。

二、跨镜动线分析能帮门店做什么

跨镜动线分析可以帮助我们判断门头、橱窗、中岛的陈列是否对目标群体有足够的吸引力；评估顾客逛店体验，并将顾客的行为数据化；优化店内布局，通过提升顾客逛店体验和时长助力业绩提升……

1、热力图，助力发现商品与顾客的关联价值

热力图可以帮助门店发现货架区域、商品与顾客的关联价值，从而为门店商品布局的不断优化提供指导。

挖掘价值，改善营销。帮助门店发现货架区域、商品与顾客的关联价值，指导经营。

陈列规划，有据可依。根据门店各区域热力值，调整商品摆放策略，优化门店布局。

2、顾客路径分析，助力优化门店动线设计

顾客路径分析可以统计门店顾客动线排名，根据门店顾客动线，评估门店动线设计是否合理。帮助门店优化门店布局、商品摆放策略等，通过不断尝试找到门店的最优动线设计。

三、跨镜动线分析中运用了哪些技术

跨镜动线分析中主要运用了人形检测、人形目标追踪、ReID算法三大核心技术：

人形检测

利用深度学习相关算法，通过图像或视频分析，检测图片或视频中类似人形的区域。

人形目标追踪

根据人形属性，在视频序列中跟踪并定位人形目标，依次绘制人形运动轨迹。

ReID算法

也叫行人重识别算法，是一种用于在不同场景或摄像头之间跟踪和识别行人的计算机视觉技术。其目标是通过提取和比较人的非敏感特征，如身型、服装、步态等，实现同一行人在不同摄像头之间重新识别。

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