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🖼️ 告别“盲盒”运营：用AI重塑门店顾客认知
思通数科推出了一款AI视觉平台，将传统的安防监控系统升级为强大的“门店用户画像引擎” 。零售无人巡店系统通过AI视觉分析等技术，实时统计不同时间段、不同区域的男女老幼用户画像，为商家提供了海量的、以前无法获取的深度数据，具备巨大的商业价值。
📊 用户画像洞察：三大商业价值与应用场景
AI系统精准地对顾客的年龄段（老、中、青、幼）和性别进行识别与追踪，并将其与顾客的空间位置和行为数据进行关联，直接指导运营决策：
1. 优化商品组合与布局：提高坪效和连带销售
系统实时分析不同区域的年龄和性别分布，指导商品陈列的精细化。
- 应用实例： 如果数据显示，儿童玩具区附近有大量的年轻女性（年轻父母）长时间停留，商家应立即在该区域增加如湿巾、小零食、便携式母婴用品等连带销售商品。
- 决策价值： 告别凭经验的“感觉式”布局，通过数据驱动的商品组合，直接提升单位面积产出（坪效）和连带销售的成功率。
2. 特定时间段/区域的停留时长优化陈列/动线：提高转化率
系统量化特定人群在不同区域的停留时间，以判断陈列和动线的有效性。
- 应用实例： 了解哪些商品区域吸引了特定人群（例如，老年人群）较长时间的关注。如果老年人在保健品区的停留时间长，但转化率不高，可能意味着陈列说明不够清晰或价格标签过小。
- 决策价值： 针对目标群体的习惯，优化陈列方式、调整商品高度、增加热销品曝光，直接提高商品的关注度和转化率。
3. 洞察人群在促销区的反应制定目标群体促销策略
系统实时分析不同人群对促销活动的实际反应，确保营销资源投入到最高效的群体。
- 决策价值： 避免大水漫灌式的无效促销，实现资源的精准投放，极大提升促销活动的ROI（投资回报率）。
🎯 简单案例：数据驱动的货架微调
案例介绍： 某社区超市发现，在工作日晚上 7 点到 9 点，水果区的人流集中在中年男性。AI系统进一步分析发现，这些男性对预切好的小份水果和即食沙拉的拿起和放下动作频率最高。超市管理者根据这一画像，将小份预切果盘从冷藏柜内侧移到了显眼的外侧区域。在随后的两周内，该时段的预切水果类销售额增加了 18% 。这证明了细分用户画像对运营优化的强大指导作用。
