新零售中的多模态人机交互：智慧零售与客户洞察

“5-4+新零售中的多模态人机交互.pdf”主要探讨了在新零售领域中，如何利用多模态人机交互技术提升线下门店的营销效率和顾客购物体验。文档介绍了竹间智慧零售解决方案，该方案涵盖了从吸引顾客、转化销售到分析决策的全过程，并通过实际案例展示了其应用效果。 1. **竹间智慧零售解决方案**：竹间提供的解决方案旨在通过多模态人机交互技术，实现线上线下会员的连通，提升顾客的购物体验。该方案包括以下几个核心组成部分： - **人机交互**：利用自然语言处理（NLP）和语音识别（ASR）技术，让顾客能够通过对话与智能设备进行交流。 - **信息初采**：通过人脸识别和行为分析收集顾客信息。 - **品牌行销**：基于顾客画像进行精准营销和跨界销售。 - **终端互联**：整合各类设备数据，实现数据汇总和门店管理。 - **运营支持**：提供实时数据分析和决策辅助，优化门店运营。 2. **多模态人机交互**：此技术结合了语音、视觉等多种输入输出方式，使得交互更为自然和智能。例如，通过人脸识别进行客群分类、属性识别和情绪分析，从而进行个性化推荐和服务。 3. **智慧平台**：平台采用语义理解、情感交互和任务达成等技术，通过数据采集和量化分析，实现对顾客行为的深度洞察和决策辅助。 4. **落地案例**：如富士康的【富连网之家智慧门店】和三创生活园区的【夏普智慧旗舰店】，这些案例展示了如何通过多模态交互提升客户理解，增强购物体验。 5. **数据平台与分析**：通过动线分析、热点统计、客群分析，为店长提供虚拟报表，形成运营建议，帮助提升门店经营效率。 6. **线上线下会员连通**：通过人脸识别和会员注册签到系统，实现线上线下会员的联通，便于会员识别和行销场景的定制。 7. **竹间核心技术**：竹间的核心技术包括会话式AI（Conversational AI）、自然语言理解（NLU）、自然语言生成（NLG）、自然语言问答（NLQ），以及情感识别和长期记忆功能，能够理解复杂的语义逻辑，进行多轮对话，自动纠错和内容扩展。 8. **应用实例**：在苏宁BIU店和万达百货等场景中，通过多模态智能导购，如8K电视和小家电导购机器人，实现了商品智能检索、推荐和优惠资讯推送，同时运用AR交互技术进行潜客画像分析，优化营销策略。 新零售中的多模态人机交互技术正逐步改变传统的零售模式，通过智能分析和个性化服务，不仅提高了营销效率，也极大地提升了顾客的购物体验。