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Cali Intelligence riduce le code alle casse dei negozi grazie a Ultralytics YOLO

Problema

Cali Intelligence cercava di ridurre le lunghe code alle casse dei principali rivenditori alimentari, che causavano perdite di vendite, frustrazione dei clienti e decisioni reattive in materia di personale.

Soluzione

UtilizzandoYOLO Ultralytics , Cali Intelligence ha ridotto del 43% le code alle casse dei negozi e migliorato l'efficienza del personale grazie al monitoraggio e agli avvisi in tempo reale.

Durante le ore di punta, le code alle casse possono allungarsi rapidamente nei negozi al dettaglio affollati. Man mano che le code crescono, i tempi di attesa aumentano, il personale viene sopraffatto e gli acquirenti potrebbero abbandonare i propri carrelli prima di completare l'acquisto.

La maggior parte dei negozi dispone già di sistemi di videosorveglianza. Tuttavia, queste telecamere vengono solitamente utilizzate solo per la sorveglianza e non forniscono informazioni operative in tempo reale. Ciò significa che il personale del negozio non è in grado di detect tempestivamente detect né di intervenire prima che le code diventino un problema.

Cali Intelligence affronta queste sfide operative con un sistema di monitoraggio dei negozi basato sull'intelligenza artificiale. Aggiornando l'infrastruttura CCTV esistente con la tecnologia di visione artificiale, trasforma i feed video in tempo reale in dati operativi in tempo reale.

Ad esempio, utilizzando YOLO Ultralytics , il loro sistema è in grado di detect le corsie detect , identificare le code attive e misurare l'afflusso di clienti. Ciò aiuta il personale del negozio a reagire rapidamente e a evitare tempi di attesa prolungati.

Intelligenza in tempo reale per le operazioni di vendita al dettaglio

Fondata nel 2020, Cali Intelligence sviluppa soluzioni di intelligenza artificiale progettate specificamente per i negozi fisici. L'azienda è stata creata con l'obiettivo di democratizzare l'intelligenza artificiale nel settore della vendita al dettaglio francese e aiutare i rivenditori a migliorare le prestazioni e l'esperienza dei clienti attraverso la visione artificiale.

Una delle principali sfide nel settore della vendita al dettaglio fisica è la visibilità limitata delle attività in negozio. Code imprevedibili e un'allocazione irregolare del personale rendono difficile per il personale del negozio reagire rapidamente, soprattutto nelle ore di punta, quando le code alle casse aumentano rapidamente.

I team di vendita al dettaglio sono spesso costretti a prendere decisioni reattive anziché adottare una gestione proattiva. Cali Intelligence colma questa lacuna consentendo ai rivenditori di comprendere meglio ciò che accade all'interno dei loro negozi in tempo reale.

Negli ultimi quattro anni, Cali Intelligence ha ampliato le proprie soluzioni in diversi settori della vendita al dettaglio, tra cui la grande distribuzione, il fai da te e il prêt-à-porter. Oggi l'azienda collabora con i principali rivenditori francesi, come Intermarché e Leclerc, supportando operazioni di negozio più efficienti e reattive.

La complessità delle operazioni fisiche nei negozi al dettaglio

Le lunghe code alla cassa sono una delle principali cause dell'abbandono degli acquisti. L'esperienza di pagamento di un cliente spesso determina se una vendita viene completata o abbandonata.

Anche quando i clienti hanno riempito i loro carrelli, le lunghe code possono minare l'intenzione di acquisto. Ciò comporta una perdita immediata di vendite. 

In realtà, l'impatto va oltre la singola transazione. Ritardi ripetuti frustrano i clienti e possono spingerli verso concorrenti che offrono un servizio più rapido. Nel tempo, ciò erode la fedeltà e riduce le visite ripetute.

Le lunghe code esercitano anche una notevole pressione sul personale dei negozi. A livello operativo, la direzione spesso fatica a reagire con sufficiente rapidità. 

In molti casi, i team reagiscono solo dopo che le code si sono già allungate, aprendo ulteriori casse quando la situazione diventa urgente. Questo approccio reattivo costringe il personale a un continuo lavoro di gestione delle emergenze, invece di consentire un servizio fluido e costante.

Il personale aggiunge un ulteriore livello di complessità. Senza dati in tempo reale sulle code, è difficile sapere quando e dove è realmente necessario un supporto aggiuntivo. Spesso i negozi finiscono per avere personale in eccesso durante le ore di calma e in difetto durante i periodi di punta, con conseguente inefficienza in entrambi i casi.

Ottimizzazione delle operazioni di cassa nei negozi al dettaglio con Ultralytics YOLO

Per migliorare la gestione dei negozi e l'esperienza dei clienti, Cali Intelligence automatizza il monitoraggio delle casse utilizzando la visione artificiale attraverso l'infrastruttura di telecamere esistente. La loro soluzione si integra direttamente con i sistemi di gestione video (VMS) standard, consentendo ai responsabili dei negozi di ricevere avvisi istantanei quando vengono superate le soglie di coda. 

Ciò consente ai team di aprire ulteriori casse o riposizionare il personale prima che le code diventino troppo lunghe. Al centro di questa soluzione ci sonoYOLO Ultralytics YOLO . 

YOLO Ultralytics supportano attività chiave di visione artificiale come il rilevamento di oggetti, che identifica i clienti nei fotogrammi video, e il tracciamento di oggetti, che segue tali clienti attraverso i fotogrammi nel tempo. Queste funzionalità consentono al sistema di monitorare le aree delle casse, contare i clienti e identificare le code che si formano. 

Fig. 1. Un esempio di YOLO per detect in coda. Fonte immagine: Ultralytics.

Rilevando e tracciando le persone nei flussi video in diretta, la soluzione è anche in grado di stimare i tempi di attesa e segnalare eventuali colli di bottiglia in fase di sviluppo. In particolare, il sistema funziona su server compatti in loco che utilizzano un'architettura edge-first. Ciò garantisce un funzionamento 24 ore su 24, mantenendo al contempo la riservatezza dei dati dei clienti. 

Oltre al monitoraggio in tempo reale, la soluzione supporta previsioni a breve termine. È in grado di prevedere l'accumulo di code con un anticipo fino a 15 minuti, aiutando i manager ad allineare i livelli di personale all'affluenza prevista.

Perché scegliere i modelliYOLO di Ultralytics ?

YOLO Ultralytics consentono a Cali Intelligence di garantire prestazioni elevate senza la necessità di costose infrastrutture cloud. I modelli si adattano bene a diverse angolazioni di ripresa e condizioni di illuminazione, consentendo una rapida implementazione in più negozi con una formazione minima. 

YOLO Ultralytics supportano anche il tracciamento avanzato degli oggetti. Anziché basarsi solo sul conteggio delle persone, il sistema è in grado di misurare il tempo trascorso dai clienti in coda. Ciò migliora la visibilità delle code e contribuisce a garantire un'accuratezza superiore al 90% nell'attivazione degli avvisi nel mondo reale.

Inoltre, il sistema YOLO è ottimizzato per elaborare anche da 3 a 6 flussi video a circa 3 FPS per flusso. Ciò consente di mantenere l'accuratezza del rilevamento riducendo significativamente il carico di calcolo, a supporto di operazioni di vendita al dettaglio efficienti e scalabili.

Ultralytics YOLO Cali Intelligence riducono la lunghezza delle code del 43%

Quando Cali Intelligence ha implementato la sua soluzioneYOLO Ultralytics YOLO in otto punti vendita, l'impatto è stato immediato e misurabile. Ad esempio, in un punto vendita, la lunghezza media della coda è scesa da 7 a 4 clienti, con una riduzione del 43% in sole due settimane. 

L'efficienza operativa è migliorata insieme alla soddisfazione dei clienti. Durante le ore di minor traffico, il sistema ha ridotto fino al 10% le aperture inutili delle casse, consentendo ai negozi di allineare meglio il personale alla domanda effettiva ed evitare sprechi di costi di manodopera.

Nel frattempo, le prestazioni di rilevamento sono rimaste stabili in diversi layout di negozio e condizioni di illuminazione, mantenendo un tasso di errore inferiore al 6%. L'elevata accuratezza degli allarmi ha dato ai manager la sicurezza necessaria per agire rapidamente e prendere decisioni informate sul punto vendita.

I vantaggi non si sono limitati al monitoraggio in tempo reale. I primi test di ottimizzazione predittiva della manodopera hanno raggiunto un errore assoluto medio (MAE) di 0,8, prevedendo lunghezze delle code con uno scarto massimo di un cliente rispetto al conteggio effettivo e consentendo una pianificazione più proattiva della forza lavoro.

In poche parole, Cali Intelligence è riuscita a sfruttare Ultralytics YOLO convertire i video registrati nei negozi in informazioni operative in tempo reale, contribuendo a ridurre i tempi di attesa, ottimizzare il personale e migliorare le prestazioni complessive della vendita al dettaglio.

Promuovere operazioni di vendita al dettaglio più intelligenti su larga scala

Con la continua crescita di Cali Intelligence, l'azienda intende ottimizzare ulteriormente le prestazioni edge utilizzando il Python Ultralytics . Il pacchetto offre un flusso di lavoro semplificato per l'addestramento, l'esportazione e l'implementazione dei modelli, facilitando l'implementazione efficiente dei miglioramenti delle prestazioni.

Partendo da queste basi, Cali Intelligence sta valutando i formati ONNX TensorRT ONNX per ridurre i tempi di inferenza e migliorare l'utilizzo dell'hardware in loco. Il team di Cali Intelligence sta inoltre valutando il passaggio da una varianteYOLO Ultralytics YOLO Medium a una Small, al fine di migliorare l'efficienza mantenendo un'elevata precisione di rilevamento.

Nel complesso, Cali Intelligence sta guidando un cambiamento nelle operazioni di vendita al dettaglio, trasformando la gestione dei negozi da reattiva a proattiva, basata sui dati.

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Domande frequenti

Cosa sono i modelliYOLO di Ultralytics ?

I modelli Ultralytics YOLO sono architetture di visione artificiale sviluppate per analizzare i dati visivi provenienti da immagini e video. Questi modelli possono essere addestrati per compiti quali il rilevamento di oggetti, la classificazione, la stima della posa, il tracciamento e la segmentazione di istanzeUltralytics

  • Ultralytics YOLOv5
  • Ultralytics YOLOv8
  • Ultralytics YOLO11

Qual è la differenza tra i modelliYOLO di Ultralytics ?

Ultralytics YOLO11 è l'ultima versione dei nostri modelli di computer vision. Come le versioni precedenti, supporta tutti i compiti di computer vision che la comunità di Vision AI ha imparato ad apprezzare con YOLOv8. Il nuovo YOLO11, tuttavia, è dotato di maggiori prestazioni e precisione, che lo rendono uno strumento potente e l'alleato perfetto per le sfide del mondo reale.

Quale modello Ultralytics YOLO devo scegliere per il mio progetto?

Il modello che scegli di utilizzare dipende dai requisiti specifici del tuo progetto. È fondamentale tenere conto di fattori quali prestazioni, accuratezza ed esigenze di implementazione. Ecco una rapida panoramica:

  • Alcune delle caratteristiche principali di Ultralytics YOLOv8:
  1. Maturità e stabilità: YOLOv8 è un framework stabile e collaudato, con un'ampia documentazione e la compatibilità con le versioni precedenti di YOLO , che lo rende ideale per l'integrazione nei flussi di lavoro esistenti.
  2. Facilità d'uso: Grazie alla configurazione facile per i principianti e all'installazione semplice, YOLOv8 è perfetto per le squadre di tutti i livelli.
  3. Convenienza: Richiede meno risorse computazionali, il che lo rende un'ottima opzione per i progetti attenti al budget.
  • Alcune delle caratteristiche principali di Ultralytics YOLO11:
  1. Maggiore precisione: YOLO11 supera YOLOv8 nei benchmark, ottenendo una migliore precisione con un minor numero di parametri.
  2. Funzionalità avanzate: Supporta attività all'avanguardia come la stima della posa, il rilevamento degli oggetti e i bounding box orientati (OBB), offrendo una versatilità senza pari.
  3. Efficienza in tempo reale: Ottimizzato per le applicazioni in tempo reale, YOLO11 offre tempi di inferenza più rapidi ed eccelle sui dispositivi edge e sulle attività sensibili alla latenza.
  4. Adattabilità: Grazie all'ampia compatibilità hardware, YOLO11 è adatto all'implementazione su dispositivi edge, piattaforme cloud e GPU NVIDIA .

Di quale licenza ho bisogno?

I repositoryYOLO Ultralytics , come YOLOv5 e YOLO11, sono distribuiti di default sotto la licenza AGPL-3.0 . Questa licenza, approvata dall'OSI, è pensata per gli studenti, i ricercatori e gli appassionati. Questa licenza approvata dall'OSI è pensata per studenti, ricercatori e appassionati, promuove la collaborazione aperta e richiede che qualsiasi software che utilizzi componenti AGPL-3.0 sia anche open-sourced. Sebbene garantisca trasparenza e promuova l'innovazione, potrebbe non essere in linea con i casi d'uso commerciali.
Se il vostro progetto prevede l'incorporazione del software e dei modelli di intelligenza artificiale Ultralytics in prodotti o servizi commerciali e desiderate aggirare i requisiti di open-source della licenza AGPL-3.0, la licenza Enterprise è l'ideale.

I vantaggi della Licenza Enterprise includono:

  • Flessibilità commerciale: Modificare e incorporare il codice sorgente e i modelli di Ultralytics YOLO in prodotti proprietari senza dover aderire al requisito AGPL-3.0 per l'open-source del progetto.
  • Sviluppo proprietario: Ottenete la piena libertà di sviluppare e distribuire applicazioni commerciali che includono il codice e i modelli di Ultralytics YOLO .

Per garantire un'integrazione perfetta ed evitare i vincoli della AGPL-3.0 , richiedete una licenza Ultralytics Enterprise utilizzando l'apposito modulo. Il nostro team vi aiuterà a personalizzare la licenza in base alle vostre esigenze specifiche.

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