Cali Intelligence rút ngắn 43% hàng đợi thanh toán với Ultralytics YOLO

Vào giờ cao điểm, hàng đợi thanh toán có thể tăng nhanh tại các cửa hàng bán lẻ bận rộn. Khi hàng đợi dài ra, thời gian chờ tăng lên, nhân viên trở nên quá tải và khách hàng có thể bỏ giỏ hàng trước khi hoàn tất giao dịch.

Hầu hết các cửa hàng đều đã có hệ thống CCTV. Tuy nhiên, các camera này thường chỉ được sử dụng để giám sát và không cung cấp thông tin vận hành thời gian thực. Điều này đồng nghĩa với việc các đội ngũ tại cửa hàng không thể phát hiện sớm tình trạng tắc nghẽn hoặc ứng phó trước khi hàng đợi trở thành vấn đề.

Cali Intelligence giải quyết các thách thức vận hành này bằng cách giám sát bán lẻ hỗ trợ bởi AI. Bằng cách nâng cấp hạ tầng CCTV hiện có với công nghệ computer vision, họ chuyển đổi các nguồn cấp video trực tiếp thành dữ liệu vận hành thời gian thực.

Ví dụ, sử dụng Ultralytics YOLO models, hệ thống của họ có thể phát hiện các quầy thanh toán, nhận diện hàng đợi đang hoạt động và đo lường lượng khách hàng tích tụ. Điều này giúp đội ngũ cửa hàng phản ứng nhanh chóng và ngăn chặn thời gian chờ kéo dài.

Link to this sectionMang trí tuệ thời gian thực vào vận hành bán lẻ#

Được thành lập vào năm 2020, Cali Intelligence phát triển các giải pháp AI được thiết kế đặc biệt cho các cửa hàng bán lẻ vật lý. Công ty được tạo ra với mục tiêu dân chủ hóa trí tuệ nhân tạo trong ngành bán lẻ Pháp và giúp các nhà bán lẻ cải thiện hiệu suất cũng như trải nghiệm khách hàng thông qua computer vision.

Một thách thức chính trong bán lẻ vật lý là sự thiếu hụt khả năng hiển thị hoạt động tại sàn cửa hàng. Hàng đợi khó dự đoán và sự phân bổ nhân sự không đồng đều khiến đội ngũ cửa hàng khó phản ứng nhanh chóng, đặc biệt là trong các giờ cao điểm khi hàng đợi thanh toán phát triển nhanh chóng.

Các đội ngũ bán lẻ thường bị ép vào thế đưa ra quyết định phản ứng thay vì quản lý chủ động. Cali Intelligence giải quyết khoảng trống này bằng cách cho phép các nhà bán lẻ hiểu rõ hơn những gì đang xảy ra bên trong cửa hàng của họ theo thời gian thực.

Trong bốn năm qua, Cali Intelligence đã mở rộng các giải pháp của mình trên nhiều lĩnh vực bán lẻ, bao gồm phân phối đại trà, DIY (làm đồ tự chế) và thời trang may sẵn. Ngày nay, công ty làm việc với các nhà bán lẻ lớn của Pháp như Intermarché và Leclerc, hỗ trợ các hoạt động cửa hàng hiệu quả và linh hoạt hơn.

Link to this sectionSự phức tạp trong vận hành cửa hàng bán lẻ vật lý#

Hàng đợi thanh toán dài là một trong những nguyên nhân hàng đầu khiến khách hàng bỏ đi. Trải nghiệm thanh toán của khách hàng thường quyết định việc một giao dịch có được hoàn tất hay bị bỏ dở.

Ngay cả khi khách hàng đã đổ đầy giỏ hàng, hàng đợi dài vẫn có thể làm suy yếu ý định mua hàng. Điều này dẫn đến sự mất mát doanh số ngay lập tức.

Trên thực tế, tác động còn vượt xa một giao dịch đơn lẻ. Sự chậm trễ lặp đi lặp lại khiến khách hàng thất vọng và có thể đẩy họ sang các đối thủ cạnh tranh cung cấp dịch vụ nhanh hơn. Theo thời gian, điều này làm xói mòn lòng trung thành và giảm tỷ lệ khách hàng quay lại.

Hàng đợi dài cũng gây áp lực đáng kể lên đội ngũ cửa hàng. Ở cấp độ vận hành, quản lý thường gặp khó khăn trong việc phản ứng đủ nhanh.

Trong nhiều trường hợp, các đội ngũ chỉ phản ứng sau khi hàng đợi đã trở nên đông đúc, mở thêm các quầy thanh toán khi tình hình trở nên cấp bách. Cách tiếp cận phản ứng này buộc nhân viên phải liên tục chữa cháy thay vì duy trì dịch vụ suôn sẻ, nhất quán.

Nhân sự bổ sung thêm một lớp phức tạp. Nếu không có dữ liệu hàng đợi trực tiếp, rất khó để biết khi nào và ở đâu thực sự cần hỗ trợ thêm. Thông thường, các cửa hàng rơi vào tình trạng dư thừa nhân sự trong giờ vắng khách và thiếu nhân sự trong giờ cao điểm, dẫn đến sự kém hiệu quả ở cả hai đầu.

Link to this sectionTối ưu hóa các điểm thanh toán bán lẻ với Ultralytics YOLO#

Để cải thiện quản lý cửa hàng và trải nghiệm khách hàng, Cali Intelligence tự động hóa việc giám sát thanh toán bằng cách sử dụng computer vision thông qua hạ tầng camera hiện có. Giải pháp của họ tích hợp trực tiếp với các hệ thống Video Management Systems (VMS) tiêu chuẩn, cho phép quản lý cửa hàng nhận cảnh báo tức thì khi ngưỡng hàng đợi bị vượt quá.

Điều này cho phép các đội ngũ mở thêm quầy hoặc điều chuyển nhân sự trước khi hàng đợi trở nên quá dài. Trung tâm của giải pháp này là các model Ultralytics YOLO.

Các model Ultralytics YOLO hỗ trợ các computer vision tasks chính như object detection, giúp nhận diện khách hàng trong các khung hình video, và object tracking, giúp theo dõi những khách hàng đó qua các khung hình theo thời gian. Những khả năng này giúp hệ thống có thể giám sát các khu vực thanh toán, đếm số lượng khách hàng và xác định các hàng đợi đang hình thành.

Hình 1. Một ví dụ về YOLO được sử dụng để phát hiện người trong hàng đợi. Nguồn ảnh: Ultralytics.

Bằng cách phát hiện và theo dõi các cá nhân trong luồng video trực tiếp, giải pháp cũng có thể ước tính thời gian chờ và đánh dấu các điểm nghẽn đang phát triển. Đặc biệt, hệ thống chạy trên các máy chủ nhỏ gọn tại chỗ sử dụng kiến trúc ưu tiên edge. Điều này đảm bảo hoạt động 24/7 trong khi vẫn giữ dữ liệu khách hàng ở chế độ riêng tư.

Ngoài việc giám sát thời gian thực, giải pháp còn hỗ trợ dự báo ngắn hạn. Nó có thể dự đoán tình trạng tích tụ hàng đợi trước tới 15 phút, giúp quản lý điều chỉnh cấp độ nhân sự phù hợp với lưu lượng khách dự kiến.

Link to this sectionTại sao lại chọn các mô hình Ultralytics YOLO?#

Các model Ultralytics YOLO cung cấp cho Cali Intelligence khả năng mang lại hiệu suất cao mà không cần đến hạ tầng đám mây đắt đỏ. Các model có khả năng tổng quát hóa tốt trên các góc camera và điều kiện ánh sáng khác nhau, hỗ trợ triển khai nhanh chóng tại nhiều cửa hàng với việc huấn luyện lại tối thiểu.

Các model Ultralytics YOLO cũng hỗ trợ object tracking nâng cao. Thay vì chỉ dựa vào việc đếm người, hệ thống có thể đo lường thời gian khách hàng đứng trong hàng đợi. Điều này cải thiện khả năng hiển thị hàng đợi và đóng góp vào độ chính xác hơn 90% trong các bộ kích hoạt cảnh báo thực tế.

Hơn thế nữa, hệ thống dựa trên YOLO được tối ưu hóa để xử lý ngay cả 3 đến 6 luồng camera ở mức khoảng 3 FPS mỗi luồng. Điều này cho phép duy trì độ chính xác phát hiện trong khi giảm đáng kể tải tính toán, hỗ trợ các hoạt động bán lẻ hiệu quả và có khả năng mở rộng.

Link to this sectionUltralytics YOLO và Cali Intelligence giảm độ dài hàng đợi xuống 43%#

Khi Cali Intelligence triển khai giải pháp dựa trên Ultralytics YOLO của mình tại tám địa điểm bán lẻ, tác động thu được là ngay lập tức và có thể đo lường được. Ví dụ, tại một địa điểm, chiều dài hàng đợi trung bình đã giảm từ 7 xuống 4 khách hàng, mức giảm 43% chỉ trong hai tuần.

Hiệu quả vận hành được cải thiện song song với sự hài lòng của khách hàng. Trong giờ thấp điểm, hệ thống giảm tới 10% việc mở quầy thanh toán không cần thiết, cho phép các cửa hàng điều chỉnh cấp độ nhân sự sát hơn với nhu cầu thực tế và tránh lãng phí chi phí nhân công.

Trong khi đó, hiệu suất phát hiện vẫn ổn định trên các bố cục cửa hàng và điều kiện ánh sáng khác nhau, duy trì tỷ lệ bỏ sót dưới 6%. Độ chính xác của cảnh báo cao mang lại sự tự tin cho quản lý để hành động nhanh chóng và đưa ra các quyết định sáng suốt trên sàn bán hàng.

Những lợi ích cũng mở rộng ngoài việc giám sát thời gian thực. Thử nghiệm ban đầu về tối ưu hóa lao động dự đoán đã đạt được Mean Absolute Error (MAE) là 0,8, dự báo chiều dài hàng đợi chỉ lệch trong khoảng một khách hàng so với số lượng thực tế và cho phép lập kế hoạch nhân sự chủ động hơn.

Nói một cách đơn giản, Cali Intelligence đã có thể tận dụng Ultralytics YOLO để chuyển đổi video tại cửa hàng thành thông tin vận hành thời gian thực, giúp giảm thời gian chờ, tối ưu hóa nhân sự và nâng cao hiệu suất bán lẻ tổng thể.

Link to this sectionThúc đẩy các hoạt động bán lẻ thông minh hơn ở quy mô lớn#

Khi Cali Intelligence tiếp tục phát triển, công ty có kế hoạch tiếp tục tối ưu hóa hiệu suất edge của mình bằng cách sử dụng Ultralytics Python package. Gói này cung cấp quy trình làm việc tinh gọn để huấn luyện, xuất và triển khai các model, giúp việc thực hiện các cải tiến hiệu suất trở nên hiệu quả hơn.

Dựa trên nền tảng này, Cali Intelligence đang khám phá các định dạng xuất TensorRT và ONNX để giảm thời gian inference và cải thiện khả năng sử dụng phần cứng tại chỗ. Đội ngũ Cali Intelligence cũng đang đánh giá sự thay đổi giữa các biến thể model Ultralytics YOLO, chuyển từ Medium sang Small để cải thiện hiệu quả trong khi vẫn duy trì độ chính xác phát hiện cao.

Nhìn chung, Cali Intelligence đang thúc đẩy một sự thay đổi trong vận hành bán lẻ, chuyển các cửa hàng từ quản lý phản ứng sang hiệu suất dựa trên dữ liệu, chủ động.

Bạn muốn đưa AI vào vận hành? Hãy truy cập GitHub repository của chúng tôi để tìm hiểu thêm. Khám phá AI in logistics và computer vision in healthcare. Xem các licensing options của chúng tôi để bắt đầu.