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また、現在、小売企業は時間管理に関する課題を抱えていますが、これもCVで解決ができます。適切な技術さえあれば、お客様は自分で商品を探すことができるところを、それらがないため、従業員は確認のために多くの時間を費やす場合が多くあります。
そして同時に、複数のタスクやリクエストを処理する必要があることも多く、お客様のイライラにつながることも多々あります。
そこで、CVのアルゴリズムで在庫を把握することで、従業員はより重要な業務に集中することができ、特に人の助けを必要とする対応に時間を割くことができるようになります。また、従業員とお客様とのやりとりを最小限にすることで、混乱しがちな労働市場の課題を軽減することにもつながります。
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・コスト削減：CVによる非接触での購入を実現することで、在庫管理や返品に関わる費用を削減することができます。また、レジ打ちの手間が省けるため、商品の陳列スペースが拡大し、人件費の削減にもつながり、在庫管理や商品追跡の強化により、機会損失を防ぐことにもつながります。
・お客様との関係改善：CVによって、お客様が助けを必要とするときに素早く対応し、会計やサポートの待ち時間を短縮することができるため、お客様は非接触での買い物をより満足度の高い便利な体験と感じることができます。
また、将来的には、CVを利用したダイナミックディスプレイを開発することで、商品を調べる人やディスプレイの前を通る人に応じて変化するような、パーソナライズされたショッピング体験を提供することが可能になるでしょう。
小売企業は、人気のある商品、特売品やキャンペーン、目玉商品の成功度合いをより深く把握することができ、また、商品の在庫に関する正確な情報を提供することができます。
今後10年間でCVやMLの技術がより洗練されれば、既存の店舗インフラにそれらを導入し、非接触型サービスのアップグレードを容易に行うことができるようになるでしょう。例えば、お客様はレジに並ぶことなく、クレジットカードによる自動決済で店を出ることができ、こうした「チェックアウトフリー」の店舗を実現することも可能です。
プレディクティブタッチもAIを活用した技術で、まだ登場したばかりではありますが、顧客エンゲージメントとパーソナライゼーションを中心とした次世代の非接触型コマースを実現する可能性を持っています。
もともとはカーナビ用に開発された技術で、MLとセンサーで追跡した目や指の動きのデータから、ユーザーが実際にデジタル画面に触れなくても、書きそうな数字や文字を予測することができるものです。
このような技術により、手を振ったり、笑ったり、顔をしかめたりすることでデジタル画面にアクセスし、パーソナライズされた商品のおすすめやサービスを受けることができる、ジェスチャー認識の世界が現実に近づいているのかもしれません。
レジなし店舗による非接触型コマースはすでに存在していますが、在庫や顧客追跡を強化したセットアップを構成するのは難しく、多くの場合、高額なコストがかかります。現在、レジなし店舗を展開しているのは、セブンイレブン、Amazon Go、Sam’s Club、Whole Foodsなど、世界でもほんの一握りです。
