视觉 AI 通过使用计算机视觉和机器学习来分析视觉数据，从而实现客户体验的个性化，从而根据个人偏好和行为实现定制的互动。这项技术处理图像或视频源以识别模式、对象或用户操作，然后可以触发自定义响应。例如，在零售业中，视觉 AI 可以识别客户在店内互动的商品，并通过移动应用程序发送个性化的折扣。开发人员可以使用 TensorFlow 或 OpenCV 等框架来实现这一点，并集成 API 以进行实时分析。
一个实际应用是在智能镜子或虚拟试穿系统中。这些工具使用面部识别或身体跟踪，让客户无需实际试穿即可看到服装或化妆品在他们身上的效果。开发人员可以通过训练模型来绘制身体地标并将虚拟物品叠加到实时视频源上来构建它。另一个例子是个性化广告：商店中的摄像头可以估计年龄或性别等人口统计数据，并在附近的屏幕上显示有针对性的广告。这需要将视觉 AI 与内容管理系统集成，以根据实时受众分析动态调整显示的内容。
视觉 AI 还通过面部识别来增强忠诚度计划。例如，咖啡店可以使用摄像头来识别进入的常客，调出他们的订单历史记录并通过信息亭建议他们常用的订单。开发人员需要通过匿名化数据并确保安全存储来处理隐私问题。此外，视觉 AI 可以分析店内客流量模式以优化布局，使用对象检测来跟踪客流量和热图。这些数据有助于零售商将高需求商品放置在可见区域，从而提高客户体验和销售效率。实施此操作涉及使用 YOLO 等工具处理视频流以进行对象检测，并将见解聚合到仪表板中以进行决策。