[发明专利]基于人脸智能识别KNN算法的线下门店智能导购方法

说明书

本发明的基于人脸智能识别KNN算法的线下门店智能导购方法，其特征在于：包括步骤一、顾客到新会员的过程；步骤二、会员再次购物的导购过程；以及KNN算法进行会员消费行为分析的过程。本发明的有益效果是，本发明针对现有鞋服行业线下实体门店的精准导购问题，当会员进入门店那一刻起，店员就可以识别会员，并了解会员的消费习惯，并能获取到应该为会员合理推荐的商品信息，从而可以为会员提供及时精准的导购服务，提高门店的运营及服务水平，提升品牌的价值，确保线下门店的会员及客流增长。

技术领域

本发明涉及一种基于人脸智能识别KNN算法的线下门店智能导购方法。

背景技术

随着现代经济的飞速发展，人们生活水平大幅度提高，人们对商场的需求也趋向于高标准、精密度、多样化水准，所以商场发展必然将趋于规模的扩大化。随着商场规模的逐步扩大，商品也趋向的多样化、多元化和多层次性，人们追求的也更多的是良好的购物体验，他们追求更多的智能化技术为其提供周到、细致、全面的服务。

一般线下连锁门店的会员较多，少则几万，多则几百万，几千万。每日的客流量少则几十人，多则几百上千人。门店的商品种类、型号少则几十，多则几百上千。而一般连锁门店的店员只有几人，且为了节省人力成本，采用换休方式。因此一般店员或导购员很难对不同的顾客，尤其是对会员做出精准的导购服务。会员进入门店，店员或导购员很难及时知道会员的身份，喜好。

随着互联网技术的发展，线上购物发展迅猛，阿里巴巴、拼多多、京东等超级网络购物平台给线上购物带来了极大的方便。消费者可以通过一部手持终端浏览所有自己感兴趣的商品，购物平台大数据分析日趋成熟，当消费者多次购物之后，数据分析越来越准确，平台可以通过弹窗或其它方式向不同消费者推荐自身感兴趣商品，大大提高消费者在购物平台购物的准确性。

线下门店会员比较分散，随机性比较强。关键是店员或导购员很难记住那么会员，所以当会员进入门店的时候，店员根本无法第一时间认出会员并提供服务，即便很多认出会员，也并不知道会员的兴趣爱好，哪些商品应该推荐给会员。只有通过不断的沟通，了解会员的消费习惯，兴趣爱好才能向会员做出导购服务，这种沟通的成本较高，精准率较低，而且无法让会员及时无缝得享受到精准导购服务。

现有线下门店主要技术有：通过采用人脸属性识别配合广告屏，当识别到进店顾客性别与年龄后，广告屏针对性播放与年龄、性别匹配的广告。

也有通过微信等社交软件内置的小程序，或app，通过会员消费大数据分析，为不同会员线上推送相关兴趣商品信息，从而引导客户到线下门店进行购物体验。

智能导购机器人方案，就是将门店现有的商品信息存放在机器人内存中，通过语音识别技术，当顾客进入门店后，可以咨询机器人是否有符合自己需要产品，机器人通过关键字词的搜索定位，为客户解答、推荐商品，并语音播报商品的相关信息。

现有的技术都对线下门店都有一个共同的缺点：无法在会员进店的时候，对每一个会员提供精准及时的导购服务。通过广告屏或机器人的方式只能为同一类顾客提供类似的导购服务，app或小程序等方式只能定期推送兴趣商品信息，并不关心会员是否有需求，并可能为会员带来垃圾消息的困扰。

发明内容

本发明为了弥补现有技术的不足，提供了一种结构简单、使用方便的基于人脸智能识别KNN算法的线下门店智能导购方法。

本发明是通过如下技术方案实现的：

本发明的基于人脸智能识别KNN算法的线下门店智能导购方法，其特征在于：包括步骤一、顾客到新会员的过程；步骤二、会员再次购物的导购过程；以及KNN算法进行会员消费行为分析的过程。

步骤一、顾客到新会员的过程，具体步骤为：

（1-1）、当一个人被前端智能摄像头抓拍到，则会先从店员区开始对比，如果被抓拍到的人脸是店员，则客流统计会被直接终结；