CN112927055A - 一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法及系统，包括：S101、采集顾客的语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据；S102、根据语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据向顾客反馈商品相关信息，根据顾客所需要的商品在商品数据库中查找该类别的商品，并跟随顾客实时移动；S103、将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；S104、通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算，并调整该商品的出入库数据；本发明能够根据顾客的语音数据、肢体动作数据结合面部数据对顾客的需求进行判断，从而精确推荐相关商品，不仅可以帮助选择困难症顾客进行商品选择、提高营销成功率，也节约了顾客的时间，适用于零售领域。

Description

一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法及系统
技术领域
本发明涉及市场交易的技术领域，具体涉及一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法及系统。
背景技术
随着社会的不断进步，社会经济飞速发展，人们的生活水平有了很大程度的提高。现阶段人们不仅追求温饱，还越来越追求生活的质量。传统的产品营销数据分析系统主要是通过网络平台给会员发布市场调研问卷，获得更为准确的消费者反馈信息，通过市场反馈信息，了解产品在市场中的真实反应，同时也可为推出新产品提供数据支持。此种方式统计的客流数据、游客画像存在很大的偏差性和不确定性。
营销有助于帮助顾客了解商品、选购商品以及提高商品的销量，因此商超、药店、服装店普遍会对其销售的商品进行营销。
目前，营销工作基本都是由营销人员来完成的，然而，营销人员不了解顾客的购物需求、购物偏好，顾客不了解商品的特点、品质，因此这种通过营销人员来完成营销工作的方式存在效率低的问题。具体的，这种营销方式效率低主要体现在如下几方面：
(1)、营销人员往往把商品推荐给没有购买需求的顾客，这种营销是很难带来购买转化的；
(2)、营销人员的推销有时会引起顾客的抵触心理，在这种情况下，营销会使顾客对商品产生负面印象；
(3)、营销人员很难做到服务每一个顾客，非常可能会错过具有购买意愿的顾客。
发明内容
针对相关技术中存在的不足，本发明所要解决的技术问题在于：提供一种能够根据顾客的行为轨迹和动机进行精准推荐相关商品的零售智能服务方法及系统。
为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，包括：S101、采集顾客的语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据；所述肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，所述语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；所述肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰或/和耸肩；所述行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；所述行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；所述面部数据包括：眼睛闭合度、瞳孔放大程度、眉毛弯曲度、嘴巴闭合度或/和鼻孔张合度；S102、根据语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据向顾客反馈商品相关信息，根据顾客所需要的商品在商品数据库中查找该类别的商品，并跟随顾客实时移动；S103、将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；S104、通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算，并调整该商品的出入库数据。
进一步地，所述将该类别的商品根据优先等级进行推荐，并显示商品的属性信息，包括：S1031、根据商品的活动力度排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；S1032、根据与顾客所需商品的匹配度、好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
优选地，所述一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，包括：S105、将商品的基本信息和属性信息进行存储，所述基本信息具体包括：成本价和库存；所述属性信息具体包括：名称、成分、生产厂家、注意事项、零售价和条形码；S106、根据商品的属性信息分类标记商品；S107、根据大量顾客购买习惯将购买商品与该商品对应的商品进行关联。
优选地，所述一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，还包括：S108、根据关联商品的活动力度排序后进行语音推荐，并显示商品的属性信息；S109、根据关联商品的好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
优选地，所述一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，还包括：S1010、根据顾客所需要的商品类别，生成所述顾客与商品类别之间的导航路线，并展示所述导航路线。
相应地，一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，包括：数据采集单元：用于采集顾客的语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据；所述肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，所述语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；所述肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰或/和耸肩；所述行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；所述行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；所述面部数据包括：眼睛闭合度、瞳孔放大程度、眉毛弯曲度、嘴巴闭合度或/和鼻孔张合度；交互单元：根据语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据向顾客反馈商品相关信息，根据顾客所需要的商品在商品数据库中查找该类别的商品，并跟随顾客实时移动；推荐单元：将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；结账单元：通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算，并调整该商品的出入库数据。
进一步地，所述推荐单元包括：第一推荐单元：用于根据商品的活动力度排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；第二推荐单元：用于根据与顾客所需商品的匹配度、好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
优选地，所述一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，包括：商品数据库建立单元：用于将商品的基本信息和属性信息进行存储，所述基本信息具体包括：成本价和库存；所述属性信息具体包括：名称、成分、生产厂家、注意事项、零售价和条形码；标记单元：根据商品的属性信息分类标记商品；关联单元：根据大量顾客购买习惯将购买商品与该商品对应的商品进行关联。
优选地，所述一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，还包括：第三推荐单元：用于根据关联商品的活动力度排序后进行语音推荐，并显示商品的属性信息；第四推荐单元：用于根据关联商品的好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
优选地，所述一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，还包括：导购单元：根据顾客所需要的商品类别，生成所述顾客与商品类别之间的导航路线，并展示所述导航路线。
本发明的有益技术效果在于：
1、本发明一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法及系统，通过拾音器采集顾客的语音数据，通过摄像头采集顾客的肢体动作数据，通过采集顾客浏览商品时的面部数据，获取顾客对商品的满意度，肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰或/和耸肩；行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；根据语音交互数据和自言自语数据直接获取顾客的需求，根据顾客的肢体动作数据间接获取顾客的需求，结合顾客对商品的满意度，从而确定顾客所需商品的类别，在商品数据库中查找该类别的商品；将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；顾客选好商品后通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算；同时调整该商品的出入库数据，便于对商品销售情况进行统计，及时调整库存；本发明能够根据顾客的语音数据、肢体动作数据结合面部数据对顾客的需求进行判断，从而精确推荐相关商品，不仅可以帮助选择困难症顾客进行商品选择、提高营销成功率，也节约了顾客的时间。
2、本发明推荐单元包括第一推荐单元和第二推荐单元，顾客能够对做活动的需求商品进行直观查看，使顾客能够在比平常优惠的价格下购买商品，同时也增加该商品的销售量；当客户不满意推荐的做活动商品，还可根据大量顾客对所需类别的商品进行综合排名，从而为顾客提供购买建议，于买方和卖方都为“双赢”的目的。
3、本发明能够对做活动的关联商品与未做活动的关联商品进行分别推荐，从而为顾客提供购买建议，进一步提高营销成功率。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法的流程示意图；
图2为本发明实施例二提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图；
图3为本发明实施例二提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图；
图4为本发明实施例三提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图；
图5为本发明实施例四提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图；
图6为本发明实施例五提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图；
图中：101为数据采集单元，102为交互单元，103为推荐单元，1031为第一推荐单元，1032为第二推荐单元，104为结账单元，105为商品数据库建立单元，106为标记单元，107为关联单元，108为第三推荐单元，109为第四推荐单元，110为导购单元。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明实施例一提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法的流程示意图，如图1所示，一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，包括：
S101、采集顾客的语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据；所述肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，所述语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；所述肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰或/和耸肩；所述行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；所述行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；所述面部数据包括：眼睛闭合度、瞳孔放大程度、眉毛弯曲度、嘴巴闭合度或/和鼻孔张合度；
S102、根据语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据向顾客反馈商品相关信息，根据顾客所需要的商品在商品数据库中查找该类别的商品，并跟随顾客实时移动；
S103、将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；
S104、通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算，并调整该商品的出入库数据。
进一步地，所述将该类别的商品根据优先等级进行推荐，并显示商品的属性信息，包括：S1031、根据商品的活动力度排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；S1032、根据与顾客所需商品的匹配度、好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
进一步地，S105、将商品的基本信息和属性信息进行存储，所述基本信息具体包括：成本价和库存；所述属性信息具体包括：名称、成分、生产厂家、注意事项、零售价和条形码；S106、根据商品的属性信息分类标记商品；S107、根据大量顾客购买习惯将购买商品与该商品对应的商品进行关联。
进一步地，还包括：S108、根据关联商品的活动力度排序后进行语音推荐，并显示商品的属性信息；S109、根据关联商品的好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
进一步地，所述一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，还包括：S1010、根据顾客所需要的商品类别，生成所述顾客与商品类别之间的导航路线，并展示所述导航路线。
图2为本发明实施例二提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图，如图2所示，一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，包括：
数据采集单元101：用于采集顾客的语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据；所述肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，所述语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；所述肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰、耸肩或/和身体前倾等；所述行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；所述行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；所述面部数据包括：眼睛闭合度、瞳孔放大程度、眉毛弯曲度、嘴巴闭合度或/和鼻孔张合度等；
交互单元102：根据语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据向顾客反馈商品相关信息，根据顾客所需要的商品在商品数据库中查找该类别的商品，并跟随顾客实时移动；
推荐单元103：将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；
结账单元104：通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算，并调整该商品的出入库数据。
具体地，数据采集单元101中，通过拾音器采集顾客的语音数据，所述语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；通过摄像头采集顾客的肢体动作数据，所述肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰、耸肩或/和身体前倾等；所述行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；所述行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；通过采集顾客浏览商品时的面部数据，获取顾客对商品的满意度；交互单元102根据语音交互数据和自言自语数据直接获取顾客的需求，根据顾客的肢体动作数据间接获取顾客的需求，结合顾客对商品的满意度，从而确定顾客所需商品的类别，并在商品数据库中查找该类别的商品；推荐单元103将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；推荐单元103能够对顾客所需商品类别中的优先等级排名最前的至少一种商品进行语音推荐，通过显示屏显示至少一种顾客所需商品类别中的商品，并显示商品的属性信息；顾客选好商品后通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算；同时调整该商品的出入库数据，便于对商品销售情况进行统计，及时调整库存；本实施例能够根据顾客的语音数据、行为轨迹数据结合面部数据对顾客的需求进行判断，从而精确推荐相关商品，不仅可以帮助选择困难症顾客进行商品选择、提高营销成功率，也节约了顾客的时间。
图3为本发明实施例二提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图，如图3所示，在实施例一的基础上，所述推荐单元103包括：
第一推荐单元1031：用于根据商品的活动力度排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；具体地，第一推荐单元1031用于对做活动的商品进行推荐，顾客能够对做活动的需求商品进行直观查看，使顾客能够在比平常优惠的价格下购买商品，同时也增加该商品的销售量，于买方和卖方都为“双赢”的目的。
第二推荐单元1032：用于根据与顾客所需商品的匹配度、好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；具体地，当客户不满意推荐的做活动商品，还可根据大量顾客对所需类别的商品进行综合排名，从而为顾客提供购买建议，进一步提高营销成功率。
图4为本发明实施例三提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图，如图4所示，在实施例二的基础上，所述零售智能服务系统包括：
商品数据库建立单元105：用于将商品的基本信息和属性信息进行存储，所述基本信息具体包括：成本价和库存；所述属性信息具体包括：名称、成分、生产厂家、注意事项、零售价和条形码；
标记单元106：根据商品的属性信息分类标记商品；
关联单元107：根据大量顾客购买习惯将购买商品与该商品对应的商品进行关联。
本实施例中，商品数据库建立单元105可根据实际情况进行设立，所述系统能够用于药店、超市、便利店、服装店等；举例说明：当系统用于药店时，建立药品数据库；将药品的属性信息进行存储，所述属性信息具体包括：名称、成分、适应症、用法用量、注意事项、零售价、条形码和生产厂家等；根据药品的适应症进行标记，如感冒类药品、消炎类药品、风湿类药品、心血管类药品等；根据大数据分析顾客的药品购买习惯，从而对关联性强的商品进行关联，如感冒类药品和消炎类药品，风湿类药品和营养保健类药品等；当顾客选定药品后同时推荐关联药品，从而提高药品销售量；
当系统用于超市、便利店时，建立商品数据库；将商品的属性信息进行存储，所述属性信息具体包括：名称、成分、类别、零售价、条形码和生产厂家等；根据商品的类别进行标记，如零食类商品、调味类商品、日用百货类商品、家用电器类商品等；根据大数据分析顾客的商品购买习惯，从而对关联性强的商品进行关联，如牙膏和牙刷，洗洁精和清洁布等；当顾客选定商品后同时推荐关联商品，从而提高商品销售量；
当系统用于服装店时，建立服装数据库；将服装的属性信息进行存储，所述属性信息具体包括：品牌、品名、货号、执行标准、等级、颜色、规格、面料成分、洗涤说明、零售价和条形码等；根据服装的品名进行标记，如皮衣、皮草、童装、T恤等；根据大数据分析顾客的服装购买习惯，从而对关联性强的服装进行关联，如西装和西裤，婚纱和晚礼服等；当顾客选定服装后同时推荐关联服装，从而提高服装销售量。
图5为本发明实施例四提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图，如图5所示，在实施例三的基础上，所述零售智能服务系统，还包括：
第三推荐单元108：用于根据关联商品的活动力度排序后进行语音推荐，并显示商品的属性信息；具体地，第一推荐单元1031对做活动的关联商品进行语音推荐，顾客能够对做活动的关联商品进行直观查看，使顾客能够在比平常优惠的价格下购买关联商品，同时也增加该商品的销售量。
第四推荐单元109：用于根据关联商品的好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；具体地，当客户不满意推荐的做活动的关联商品，还可根据大量顾客在购买关联商品的综合排名，从而为顾客提供购买建议，进一步提高营销成功率。
图6为本发明实施例五提供的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统的结构示意图，如图6所示，在实施例四的基础上，所述零售智能服务系统，还包括：
导购单元110：根据顾客所需要的商品类别，生成所述顾客与商品类别之间的导航路线，并展示所述导航路线；从而节约了顾客寻找商品的时间，提升购物体验。
本发明还提供了一种存储设备，其中存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上述的零售智能服务方法。
所述存储设备可为一计算机可读存储介质，可以包括：ROM、RAM、磁盘或光盘等。
本发明还提供了一种终端，所述终端可包括：
处理器，适于实现各指令；以及
存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上述的零售智能服务方法。
所述终端可为任意能够实现零售智能服务的装置，该装置可以是各种终端设备，例如：台式电脑、手提电脑等，具体可以通过软件和/或硬件来实现。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
可以理解的是，上述方法、装置及系统中的相关特征可以相互参考。另外，上述实施例中的“第一”、“第二”等是用于区分各实施例，而并不代表各实施例的优劣。
所述领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其他设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定的编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的系统实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，又例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，其特征在于：包括：
S101、采集顾客的语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据；所述肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，所述语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；所述肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰或/和耸肩；所述行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；所述行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；所述面部数据包括：眼睛闭合度、瞳孔放大程度、眉毛弯曲度、嘴巴闭合度或/和鼻孔张合度；
S102、根据语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据向顾客反馈商品相关信息，根据顾客所需要的商品在商品数据库中查找该类别的商品，并跟随顾客实时移动；
S103、将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；
S104、通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算，并调整该商品的出入库数据。
2.根据权利要求1所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，其特征在于：所述将该类别的商品根据优先等级进行推荐，并显示商品的属性信息，包括：
S1031、根据商品的活动力度排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；
S1032、根据与顾客所需商品的匹配度、好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
3.根据权利要求1所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，其特征在于：包括：
S105、将商品的基本信息和属性信息进行存储，所述基本信息具体包括：成本价和库存；所述属性信息具体包括：名称、成分、生产厂家、注意事项、零售价和条形码；
S106、根据商品的属性信息分类标记商品；
S107、根据大量顾客购买习惯将购买商品与该商品对应的商品进行关联。
4.根据权利要求3所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，其特征在于：还包括：
S108、根据关联商品的活动力度排序后进行语音推荐，并显示商品的属性信息；
S109、根据关联商品的好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
5.根据权利要求1所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务方法，其特征在于：还包括：
S1010、根据顾客所需要的商品类别，生成所述顾客与商品类别之间的导航路线，并展示所述导航路线。
6.一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，其特征在于：包括：
数据采集单元(101)：用于采集顾客的语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据；所述肢体动作数据包括肢体语言数据、行为交互数据和行为动线数据，所述语音数据包括语音交互数据和自言自语数据；所述肢体语言数据包括点头、摇头、抬臂、抬腿、弯腰或/和耸肩；所述行为交互数据包括顾客已拿取的商品更换货架上的商品、将已拿取的商品放回货架、从货架上拿取商品以及触摸货架上商品中的至少一种；所述行为动线数据包括顾客在各商品类别停留的时间长度；所述面部数据包括：眼睛闭合度、瞳孔放大程度、眉毛弯曲度、嘴巴闭合度或/和鼻孔张合度；
交互单元(102)：根据语音数据、肢体动作数据和浏览商品时的面部数据向顾客反馈商品相关信息，根据顾客所需要的商品在商品数据库中查找该类别的商品，并跟随顾客实时移动；
推荐单元(103)：将该类别的商品根据优先等级进行语音推荐，并通过显示屏显示商品的属性信息；
结账单元(104)：通过对商品的条形码进行扫描码，完成自助结算，并调整该商品的出入库数据。
7.根据权利要求6所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，其特征在于：所述推荐单元(103)包括：
第一推荐单元(1031)：用于根据商品的活动力度排序后进行推荐，并显示商品的属性信息；
第二推荐单元(1032)：用于根据与顾客所需商品的匹配度、好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
8.根据权利要求6所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，其特征在于：包括：
商品数据库建立单元(105)：用于将商品的基本信息和属性信息进行存储，所述基本信息具体包括：成本价和库存；所述属性信息具体包括：名称、成分、生产厂家、注意事项、零售价和条形码；
标记单元(106)：根据商品的属性信息分类标记商品；
关联单元(107)：根据大量顾客购买习惯将购买商品与该商品对应的商品进行关联。
9.根据权利要求8所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，其特征在于：还包括：
第三推荐单元(108)：用于根据关联商品的活动力度排序后进行语音推荐，并显示商品的属性信息；
第四推荐单元(109)：用于根据关联商品的好评度、售价、销量进行综合排序后进行推荐，并显示商品的属性信息。
10.根据权利要求6所述的一种精准推荐相关商品的智能零售服务系统，其特征在于：还包括：
导购单元(110)：根据顾客所需要的商品类别，生成所述顾客与商品类别之间的导航路线，并展示所述导航路线。
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