“RFID讀寫設備應用于顧客行為分析管理"對于上海營信小編為大家講解道：據悉，該新型的試衣系統采用超高頻RFID技術，客戶可以通過RFID試衣間里的智能交互終端來了解服裝信息和選擇服裝搭配。購物本是一件開心的事情，但試穿衣服往往是購物過程中最糟糕的環節。如果選錯衣服尺碼，你要么尷尬地探出頭，呼喚導購幫忙，要么再穿上自己的衣服，到商店挑選合適的尺碼。多數人都曾有過這樣沮喪的經歷。下面我們就來了解下RFID智慧門店如何消除不愉快的購物之旅吧。
相關案例：RFID超高頻讀寫器UR6258應用于智慧門店服裝促銷終端
一、RFID讀寫設備應用于顧客行為分析管理----------智慧門店。
當用戶拿著衣服進入RFID試衣間，標簽就可以與試衣間內的天線交互信息，并傳輸與服裝相關的信息，包括風格，尺碼和顏色。試衣間墻壁上的觸摸屏顯示器可顯示這些信息。
如果客戶覺得衣服大小不合適，或者想選擇其他顏色，客戶只需在觸摸屏上點擊選項。這套試衣系統可整合商店的存貨信息，因此客戶可以了解上架商品的庫存。
相關案例：RFID超高頻讀寫器UR6258應用于智慧門店
二、RFID讀寫設備應用于顧客行為分析管理----------RFID試衣間。
消費者在配有試衣終端設備的RFID試衣間，消費者就不用出試衣間，便可以在RFID試衣終端上了解衣服的碼數、尺寸和材質。消費者試完衣服覺得不合適，例如想換一個大碼，可以直接就在屏幕上點大碼，這個信息會發送到店員前臺，店員立刻就能知道哪個試衣間需要換衣服，并迅速放到試衣間。這樣，消費者就不用再因為更換衣服進進出出試衣間。另外，RFID試衣終端上還有推薦搭配，包括衣服、鞋子和簡單的配飾，如果消費者想試一下，就點一下終端，店員也會收到信息，會把指定搭配送到試衣間。同時，實際的成交額數據、試衣數據、觸摸數據，基本都可以收集到，便可以輕松判斷到底什么樣的款式才是今年真正受消費者喜愛的爆款。
當客戶發現喜歡的衣服，可發送“請求”信息。導購員可以通過一款WindowsPhone手機應用接收到通知信息，他們就可以直接為客戶取衣服。等待導購取衣服的同時，客戶還可以用觸摸屏瀏覽其它推薦商品。如果客戶選擇一件襯衫，系統會推薦搭配的外套。
這套系統還提供網絡服務。客戶可以登陸零售商的在線帳號，為愿望清單添加新的商品，或者瀏覽更具個性化的推薦商品。
這套試衣解決方案旨在讓實體商店與聯網數字時代接軌。通常來說，試衣間是購物者的最后一步，客戶會在其中做出購買決定，因此試衣間體驗非常重要。零售商一直大力投資店面前臺和網絡服務，但試衣間仍然與5到10年前相似。
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客戶不僅可以在試衣間享受到全新的購物體驗，也可以無縫關聯自己的在線賬號。新的網絡服務意味著，客戶購物體驗將從店內延伸到家中或途中。
RFID試衣間收集的數據也將讓零售商受益。根據這些數據，零售商可以研究客戶行為，優化營銷決策。通過了解客戶試穿的款式，哪些推薦款式得到了客戶的認可，店主就可以調整庫存，展示當地客戶更為青睞的服裝。
RFID超高頻分體式電子標簽讀寫器UR6258是基于IMPINJ R2000芯片深度開發的一款高性能的UHF超高頻電子標簽讀寫器，支持EPCglobal UHF Class 1 Gen 2 / ISO 18000-6C ISO 18000-6B協議，支持RS232、RJ45（TCPIP）等多種通訊接口，4個外接TNC天線接口，廣泛應用于進出倉儲管理、圖書管理、稱重管理、物流分揀、智能工具柜、醫療耗材柜、智能交通、門禁系統、防偽系統及生產過程控制等多種無線射頻識別（RFID）系統。
RFID超高頻UHF圓極化天線UA2626是一款高性能的電子標簽讀寫器天線，工作頻率902-928MHz，支持EPCglobal UHF Class 1 Gen 2 / ISO 18000-6C ISO 18000-6B協議。可廣泛應用于倉儲進出庫管理、RFID工具管理、智能書架、智能文件柜、漂流書柜、檔案管理、物流分揀、證照管理車輛管理、智能稱重共享書柜、微型圖書館、分布式圖書館、、門禁考勤、防偽系統及生產過程控制等多種無線射頻識別（RFID）系統。
顧客在挑選時裝的同時，各種配搭、顏色及價錢都顯示在屏幕上
RFID系統收集信息確定哪些商品正在被試穿哪些已經售出，這可以使米圖分析出在他的門店中哪些是銷售的比較好的商品。米圖在店內安裝了電子目錄，包括一個RFID讀寫器UR6258、一臺電腦還有一臺LCD顯示器。為了了解衣服的更多特殊信息，銷售者把標簽置于解讀器上能夠讀取衣服RFID標簽號碼。電腦上就會在LCD屏上顯示出品牌信息，衣服的具體描述，質地信息以及價格，而且如果有哪些衣服的尺寸和顏色短缺電子目錄還會提醒銷售者，即使衣服是在店內的特殊角落，電子目錄也能完整記錄信息。
上海營信RFID讀寫設備應用于顧客行為分析管理使購買者試穿已經挑選好的時裝時，試衣間讀寫器識別時裝標簽ID，該ID與顧客的購買行為信息相關聯。通過數據進一步分析，得出顧客購買某商品的徘徊時間等信息。想了解更多詳情應用，歡迎各位讀者的咨詢。
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