“要点阳光”的QR码,韩国EMart超市创意(视频)

韩国连锁店EMart针对中午销售额下降的问题,创新性地利用3D QR码吸引顾客。这种仅在中午特定时间因阳光角度变化而显现的QR码,成功提升了超市午间的销售额。

前阵子被大家当作新奇事物竞相传阅的QR码,似乎又渐渐被消费者淡忘了。如何从捕获消费者的新鲜感,并使其转化为消费动力,便成了营销人员首要考虑的因素。韩国最大的连锁量贩店”EMart”发现每当中午时分,销售额就会大幅的下降,为了解决中午时段的销售问题它们必须提出一个有效的解决方案,这个创意最终落在了QR码上,最终不但解决了技术上再创新,同时还很好的提高了业绩。

公司研究发现,销售额最低的时间是中午12时至下午1点,所以改进时需要利用各种现有条件。聪明的EMart策划人员对QR做了一个很有趣的包装,推出了一个特别3D的的QR代码,客户需靠着阳光照射所产生的阴影才会出现的“QR码”。

它们在首尔各地放置了一个“3D QR 码”装置,第一眼你会以为它只是一个有着许多方柱体的模型,但是当每天的中午12点到下午1点时刻,因为太阳的直射角度的变化,这些柱体下产生阴影竟然逐渐变成完整的QR码,消费者只有在这个时段扫描到QR码的才可以获得EMart的优惠券,此举大幅度提高了超市中午午餐时间的销售额。

有网友评论道:现代零售业的竞争除选址和价格,更是消费者的时间,尤其是碎片时间,怎样让消费者的碎片时间增值就是产品服务的创意核心.Emart通过户外Q码包装午间,让消费者午间购物体验变得独特好玩有实惠,用户时间增值了,商家的业务才能增值.最值钱的是“包装时间”的思想,QR码技术只是一张皮。

viadigitalbuzz

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内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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