11:24, 14 мая 2021, 11:24
Количество просмотров 2859

Настоящее и будущее видеоаналитики в ритейле

Руководитель направления интеллектуального видеонаблюдения Mobotix Konica Minolta Business Solutions Russia Андрей Лунев рассказывает о том, что может получить современный ритейл от «умных камер».
Настоящее и будущее видеоаналитики в ритейле

 - рис.1

По данным Business Wire, мировой рынок систем видеоаналитики в ближайшие три года ожидает среднегодовой рост на 27%. Подобные решения в последнее время получили мощный импульс к развитию благодаря искусственному интеллекту и машинному обучению. Видеоаналитика открывает много возможностей и в розничной торговле.

Руководитель направления интеллектуального видеонаблюдения Mobotix Konica Minolta Business Solutions Russia Андрей Лунев рассказывает о том, что может получить современный ритейл от «умных камер».

Безопасность

Самая очевидная из задач, которые могут быть возложены на системы видеонаблюдения, установленные на объектах розничной торговли. Такие системы циклически записывают происходящее на территории торговой точки, чтобы в случае инцидента можно было через неделю или даже месяц восстановить детали. Можно видеть все закоулки торгового зала в реальном времени, предупреждая кражи, конфликты, вандализм и прочие эксцессы.

Это то, чего мы давно привыкли ожидать от видеонаблюдения. Однако в последние годы функциональность подобных систем заметно расширяется за счет внедрения средств автоматизированной аналитики, в том числе и основанных на машинном обучении.

 - рис.2

С их помощью можно решать самые разные задачи: автоматически обнаруживать проникновение посторонних в зоны с ограниченным доступом, предупреждать кражи как со стороны посетителей, так и со стороны персонала, фиксировать пропажу или появление объектов на контролируемой территории. Если в обнаружении пропаж больше заинтересованы музеи и выставочные комплексы, то о появлении посторонних предметов важно узнать службам безопасности транспортных объектов и торговых центров.

Отдельным интересным направлением развития подобных систем является выявление опасности или нетипичного поведения людей. Видеоаналитика на основе ИИ уже сейчас позволяет, например, обнаружить лежащего на полу торгового центра человека и оповестить об этом службу безопасности. Или, например, распознать оружие у человека и автоматически запустить соответствующие протоколы безопасности.

Маркетинг

Возможности видеоаналитики не исчерпываются обеспечением безопасности сотрудников и посетителей магазинов. В последние годы перспективы для внедрения этой технологии открываются и в области маркетинга.

Одной из таких задач в ритейле можно назвать проверку выкладки и наличия товаров на полках. Предварительно обученная нейросеть, анализирующая видеопоток с камер магазина, поможет в реальном времени контролировать правильность выкладки товаров на витринах, а также предупредит, если тот или иной товар закончился. В недалеком будущем развитие технологий биометрической идентификации поможет узнать, какие именно товары покупатель набрал в свою корзину, и заранее подготовить его чек.

Отдельное поле для внедрения маркетинговых инструментов открывают выстроенные с помощью видеоаналитики фоновые картограммы магазинов, более известные как «тепловые карты». Собранные за определенный промежуток времени статистические данные позволяют определить, какими маршрутами движутся покупатели по торговой зоне, какие витрины их привлекают больше других, а какие области остаются обойденными вниманием.

Опираясь на эти данные, ритейлер может оптимизировать потоки посетителей, менять выкладку товаров в соответствии с проявленным к ним интересом, а также размещать рекламные материалы в местах с максимальной проходимостью. Эта же технология позволяет делать более сложные выводы, в том числе строить поведенческие модели посетителей.

Простейшим примером поведенческого анализа может быть обнаружение в торговом зале длительное время стоящего на одном месте человека. Вполне возможно, что он испытывает трудности с навигацией или не может выбрать товар. В этом случае ему требуется помощь консультанта, которого система может вызвать в автоматическом режиме.

Определение биометрических показателей посетителей, которое вполне доступно основанным на ИИ системам видеоаналитики, может стать ценным инструментом оптимизации спектра предлагаемых товаров. Опираясь на реальный возрасто-половой состав покупателей, можно отказаться от построения теоретических моделей и на основании фактических данных уточнить целевые аудитории и их интересы.

 - рис.3

Качество обслуживания

Помимо решения чисто маркетинговых задач, «тепловые карты» помогают повысить качество обслуживания покупателей. Если система обнаружила скопление людей в зоне касс, она может вызвать дополнительного кассира.

Повысить качество обслуживания позволяет и видеоконтроль входов и выходов из магазина. Здесь можно собрать данные о пропускной способности торговой точки, ее почасовой загруженности, и сделать выводы об оптимальном количестве обслуживающего персонала в определенные часы или дни. Может оказаться, что для достижения требуемого уровня обслуживания следует скорректировать и график работы магазина.

Отдельно стоит отметить, что сейчас лишь юридическая неопределенность мешает широкому внедрению в системы видеоаналитики алгоритмов определения эмоций покупателей по выражению их лиц. Когда правила использования подобных средств биометрии будут четко определены, ИИ сможет по камерам определять средний уровень удовлетворенности людей, сделавших покупки. Это тоже позволит делать обоснованные выводы о качестве обслуживания.

 - рис.4

Складские процессы

Складские объекты во многом похожи на производственные, что определяет спектр задач видеоаналитики. Это может быть контроль уровня наполненности склада или местонахождения погрузочной техники и персонала. Внимания заслуживают такие потенциально опасные объекты, как погрузочные рампы, подъемные платформы и другие места, гипотетически способные стать источником травм сотрудников.

Хорошо показывает себя видеоаналитика и там, где необходим контроль товарных запасов. Автоматизацию можно настроить таким образом, чтобы система сообщала о расхождении хранящихся в CRM значений товарных остатков с данными, полученными с видеокамер. Это поможет как выявлять нарушения и кражи, так и оптимизировать деятельность склада.

Даже размещение грузов можно контролировать с помощью камер и искусственного интеллекта. Если система поддерживает распознавание штатной маркировки тары, или сама тара содержит цифровые метки, то с помощью видеоаналитики можно следить за тем, насколько четко выполняются правила складирования товаров и сообщать о нарушениях. Допустим, на складе пищевой продукции сотрудники могут случайно разместить палету с горячими блюдами рядом с продуктами, требующими хранения при комнатной температуре. Правильно настроенная система, использующая тепловизионные камеры, обнаружит ошибку еще до того, как товар придет в негодность.

***

В наше время системы видеоаналитики не просто позволяют повысить степень контроля над процессами и создать еще один источник данных для отдела маркетинга. Комплексное внедрение таких решений может дать настоящее конкурентное преимущество. Повышение безопасности и удовлетворенности покупателей, эффективности работы персонала, заметно поднимут лояльность клиентов и, как следствие, средний чек. А оптимизация мерчендайзинга и складских процессов снизят операционные расходы, дополнительно увеличив прибыль.

Пройдет несколько лет, будет принято законодательство, регулирующее обработку биометрических данных, и покупатели в магазинах начнут озираться в недоумении, не получив индивидуального предложения. И в основе такого сервиса будет лежать именно видеоаналитика.

Рубрика:
{}Технологии

ТАКЖЕ ПО ТЕМЕ