Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
17:19, 30 Июля
KazanExpress открывает одну из самых больших фотостудий для продавцов в России
17:14, 30 Июля
SAS объявляет о готовности к IPO
15:00, 30 Июля
Сыр и мясо с вином: как российские производители завоевывают зарубежные рынки
14:53, 30 Июля
Детский мир передал в приюты для бездомных животных более 650 кг корма
14:13, 30 Июля
Рост спроса на склады. Почему в Новосибирске стала популярна коммерческая недвижимость?
13:45, 30 Июля
Голодный год: как рестораны переживают острую нехватку кадров
12:48, 30 Июля
Почта России увеличила выручку по РСБУ на 8%
12:27, 30 Июля
Связной подвела итоги развития российского рынка носимых устройств
11:43, 30 Июля
Один из крупнейших мировых домов моды Inditex начал сотрудничество с Wildberries
11:35, 30 Июля
Пятёрочка начала продавать технику
08.09.2015

«Знать клиента в лицо»: сплав технологий и маркетинга

Тимур Векилов, генеральный директор компании «Вокорд»

О том, что может дать ритейлу видеонаблюдение с интегрированной технологией распознавания лиц, и почему будущее – за аналитикой эмоций, журналу Retail & Loyalty рассказывает Тимур Векилов, генеральный директор компании «Вокорд».


R&L: Как технологически развивался рынок систем видеонаблюдения в России и мире?

Т. Векилов: Эволюция систем видеонаблюдения была относительно плавной и происходила примерно по тому же сценарию, что и развитие прочих информационных технологий. С одной стороны, осуществлялся постепенный переход от аналоговых систем к цифровым, с другой – перемещение тех «высоких технологий», которые изначально могли рассматриваться только для премиум-сегментов, в масс-маркет. Безусловно, в сфере систем видеонаблюдения случались технологические «мини-революции», но они были заметны только специалистам: так, появление возможности распознавания лиц стало действительно значимым прорывом в сфере биометрии, но вряд ли об этом известно широкой публике. В ритейле в дальнейшем, не исключено, востребованными станут т. н. системы распознавания эмоций.

R&L: Год назад Сбербанк первым из российских банков запустил решение по распознаванию лиц при выдаче кредитов. Не так давно появилась информация об использовании данной технологии в банкоматах, установленных в КНР. Насколько данная технология может быть востребована в ритейле?

Т. Векилов: Отвечать на ваш вопрос я, наверное, начну издалека. Из недавнего обзора рынка коммерческой недвижимости прослеживается, что большинство арендодателей уже отказались от взимания аренды по фиксированной ставке в пользу получения процента от выручки. Такое положение дел диктуется снижением покупательской активности, что при фиксированной арендной ставке может привести к банкротству арендаторов торговых площадей.

Почему я об этом говорю? Потому что тот самый процент с выручки напрямую зависит от количества покупателей. Ценность каждого клиента сейчас высока как никогда, и, соответственно, повышается значимость различных аналитических систем, в т. ч. и видеоаналитики. Поэтому мы действительно наблюдаем рост спроса на такого рода технологии. Возможно, не все еще готовы инвестировать значительные суммы в это направление, некоторые только присматриваются к опыту других, но в основном ритейлеры уже готовы их использовать, а вендорам остается только предложить им соответствующее их потребностям решение.

Что касается технологии распознавания лиц (facial recognition), на мой взгляд, ритейл как раз и является одним из самых перспективных рынков для ее распространения и популяризации. Продиктовано это внутренними факторами развития отрасли: с одной стороны, ритейлерам нужно менять способы работы с клиентами и для этого изучать их поведенческие привычки, с другой – защищаться от злоумышленников, в т. ч. отсекая их еще на входе в магазин.

Ритейл является одним из самых перспективных рынков для распространения и популяризации технологии распознавания лиц

В розничных банках задача данной технологии немного иная. Некоторые европейские банки, например, используют возможности систем распознавания лиц с целью выявления постоянных клиентов. В этом случае такие системы интегрированы с CRM, и как только посетитель заходит в офис, встречающий сотрудник видит на компьютере историю взаимоотношений этого клиента с банком и приветствует его должным образом: «Джон Смит, рады вас видеть. Вам понравились наши банковские продукты? Какую вы сейчас операцию планируете осуществить? Последняя операция, которую вы делали, была для нас очень интересна». Безусловно, такой «высший пилотаж» могут себе позволить далеко на все компании, хотя технически это сделать не очень сложно: сегодняшние технологии позволяют идентифицировать человека за долю секунды с момента его появления в кадре. В системе можно даже ввести цветовые маркеры, чтобы сотрудник сразу, уже на экране, мог оценить статус клиента.

Однако основной задачей при использовании технологии распознавания лиц в банках является все-таки борьба с мошенничеством. Отмечу, что с этой целью используются так называемые кооперативные системы, требующие кратковременного неподвижного пребывания человека перед камерой. К слову, китайский банкомат, упомянутый в вашем вопросе, является здесь идеальным вариантом. Если его разработчики не остановятся на достигнутом, в будущем эту систему можно будет использовать и для биометрической идентификации.

Созданные нами и уже используемые в ритейле «некооперативные» системы, не требующие «сотрудничества» со стороны посетителя для того, чтобы распознать его, технологически более сложны и рассчитаны на распознавание движущегося человека в естественных условиях. Здесь, безусловно, возникает вопрос, насколько однозначно системы видеонаблюдения могут идентифицировать человека. Постараюсь быть аккуратным в оценках, но, по имеющимся у меня данным, – с точностью до 98%. Дело в том, что качественной должна быть не только система: не менее важны хорошее освещение, правильный ракурс. Также желательно вести качественную базу данных, чтобы можно было «достроить», например, фронтальный портрет посетителя, зафиксированного камерой в момент поворота головы. То есть к использованию систем видеонаблюдения необходим комплексный подход, при этом нельзя ограничиваться программно-аппаратным обеспечением. Близкое к 100% распознавание лица гарантируется, только если человек смотрит прямо в камеру, чего добиться крайне сложно при некооперативном распознавании.

На мой взгляд, система распознавания лиц, используемая в целях выявления значимых для бизнеса клиентов, со временем может оказаться востребованной и в ритейле, например, в бутиках, автосалонах и т. п. Постоянный клиент не останется неузнанным, его не будут игнорировать, даже если он, предположим, оденется не в привычный дорогой костюм, а в прогулочную одежду. Возможно даже, что в будущем (скорее всего, отдаленном), данную технологию, интегрированную с CRM, можно будет использовать и в масс-маркете. Аргументом в пользу этого предположения служит упомянутая мною в начале нашей беседы история эволюции всех технологий, а также типичный для большинства ритейлеров подход к внедрению новинок: полное неприятие, обусловленное непониманием ценности новых решений, постепенно переходит в пассивный интерес и затем – в желание использовать апробированные более смелыми конкурентами продукты.

R&L: Какие проблемы связаны с использованием технологии распознавания лиц в целях обеспечения безопасности в ритейле?

Т. Векилов: Проблем непосредственно с использованием технологий в принципе нет – при правильном подходе система будет работать безукоризненно. Основная проблема заключается в отношении человека к использованию возможностей систем видеонаблюдения. Предположим, система сработала, предупредив службу безопасности о появлении нежелательного посетителя. С этого момента начинаются вопросы: как будет реагировать служба безопасности магазина, заинтересована ли она в получении таких сигналов и т. п. При отсутствии четкого алгоритма действий или нежелании его выполнять никакой отдачи от внедрения дорогостоящих систем видеонаблюдения однозначно не будет. Тут будет уместно говорить о «кооперативности» со стороны пользователей системы: они должны понимать, что система распознавания лиц работает не против них, а в помощь им. Примеры эффективного использования технологии систем распознавания уже есть: так, например, в одном из крупных торговых центров удалось за 1,5 месяца поймать три организованные шайки воров. Система в режиме реального времени отслеживала так называемые белые и черные списки посетителей, и благодаря данной функции системы сотрудники магазина получали соответствующий сигнал о появлении в магазине нежелательного посетителя. Важно отметить, что сотрудники безопасности понимали: простой установки камеры недостаточно, она не волшебная, и автоматически поймать мошенников с ее помощью, сидя в креслах, не получится, и оперативно реагировали на появление посетителей из «черного» списка. Именно поэтому в данном случае мы успешно продемонстрировали работу системы и распространили проект на всю сеть магазинов этого ритейлера.

Современные системы биометрической идентификации автоматически улучшают изображение в области лица, чтобы повысить достоверность распознавания

R&L: А каким образом могут использоваться собранные такой системой данные в целях мерчандайзинга или для разработки программ лояльности?

Т. Векилов: Технология распознавания лиц позволяет в режиме реального времени осуществлять подсчет количества посетителей и при этом дает возможность выделять уникальных посетителей магазина, а также считать количество посещений магазина конкретными покупателями и дифференцировать их по полу и возрасту (в диапазоне до 10 лет). Здесь открываются богатейшие возможности для маркетинговой аналитики. Отличие подобных систем от существующих счетчиков посетителей заключается в том, что счетчики не могут предоставить информацию по уникальным посетителям, ограничиваясь данными по количеству зашедших и количеству прошедших мимо людей. Такие счетчики бывают нескольких типов – ультразвуковые, видеосчетчики (потолочные камеры, считающие количество голов в кадре и отслеживающие направление движения) и пр., но все они не могут, разумеется, идентифицировать уникальных посетителей.

Интеллектуальные системы видеонаблюдения, такие как наша, присваивают каждому посетителю некий номер и выдают данные о количестве посещений данного конкретного посетителя. Для использования таких систем маркетингом розничных компаний существует огромное поле технологических возможностей. Так, мы можем выдавать в BI-систему спектр посещения и по уникальным, и по неуникальным посетителям, делить посетителей по полу и возрасту, выдавать статистику посещений по времени и датам. Соответственно, если камеры стоят в определенных отделах магазина, система может анализировать путь уникального посетителя. Если технологию распознавания лиц совместить с другими решениями – с теми же самыми трекерами посетителей, можно создавать достаточно глубокие тепловые карты магазина с различными срезами, в том числе и персонализированные по посетителям.

R&L: Не будет ли распространение систем видеонаблюдения с технологией распознавания лиц сталкиваться с законодательными ограничениями, например по теме персональных данных?

Т. Векилов: Что касается использования таких систем, как наша, в торговом ритейле, то этот вопрос, на мой взгляд, решен в пользу посетителей, т.е. персональные данные не затрагиваются. В принципе, камеру можно разместить даже на кассовом узле и фиксировать, что конкретный человек покупает (не «залезая» к нему в паспорт и не требуя каких-то персональных данных). Вопрос персональных данных тут не стоит. Например, в нашей системе мы их попросту не касаемся: для нас зафиксированный на камеру человек – это просто «покупатель № Х», абстрактный усредненный покупатель, мы не привязываем изображение к данным паспорта, номеру телефона или банковской карты, не собираем и не храним эти параметры. Все данные система выдает именно об этом, абстрактном, посетителе с присвоенным порядковым номером. Если же мы с вами вернемся к примерам из банковской лояльности, когда клиент идентифицируется полностью, то там, безусловно, будет своя специфика хранения данных в соответствии с законодательными ограничениями.

R&L: Каковы, на ваш взгляд, дальнейшие перспективы развития технологии распознавания лиц в различных отраслях и на различных рынках?

Т. Векилов: Пока что системами видеонаблюдения с интегрированной технологией распознавания лиц активно занимаются либо банки, либо службы безопасности (и банков, и небанковских компаний). Именно они сейчас для этой технологии – early adopters. Мне кажется, что с развитием биометрии в целом использование технологий биометрического распознавания лиц постепенно проникнет и в сферу розничных платежей, и в другие сферы масс-рынка, станет широко распространенным в торговом секторе и на транспорте. Более того, очевидно, что в ритейле прогресс на простом распознавании лица покупателя не остановится. Следующий шаг – распознавание эмоций. Эта технология уже рабочая и применяется, в частности, в автомобилестроении. Так, современные системы видеонаблюдения с интегрированной аналитикой эмоций могут определить, что человек засыпает за рулем или что он агрессивен, и бортовой компьютер соответствующим образом вмешивается в управление автомобилем – будит человека или блокирует управление. Технология распознавания эмоций постепенно находит применение и в западном ритейле – пока в основном в сфере анализа эмоционального восприятия рекламы на различных носителях внутри магазина или рекламных роликов в СМИ. Я полагаю, что именно за видеоаналитикой эмоций покупателя в ритейле – большое будущее, и мы увидим стремительное развитие этой технологии в рознице уже в ближайшее время. В любом случае в России именно ритейл и банки – первые клиенты для промышленного внедрения таких технологий – так как они дают совершенно иной тип аналитики, крайне ценный в нашу эпоху острейшей борьбы за клиента.

Понравился материал? Поделись
Подписывайтесь на канал RETAIL-LOYALTY.ORG  на Яндекс.Дзен