Для чего видеоаналитика нужна ритейлу?
Камерами для охраны сегодня никого не удивишь, ими оснащены практически все торговые точки и не только сетевые, но важно другое. Видеонаблюдение предоставляет огромный поток данных (системы генерируют больше трафика, чем видеохостинг YouTube), которые нужно правильно обрабатывать и использовать для решения бизнес-проблем. Осуществляться этот процесс в XXI веке может довольно легко, не требуя усилий владельца магазина. Алгоритмы машинного обучения умеют определять на полученных изображениях людей, товары и ценники самостоятельно. Поэтому камера с подключённым модулем видеоаналитики может сообщить, что:
- Количество людей в очереди превышает критическое число.
- На полке закончился нужный товар.
- Мерчендайзер забыл добавить акцию на ценнике, и это нужно срочно исправить.
Это далеко не предел возможностей. Хотя на рынке всё ещё много компаний, предлагающих обычное видеонаблюдение и аналоговые камеры, гораздо эффективнее использовать полноценный облачный сервис с возможностью в пару кликов подключить нужные аналитические модули. Облачные сервисы, специализирующиеся на видеоаналитике, могут предложить и усложнённые кастомизированные решения для каждой торговой точки: заказчику в этом случае нужно только определиться, каких данных ему не хватает и для чего. Это далеко не самая лёгкая задача, поэтому в этой статье мы фокусируемся на простом и очевидном желании ритейлера: сэкономить, но сохранить качество предоставляемых услуг.
Какой облачный сервис видеонаблюдения выбрать?
На этот вопрос есть, кстати, довольно много ответов: компаний, предлагающих как будто одинаковые услуги с практически дублирующими друг друга сайтами в интернете, вполне достаточно. Во-первых, следует обратить внимание на репутацию сервиса. Во-вторых, на его стабильность и технологические возможности. Разработка кастомизированных решений и внедрение типовых модулей требует от IT-компании, предоставляющей такие услуги, значительных производственных и интеллектуальных ресурсов.
Какие же из существующих решений видеоаналитики наиболее перспективны для ритейла с точки зрения экономии? Рассмотрим на примере сервиса Ivideon — компании с более чем 15 дата-центрами по всему миру, которая предлагает бизнесу облачные решения с 2010 года, в 2014 вошла в топ-20 российских стартов в сфере высоких технологий, а в 2018-м привлекла значительные инвестиции от венчурного фонда Rusnano Sistema SICAR.
«Умные» полки
В среднем в гипермаркете более 700 стеллажей с товарами, а это около 35 тысяч товаров, которые сложно контролировать, — считает директор по информационным технологиям ТС «Карусель» Василий Громов. По его мнению, сотрудникам магазина очень тяжело держать в голове план магазина, проверять остатки товаров и помнить о том, какие товары остались на складе, а что нужно немедленно заказать.
По статистике Ivideon, 25% покупателей полностью отказываются от дальнейших покупок в магазине при отсутствии товара, который они рассчитывали приобрести. Причин отсутствия товара на полке много: в 50% случаев это ошибка прогнозирования спроса, 20% — продукт есть в магазине, но не на полке и последние 10% — проблемы с логистикой. Всего в среднем в магазинах отсутствует на полках 20% товаров, из-за чего розничные сети ежегодно теряют от 2% до 4% товарооборота.
Чтобы поддерживать торговую выкладку в актуальном состоянии нужно технологическое решение, которое будет не просто показывать, что стоит на полках, но и отвечать на вопрос, каких товаров нет в зале. Этим занимается технология распознавания изображений — для этого Ivideon разрабатывает специальный модуль анализа наполненности полок товарами.
С помощью распознавания изображений с камер, за 10 секунд можно определить:
- Какие товары присутствуют на полке и количество фейсингов — товаров, которые создают внешний вид витрины и первыми попадают в поле зрения покупателя.
- Есть ли у товара ценник, и соответствует ли цена на нем утверждённой в центральном офисе.
- Присутствует ли промо-акция для данного товара.
- Какие товары отсутствуют на полке согласно ассортименту.
Также «умные полки» автоматически ставят задания на выкладку товаров и анализируют спрос на продукты. Работать с системой можно и с помощью мобильного приложения — таким образом владелец магазина и сотрудники постоянно видят актуальные данные в реальном времени. За надёжность приложений беспокоиться не придется: у Ivideon самый высокий мировой рейтинг среди мобильных приложений в категории решений систем видеонаблюдения, а пользуется сервисом более 3 млн клиентов.
Тепловые карты
В дальнейшем модуль «умные полки» планируется расширить — инструменты видеоаналитики смогут строить тепловые карты и пешеходные маршруты, чтобы определить оптимальные места для расположения товаров. С помощью анализа видео можно понять, какие секции пользуются спросом в течение дня или недели, и использовать информацию для оптимального расположения стеллажей или рекламных объявлений.
Тепловые карты могут улучшить конверсию для продуктов и торговой площади магазина — грамотное расположение торговых рядов избавляет от переполненных территорий и повышает интерес к товарам с низким спросом. Однако такой продукт может быть разработан только если у бизнеса будет реальная потребность в нём: совместно с разработчиками нужно оценить, решит ли аналитический модуль реальные задачи или останется лишь громким названием.
Распознавание лиц
Важнейшая базовая возможность, для реализации которой ритейлеры устанавливают системы видеоаналитики, — детекция и распознавание лиц. Это необходимо, например, для определения клиентов и создания чёрных и белых списков. В один входят воры и преступники, в другой — VIP-клиенты и постоянные покупатели, на которых нацелены программы лояльности. А учёт возраста и пола сможет помочь для составления портрета потребителя при формировании ассортимента.
На базе системы распознавания лиц разрабатываются другие продукты: анализ проходимости, оценка рентабельности конкретного магазина, контроль пребывания сотрудников на рабочих местах и даже отслеживание эмоционального состояния покупателей. Посмотрим, какие из них могут получить наибольшее развитие в 2019 году.
Управление очередями
По статистике Ivideon, в кассовой зоне из-за длинных очередей теряется около 40% выручки. Эту проблему может решить мониторинг кассовой зоны, выявляя нарушения, ликвидируя очереди и разрешая спорные ситуации. Алгоритмы детекции очередей помогают выявить проблемы при обслуживании, оптимизировать количество касс и персонала, перераспределять клиентов при необходимости и рассчитывать среднее время пребывания человека в очереди.
Очереди обнаруживаются с помощью нейронных сетей — определяются головы людей в кадре и по ним считается количество покупателей в очереди. Если у кассы скапливается больше допустимого числа людей — сотрудникам приходит уведомление на смартфоны и компьютеры, что нужно открыть ещё одну кассу.
Чтобы эффективнее использовать камеры и повысить их рентабельность, можно задать зоны детекции и контролировать сразу несколько точек обслуживания. В Ivideon можно задавать произвольные формы и расположение очереди, что позволяет с помощью одной камеры контролировать сразу несколько зон в торговом зале. Каждая очередь регулярно фотографируется и отмечается область детекции.
Также детектор очередей может строить интерактивные отчеты:
- Определять пиковые нагрузки, динамику образования очередей и сравнивать проблемные зоны в нескольких заведениях.
- Просматривать отчеты в браузере или делать экспорт в Excel (в формате csv).
- Получать уведомления об изменениях на почту.
Подсчёт посетителей магазина
Детектирование людей помогает не только в очередях или торговых зонах, но и на входе и выходе из магазина. К примеру, недобросовестные продавцы могут объяснять низкие продажи отсутствием посетителей в магазине. Но есть простой и эффективный механизм подсчёта покупателей — по лицам. Система распознавания лиц умеет считать уникальных посетителей магазина, исключая повторения и сотрудников.
Анализ действий персонала и посетителей
Видеоаналитика помогает разделить персонал от посетителей по одежде и другим методами, оценивать качество обслуживания и перераспределять персонал в магазине в зависимости от числа покупателей. Это позволит снизить время обслуживания и улучшить лояльность клиентов. Также руководитель может отслеживать время прихода и ухода сотрудников, контролировать дресс-код, фиксировать случаи воровства и порчи товара.
Некоторые системы умеют определять как спорные ситуации, вроде пропуска товара при сканировании или двойного сканирования, так и фиксировать случаи мошенничества или ошибок персонала: ручной ввод цены, неподтверждённые скидки, неправильные возвраты, ошибки в выдаче наличных или чеков, продажа алкоголя после 23:00 или пересчёт кассы для изъятия неучтённого остатка.
И всё-таки, почему облако?
Обычное подключение системы видеонаблюдения может быть недостаточно эффективным: каждая зона обслуживается на отдельном узле связи, а объединение их в сеть накладно по объему данных и стоимости интернет-канала. Эту проблему решает подключение облачной инфраструктуры, которая к тому же, позволяет удаленно контролировать любой бизнес без привязки к физическому месту.
Платформа Ivideon позволяет объединить большое количество камер в один личный кабинет, куда подгружается вся статистика из аналитических модулей, используя облако для хранения видео и информации о событиях. Для быстрого доступа к видео, событиям, настройкам и удобным отчетам можно использовать бесплатные мобильные и десктопные приложения или обычный браузер.
Подключение облачного видеонаблюдения не занимает много времени — Ivideon предлагает бесплатно подключить камеры из магазина в собственную систему, которой пользуется более 3 млн клиентов, и протестировать её возможности. Вся настройка занимает 99 секунд — спустя пару минут владелец магазина может начинать получать данные о числе посетителей и очередях.
Если требуется обновлять настройки камер: отключить часть микрофонов в переговорных, снизить или увеличить качество картинки, то это делается удалённо, несколькими щелчками мыши или в несколько тапов по экрану телефона: нет необходимости вызывать специалиста на объект и оплачивать его услуги дополнительно.
Перечисленные решения активно пилотируются, внедряются и развиваются крупными сетями, однако, сервис Ivideon нацелен также на их адаптацию — в первую очередь, ценовую, к нуждам среднего бизнеса и небольших сетей. Поэтому продвинутая видеоаналитика сегодня может быть доступна торговым точкам, в которых установлено совсем немного камер.
