Как TRASSIR Shelf Detector помогает повышать удовлетворенность покупателей. Часть 2

Как же это работает?

Остановимся подробнее на том, как же именно устроена работа модуля интеллектуальной видеоаналитики TRASSIR Shelf Detector.

Во-первых, в магазине устанавливаются камеры напротив полок с товарами. И видеорегистратор, на котором установлены ПО TRASSIR и и подключенные модули интеллектуальной видеоаналитики.

Далее, в интерфейсе управления модулем настраиваются зоны детекции. А также задаются параметры отправки уведомлений с отчётом о пустотах на полках за определенный временной интервал.

Что происходит потом?

Представим ситуацию, когда покупатели разобрали с полки все товары.

В этом случае, ответственные сотрудники магазина или управляющий торговой точкой оперативно получают уведомления на мобильный телефон. Это происходит с помощью Telegram-бота. Либо им приходят алерты через облако.

После этого, сотрудники пополняют товары на полке до нужного количества. Чтобы все покупатели, желающие приобрести этот товар, могли найти его в магазине и купить. А не уходили в другой магазин, оставляя торговую точку в поисках необходимого им ассортимента.

При интеграции с локально установленным Task Manager или с терминалом данных, система отправляет задачу на необходимость пополнения полки товарами. Затем задача появляется в приложении. Что позволяет отслеживать время исполнения задачи. И в дальнейшем включать эту информацию в отчёт.

Таким образом, у вас появляются данные, позволяющие контролировать и объективно отслеживать эффективность сотрудников, ответственных за выкладку и своевременно пополнение запасов товаров на полках.

С точки зрения задействованной архитектуры решения, это выглядит следующим образом:

Возможные сценарии реакции:

1. Постановка задачи ответственном сотруднику в Task Manager на пополнение полки
2. Формирование и выгрузка отчётов. Включает в себя данные о частоте возникновения инцидентов, скорости пополнения полок. А также интеллектуальный поиск событий в видеоархиве с помощью скрипта Active Search
3. Интеграция с системами, установленными на объекте. Включает в себя интеграцию через API, выгрузку данных в форматах XLSX и CSV. А также доступ к данным с использованием SQL. И кастомизацию оповещений и отчетов с помощью скриптов на Python
4. Отправка уведомлений. SMS-оповещения, E-mail уведомления, сообщения в Telegram

В следующей части поговорим о функциональности решения и самых популярных сценариях использования TRASSIR Shelf Detector.