Как видеоаналитика помогает отследить пустые полки и повысить продажи

Коллеги, сегодня поговорим о важной и современной технологии в ритейле - видеоаналитике с помощью ИИ.

Это достигается благодаря сложному процессу видеоанализа, в ходе которого камера последовательно захватывает визуальную информацию и передает ее на обработку специально обученной нейросети. Обладая знаниями, полученными из обширного массива данных, эта нейросеть умеет идентифицировать и классифицировать различные объекты, действия и события без непосредственного вмешательства человека.

Особенно впечатляющие возможности компьютерного зрения раскрываются в сфере ритейла. Технология способна предоставлять ценные данные о поведении покупателей в реальном времени: от времени, проведенного рядом с теми или иными товарами, до их предпочтений и маршрутов движения по торговому залу. Благодаря анализу видеоданных с камер видеонаблюдения, компьютерное зрение помогает понять, где и почему формируются очереди, а также определить социально-демографические характеристики клиентов и их уровень удовлетворенности.

Трафик посетителей с распознаванием лиц

Компьютерное зрение позволяет непрерывно следить за поведением покупателей: сколько времени они проводят у полок, какие продукты выбирают, как двигаются по магазину, где создаются очереди.

Также можно составить социально-демографический портрет клиентов и измерить их удовлетворенность: по камерам проследить в каком настроении выходят из магазина те или иные категории покупателей.

Например, система Walmart обнаруживает покупателей с несчастным лицом и оповещает об этом сотрудников магазина. Таким образом ритейлер надеется улучшить клиентский сервис.

Сбор статистики о посещениях торговой точки (ТТ)

• Посетителей, кто вошел в ТТ с фиксированием пола и возраста

• Прошедших мимо входа в ТТ

• Распознавание лиц покупателей с привязкой к чекам/картам лояльности

• Поддержка базы постоянных покупателей

Работа с покупателями в период посещения ТТ

Привычный опыт покупок в онлайн-магазинах был перенесен в офлайн.

Сейчас у ритейлеров появляется возможность предсказать привлекательную цену для конкретного пользователя. Для этого используются решения для сбора и агрегации данных о каждом клиенте, отслеживания его покупательской способности с помощью машинного обучения, а также компьютерное зрение. Оно распознает товар в момент сканирования продукта.

• Идентификация каждого покупателя: новый, либо постоянный

• Для постоянных покупателей индивидуальные предложения на основе статистики покупок

• Фиксирование количества покупателей без контакта с продавцом

Статистика работы по каждому сотруднику ТТ

• Количество встреченных посетителей

• Время обслуживания посетителей

• Количество посетителей, доведенных до покупки

Искусственный интеллект и компьютерное зрение помогают розничной торговле не только следить за запасами и анализировать поведение покупателей, но и защищать магазины от финансовых потерь.

Какие именно нарушения может фиксировать видеоаналитика?

Экономические нарушения и контроль кассовой зоны

• Непробитые чеки и неверная обработка товаров: включая неучтенные покупки и фиктивные возвраты.

• Неправомерные действия с кассой: изъятие денег и операции с кассой без контроля.

Контроль кассовой зоны

• Проверка действий кассиров: скорость обслуживания и соответствие чеков.

• Безопасность кассовой зоны: контроль за денежным ящиком и подлинностью купюр•

Дисциплина труда

Регулирование использования личных устройств и внимание к клиентам: минимизация личных разговоров и непрофессионального поведения в рабочее время.

Нарушение общественной безопасности и порядка

Контроль доступа и обеспечение безопасности: управление доступом в чувствительные зоны и предотвращение пожаров.

В мире ритейла пустые полки — это прямой путь к потере клиентов. Люди не хотят обходить несколько магазинов в поисках нужных товаров.

На помощь приходят технологии компьютерного зрения, которые могут предотвратить такую ситуацию. Системы мониторинга, интегрированные с видеонаблюдением, постоянно следят за заполненностью полок и помогают магазину вовремя заказывать товары и прогнозировать, что понадобится покупателям.

Один из ведущих ритейлеров в России уже использует систему, которая автоматически распознает товары на полках. Это дает сотрудникам возможность в реальном времени убедиться, что все необходимые товары на месте, выложены правильно и с соответствующими ценниками.

Если какого-то товара не хватает, сотрудник сразу же получает уведомление на свой телефон. Такая оперативность позволяет быстро исправить ситуацию и сделать товары доступнее для покупателей.

Помимо этого, видеоаналитика поможет контролировать: порядок на полках: наличие товаров на полу, порядок на полках: наличие товаров на полу, внешний вид персонала (форма), соблюдение графика работы объекта и даже контроль за качеством клининга с выявлением необработанных участков.

Ценовой мониторинг — это современный способ оставаться в курсе цен конкурентов, опираясь на фотоанализ товаров, их объема и стоимости, выставленных на полках других магазинов. Эту задачу обычно берут на себя специалисты, которые фотографируют товары в торговых точках конкурентов. Система затем собирает и анализирует эти данные, сравнивая цены на аналогичные товары у разных ритейлеров.

Кроме того, ценовой мониторинг служит еще и инструментом для формирования ценовой политики. Благодаря ежедневной обработке миллионов снимков, алгоритм устанавливает такую цену на продукцию, которая оказывается выгоднее для покупателя по сравнению с ценами конкурентов, при этом позволяя сохранить достойную прибыльность для магазина. Таким образом, ценовой мониторинг помогает не только следить за актуальными и историческими изменениями цен, но и анализирует ассортимент конкурентов, позволяя оперативно реагировать на изменения рынка.

Искусственный интеллект (AI) вырисовывается в качестве доминирующей силы, которая будет формировать цифровую трансформацию в розничной торговле в 2024 году. Этот тренд подкрепляется быстрым развитием рынка систем компьютерного зрения в России, прогнозируемым аналитиками достичь отметки в 40-50 миллиардов рублей в следующем году. Такой всплеск интереса и инвестиций связан с ключевыми прорывами в математических алгоритмах, произошедших в последние годы.

Несмотря на высокий интерес к AI в бизнес-сообществе, реальное применение технологии пока ограничено: лишь треть компаний использует его в своей деятельности. Искусственный интеллект находит применение в анализе текстов, управлении рисками, маркетинге, рекламе и оптимизации процессов.

Ритейлеры, однако, стремятся расширить использование AI, включая прогностическую аналитику, персонализацию услуг и автоматизацию операций, что делает розничную торговлю одним из лидеров по применению искусственного интеллекта в России. Эксперты считают, что эта тенденция значительно повысит эффективность и клиентский сервис в секторе, открывая новые возможности для роста и инноваций.

Надеюсь, этот материал будет вам полезен и поможет разобраться и адаптироваться под тренды 2024 года в вашей выкладке.

Кстати, SpacePlanner предлагает попробовать свой продукт бесплатно на 14 дней, получить доступ

Как вам материал? Полезно было прочесть? На ваш взгляд, видеоаналитика скоро станет стандартном современного ритейла? Пишите в комментариях!