Видимые плюсы: какие задачи ретейлера решит видеоаналитика

Статьи РБК

В 2018 году мировой объем рынка видеоаналитики составил $3,23 млрд. Ожидается, что в ближайшие пять лет он вырастет более чем в 2,5 раза. Видеоаналитика может помочь ретейлеру сэкономить и повысить эффективность работы. Расскажу о ее возможностях

Разговор про важность Big Data и аналитики в бизнесе сегодня выглядит серьезно только при выполнении трех важных условий. Если говорящий:

приводит сценарии использования решений, которые уже успешно прошли тестирование;
поясняет преимущества решений;
прямо говорит о «подводных камнях» при внедрении решений в разных отраслях.

Сегодня данных слишком много. Бизнес разного уровня — от торгово-промышленного до малого — часто не использует эти данные или использует по минимуму, просто потому что не понимает, как их эффективно «переварить».

Постараюсь избежать распространенных ошибок и расскажу о видеоаналитике не только как о части загадочной концепции Business Intelligence (в переводе с англ. бизнес-аналитика), но и как о рабочем инструменте, с помощью которого российские ретейлеры могут справиться с реальными бизнес-болями.

Видеоаналитика — комплекс решений на базе компьютерного зрения, при помощи которых данные с камер видеонаблюдения используются для распознавания объектов и лиц, обнаружения скоплений людей, подсчета посетителей, создания тепловых карт и решения других задач, а также создания аналитических отчетов для последующей оптимизации бизнес-процессов.

По данным агентства Research and Markets, в ближайшие пять лет мировой рынок видеоаналитики будет расти на 21,5% в год и к 2023 году достигнет объема $8,55 млрд. Для сравнения: по итогам 2018 года объем этого рынка составил $3,23 млрд.

Какое решение выбрать

Можно много писать о видеоаналитике, но лучше просто перечислить решения, с помощью которых ретейлеры уже сегодня могут сэкономить.

1. Распознавание лиц для предотвращения воровства

Аналитический модуль распознавания лиц «запоминает» посетителей, ранее попавших в черный список. Это эффективное лекарство от так называемых дрейфующих воров, которые буквально поставили кражи в магазинах одной сети на поток.

В калифорнийской компании FaceFirst подсчитали, что системы распознавания лиц правильно идентифицируют «хронических шоплифтеров (магазинный вор. — «РБК Pro»)» в 60% случаев. Умные алгоритмы помогают поймать злоумышленника с поличным прямо на выходе из магазина и сокращают количество краж на 34%.

2. Распознавание лиц для развития программ лояльности

Традиционные программы лояльности на глазах теряют эффективность. Ретейлер узнает, что постоянный покупатель пришел в магазин, только если он использует пластиковую карту постоянного покупателя на кассе. Тем временем покупатели все реже используют «пластик». Карт лояльности становится слишком много, и простимулировать людей использовать их не удается даже с помощью бонусов.

Распознавание лиц, интегрированное с CRM-системой, также хорошо подходит магазинам класса люкс, для которых очень важен высокий Retention Rate (коэффициент удержания покупателей).

Видеоаналитика позволит провести более глубокий анализ данных. В отчете, который выдает модуль по распознаванию лиц, ретейлер увидит, что постоянный клиент пришел в магазин, но ничего не купил, и сможет учесть это в будущем.

X5 Retail Group установила в некоторых магазинах камеры для распознавания эмоций и возраста покупателей. Анализируя данные, система выводит на экран монитора в торговом зале товары, которые могут понравиться человеку. Решение помогло сети сократить количество посетителей, которые уходят из магазина с пустыми руками, на 10%.
В Lolli & Pops, большом кондитерском магазине в США, система распознавания лиц определяет постоянных покупателей и посылает на их смартфоны уведомления с товарами, которые могут им понравиться (с учетом индивидуальных предпочтений). Как заявил CEO компании, подобный персонализированный подход повышает лояльность клиентов, они чаще возвращаются и покупают больше товаров — их доверие растет, а вместе с ним укрепляется репутация бренда.

Совет

Нельзя забывать, что эффективность работы сервиса распознавания лиц напрямую зависит от множества параметров и факторов: начиная от погодных условий и заканчивая уровнем освещенности и углом расположения камеры.

3. Сокращение очередей на кассах

Сократить очереди на кассах помогают камеры видеонаблюдения с детектором очередей. Как только у кассы выстраивается очередь, администратор получает уведомление об этом. После чего может отправить в зал дополнительных кассиров.

Может сложиться и обратная ситуация — когда в магазине больше кассиров, чем требуется в тот или иной промежуток времени. С момента подключения детектора очередей начинает накапливаться статистика, и система формирует график загруженности магазина за необходимый отчетный период. На графике ретейлер видит, как меняется наплыв покупателей в зависимости от времени. Опираясь на эти данные, он может скорректировать часы работы кассиров.

4. Тепловые карты

Тепловые карты показывают, какие пространства в торговом зале наиболее популярны у покупателей, а какие чаще всего остаются без внимания.

Мерчандайзер может использовать эту информацию для корректного размещения товаров. Так он будет ориентироваться на данные, а не на прописные истины вроде «товар надо размещать на уровне лица среднестатистической российской женщины ростом 165 см».

К примеру, товары, за которыми покупатели приходят в магазин специально, можно размещать в местах с малой проходимостью. А товары, которые покупают «в довесок» и на эмоциях, стоит расставить в самых проходимых местах.