Технология распознавания лиц как маркетинговый инструмент: плюсы и минусы

Разработка ПО IT Инновации Цифровизация Статьи РБК

Антон Рудов, основатель и генеральный директор ORBL, рассказывает о том, как «умные» камеры с функцией распознавания лиц обеспечивают персонализацию в офлайне и помогают компаниям выстроить более точечное взаимодействие с клиентами

Фото: EPA / ТАСС

Технология распознавания лиц находит свое применение не только в сфере безопасности (вспомним пилотный проект Москвы — 100 «умных» камер, которые помогают при расследовании 70% уличных преступлений) или банковской биометрии, российский сегмент которой растет на 36% в год благодаря технологии, — сегодня она показывает большой потенциал и в маркетинге.

Как технология может помочь

«Умные» камеры используются для решения целого ряда задач в отраслях, где речь идет о массовом обслуживании. Больше всего маркетинговых целей технология распознавания лиц помогает достичь в ретейле, в том числе банковском. Как?

В исследовании аудитории

«Умные» камеры позволяют собирать более детальные данные о составе целевых групп.

До появления технологии распознавания лиц единственным альтернативным способом автоматизации были простейшие счетчики, встроенные в магнитные рамки у входа. Они фиксируют входящий трафик, который затем соотносится с данными о продажах. Этот способ позволяет получить информацию о том, сколько покупателей посетили магазин за сутки, какая часть ушла без покупок (базовая картина по конверсии), а также вычислить средний чек. И на этом все. Счетчики не дают никакой информации о «возвратности» (retention) и повторных покупках, не говоря уже о таких данных, как пол и возраст клиентов.

Аудиторию небольшого магазина у дома, например, можно оцифровать за две недели с помощью десяти «умных» камер. За этот период система запоминает каждого покупателя, сохраняя его профиль в базе данных в виде математического вектора. Она умеет определять пол и возраст посетителей, частоту и длительность их пребывания в магазине, состав корзины. На основании этих данных аудиторию можно сегментировать, выделяя ключевые целевые группы для дальнейшего взаимодействия. Так аналитические возможности офлайн-ретейла с помощью технологии распознавания лиц приближаются к возможностям торговых платформ e-commerce.

В персонализации скидок

На основе собранных данных ретейлер может делать персонализированные скидки и предложения целевым группам или индивидуально каждому покупателю.

Например, маркетолог способен в любой момент выделить сегмент клиентов, которые совершают покупки чаще других (более высокий показатель retention) или сделать выборку с самым большим средним чеком. «Умная» камера в кассовой зоне идентифицирует такого покупателя, а ИТ-платформа передает сигнал на терминал оплаты, после чего индивидуальная скидка оформляется автоматически.

В создании более точного носителя в программах лояльности

Физическая карта лояльности — ненадежный маркетинговый инструмент. Помимо очевидных расходов на их изготовление (2–5 рублей за штуку), бизнес не получает гарантий, что предложение дойдет до адресата. Например, эти карты часто передаются из рук в руки.