Решения в сфере компьютерного зрения меняют привычные бизнес-процессы. Крупные торговые сети в России интегрируют новые инструменты в свой бизнес, ориентируясь на опыт зарубежных коллег. Но пока они запускают точечные пилотные проекты, не понимая насколько широкий спектр применения у технологии. Команда разработчиков Cubic Media провела для Sostav ликбез, объяснив как работает компьютерное зрение и чем оно полезно ритейлерам.
Болевые точки торговли
Компьютерного зрение — технология, которая исследует изображения на видео при помощи искусственного интеллекта. Её можно интегрировать в любую систему видеонаблюдения и проводить анализ в режиме реального времени, либо подгружать записи в систему постфактум, а также задействовать при планировании Indoor-рекламы.
По данным американской платформы Chooch, розничные магазины используют стратегии компьютерного зрения, чтобы преодолеть болевые точки розничной торговли и добиться значительной отдачи от своих инвестиций в ИИ. По состоянию на 2019 год 43% планировали начать или завершить развертывание «компьютерного зрения». Более того, Juniper Research прогнозирует, что глобальные розничные расходы на ИИ увеличатся с $ 2 млрд в год в 2018 году до $ 7,3 млрд в 2022. Российские аналитики также настроены оптимистично: согласно исследованию аналитического центра TAdviser и компании «Системы компьютерного зрения», при оптимистичном сценарии к 2023 году объём российского рынка может вырасти почти в 5 раз, до 38 млрд руб. (с уровня 2019 года).
Разберёмся, какие болевые точки бизнеса помогают преодолеть системы компьютерного зрения:
- Контроль товаров на полках и определение заканчивающегося товара.
- Воровство сотрудников и магазинные кражи.
- Оценка эффективности штата.
- Подсчёт долгих очередей.
Контроль товаров
Обычным розничным магазинам сложно постоянно поддерживать достаточное количество товаров на полках. Согласно исследованию 2015 года, средний уровень отсутствия товаров в розничных магазинах составлял 8%. Отсутствие товара вызывает снижение продаж, удовлетворенность потребителей и лояльности клиентов. По данным Harvard Business Review, 21−43% покупателей будут искать другой магазин, если в выбранном ими магазине нет нужного им товара. По этой причине розничные продавцы несут ежегодные убытки примерно в 4%.
Специализированная технология компьютерного зрения может анализировать видео и изображения полок магазинов, чтобы:
- уведомлять сотрудников, когда на полках нет товаров;
- предупреждать сотрудников, когда полки требуют обновления, чтобы сделать определенные продукты более заметными.
Эти стратегии компьютерного зрения помогают ритейлерам сократить количество товаров, которых нет в наличии, и улучшить показатели удержания клиентов. Walmart уже экспериментировал со стратегиями компьютерного зрения с использованием «роботов, сканирующих полки», которые ищут нарушения в поставках продуктов. Искусственный интеллект лучше осведомлён о наличии товаров, освобождая рабочие руки живых людей.
Магазинные кражи
Ещё одна распространенная проблема для розничных магазинов — воровство. Бо́льшая часть потерь запасов связана с повреждением и истечением срока годности. Кражи в магазинах составляют 33% этой потери, воровство сотрудников — ещё 33,1%. Большинство преступлений, связанных с кражами в магазинах, остаются совершенно незамеченными. Согласно опросу, в среднем магазинных воров ловят только один раз из каждых 48.
В США системы распознавания лиц компьютерного зрения могут сканировать лица покупателей, когда они входят в магазин, и сразу же идентифицировать известных магазинных воров. Эти решения также способны различать сотрудников розничной торговли, менеджеров и посторонних лиц, которым может быть разрешено или не разрешено входить в зону ограниченного доступа.
Таким образом, «компьютерное зрение» обеспечивает розничной торговле сокращение запасов и повышенную безопасность. В ближайшие годы ритейлеры могут ожидать ещё больше применений технологии.
Эффективность штата
Большая головная боль сетевых магазинов — проблема загруженности продавцов-консультантов. Это также влияет на продажи и лояльность клиентов. Технология отличает посетителя от менеджера, отслеживает, насколько оперативно посетитель получил консультацию и передаёт сигнал ответственному сотруднику. Ритейлер сможет сам собрать статистику эффективности своих сотрудников. Так автоматизируются процессы и экономятся человеческие и финансовые ресурсы.
Долгие очереди
Важная задача для крупных торговых сетей — контроль очередей. Ритейлеры одним из решений видят внедрение технологий, которые оптимизируют процесс «быстрых очередей». Одно из таких решений — переносные (мобильные) кассы, с помощью которых покупки можно оплачивать в приложении магазина.
Кроме того, появилась технология, которая определяет, когда покупатели слишком долго стоят в очереди и начинают отказываться от покупок. Если в ней больше трёх человек — это превышает установленное значение количества людей в зоне кассы, и программа отправляет данные в систему мониторинга.
Подведём итоги. Технология позволяет:
- анализировать взаимодействия как с отдельными полками, так и с группами товаров;
- изучать общий объём трафика торговой точки;
- применять зонирование;
- сегментировать посетителей выбранной торговой зоны по полу и возрасту;
- составлять тепловые карты.
Заинтересованность ритейлеров узнать маршруты покупателей и взаимодействие с товарами — один из драйверов развития компьютерного зрения. Технология также используется в медицине, в банковской отрасли, сфере обслуживания и на производстве. Она будет внедряться и дальше в различные рабочие процессы, пока бизнес ищет способы повысить эффективность труда и безопасность сотрудников.