"L'avenir est déjà arrivé, il est juste inégalement réparti." Les technologies du futur pénètrent avec force et force le commerce de détail, car le succès des entreprises est déjà déterminé par les indicateurs de mise en œuvre de nombreuses solutions informatiques.
Il y a deux façons dans le commerce de détail: devenir technologique ou mourir. Dans le premier cas, le choix est vaste - des technologies sont déjà disponibles sur le marché russe pour suivre la disponibilité des marchandises sur les étagères, pour reconnaître les clients et également pour éviter les files d'attente.
L'analyse vidéo devient un avantage concurrentiel clé - c'est une réponse évolutive naturelle à la concurrence féroce et aux demandes croissantes des consommateurs pour les niveaux de service.
Les plates-formes qui contribuent à augmenter les ventes de dizaines de pour cent sont limitées par un seul problème important: le coût des solutions est prohibitif pour les petites et moyennes entreprises.
Analyses vidéo abordables - c'est le créneau gratuit dans lequel Ivideon "distribue l'avenir de manière égale".
Vision par ordinateur: connaître le prix en personne
Selon MarketsandMarkets, le volume du marché mondial de la reconnaissance faciale atteindra 6,84 milliards de dollars d'ici 2021. Le marché russe à cet égard est beaucoup plus modeste - des dizaines de millions de dollars. La raison principale des faibles volumes est le coût élevé de la solution finale pour les petites et moyennes entreprises.
La reconnaissance faciale est courante depuis plusieurs années. Et quand un client est venu nous voir pour faire un service de suivi de clients VIP, il était très surpris que nous n'ayons pas une telle solution. Après tout, le téléphone a une reconnaissance faciale, mais pourquoi n'est-il pas dans la caméra IP?
La tâche de surveillance et de détection des personnes dans le cours d'eau avant l'essor des réseaux de neurones est restée extrêmement difficile.Analysons cette thèse sur l'exemple d'un des plus grands systèmes de vidéosurveillance au monde. À Moscou, des caméras sont installées partout: sur le territoire et dans les bâtiments des écoles et jardins d'enfants, dans les gares MCC, les stades, les arrêts de transports en commun et les gares routières, dans les parcs, dans les passages piétons souterrains.
Moscou se classe au deuxième rang mondial pour le nombre de caméras de vidéosurveillance par habitant: il y a 11,63 caméras de vidéosurveillance pour 1 000 habitants, soit presque deux fois plus qu'à Hong Kong et six fois plus qu'à Pékin.
Les caméras sur les interphones à Moscou reconnaissent les visages et envoient une notification push si une personne recherchée tombe dans l'objectif. Le métro de Moscou possède également une zone de reconnaissance faciale.
Le gouvernement de Moscou
dépense environ 5 milliards de roubles par an pour la maintenance du système, tandis que les enregistrements de chaque caméra ne sont stockés que pendant cinq jours. Combien cela coûte-t-il de connecter un système de reconnaissance faciale?
Selon les experts , au moins 100 $ pour chaque caméra connectée. Pour une petite entreprise, c'est un coût exorbitant.
Nuages (pas seulement des chevaux blonds)
Pourquoi comparons-nous l'analyse vidéo de vente au détail avec l'analyse de la ville sûre? De plus, sur 160 000 cellules métropolitaines, exactement 0 est accessible à une personne ordinaire sans contacter la police.
Le fait est que jusqu'à récemment, les prix de connexion d'un système de reconnaissance faciale étaient tirés du plafond, confondant les clients avec un calcul approximatif du flux de personnes et de la taille des objets. Il est difficile de comparer avec le fait qu'il n'a pas de limites claires.
Même l'objectif de l'entreprise elle-même affecte le coût - si vous avez un casino, soyez prêt à payer plus. Si vous avez un réseau de 80 magasins, préparez-vous à payer plus pour chaque caméra. Il n'est pas surprenant que dans ce contexte, jusqu'en 2020, les coûts de développement, d'achat et de mise en œuvre de solutions innovantes auprès des plus grands détaillants européens
puissent atteindre 17
à 19% du chiffre d'affaires.
"Nous aurions tout cet argent!"
Opinion d'experts dans le domaine de la vidéosurveillanceLe système clé en main est assemblé individuellement pour chaque client, guidé par la logique «
combien pouvons-nous gagner maintenant ». Personne ne place généralement des listes de prix sur les sites Web, facturant jusqu'à 100 millions d'euros pour les grandes entreprises et une chaîne de supermarchés.
À première vue, la solution ne semble pas vraiment abordable: pour atteindre un point de vente avec une vidéosurveillance intellectuelle, des dizaines de caméras pas les moins chères, une commutation, un commutateur, un serveur, etc. sont nécessaires.
Cependant, une solution cloud réduit tous les coûts au minimum. Les caméras IP conviendront à toutes celles sur lesquelles vous pourrez distinguer un visage. Le nombre de caméras est réduit car l'analyse cloud vous permet de configurer plusieurs zones pour l'analyse sur une seule caméra.
La plupart des points de vente au détail ont déjà installé des systèmes de vidéosurveillance. Mais même ces systèmes peuvent être connectés au cloud sans trop payer pour le rééquipement complexe et coûteux de la salle.
Ce dont l'acheteur a besoin
L'appareil photo reconnaît l'acheteur par sexe et par âge, puis propose à l'écran quelque chose qui pourrait l'intéresser. Photo: Groupe de détail X5Nous mettons à disposition des analyses, mais pourquoi sont-elles nécessaires? Pour le commerce de détail, la réponse se résume à deux bases:
- identification des voleurs, sur la base de ceux précédemment vus par le service de sécurité;
- identification pour une distribution sur la base de la fidélité et de la stimulation de l'activité client.
Dès qu'un visiteur entre dans le magasin, son visage capture un logiciel de reconnaissance faciale via la caméra. Si le client a été remarqué pour des actions dangereuses, le gardien recevra un avertissement concernant la menace. Et si notre client, par exemple, est un client VIP, il peut recevoir une remise dans le messager. Vous pouvez également déterminer que le magasin compte actuellement plus de jeunes femmes que les autres acheteurs et publier une promotion spéciale pour elles sur les écrans.
De plus, l'analyse montrera où un seul acheteur regarde, ce qui retarde son regard, quels points colorés attirent son attention. Ces données permettront d'évaluer l'attractivité marketing de l'action et du travail des marchandiseurs.
La génération Z et les plus jeunes sont particulièrement sensibles à la personnalisation, à la mise en ligne hors ligne et aux puces numériques qui augmentent l'attrait des achats. Au final, les offres ciblées font gagner du temps, de l'argent aux clients et éliminent l'ennui du shopping.
Le réseau Rive Gauche a récemment
annoncé officiellement avoir utilisé avec succès un système formé pour prédire le comportement des clients sur la base des données des caméras, des caisses enregistreuses et de l'apprentissage automatique. Déjà au stade initial de ses travaux, l'exactitude des recommandations de produits personnels pour des articles spécifiques était de 33%.
Le système est en mesure d'identifier parmi tous les titulaires de cartes de fidélité des détaillants (soit 2,6 millions de personnes) ceux qui pourraient effectuer un achat au cours des deux prochaines semaines, tout en faisant une prévision des achats les plus probables pour chacun des clients. Dans Magnet, la technologie d'apprentissage automatique vous permet toujours d'avoir exactement les produits dont les clients ont besoin.
Pour le propriétaire d'entreprise,
selon X5, la technologie d'analyse vidéo et de vision par ordinateur réduit de 10% le nombre de personnes quittant le magasin sans faire du shopping, et de 20% - la perte de magasins.
Produits d'étagère
Les gens intelligents dans le marketing commercial ont trouvé un terme spécial pour la situation lorsque vous venez à deux heures du matin pour votre bien-aimée Agusha et que le maudit yaourt a disparu de l'étagère du magasin.
OSA (On-Shelf Availability) est la disponibilité des marchandises sur une étagère de magasin à tout moment. À son tour, la situation où le produit n'est pas sur l'étagère et que vous souhaitez l'acheter s'appelle OOS (Rupture de Stock).
Le plein OOS est une situation désagréable. Selon nos données, 25% des personnes se rendent au magasin uniquement pour ce dont elles ont besoin - pas d'achats situationnels. Une telle personne en silex se retournera et partira sans regarder la barre de chocolat au box-office.
Il y a plusieurs raisons à l'apparition d'OOS: bave, l'analyste du siège a fait une erreur avec la prévision des commandes, quelque part il y avait un problème de logistique, les marchandises ont fini sur une autre étagère. 20% de tous les biens en Russie sont constamment dans un état OSA à OOS, et les chaînes de vente au détail perdent de 2 à 4% du chiffre d'affaires des marchandises.
La vision par ordinateur détermine de manière élémentaire la présence, la quantité et l'emplacement correct des produits sur l'étagère, élimine le facteur humain et automatise le processus d'approvisionnement du magasin.
Le système reconnaît presque toutes les marchandises sur les étagères avec une précision de plus de 95%, prend en compte la forme, la couleur, le logo, le type d'emballage et envoie des rapports au personnel d'application avec des informations sur la gamme et la disposition dans les 10 secondes.
La technologie de reconnaissance d'image définit:
- quels biens sont présents sur l'étagère et le nombre d'unités de production;
- si le produit a une étiquette de prix et si le prix est approuvé au bureau central;
- Existe-t-il une promotion approuvée pour ce produit?
- quelles marchandises manquent sur l'étagère contrairement à l'assortiment approuvé.
Un élément de protection supplémentaire «j'ai oublié» du gestionnaire est le réglage automatique des tâches de disposition des marchandises et la fréquence spécifiée de l'analyse de la disponibilité des marchandises. L'accès au système est configuré immédiatement pour plusieurs décideurs afin d'éliminer complètement le facteur humain paresseux.
Le test d'un tel système à Pyaterochka a
conduit à une augmentation des ventes de marchandises, ce qui a montré l'efficacité du suivi vidéo et photo du calcul.
Les avantages potentiels de l'introduction d'un contrôle automatisé de la disponibilité des marchandises en rayon atteignent jusqu'à 5% du chiffre d'affaires en raison d'une augmentation de la disponibilité des marchandises en rayon.
Files d'attente
À propos de la gamme,
nous avons écrit plusieurs articles, dont l'essence se résume à une phrase: les clients éprouvent un négatif, et tout négatif conduit au fait qu'une autre fois, le client ne vient pas dans ce magasin.
L'analyse vidéo détermine le nombre d'acheteurs dans une file d'attente. Lorsque la caméra détecte que plus de cinq personnes se sont accumulées, le responsable reçoit une notification sur la nécessité d'ouvrir une caisse supplémentaire.
En même temps, une caméra est capable de contrôler plusieurs zones de la salle de marché à la fois, ce qui réduit le coût de la solution pour les petites entreprises.
Compter les visiteurs
Le gestionnaire surveille en temps réel la dynamique des visites en magasin tout au long de la journée de travail, connaît l'heure et la journée des clients les plus actifs. Il est utile de savoir objectivement, et non d'après les paroles des vendeurs, lorsque le pic de visites du magasin, le week-end ou en semaine, est de savoir si les clients préfèrent faire leurs achats tôt le matin ou tard le soir.
Des analyses plus avancées pourront suivre le mouvement des clients jusqu'à un mètre. Conformément à ces informations, vous pouvez leur envoyer des notifications push avec des offres promotionnelles pertinentes.
Au fil du temps, une solution deviendra disponible même pour les petites entreprises, dans laquelle il sera possible de savoir à quelle fréquence un acheteur particulier se rend dans un magasin particulier et, en comparant ces données avec les intérêts de l'acheteur, de former des offres promotionnelles régulières.
Ce qui est sous l'arbre
L'analyse vidéo Ivideon a longtemps été comme une licorne - tout le monde en a entendu parler, mais personne ne l'a vue. Le problème n'était pas de faire des analyses et de former des réseaux de neurones. Le problème était de rendre ce système aussi professionnel que possible, mais pas aussi cher que quiconque, c'est-à-dire pour les personnes qui voient dans la phrase «le coût de mise en œuvre des innovations atteindra 17-19% des revenus» - roman fantasmatique.
L'attraction de 8 millions de dollars d'investissements des fonds Rusnano Sistema SICAR et Skolkovo Ventures nous a permis de mener à bien cette tâche. Désormais, nous donnons non seulement accès au flux vidéo et aux archives vidéo en ligne, mais nous connectons également toute analyse vidéo tierce, en l'adaptant à l'échelle et aux exigences de l'entreprise.
Qu'est-ce que cela signifie en pratique: les frais d'analyse sont calculés en fonction du trafic (détecteur de visage, détecteur de produit d'étagère) ou immédiatement à des taux fixes pour chaque caméra (détecteur de file d'attente). Le comptage des visiteurs, les files d'attente et les marchandises en rayon sont déjà disponibles.
La reconnaissance faciale que nous présenterons la veille du nouvel an. Si vous souhaitez connecter des modules d'analyse vidéo dès maintenant ou vous inscrire à un test bêta d'individus (uniquement pour les utilisateurs professionnels), écrivez-nous à
videoanalytics@ivideon.com .