क्लाइंट को डेटा में कैसे बदलें: हम खुदरा के लिए वीडियो निगरानी और वीडियो एनालिटिक्स बदलते हैं

"भविष्य पहले ही आ चुका है, यह असमान रूप से वितरित है।" भविष्य की प्रौद्योगिकियां खुदरा क्षेत्र में प्रवेश कर सकती हैं और मुख्य हो सकती हैं, क्योंकि व्यावसायिक सफलता पहले से ही कई आईटी समाधानों के कार्यान्वयन संकेतक द्वारा निर्धारित की जाती है।

खुदरा क्षेत्र में दो तरीके हैं: तकनीकी बनना या मरना। पहले मामले में, चुनने के लिए बहुत कुछ है - अलमारियों पर माल की उपलब्धता पर नज़र रखने के लिए, ग्राहकों को पहचानने के लिए, और कतारों को रोकने के लिए रूसी बाजार पर पहले से ही प्रौद्योगिकियां उपलब्ध हैं।

वीडियो एनालिटिक्स एक प्रमुख प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बन रहा है - यह एक गंभीर विकासवादी प्रतिक्रिया है जो सेवा स्तरों के लिए भयंकर प्रतिस्पर्धा और बढ़ती उपभोक्ता मांग है।

दसियों प्रतिशत बिक्री बढ़ाने में मदद करने वाले प्लेटफ़ॉर्म केवल एक महत्वपूर्ण समस्या से सीमित हैं - छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए समाधानों की लागत निषेधात्मक रूप से अधिक है।

सस्ती वीडियो एनालिटिक्स - यह मुफ्त आला है जिसमें इविडॉन "भविष्य को समान रूप से वितरित करता है।"

कंप्यूटर दृष्टि: व्यक्ति में कीमत पता है

मार्किटैंडमैर्केट्स के अनुसार, वैश्विक चेहरा पहचान बाजार की मात्रा 2021 तक बढ़कर 6.84 अरब डॉलर हो जाएगी। इस संबंध में रूसी बाजार बहुत अधिक मामूली है - लाखों डॉलर। कम मात्रा का मुख्य कारण छोटे और मध्यम आकार के व्यवसायों के लिए अंतिम समाधान की उच्च लागत है।

कई वर्षों से चेहरे की पहचान आम है। और जब एक ग्राहक वीआईपी ग्राहकों को ट्रैक करने के लिए एक सेवा देने के अनुरोध के साथ हमारे पास आया, तो वह बहुत हैरान था कि हमारे पास ऐसा कोई समाधान नहीं था। आखिरकार, फोन को पहचान का सामना करना पड़ता है, लेकिन यह आईपी कैमरे में क्यों नहीं है?

तंत्रिका नेटवर्क के उछाल से पहले धारा में लोगों की निगरानी और पता लगाने का काम बेहद कठिन रहा।

आइए इस थीसिस का विश्लेषण दुनिया के सबसे बड़े वीडियो सर्विलांस सिस्टम में से एक के उदाहरण पर करें। मॉस्को में, हर जगह कैमरे लगाए जाते हैं: क्षेत्र में और स्कूलों और किंडरगार्टन की इमारतों में, एमसीसी स्टेशनों, स्टेडियमों, सार्वजनिक परिवहन स्टॉप और बस स्टेशनों, पार्कों में, भूमिगत पैदल यात्री क्रॉसिंग में।

प्रति व्यक्ति सीसीटीवी कैमरों की संख्या में मॉस्को दुनिया में दूसरे स्थान पर है: प्रति 1,000 निवासियों पर 11.63 सीसीटीवी कैमरे हैं, जो हांगकांग में लगभग दो गुना और बीजिंग की तुलना में छह गुना अधिक है।

मॉस्को में इंटरकॉम पर कैमरे चेहरे को पहचानते हैं और एक धक्का अधिसूचना भेजते हैं यदि एक वांछित व्यक्ति लेंस में गिर जाता है। मॉस्को मेट्रो का एक चेहरा पहचान क्षेत्र भी है।

मॉस्को सरकार व्यवस्था रखरखाव पर एक वर्ष में लगभग 5 बिलियन रूबल खर्च करती है , जबकि प्रत्येक कैमरे से रिकॉर्डिंग केवल पांच दिनों के लिए संग्रहीत की जाती है। चेहरा पहचान प्रणाली को जोड़ने के लिए कितना खर्च होता है? विशेषज्ञों के अनुसार , प्रत्येक जुड़े कैमरे के लिए कम से कम $ 100। एक छोटे व्यवसाय के लिए, यह एक अत्यधिक लागत है।

बादल (सिर्फ निष्पक्ष बालों वाले घोड़े नहीं)

हम रिटेल वीडियो एनालिटिक्स की तुलना सुरक्षित सिटी एनालिटिक्स से क्यों करते हैं? इसके अलावा, १६०,००० महानगरीय कोशिकाओं में से, ० पुलिस से संपर्क किए बिना एक सामान्य व्यक्ति के लिए ठीक ० उपलब्ध है।

तथ्य यह है कि हाल ही में, चेहरे की पहचान प्रणाली को जोड़ने के लिए कीमतों को छत से लिया गया था, जिससे ग्राहकों को लोगों के प्रवाह और वस्तुओं के आकार की अनुमानित गणना के साथ भ्रमित किया गया था। इस तथ्य के साथ तुलना करना मुश्किल है कि इसकी स्पष्ट सीमाएं नहीं हैं।

यहां तक ​​कि व्यवसाय का ध्यान भी लागत को प्रभावित करता है - यदि आपके पास एक कैसीनो है, तो अधिक भुगतान करने के लिए तैयार रहें। यदि आपके पास 80 स्टोर का नेटवर्क है, तो प्रत्येक कैमरे के लिए अधिक भुगतान करने के लिए तैयार रहें। यह आश्चर्य की बात नहीं है कि इस पृष्ठभूमि के खिलाफ, 2020 तक, यूरोप के सबसे बड़े खुदरा विक्रेताओं से अभिनव समाधान विकसित करने, खरीदने और लागू करने की लागत 17-19% राजस्व तक पहुंच सकती है ।

"हमारे पास वह सारा पैसा होगा!"
वीडियो निगरानी के क्षेत्र में विशेषज्ञ की राय

प्रत्येक ग्राहक के लिए टर्नकी सिस्टम को व्यक्तिगत रूप से इकट्ठा किया जाता है, " हम अभी कितना कमा सकते हैं " के तर्क द्वारा निर्देशित। कोई भी आमतौर पर वेबसाइटों पर मूल्य सूची नहीं डालता है, बड़े उद्यमों और सुपरमार्केट की श्रृंखला के लिए 100 मिलियन तक की कीमत वसूलता है।
पहली नज़र में, समाधान वास्तव में सस्ता नहीं लगता है: बौद्धिक वीडियो निगरानी के साथ बिक्री के बिंदु तक पहुंचने के लिए, दर्जनों नहीं सबसे सस्ता कैमरा, स्विचिंग, एक स्विच, एक सर्वर, आदि की आवश्यकता होती है।

हालांकि, क्लाउड समाधान सभी लागतों को कम से कम कर देता है। आईपी ​​कैमरे किसी भी सूट करेंगे जिस पर आप एक चेहरे को भेद सकते हैं। कैमरों की संख्या कम हो जाती है क्योंकि क्लाउड एनालिटिक्स आपको एक ही कैमरे पर विश्लेषण के लिए कई ज़ोन को कॉन्फ़िगर करने की अनुमति देता है।

अधिकांश रिटेल आउटलेट पहले से ही सीसीटीवी सिस्टम लगा चुके हैं। लेकिन यहां तक ​​कि इन प्रणालियों को हॉल के जटिल और महंगे री-उपकरण के लिए भुगतान किए बिना क्लाउड से जोड़ा जा सकता है।

खरीदार को क्या चाहिए

कैमरा खरीदार को लिंग और उम्र के आधार पर पहचानता है, और फिर प्रदर्शन पर कुछ ऐसा पेश करता है जो उसे रुचि दे सकता है। फोटो: एक्स 5 रिटेल ग्रुप

हम विश्लेषण उपलब्ध कराते हैं, लेकिन इसकी आवश्यकता क्यों है? खुदरा के लिए, उत्तर दो आधारों पर आता है:

• चोरों की पहचान, जो पहले सुरक्षा सेवा द्वारा देखे गए थे, के आधार पर;
• वफादारी और उत्तेजक ग्राहक गतिविधि के आधार पर वितरण के लिए पहचान।

जैसे ही कोई आगंतुक दुकान में आता है, उसका चेहरा कैमरे के माध्यम से चेहरे की पहचान का सॉफ्टवेयर पकड़ लेता है। यदि क्लाइंट को खतरनाक कार्यों के लिए देखा गया है, तो गार्ड को धमकी के बारे में चेतावनी मिलेगी। और यदि हमारा ग्राहक, उदाहरण के लिए, वीआईपी-ग्राहक है, तो उसे मैसेंजर में छूट दी जा सकती है। आप यह भी निर्धारित कर सकते हैं कि स्टोर में वर्तमान में अन्य खरीदारों की तुलना में अधिक युवा महिलाएं हैं, और स्क्रीन पर उनके लिए एक विशेष प्रचार प्रकाशित करें।

इसके अलावा, एनालिटिक्स दिखाएगा कि एक एकल खरीदार कहां देख रहा है, क्या टकटकी लगाता है, क्या रंगीन धब्बे उसका ध्यान आकर्षित करते हैं। ये डेटा कार्रवाई और व्यापारियों के काम के विपणन आकर्षण का मूल्यांकन करने में मदद करेंगे।

जनरेशन Z और युवा विशेष रूप से निजीकरण के लिए संवेदनशील हैं, ऑनलाइन ऑफ़लाइन जा रहे हैं, और डिजिटल चिप्स जो खरीदारी के आकर्षण को बढ़ाते हैं। अंततः, लक्षित ऑफ़र ग्राहकों के समय, धन और खरीदारी से बोरियत को मारते हैं।

Rive Gauche नेटवर्क ने हाल ही में आधिकारिक तौर पर घोषणा की कि इसने कैमरे, कैश रजिस्टर और मशीन लर्निंग के डेटा के आधार पर ग्राहकों के व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए एक प्रशिक्षित प्रणाली का सफलतापूर्वक उपयोग किया है। पहले से ही अपने काम के शुरुआती चरण में, विशिष्ट लेखों के लिए व्यक्तिगत उत्पाद सिफारिशों की सटीकता 33% थी।

यह प्रणाली सभी रिटेलर लॉयल्टी कार्ड धारकों (जो 2.6 मिलियन लोग हैं) से पहचान करने में सक्षम है, जो संभावित रूप से अगले दो हफ्तों में खरीदारी करते हैं, जबकि यह प्रत्येक ग्राहकों के लिए सबसे अधिक संभावित खरीदारी का अनुमान लगाता है। चुंबक में, मशीन सीखने की तकनीक आपको हमेशा उन उत्पादों के लिए अनुमति देती है जिनकी ग्राहकों को आवश्यकता होती है।

व्यवसाय के स्वामी के लिए, X5 के अनुसार , वीडियो एनालिटिक्स और कंप्यूटर विज़न तकनीक 10% लोगों की खरीदारी के बिना स्टोर छोड़ने की संख्या को कम करती है, और 20% - दुकानों का नुकसान।

शेल्फ उत्पाद

व्यापार विपणन में स्मार्ट लोग उस स्थिति के लिए एक विशेष शब्द के साथ आए हैं जब आप अपने प्रिय अगुशा के लिए सुबह दो बजे आते हैं और देखते हैं कि स्टोर किए गए शेल्फ से शापित दही गायब हो गया।

OSA (ऑन-शेल्फ उपलब्धता) किसी भी समय स्टोर शेल्फ पर सामान की उपलब्धता है। बदले में, स्थिति जब उत्पाद शेल्फ पर नहीं होता है और आप इसे खरीदना चाहते हैं तो इसे ओओएस (आउट-ऑफ-स्टॉक) कहा जाता है।

पूर्ण OOS एक अप्रिय स्थिति है। हमारे आंकड़ों के अनुसार, 25% लोग केवल उसी चीज के लिए स्टोर पर जाते हैं जिसकी उन्हें आवश्यकता है - कोई स्थितिजन्य खरीदारी नहीं। ऐसा चकमक व्यक्ति बॉक्स ऑफिस पर चॉकलेट बार को देखे बिना घूमेगा और छोड़ देगा।

ओओएस की उपस्थिति के कई कारण हैं: स्लॉबर, हेड ऑफिस के विश्लेषक ने आदेशों के पूर्वानुमान के साथ एक गलती की, कहीं न कहीं रसद के साथ एक समस्या थी, माल दूसरे शेल्फ पर समाप्त हो गया। रूस में सभी वस्तुओं का 20% ओएसए से ओओएस तक एक राज्य में लगातार होता है, और खुदरा श्रृंखला 2 से 4% माल के कारोबार से खो जाती है।

कंप्यूटर दृष्टि तत्व को शेल्फ पर उत्पादों की उपस्थिति, मात्रा और सही स्थान निर्धारित करती है, मानव कारक को समाप्त करती है और स्टोर की आपूर्ति प्रक्रिया को स्वचालित करती है।

सिस्टम 95% से अधिक की सटीकता के साथ अलमारियों पर लगभग किसी भी सामान को पहचानता है, आकार, रंग, लोगो, पैकेजिंग के प्रकार को ध्यान में रखता है, और 10 सेकंड के भीतर सीमा और लेआउट की जानकारी के साथ आवेदन कर्मचारियों को रिपोर्ट भेजता है।

छवि मान्यता प्रौद्योगिकी परिभाषित करता है:

• क्या सामान शेल्फ पर मौजूद हैं और उत्पादन की इकाइयों की संख्या;
• क्या उत्पाद का मूल्य टैग है, और क्या उस पर मूल्य केंद्रीय कार्यालय में स्वीकृत है;
• क्या इस उत्पाद के लिए एक अनुमोदित प्रचार है?
• अनुमोदित वर्गीकरण के विपरीत शेल्फ पर क्या सामान गायब हैं।

प्रबंधक से सुरक्षा का एक अतिरिक्त तत्व "मैं भूल गया" माल बिछाने के लिए कार्यों की स्वचालित सेटिंग और माल की उपलब्धता का विश्लेषण करने की निर्दिष्ट आवृत्ति है। आलसी मानव कारक को पूरी तरह से खत्म करने के लिए कई निर्णय निर्माताओं के लिए सिस्टम तक पहुंच तुरंत कॉन्फ़िगर की गई है।

Pyaterochka में इस तरह की प्रणाली के परीक्षण से माल की बिक्री में वृद्धि हुई, जिससे पता चला कि गणना की वीडियो और फोटो निगरानी कितनी प्रभावी है।

शेल्फ पर माल की उपलब्धता पर स्वचालित नियंत्रण शुरू करने के संभावित लाभ शेल्फ पर माल की उपलब्धता में वृद्धि के कारण कारोबार में 5% तक हैं ।

कतारों

लाइनअप के बारे में, हमने कई लेख लिखे, जिनमें से सार एक वाक्य को उबालता है: ग्राहकों को एक नकारात्मक अनुभव होता है, और कोई भी नकारात्मक इस तथ्य की ओर जाता है कि ग्राहक इस स्टोर में नहीं आता है।

वीडियो विश्लेषण एक कतार में खरीदारों की संख्या निर्धारित करता है। जब कैमरा पता लगाता है कि पांच से अधिक लोग जमा हो गए हैं, तो प्रबंधक को एक अतिरिक्त कैश डेस्क खोलने की आवश्यकता के बारे में एक सूचना मिलती है।

एक ही समय में, एक कैमरा एक बार में ट्रेडिंग फ्लोर के कई ज़ोन को नियंत्रित करने में सक्षम होता है, जो छोटे व्यवसायों के लिए समाधान की लागत को कम करता है।

आगंतुकों की गिनती

वास्तविक समय में प्रबंधक पूरे कार्य दिवस में स्टोर विज़िट की गतिशीलता पर नज़र रखता है, सबसे सक्रिय ग्राहकों का समय और दिन जानता है। यह वस्तुनिष्ठ रूप से पता लगाने के लिए उपयोगी है, न कि विक्रेताओं के शब्दों से, जब स्टोर का दौरा, सप्ताहांत या सप्ताह के दिनों में होता है, तो यह है कि ग्राहक सुबह जल्दी उठना पसंद करते हैं या शाम को देर से।

अधिक उन्नत विश्लेषिकी एक मीटर तक ग्राहकों की आवाजाही को ट्रैक करने में सक्षम होगी। इस जानकारी के अनुसार, आप उन्हें प्रासंगिक प्रचार ऑफ़र के साथ पुश सूचनाएँ भेज सकते हैं।

समय के साथ, छोटे व्यवसायों के लिए भी एक समाधान उपलब्ध हो जाएगा, जिसमें यह पता लगाना संभव होगा कि कोई विशेष खरीदार किसी विशेष स्टोर में कितनी बार जाता है और खरीदार के हितों के साथ इन आंकड़ों की तुलना करते हुए, नियमित प्रचार प्रस्ताव बनाता है।

पेड़ के नीचे क्या है?

इविडॉन वीडियो एनालिटिक्स लंबे समय से एक गेंडा की तरह है - सभी ने इसके बारे में सुना, लेकिन किसी ने इसे नहीं देखा। समस्या एनालिटिक्स और तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित करने की नहीं थी। समस्या यह थी कि इस प्रणाली को पेशेवर समाधानों के रूप में व्यवहार्य बनाया जा सके, लेकिन लागत जितनी भी नहीं ... यानी "नवाचारों को लागू करने की लागत राजस्व के 17-19% तक पहुंच जाएगी" जो लोग देखते हैं। -फैंटास्टिक उपन्यास।

Rusnano Sistema SICAR और Skolkovo Ventures के फंड से 8 मिलियन डॉलर के निवेश को आकर्षित करने से हमें वास्तव में इस कार्य को पूरा करने की अनुमति मिली। अब हम न केवल ऑनलाइन वीडियो स्ट्रीम और वीडियो संग्रह तक पहुंच प्रदान करते हैं, बल्कि किसी भी तृतीय-पक्ष वीडियो एनालिटिक्स को भी जोड़ते हैं, जो इसे व्यवसाय के पैमाने और मांगों के साथ जोड़ते हैं।

व्यवहार में इसका क्या अर्थ है: विश्लेषिकी शुल्क की गणना ट्रैफ़िक (फेस डिटेक्टर, शेल्फ उत्पाद डिटेक्टर) या प्रत्येक कैमरा (कतार डिटेक्टर) के लिए निश्चित दरों पर तुरंत की जाती है। शेल्फ पर आने वाले आगंतुक, कतार और सामान पहले से ही उपलब्ध हैं।

चेहरे की पहचान हम नए साल की पूर्व संध्या पर पेश करेंगे। यदि आप अभी वीडियो एनालिटिक्स मॉड्यूल कनेक्ट करना चाहते हैं या व्यक्तियों के बीटा परीक्षण (केवल व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के लिए) पर साइन अप करना चाहते हैं, तो हमें videoanalytics@ivideon.com पर लिखें ।