हम दुकानों और रेस्तरां में कैसे विश्लेषण किया जाता है

आज हम खुदरा, सेवाओं और रेस्तरां व्यवसाय में वीडियो एनालिटिक्स के अनुप्रयोग के बारे में बात करेंगे। यह ग्राहकों के विश्लेषण, उनके यातायात, विशिष्टता, दोहराव, लिंग और आयु के बारे में होगा, और निश्चित रूप से, भावनाओं का। कर्मचारी अनुशासन पर थोड़ा सा स्पर्श। केवल व्यावहारिक विश्लेषण, उदाहरण और कोई पानी नहीं होगा।

लेख बड़ा हो गया, और मैंने इसे दो भागों में तोड़ दिया, लेकिन अभी भी कई पत्र होंगे।

लेख " हम कैसे सिनेमाघरों में विश्लेषण किया जाता है ... और न केवल " के मद्देनजर।

चेहरा पहचान के साथ विषय काफी सामाजिक रूप से संवेदनशील है, इसलिए इसे डेटा विश्लेषण के लिए एक श्रद्धालु और सतर्क दृष्टिकोण की आवश्यकता है। एक ओर, उनकी सेवाओं और वस्तुओं की सही और विनीत स्थिति के लिए लोगों की रुचि का अध्ययन और विश्लेषण करने के लिए, उनकी सहमति के बिना लोगों के व्यक्तिगत और व्यक्तिगत डेटा के क्षेत्र में प्रवेश करना आवश्यक नहीं है।

याद रखें कि सभी निर्णयों और प्रौद्योगिकियों में हम एक सार्वजनिक स्थान पर एक व्यक्ति को एक गुमनाम व्यक्ति के रूप में मानते हैं और उसका विश्लेषण करते हैं जो एक निश्चित निश्चितता (80-90%) के साथ विशेषताओं का एक समूह है: लिंग, आयु, भावनाएं। हम अतिरिक्त व्यक्तिगत मापदंडों का परिचय नहीं देते हैं: दस्तावेज़ संख्या, नाम, जन्म तिथि और सामाजिक नेटवर्क और अन्य डेटाबेस में इसकी तलाश नहीं करते हैं। इस प्रकार, तकनीक आपको एक अधिकृत व्यक्ति के स्थान (स्टोर, रेस्तरां, हेयरड्रेसर और अन्य बिंदुओं) में रिकॉर्ड किए गए वीडियो को देखकर एक सामान्य व्यक्ति की तुलना में अधिक जानकारी प्राप्त करने की अनुमति देती है।

पिछली पोस्ट की तरह , यहां कोई फिक्शन नहीं होगा, लेकिन पूरी तरह से लागू और सस्ती समाधानों के बारे में एक कहानी होगी जो पहले से मौजूद हैं और काम करते हैं। हम पहुंच पर ध्यान देंगे, जैसे हमारी कंपनी अपने आप में एक छोटा व्यवसाय है और हम अपने उत्पादों को मुख्य रूप से छोटे व्यवसायों के लिए उपलब्ध कराने का प्रयास करते हैं।

बाजार पर वीडियो एनालिटिक्स लंबे समय से मौजूद हैं - एक दर्जन साल नहीं। समय बीत जाता है, नई प्रौद्योगिकियां बदल जाती हैं और दिखाई देती हैं। केवल विशाल निगमों और सरकारी एजेंसियों के लिए जो सस्ती हुआ करती थी वह साधारण उपभोक्ता बाजार में प्रवेश करती है। मूल्य टैग उठाया जा रहा है, और खरीदारों, आगंतुकों और ग्राहकों के वीडियो विश्लेषण के उपयोग से मूल्य बहुत बड़ा हो सकता है। मुख्य बात यह समझना है कि इस डेटा का उपयोग कैसे करें ताकि यह अस्पष्ट संभावनाओं के साथ सिर्फ एक और संग्रह न हो जाए!

चलो चलते हैं।

आगंतुक विश्लेषण उपकरण

बाजार में कौन से उपकरण हैं जो व्यवसायों को अपने ग्राहकों, ग्राहकों और सिर्फ आगंतुकों पर डेटा एकत्र करने और विश्लेषण करने की अनुमति देंगे? मुझे ऑनलाइन दर्शकों से मतलब नहीं है, जहां सब कुछ सरल और अधिक समझने योग्य है, लेकिन ऑफ़लाइन है ।

सबसे पहले , ये पहले से ही लोगों के पारंपरिक काउंटर हैं । उनका उपयोग किया जाता है, यदि सभी नहीं, तो बहुत सारे। वे शॉपिंग सेंटर के किराए के क्षेत्रों में व्यावहारिक रूप से अनिवार्य हैं, लेकिन तेजी से अलग-थलग दुकानों, सैलून आदि में पाए जाते हैं। यह साधारण आईआर फ्रेम हो सकता है, बीम रुकावट के सिद्धांत पर काम कर रहा है, यह वीडियो कैमरों, 3 डी-काउंटरों के साथ-साथ वाई-फाई स्कैनर के आधार पर 2 डी-काउंटर हो सकता है। मैं इस लेख के ढांचे के भीतर प्रत्येक प्रकार के मीटर के काम, गुणवत्ता और लागत के सिद्धांतों की तुलना नहीं करूंगा। यह महत्वपूर्ण है कि वे बाजार पर हैं और हर कोई एक ऐसा समाधान चुनता है जो सस्ती हो और गणना की अपेक्षित गुणवत्ता हो। मैं एक और प्रकार की गिनती भूल गया - मैनुअल । उसके पास भी जगह है। मैं मैन्युअल गिनती के लिए दो सामान्य विकल्पों का उल्लेख करूंगा: सीधे स्टोर में नियंत्रक द्वारा लोगों की गिनती करना, और वीडियो अभिलेखागार द्वारा लोगों की गिनती करना। स्वाभाविक रूप से, पहले विकल्प में एक यादृच्छिक चरित्र है, लेकिन दूसरा विकल्प बहुत आम है। मुझे एक उदाहरण पता है जब हेयरड्रेसर के एक छोटे नेटवर्क के मालिक ने इस प्रकार अपने सभी छह बिंदुओं के लिए गिनती (और जारी रखना) की। मैन्युअल गणना के नुकसान काफी स्पष्ट हैं: गणना की जटिलता, गणना में मानव कारक, और, परिणामस्वरूप, त्रुटियों की कमजोर अनुमानित संभावना।

लोगों की गिनती क्यों?

उदाहरण के लिए, अपने कपड़ों की दुकान, सैलून या कैफे की वास्तविक उपस्थिति जानने के लिए। शिखर उपस्थिति घंटों, दिनों, सप्ताह के दिनों को समझने के लिए। ऐसे छलांग लगाने / भविष्यवाणी करने के लिए। बिक्री के रूपांतरण का मूल्यांकन करने के लिए (कितने स्टोर में गए - चेकआउट में कितने चेक हैं)। अंत में, कर्मचारियों को नियंत्रित करने के लिए, चोरी आदि को रोकने के लिए। उदाहरण के लिए, नाई की दुकान में, मास्टर ने प्रति दिन 5 ग्राहकों का उल्लेख किया, और वास्तव में - 8।

दूसरे , ये वफादारी कार्ड हैं। लोगों के काउंटरों की तुलना में लॉयल्टी कार्ड और भी सामान्य हैं और उनका मुख्य लक्ष्य ग्राहक को वापस लौटने के लिए प्रोत्साहित करना है, और आदर्श रूप से कई बार वापस लौटना है। संपूर्ण निष्ठा कार्यक्रमों का आविष्कार किया जा रहा है ताकि पहली बार आने के बाद ग्राहक को अधिक से अधिक रखने की कोशिश की जा सके। यह आसान नहीं है, लेकिन इसके लायक है।

तीसरा , यह एक प्रश्नावली है। ग्राहक को डिस्काउंट कार्ड देना पर्याप्त नहीं है। यह जानना और समझना महत्वपूर्ण है कि कार्ड किसको जारी किया गया था: लिंग, आयु, प्राथमिकताएं, कोई भी जानकारी जो ग्राहक के साथ काम करने में अधिक चयन और उसकी इच्छाओं का अनुमान लगाना चाहिए।

एक और उपकरण जो तेजी से सेवा क्षेत्र में दिखाई देने लगा है, वह है उनके लिए ग्राहक सेवा की गुणवत्ता का आकलन। यही है, सेवा प्राप्त करने के अंत में, ग्राहक को "पसंद", "नापसंद" बटन पर क्लिक करने के लिए आमंत्रित किया जाता है।

और अंत में, कैश डेटा का विश्लेषण और उनकी तुलना पिछले सभी स्रोतों से प्राप्त जानकारी के साथ।

इस प्रकार, स्टोर, फिटनेस क्लब, कॉफी शॉप और अन्य उद्यमों की उपस्थिति को नियंत्रित करने का मुख्य लक्ष्य उत्तोलन की निरंतर खोज है ताकि यह यातायात बढ़ता रहे या कम से कम गिर न जाए। व्यवसाय का आकार और विशिष्टता उपकरण और विधियों की संरचना को निर्धारित करती है।

जाहिर है, व्यापार जितना बड़ा होगा, उतने ही अलग उपकरण और उनके संयोजन वह वहन कर सकता है।

छोटे व्यवसाय कठिन हैं। यहां, हर नए प्रकार की लागत बहुत श्रद्धा है, विपणन बजट अक्सर पूरी तरह से अनुपस्थित है, और मालिक अपने स्वयं के निदेशक और बाज़ारिया हैं। लेकिन फिर भी, सभी कार्यों के लिए पर्याप्त हाथ नहीं हैं। तो, किसी भी मामले में, आपको मशीनों या लोगों को कार्यों को सौंपना होगा।

इसलिए, परिचालन गतिविधियों की नियंत्रण और निगरानी की मुख्य समस्या डेटा विश्वसनीयता की समस्या है। जैसा कि उन काउंटरों से प्राप्त किया जाता है, और उन लोगों के लिए जिन्हें मैन्युअल रूप से गिना गया था।

यदि कोई व्यवसाय डेटा पर भरोसा करता है, तो बहुत बार उत्पाद या तकनीक की लागत पृष्ठभूमि में फीकी पड़ जाती है।

कंप्यूटर दृष्टि - आगंतुक यातायात का विश्लेषण करने के लिए एक आधुनिक उपकरण

ट्रैक एक्सपर्ट कहे जाने वाले CVizi सॉल्यूशन के पास लोगों पर आंकड़े इकट्ठा करने और प्रोसेस करने के दो बिल्कुल अलग तरीके हैं। पहले लोगों को उनके सिर से गिना जाता है, दूसरे शब्दों में, उनके सिर के शीर्ष से। और दूसरा, अभिनव - विभिन्न अतिरिक्त सुविधाओं वाले व्यक्तियों द्वारा लोगों की गिनती।

2 डी और 3 डी आगंतुक काउंटर

सबसे पहले, पहले दृष्टिकोण के बारे में कुछ शब्द, जिससे कि धक्का देने के लिए कुछ था।

कैमरा प्रवेश क्षेत्र के ऊपर स्थापित किया गया है और उन सभी को गिना जाता है जो दोनों दिशाओं में पारित हुए। इस विधि को 2 डी विज़िटर काउंटर भी कहा जाता है, जैसा कि प्रविष्टि या निकास घटनाओं को ट्रैक करने के लिए दो निर्देशांक का उपयोग करता है।

ट्रैक एक्सपर्ट एक मालिकाना 2D काउंटर एल्गोरिदम का उपयोग करता है जो काफी सरल, विश्वसनीय है, और कम से कम 85% की गणना की सटीकता की गारंटी देता है, और वास्तव में 90% से अधिक भी। मैं "कम नहीं" शब्द पर ध्यान देना चाहता हूं। वहाँ कोई "99% तक" नहीं हैं, जो कभी-कभी प्राप्त किया जा सकता है, लेकिन सामान्य ऑपरेशन में यह 60% है तो अच्छा है। यह महत्वपूर्ण है! चूंकि, उदाहरण के लिए, बिक्री, मानव यातायात में वृद्धि का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है। और अगर त्रुटि चल रही है, और कुछ दसियों प्रतिशत के भीतर भी, तो ऐसे सेंसर से समझ शून्य है।

आमतौर पर, 2 डी काउंटर एल्गोरिदम में कई महत्वपूर्ण कदम होते हैं:

1. फ्रेम में पिक्सेल में गुणात्मक परिवर्तन। इसे अन्य परिवर्तनों (छाया, प्रकाश चमक, मैट्रिक्स कंपन) के सापेक्ष बड़ी वस्तुओं के आंदोलन के आवंटन के रूप में समझा जाता है।
2. पहचान किए गए आंदोलन का क्लस्टरिंग - प्रस्तावित वस्तुओं के आकृति का निर्माण। दूसरे शब्दों में, चलती वस्तुओं के बीच सभी पाए गए आंदोलनों का वितरण।
3. आंदोलन की ट्रैकिंग - चयनित वस्तुएं चलती हैं, उनके आंदोलन को नियंत्रित किया जाना चाहिए, और प्रत्येक वस्तु के लिए एक विशिष्ट पहचानकर्ता निर्धारित किया जाता है (गणना करते समय इसे ध्यान में रखा जाता है)।

अगला, हम अपनी दुनिया और सहनशीलता की सीमाओं को ध्यान में रखते हैं:

1. एक वस्तु कुछ क्षेत्रों में प्रकट नहीं हो सकती है और गायब हो सकती है, उदाहरण के लिए, हॉल के केंद्र में (जब तक, निश्चित रूप से एक हैच, अदृश्यता की टोपी नहीं है, वस्तु में कैमरे की आवृत्ति के सापेक्ष पागल गति नहीं है)। इस सहिष्णुता को स्वीकार करते हुए, जो स्थापित हैं, उदाहरण के लिए, स्टोर के प्रवेश द्वार पर और पथ निर्धारित किया जाता है।
2. जब ऊपर से देखा जाता है, तो दो लोग एक-दूसरे के ऊपर नहीं हो सकते हैं (सिवाय, निश्चित रूप से, माता-पिता की गर्दन पर बच्चे)। यह सहनशीलता आपको चलती वस्तुओं को टकराने और धक्का देने की क्षमता को व्यवस्थित करने की अनुमति देती है।

3 डी काउंटर इस तथ्य के कारण 2 डी से अधिक सटीक हैं कि चरण 1 और 2 के बजाय, 3 डी आंदोलन का उपयोग नहीं करता है, लेकिन तस्वीर की गहराई (और यह दो लेंसों द्वारा दी गई है जो एक दूसरे से ऑफसेट होते हैं और एक दूसरे के बीच कैलिब्रेटेड होते हैं)। इस प्रकार, क्लस्टरिंग अधिक सटीक होगी।

जैसा कि मैंने ऊपर कहा, ऐसे काउंटर (2 डी और 3 डी दोनों) काफी सामान्य हैं, लेकिन डेटा में विश्वास का एक खुला प्रश्न बना हुआ है, और यहां हम सभी घटनाओं के फोटो पुष्टि समारोह का उपयोग करने का सुझाव देते हैं, जब उपयोगकर्ता हमेशा गिनती की गुणवत्ता की जांच और सत्यापन कर सकता है।

स्वाभाविक रूप से, आप वस्तुओं, प्रवेश क्षेत्रों, दिनों, सप्ताह और दिन के समय के अनुसार विभिन्न समूहों के साथ रिपोर्ट प्राप्त कर सकते हैं और इन वर्गों में उपस्थिति की तुलना कर सकते हैं।

उदाहरण के लिए, इस तरह:

इस प्रकार, हमने इस डेटा की अधिकतम जानकारी निचोड़ ली। हालांकि, ग्राहक अधिक चाहता है: कर्मचारियों से आगंतुकों को अलग करने के लिए, यह समझने के लिए कि यह पहली बार नहीं है जब कोई व्यक्ति आया है, दर्शकों को लिंग और उम्र के आधार पर विभाजित करने के लिए। और इन समस्याओं को हल करने के लिए, एक समान कैमरा कोण (जो ऊपर से नीचे की ओर दिखता है और सिर से गिना जाता है) काम नहीं करता है, इसलिए ट्रैक एक्सपर्ट की गिनती का दूसरा तरीका है - चेहरों द्वारा ।

एक व्यक्ति का चेहरा एक काफी विशिष्ट पहचान इकाई है जो आपको किसी व्यक्ति, उसके लिंग और आयु की पहचान करने की अनुमति देता है, यह गणना करने के लिए कि यह व्यक्ति आखिरी बार कैमरे के सामने आया था, यह समझने के लिए कि क्या यह व्यक्ति एक कर्मचारी है और यहां तक ​​कि उसकी भावनाओं को भी देख सकता है।

स्वचालित मोड में चेहरे द्वारा दर्शकों का विश्लेषण - वास्तविकता या सपने?

चेहरे की पहचान को अब सक्रिय रूप से कहां उपयोग किया जाता है? तकनीक ही नई नहीं है। ऑफहैंड, बैंकिंग क्षेत्र तुरंत दिमाग में आता है, साथ ही साथ कानून प्रवर्तन एजेंसियों और बड़ी सुविधाओं की सुरक्षा से जुड़ी हर चीज: मेट्रो, हवाई अड्डे, बंद उद्यम, आदि। क्या एक साधारण व्यवसाय इसे वहन कर सकता है? शायद ही।

कई विक्रेताओं अब चेहरा पहचान प्रणाली प्रदान करते हैं। कोई थोड़ा बेहतर पहचानता है, कोई थोड़ा खराब। यह महत्वपूर्ण नहीं है। खैर, उन्होंने चेहरे को पहचान लिया, और फिर क्या? चेहरे के इस सभी सरणी के साथ क्या करना है? क्या आपकी मार्केटिंग टीम इस नई जानकारी के लिए तैयार है? हो सकता है कि आपका CRM सिस्टम इस डेटा को स्वीकार करने और इसका विश्लेषण करने के लिए तैयार हो?

व्यवसाय को यथासंभव समाधान की आवश्यकता है ताकि इसका उपयोग किया जा सके और व्यवसाय मूल्य प्राप्त किया जा सके, और न केवल प्रौद्योगिकी।

अंत में मैं व्यावहारिक क्षेत्र की ओर मुड़ता हूं, मैं कुछ उदाहरण दिखाऊंगा और ट्रैक एक्सपर्ट द्वारा क्या जानकारी दी गई है और यह कैसे परिचालन और रणनीतिक प्रबंधन में व्यापार में मदद कर सकता है।

व्यक्तियों के लिए सही आंकड़े क्या हैं और इसका उपयोग कैसे करें

नीचे मैं उदाहरण दूंगा जो आपको ट्रैक विशेषज्ञ का उपयोग करके केवल एक कैमरे से प्राप्त होने वाली जानकारी की मात्रा का मूल्यांकन करने की अनुमति देगा।

यह डेटा और उस पर विश्वास के साथ काम करने के लिए सुविधाजनक होना चाहिए। पहला प्रश्न जो हम सुनते हैं, वह है "यह साबित करना कि आँकड़े वास्तविक लोगों के लिए एकत्र किए गए हैं, और यादृच्छिक रूप से उत्पन्न नहीं हुए हैं।" एक तरफ, यह सुनने में शर्म की बात है, लेकिन दूसरी तरफ, आशंकाएं स्पष्ट हैं। आखिरकार, हम सूक्ष्म मामलों के क्षेत्र में चले गए, जो पांच साल में सामान्य हो जाएगा, और अब यह अभी भी नवाचार है। तो कृपया। हमारे सबूत रखें।

यह एक पूरे दिन के चेहरे एल्बम का एक टुकड़ा है:

अब, एक महीने और एक वस्तु (उदाहरण के लिए, यह एक कैफे है, जो आपको एक उपयुक्त प्रिज्म के माध्यम से विश्लेषण पर नज़र डालता है) के उदाहरण का उपयोग करते हुए, सांख्यिकी और एनालिटिक्स खुद को बताता है।

उपस्थिति और वापसी दर

केवल इस डेटा को देखते हुए, आप आगंतुकों के चित्र को तुरंत और स्पष्ट रूप से देख सकते हैं। यह संस्था पुरुषों की तुलना में महिलाओं के बीच ज्यादा लोकप्रिय है। इसके अलावा, महिलाओं की 18 ... 25 साल की और पुरुषों की 35 ... 50 साल की, जिनके लिए यह कैफे बाकी की तुलना में बहुत अधिक सुंदर है, उन्हें उम्र और सेक्स आरेख से स्पष्ट रूप से अलग किया जा सकता है।

कैफे के मालिक के स्थान पर, मैं निम्नलिखित पहलुओं की दिशा में सोचूंगा। पहला वाला। 18 से अधिक लड़कियों को कैसे आकर्षित करें ... 25 साल की उम्र और 35 के समूह के पुरुष ... 50 साल की उम्र, क्योंकि यह पहले से ही उनके लक्षित दर्शकों का एक सौ प्रतिशत है, और उन्होंने कैफे में खुद के लिए कुछ पाया। दूसरा, इन आयु समूहों के भीतर लिंग भेद को कैसे बराबर किया जाए, "पिछड़ने" को कड़ा करना है। मैं मानूंगा कि कुछ विश्वविद्यालय पास में स्थित है, जो लड़कियों को 18 ... 25 साल की उम्र से यह यातायात बनाता है। यदि यह एक शैक्षणिक संस्थान है, तो निश्चित रूप से यह बुरा है - 18 को खोजने के लिए ... इस संख्या में 25 साल के पुरुष समस्याग्रस्त होंगे, यहां तक ​​कि मैं इसे असंभव कहूंगा, लेकिन बाकी लोगों के लिए कोई समस्या नहीं होनी चाहिए। वैकल्पिक रूप से, आप मेनू के साथ काम कर सकते हैं और ग्राहकों की "लैगिंग" श्रेणियों के लिए कुछ प्रचार कर सकते हैं, जबकि बाकी के लिए आंकड़ों को "तोड़" नहीं सकते।

निष्ठा के लिए एक मार्जिन है, जैसे लगभग 70% का रूपांतरण

 

सेवा की अवधि

कैमरा चेकआउट में लगाया गया है। सेवा उद्योग के लिए, ग्राहक सेवा की गति कर्मचारियों के प्रदर्शन के लिए प्रमुख मैट्रिक्स में से एक हो सकती है। और Track Expert ऐसी जानकारी प्रदान करता है। इस तरह से दिन के घंटे के हिसाब से एक ग्राहक सेवा समय चार्ट दिखता है।

सामान्य तौर पर, कोई समस्या दिखाई नहीं देती है। सुबह थोड़ी सेवा में देरी होती है, लेकिन क्या वे खजांची की सुस्ती के कारण होते हैं या ग्राहक खुद एक और सवाल है। इसलिए, इस जांच में सब कुछ ठीक है। सामान्य तौर पर, यह बहुत ही मूल्यवान जानकारी है, नकदी रजिस्टर, ऑपरेटरों और दुकानों की तुलना करने के लिए आवश्यक और आवश्यक है। तुम भी निर्माण कर सकते हैं और स्वचालित रूप से कर्मचारियों की KPI प्रणाली को नियंत्रित कर सकते हैं।

एक अन्य मीट्रिक है, जिसे हमने "चेकआउट के दृष्टिकोण की संख्या" कहा है। एक निश्चित अवधि के लिए चेकआउट के लिए बार-बार दृष्टिकोण की संख्या अप्रत्यक्ष रूप से इंगित करती है कि खरीदार के लिए माल कितनी आसानी से और सही ढंग से रखा गया है। कितनी बार ग्राहक कॉफी के लिए वापस आया, फिर एक रोटी के लिए, या कुछ पूछना है? क्या ये पैरामीटर छिटपुट या नियमित हैं? यह मीट्रिक आपको सोचने, कारणों को समझने और इन सवालों के जवाब देने में मदद करता है।

आगंतुक भावनाएं

ग्राहक की भावनाएं एक क्षणिक चीज हैं, लेकिन यदि आप समस्या को सही तरीके से समझते हैं और पूरे समय के लिए भावनात्मक पृष्ठभूमि का मूल्यांकन करते हैं कि सेवा प्रदान की जाती है, तो आंकड़े काफी प्रासंगिक होंगे। और यह सेवा की गुणवत्ता का आकलन करने के लिए एक और मीट्रिक हो सकता है, इसके अलावा, पूरी तरह से स्वचालित।

जिस तरह से हम घटनाओं और सिनेमाघरों में भावनाओं का विश्लेषण करते हैं , प्रत्येक अद्वितीय व्यक्ति हमें डेटा का एक बड़ा सरणी प्रदान करता है, जो सामान्य आंकड़ों में एक ईंट बन जाता है।

उदाहरण के लिए, एक महीने के लिए आगंतुकों की औसत भावनात्मक पृष्ठभूमि देखें:

खैर, सब कुछ सहज है। सभी कैशियर संभवतः बहुत हद तक स्वागत, भोजन और कीमतों का स्वागत कर रहे थे, सभी को पसंद आया। सामान्य तौर पर, सामान्य से कुछ भी नहीं, पहले से ही घृणित।

आप यह भी देख सकते हैं कि दिन के अंदर क्या होता है। अचानक कुछ विशेषता प्रकोप होते हैं?

लेकिन नहीं, फिर से दिलचस्प कुछ भी नहीं। फिर दूसरे रास्ते से चलें।

उन लोगों को ढूंढें, जिन्हें सामान्य पृष्ठभूमि से बाहर खटखटाया गया है।

एक्स अक्ष के साथ चार और पांच अंकों के अंक पहले व्यक्ति में सकारात्मक भावनाओं को कम करके और दूसरे में नकारात्मक लोगों को कम करके सॉर्ट किए जाते हैं।

तदनुसार, आप इन नागरिकों के साथ व्यक्तिगत रूप से भी काम कर सकते हैं। पता लगाएँ कि वे क्या परेशान थे या लगातार परेशान थे, या उस दिन क्या बहुत खुश थे।

कर्मचारी और अनुशासन

मानव यातायात की गणना में दबाने वाली समस्याओं में से एक कर्मचारी के आँकड़ों पर प्रभाव है।

सबसे पहले, हर जगह से दूर उनके लिए एक समर्पित प्रवेश द्वार है। दूसरे, कर्मचारी जानबूझकर पिछले और आगे के काउंटर को पेस करके आंकड़े खराब कर सकते हैं। और, तीसरे, कई मालिक और प्रबंधक कर्मचारियों के अनुशासन को नियंत्रित करना चाहते हैं। लेकिन वीडियो के किलोमीटर को देखने के लिए इतना नहीं है (इससे कोई फर्क नहीं पड़ता कि आप किसी को खुद किराया देते हैं), लेकिन इसे यथासंभव स्वचालित बनाने के लिए। मैंने दिन में एक बार रिपोर्ट देखी और सब कुछ स्पष्ट है - कौन, कब, कितनी बार। बिंदु। एसीएस के साथ सादृश्य द्वारा, लेकिन केवल फोटो पुष्टि के साथ! यह एसीएस के लिए कोई प्रतिस्थापन नहीं है, लेकिन केवल एक अतिरिक्त है। मैं इस जानकारी के आवेदन का विस्तार से वर्णन नहीं करूंगा, बस यह दिखाऊंगा कि यह कैसा दिखता है।

पहले भाग पर निष्कर्ष

लेख के पहले भाग में, मैंने एक वीडियो कैमरा का उपयोग करके कैसे और क्या डेटा एकत्र किया जा सकता है, इस बारे में बात की। यह कल्पना नहीं है, लेकिन तुच्छ चीजें नहीं हैं, क्योंकि कई वस्तुएं हो सकती हैं। फेस रिकग्निशन सेवाएँ पूर्ण हैं, लेकिन उनके आधार पर पूर्ण व्यावसायिक समाधान - एक या दो बार और मिसकल्क्यूटेड।

अगले भाग में मैं गहन विश्लेषण के बारे में बात करूंगा, खुदरा क्षेत्र में विभिन्न व्यावहारिक मामलों के बारे में और न केवल, और निश्चित रूप से, यह कैसे काम करता है, इसके बारे में। हम हबल पर हैं !!!

CVizi टीम ने उस ओर एक और कदम उठाया, कई मालिकों की कल्पनाएं और सपने थोड़े करीब और अधिक वास्तविक हो गए।

जारी रखने के लिए…।

लेखक के बारे में

एलेक्सी ओसिपोव - सीवीजी के विकास निदेशक। संपर्क: 'aosipov @ cvizi.com'। एफबी में हमारे पेज पर हम अपने नए विकास और प्रौद्योगिकियों के रिलीज और उपयोग पर समाचार पोस्ट करते हैं।