Como transformar um cliente em dados: alteramos a vigilância por vídeo e a análise de vídeo para o varejo

"O futuro já chegou, é apenas distribuído de forma desigual". As tecnologias do futuro penetram na esfera do varejo com força e força, porque o sucesso dos negócios já é determinado pelos indicadores de implementação de muitas soluções de TI.

Existem duas maneiras no varejo: tornar-se tecnológico ou morrer. No primeiro caso, há muito por onde escolher - as tecnologias já estão disponíveis no mercado russo para rastrear a disponibilidade de mercadorias nas prateleiras, para reconhecer clientes e também para evitar filas.

A análise de vídeo está se tornando uma vantagem competitiva essencial - é uma resposta evolutiva natural à concorrência acirrada e às crescentes demandas dos consumidores por níveis de serviço.

Plataformas que ajudam a aumentar as vendas em dezenas de por cento são limitadas por apenas um problema significativo - o custo das soluções é proibitivamente alto para pequenas e médias empresas.

Análise de vídeo acessível - esse é o nicho gratuito no qual a Ivideon "distribui o futuro de maneira uniforme".

Visão computacional: conheça o preço pessoalmente

O volume do mercado global de reconhecimento facial, de acordo com a MarketsandMarkets, aumentará para US $ 6,84 bilhões até 2021. O mercado russo a esse respeito é muito mais modesto - dezenas de milhões de dólares. A principal razão para os baixos volumes é o alto custo da solução final para pequenas e médias empresas.

O reconhecimento de rosto é comum há vários anos. E quando um cliente veio até nós com uma solicitação para fazer um serviço de rastreamento de clientes VIP, ficou muito surpreso por não termos essa solução. Afinal, o telefone tem reconhecimento facial, mas por que não está na câmera IP?

A tarefa de monitorar e detectar pessoas no fluxo antes do boom das redes neurais continuava extremamente difícil.

Vamos analisar esta tese sobre o exemplo de um dos maiores sistemas de videovigilância do mundo. Em Moscou, as câmeras são instaladas em qualquer lugar: no território e nos prédios de escolas e jardins de infância, nas estações da MCC, nos estádios, nas paradas de transporte público e nas rodoviárias, nos parques, nas passagens subterrâneas para pedestres.

Moscou ocupa o segundo lugar no mundo em número de câmeras de CFTV per capita: existem 11,63 câmeras de CFTV por 1.000 habitantes, quase duas vezes mais que em Hong Kong e seis vezes mais que em Pequim.

Câmeras por interfones em Moscou reconhecem rostos e enviam uma notificação por push se uma pessoa procurada cair nas lentes. O metrô de Moscou também possui uma zona de reconhecimento facial.

O governo de Moscou gasta cerca de 5 bilhões de rublos por ano em manutenção do sistema, enquanto as gravações de cada câmera são armazenadas por apenas cinco dias. Quanto custa conectar um sistema de reconhecimento de rosto? Segundo especialistas , pelo menos US $ 100 para cada câmera conectada. Para uma empresa de pequeno porte, esse é um custo exorbitante.

Nuvens (não apenas cavalos de cabelos louros)

Por que comparamos as análises de vídeo de varejo com as análises de cidades seguras? Além disso, de 160.000 células metropolitanas, exatamente 0 está disponível para uma pessoa comum sem entrar em contato com a polícia.

O fato é que, até recentemente, os preços para conectar um sistema de reconhecimento de rosto eram retirados do teto, confundindo os clientes com um cálculo aproximado do fluxo de pessoas e do tamanho dos objetos. É difícil comparar com o fato de não ter limites claros.

Até o foco do negócio em si afeta o custo - se você tem um cassino, esteja preparado para pagar mais. Se você possui uma rede de 80 lojas, esteja preparado para pagar mais por cada câmera. Não é de surpreender que, nesse contexto, até 2020, os custos de desenvolvimento, compra e implementação de soluções inovadoras dos maiores varejistas da Europa possam atingir 17 a 19% da receita.

"Teríamos todo esse dinheiro!"
Opinião de especialistas na área de videovigilância

O sistema turnkey é montado individualmente para cada cliente, guiado pela lógica de " quanto podemos ganhar agora ". Normalmente, ninguém coloca listas de preços em sites, cobrando um preço de até 100 milhões para grandes empresas e uma cadeia de supermercados.
À primeira vista, a solução não parece realmente acessível: para chegar a um ponto de venda com vigilância por vídeo intelectual, são necessárias dezenas de câmeras não mais baratas, comutação, comutador, servidor etc.

No entanto, uma solução em nuvem reduz todos os custos ao mínimo. As câmeras IP adaptam-se às que você consegue distinguir um rosto. O número de câmeras é reduzido porque a análise em nuvem permite configurar várias zonas para análise em uma única câmera.

A maioria dos pontos de venda já instalou sistemas de CFTV. Mas mesmo esses sistemas podem ser conectados à nuvem sem pagar em excesso pelo complexo e caro reequipamento da sala.

O que o comprador precisa

A câmera reconhece o comprador por sexo e idade e, em seguida, oferece no visor algo que pode lhe interessar. Foto: X5 Retail Group

Disponibilizamos análises, mas por que elas são necessárias? Para o varejo, a resposta se resume a duas bases:

• identificação de ladrões, com base naqueles vistos anteriormente pelo serviço de segurança;
• identificação para distribuição com base na lealdade e na atividade estimulante do cliente.

Assim que um visitante entra na loja, seu rosto captura um software de reconhecimento facial através da câmera. Se o cliente tiver sido notado por ações perigosas, o guarda receberá um aviso sobre a ameaça. E se nosso cliente, por exemplo, é um cliente VIP, ele pode receber um desconto no messenger. Você também pode determinar que a loja atualmente tem mais mulheres jovens do que outros compradores e publicar uma promoção especial para elas nas telas.

Além disso, a análise mostrará para onde um único comprador está olhando, o que atrasa seu olhar, quais pontos coloridos atraem sua atenção. Esses dados ajudarão a avaliar a atratividade de marketing da ação e o trabalho dos comerciantes.

A geração Z e os mais jovens são especialmente sensíveis à personalização, ao ficar on-line offline e aos chips digitais que aumentam a atratividade das compras. Por fim, as ofertas direcionadas economizam tempo, dinheiro e matam o tédio das compras.

A rede Rive Gauche anunciou recentemente que usou com sucesso um sistema treinado para prever o comportamento do cliente com base em dados de câmeras, caixas registradoras e aprendizado de máquina. Já na fase inicial de seu trabalho, a precisão das recomendações pessoais de produtos para artigos específicos era de 33%.

O sistema é capaz de identificar de todos os titulares de cartão de fidelidade do varejista (que é de 2,6 milhões de pessoas) aqueles que potencialmente farão uma compra nas próximas duas semanas, enquanto faz uma previsão das compras mais prováveis ​​para cada um dos clientes. No Magnet, a tecnologia de aprendizado de máquina sempre permite que você tenha exatamente os produtos que os clientes precisam.

Para o proprietário da empresa, de acordo com o X5, a análise de vídeo e a tecnologia de visão computacional reduzem em 10% o número de pessoas que saem da loja sem fazer compras e 20% - a perda de lojas.

Produtos de prateleira

Pessoas inteligentes em trade marketing criaram um termo especial para a situação quando você vem às duas da manhã para sua amada Agusha e vê que o iogurte maldito desapareceu da prateleira da loja.

OSA (disponibilidade na prateleira) é a disponibilidade de mercadorias na prateleira da loja a qualquer momento. Por sua vez, a situação em que o produto não está na prateleira e você deseja comprá-lo é chamada OOS (Fora de estoque).

OOS completo é uma situação desagradável. Segundo nossos dados, 25% das pessoas vão à loja apenas para o que precisam - sem compras situacionais. Essa pessoa de sílex se vira e sai sem olhar para a barra de chocolate nas bilheterias.

Existem várias razões para o aparecimento do OOS: baba, o analista da matriz cometeu um erro com a previsão de pedidos, em algum lugar houve um problema com a logística, os produtos acabaram em outra prateleira. 20% de todos os bens na Rússia estão constantemente em um estado de OSA a OOS, e as redes de varejo perdem de 2 a 4% do volume de negócios.

A visão computacional determina elementar a presença, quantidade e localização correta dos produtos na prateleira, elimina o fator humano e automatiza o processo de suprimento da loja.

O sistema reconhece quase todas as mercadorias nas prateleiras com uma precisão de mais de 95%, leva em conta a forma, cor, logotipo, tipo de embalagem e envia relatórios para a equipe de aplicação com informações sobre a faixa e o layout em 10 segundos.

A tecnologia de reconhecimento de imagem define:

• quais mercadorias estão presentes na prateleira e o número de unidades de produção;
• se o produto tem um preço e se o preço é aprovado no escritório central;
• Existe uma promoção aprovada para este produto?
• quais mercadorias estão faltando na prateleira, ao contrário do sortimento aprovado.

Um elemento adicional de proteção que eu “esqueci” do gerente é a definição automática de tarefas para distribuir as mercadorias e a frequência especificada de análise da disponibilidade de mercadorias. O acesso ao sistema é configurado imediatamente para vários tomadores de decisão, a fim de eliminar completamente o fator humano preguiçoso.

O teste desse sistema em Pyaterochka levou a um aumento nas vendas de mercadorias, o que mostrou a eficácia do monitoramento de vídeo e foto do cálculo.

Os benefícios potenciais da introdução de controle automatizado sobre a disponibilidade de mercadorias na prateleira chegam a 5% no volume de negócios devido a um aumento na disponibilidade de mercadorias na prateleira.

Filas

Sobre a programação, escrevemos vários artigos, cuja essência se resume a uma frase: os clientes experimentam um negativo e qualquer negativo leva ao fato de que outra vez o cliente não chega a esta loja.

A análise de vídeo determina o número de compradores em uma fila. Quando a câmera detecta que mais de cinco pessoas se acumularam, o gerente recebe uma notificação sobre a necessidade de abrir um balcão de caixa adicional.

Ao mesmo tempo, uma câmera é capaz de controlar várias zonas do pregão de uma só vez, o que reduz o custo da solução para pequenas empresas.

Contando visitantes

O gerente em tempo real monitora a dinâmica das visitas às lojas ao longo do dia útil, conhece a hora e o dia dos clientes mais ativos. É útil descobrir objetivamente, e não pelas palavras dos vendedores, quando o pico de visitas da loja, nos finais de semana ou durante a semana, é se os clientes preferem fazer compras de manhã cedo ou tarde da noite.

A análise mais avançada será capaz de rastrear o movimento dos clientes até um metro. De acordo com essas informações, você pode enviar notificações push com ofertas promocionais relevantes.

Com o tempo, uma solução estará disponível mesmo para pequenas empresas, nas quais será possível descobrir com que frequência um determinado comprador vai a uma determinada loja e, comparando esses dados com os interesses do comprador, faça ofertas promocionais regulares.

O que há debaixo da árvore

A análise de vídeo da Ivideon tem sido como um unicórnio - todos ouviram falar sobre isso, mas ninguém viu. O problema não era fazer análises e treinar redes neurais. O problema era tornar esse sistema o mais profissional possível, mas não tão caro quanto qualquer um, ou seja, para as pessoas que veem na frase "o custo da implementação de inovações atingirá 17 a 19% da receita" romance fantástico.

Atrair US $ 8 milhões em investimentos dos fundos Rusnano Sistema SICAR e Skolkovo Ventures nos permitiu realmente concluir esta tarefa. Agora, não apenas damos acesso ao fluxo de vídeo on-line e ao arquivo de vídeo, mas também conectamos qualquer análise de vídeo de terceiros, adaptando-a à escala e às demandas dos negócios.

O que isso significa na prática: as taxas de análise são calculadas com base no tráfego (detector de rosto, detector de produto em prateleira) ou imediatamente a taxas fixas para cada câmera (detector de fila). A contagem de visitantes, filas e mercadorias na prateleira já está disponível.

Reconhecimento facial que apresentaremos na véspera de Ano Novo. Se você deseja conectar módulos de análise de vídeo agora ou se inscrever para um teste beta de indivíduos (apenas para usuários corporativos), escreva-nos para videoanalytics@ivideon.com .