Видеоаналитика в магазинах: как выстроить коммуникацию с покупателями

Наличие камер видеонаблюдения вряд ли уже кого-то удивляет, даже в небольших магазинах с товарами первой необходимости. Крупные игроки ритейла или коммерческие центры не просто применяют камеры для наблюдения за посетителями, но и используют собранную через устройства видеонаблюдения информацию для улучшения обслуживания клиентов, логистики и мерчендайзинга, а также для прогнозирования нагрузки на персонал и востребованности товаров. А на основе собранных данных — увеличивают продажи рекламных показов.

Не только безопасность, но и глубокий анализ

Умное видеонаблюдение — это конкурентное преимущество для ритейла. Прежде всего потому, что оно предоставляет более эффективные методы обеспечения безопасности и работы. Камеры с компьютерным зрением дают персоналу возможность не только быстрее реагировать на те или иные ситуации, связанные с безопасностью или наплывом посетителей, но и исследовать инциденты, связанные с кражами и мошенничеством персонала, стратегически планировать будущее на основе количественных данных о тенденциях.

МегаФон ПроБизнес

Получите Кешбэк 100% за запуск рекламы с МегаФон Таргетом!

Узнать больше >>

Реклама. ПАО «МегаФон». ИНН 7812014560. ОГРН 1027809169585

В прошлом менеджерам магазинов и службам безопасности приходилось полагаться на человеческие наблюдения и записи о продажах. Сегодня на смену пришли возможности видеоаналитики. Во многих розничных магазинах уже есть умные камеры, которые используются для наблюдения за имуществом, обеспечения безопасности и предотвращения воровства. Собранная информация также может использоваться и в долгосрочной перспективе.

Данные об аудитории позволяют в реальном времени адаптировать маркетинг в торговых залах, как в аудиоформате, так и на цифровых рекламных экранах. Бренды-поставщики готовы больше платить за гарантированные просмотры целевой аудитории. Видеоаналитика позволяет в три раза увеличить продажи рекламы, поскольку с помощью собранных данных можно точнее оценить воронку и добиться максимальной конверсии для заказчиков. Это работает уже в тысячах магазинов и даже в России.

Возможности смарт-камер: от тепловых карт до динамического ценообразования на полках

Приложения видеоаналитики могут оптимизировать операции за счёт анализа поведения клиентов. Оценивая количество времени, которое покупатели проводят в магазине, менеджеры могут лучше планировать периоды высокой посещаемости, увеличивая количество сотрудников или товаров с высоким спросом.

Если в магазине есть кофейня, розничные продавцы могут оценить дополнительное количество времени, в течение которого клиенты будут задерживаться в магазине, что позволяет планировать периоды занятости или потенциальные «узкие места» в графике.

Смарт-камеры также могут оценивать зоны с высокой посещаемостью, позволяя менеджерам использовать возможности дополнительных продаж. Приложения счётчика зон можно использовать для анализа взаимодействия с определённой полкой или зоной магазина. А если подключить смарт-камеры к системам торговых точек (POS), ритейл сможет анализировать взаимосвязь между загруженностью магазина или даже отдела и сделанными продажами, предлагая возможности для оптимизации коэффициента конверсии.

Исследования показали, что ритейл теряет 900 миллиардов евро из-за проблем с доступностью товаров в магазинах. Товары, которых нет в наличии, не могут быть проданы. Задача ритейлеров — поддерживать полки заполненными даже в час пик. Камеры видеонаблюдения, использующие распознавание объектов на основе искусственного интеллекта, помогают выявить и быстро заполнить пробелы.

С помощью видеоаналитики можно собирать информацию о демографических характеристиках клиентов, например, поле и возрасте. А команды по мерчандайзингу, маркетингу и рекламе могут использовать эти данные, чтобы гарантировать наличие товаров, представляющих интерес для каждой демографической группы.

Данные видеоанализа, агрегированные с течением времени, помогают ритейлу определять, где и почему формируются очереди и скопления людей. Длинные очереди ухудшают качество обслуживания и иногда небезопасны, особенно сейчас, в постковидное время. Опросы показали, что внедрение системы, предотвращающей появление очередей, повышает удовлетворённость покупателей на 35%.

Системы аналитики видеоконтента можно оснастить функцией запуска предупреждений на основе фильтров близости и подсчёта людей. При нарушении заранее заданных пороговых значений подсчёта операторам поступит уведомление о небезопасном количестве посетителей. Эти функции могут быть применены к областям внутри магазина: кассы, примерочные и популярные витрины, а также ко всему магазину в целом.

Кроме того, аналитика видеоконтента может использоваться для отслеживания того, соблюдают ли клиенты и сотрудники в целом требования общественного здравоохранения в отношении ношения масок или социальной дистанции. Для этого требуется фильтр идентификации близости, который оценивает количество людей, расстояние между ними и продолжительность времени, в течение которого посетители стоят рядом друг с другом.

Видеоаналитику внедряют российские ритейлеры X5 Retail Group, «Дикси» и «ВкусВилл». Система камер с компьютерным зрением позволяет получать обезличенные данные о покупателях, которые потом можно использовать в маркетинговых исследованиях или при таргетировании рекламы.

С помощью ИИ-алгоритмов можно определить пол и возраст покупателя, а также проанализировать customer journey в магазине. Остаётся и классическое применение камер видеонаблюдения — для обеспечения безопасности. Важно, что вся информация, которую получают умные камеры, не содержит никаких персональных данных. Всё, что передаётся в аналитику, зашифровано и обезличено.

Сеть супермаркетов «Верный» использует рекламный плеер с технологией определения аудитории. Благодаря встроенной камере и ИИ умный экран распознаёт человека, стоящего перед ним, определяет важные для сегментации атрибуты и показывает тот контент, который может быть интересен покупателю здесь и сейчас. Это позволило увеличить продажи отдельных категорий продуктов до 70%.

Умные камеры могут видеть то, что не может человеческий глаз. Например, распознают, в каких частях вашего магазина сейчас много людей, а где мало. Это позволяет улучшить коммуникацию с покупателями, корректируя расположение товаров и проходов, а также дизайн и рекламные вывески и экраны.

Камеры, оснащённые AI-алгоритмами, автоматически распознаю́т атрибуты посетителей без персональных данных и присваивают путям покупателей анонимные идентификаторы. Это позволяет отслеживать отдельные маршруты и покупки в магазине: от входа до оформления заказа. Технология видеоаналитики помогает не только отслеживать клиентов, но и интерпретировать их поведение и автоматически предпринимать соответствующие действия.

Благодаря подключению к другим системам, таким как интерактивные дисплеи и динамическое ценообразование на полках, система камер становится интеллектуальным двигателем продаж. Клиент получает гиперперсонифицированный опыт: стоя перед кассой или прилавком, он видит на умных рекламных дисплеях то, что по версии интеллектуальной системы ему больше всего в данный момент понравится.

В России этот подход (на базе технологий Addreality) применяет РИВ ГОШ: умные камеры обезличенно «провожают» посетителей в торговых залах и следят за тем, на что они смотрят, какие товары вызывают интерес, а также какие рекламные объявления смогли привлечь их внимание.

На основе собранных данных система определяет, какой именно контент будет интересен конкретному клиенту.

Такой подход приносит пользу не только продавцу, увеличивая средний чек, но и покупателю. Пользовательский опыт становится более позитивным, вовлечённость увеличивается, а рекламный шум сокращается.

Апофеоз использования умных камер с видеоаналитикой — кейс магазинов Amazon Go. Это уникальный пример решения, которое позволяет посетителям максимально улучшить свой опыт. Там нет ни очередей, ни продавцов, ни касс.

Компьютерное зрение и аналитика позволяют просто положить товар в корзину и выйти из магазина. Составление чека и оплата проходят автоматически. Согласно исследованию AT Kearney, 72% розничных потребителей назвали возможность пропустить кассу при посещении магазина самым желанным технологическим предложением.

Что видеоаналитика принесёт в розничную торговлю

Видеоаналитика с помощью внедрения систем с машинным обучением помогает улучшить эффективность коммуникации между потребителем и продавцом. Прогнозирование позволяет исключить недоступность товара с высоким спросом на полках магазина, обеспечив оптимизацию логистических процессов. А компьютерное зрение решит проблему с очередями и необходимостью оплаты на кассах в принципе.

И если видеоаналитику и камеры наблюдения изначально внедряли, чтобы уменьшить убытки от краж и мошенничества со стороны сотрудников, то в настоящее время они служат и важным инструментом для роста бизнеса. Система управления рекламой на цифровых экранах со встроенной функцией видеоаналитики может помочь розничным продавцам оставаться конкурентоспособными, улучшать пользовательский опыт, зарабатывать в три раза больше на рекламе брендов и повышать лояльность клиентов.

Мнение редакции может не совпадать с мнением автора. Ваши статьи присылайте нам на 42@cossa.ru. А наши требования к ним — вот тут.