«Лента» тестирует технологии видеораспознавания товаров и количества покупателей в магазине
Автор: ShopologВремя прочтения: 3 минДата публикации: 30.07.2021
Теги: видеораспознавание, искусственный интеллект, ритейл, розничная торговля
«Лента» тестирует технологии видеораспознавания товаров и количества покупателей в магазине. Эксперты рынка обсуждают, как развивается эта технология.
Павел Подкорытов, Napoleon IT
Сейчас технологии компьютерного зрения настолько развиты, что их применение несет реальный возврат инвестиций, выгодный для ритейлеров. Лента выстраивает свою стратегию цифрового развития абсолютно закономерно и своевременно в ответ на трансформацию бизнеса, а технологии компьютерного зрения становятся тем самым абсолютно верным и готовым решением, которое используют все ведущие игроки на рынке. Первая проблема, которую могут закрыть технологии компьютерного зрения — это феномен Out Of Stock ( отсутствие товаров на полке), из-за которого ритейлеры теряют миллионы. Покупатель, не обнаружив товар на полке, из-за своевременного обновления мерчандайзером ассортимента может уйти к конкуренту. Вторая проблема, которая несет колоссальный убытки для торговых сетей — воровство, с которой также может легко справиться компьютерное зрение, подавая сигналы для операционистов и сотрудников в случае кражи.
Светлана Вронская, эксперт департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг»
Использование видеоаналитики в розничных магазинах трудно переоценить. Есть очевидный плюс: системы позволяют влиять на оперативные действия — например, увеличивать количество работающих касс, когда камеры фиксируют очереди. Но помимо этого решения могут и должны служить инструментом для прогнозирования будущих действий посетителей и поиска методов оптимизации работы магазина. Например, за счет видеоаналитики можно определять время пиковой нагрузки, интерес покупателей к конкретным товарам, заинтересованность рекламой, которая транслируется в кассовой зоне. Собранная информация ложится в основу принятия решений: от нее зависит количество кассиров, ассортимент, рекламные сообщения. Так ритейлер может эффективнее влиять на лояльность покупателей и увеличивать средний чек.
Михаил Ланцов, исполнительный директор компании «Цифровые технологии ритейла»
Это относительно старая история, многие торговые сети уже пытались эксплуатировать у себя эту систему. Основная проблема, с которой сталкиваются сети при настройке видеораспознавания — нынешний тип упаковки, который не всегда машиночитаем с точки зрения имеющихся алгоритмов. Камеры могут более-менее корректно распознавать коробочные товары — сок, бутылки, если они правильно выставлены, какие-то средства гигиены — то, что может быть легко опознаваемо алгоритмами машинного зрения. Сложности возникают с индивидуальной упаковкой, которая может быть не только индивидуальная, а также мягкая. Имеющиеся алгоритмы её могут вообще не распознавать и получается, что до 40-50% магазинов не покрываются этой технологией.
Валерия Мусатова, руководитель проектов в «Траст Групп БТЛ».
Первая система — необходимый инструмент, однако, кроме соблюдения правил сотрудниками магазина, есть еще ряд внешних задач, связанных с желанием брендов повышать свою представленность в точках продаж, несмотря на установленную планограмму. Пока в реальности мы видим, что есть сторонние мерчендайзеры, работающие на бренды, с которых прямо требуют расширять долю полки, менять расположение бренда на более выгодное и прочие задачи, идущие в разрез с глобальной.
Источник: Shopolog
Вебинар