Авторизация


На главнуюКарта сайтаДобавить в избранноеОбратная связьФотоВидеоАрхив  
Человек человеку лайк!
Источник: Яндекс картинки
10:04 / 29.12.2021

"Где закон, там и тюрьма"
"Есть интерес к белым спискам, с помощью которых можно улучшать программы лояльности. Клиент загружает фото для своего аккаунта при оформлении карты и может не носить ее. На кассе или на входе система его распознает и отправит уведомление персоналу. VIP-клиентов можно приветствовать по имени, а затем предлагать определенные продукты", - Денис Гришин

Супермаркеты и ТРЦ собирают о нас данные, когда мы ходим по ним. Как это устроено?

Вы пришли в торговый центр за покупками. Пока вы ходите от одного магазина к другому, десятки программ с помощью камер и разных сенсоров следят за тем, что вы делаете. Разбираем на примерах, как это происходит

После череды локдаунов из-за пандемии владельцы торговых центров и магазинов начали собирать больше данных о посетителях.

Приходится стараться, чтобы удержать клиентов, - во время ограничений многие привыкли к онлайн-доставкам. Рассказываем на примере абстрактного торгового центра, как все работает.

Шаг первый. Считать с вашего смартфона идентификационный номер

Вы заходите в торговый центр, первое, что происходит, - трекеры считывают мак-адрес смартфона. Мак-адрес - это уникальный идентификатор гаджета. По закону мак-адреса не относятся к персональным данным. То есть собирать их можно, это легально, не нужно получать какие-либо разрешения.

"С большой вероятностью мак-адреса будут признаны персональными данными в будущем, - считает Михаил Могилевский, гендиректор НПО "Аналитика". - Это вызывает необходимость шифровать полученные мак-адреса и обращаться с ними как с персональными данными".

Есть два варианта трекеров.

Wi-Fi-радары. "Простая коробка, выглядит как роутер, ее можно взять на выставку, собрать все мак-адреса посетителей и затем догонять их рекламой в интернете", - говорит Михаил Могилевский.

Wi-Fi-аналитика. "Это системы сбора мак-адресов, которые собирают их лучше - очищают использованные и не путают настоящие мак-адреса с рандомными - ненастоящими, теми, что устройство меняет постоянно", - продолжает он.

В большинстве торговых центров такие сенсоры есть. Их ставят в проходных местах, они собирают мак-адреса в радиусе 50–70 м. Что это дает?

Владельцы ТРЦ анализируют множество данных, чтобы понять, кто к ним приходит, в какие часы, а в итоге - решить, где и когда лучше продавать.

Пример: сенсор может быть встроенным в рекламный стенд. Устройство собирает мак-адреса, а программа анализирует, пошел ли посетитель в магазин, который он увидел на экране.

Мак-адреса в том числе помогают понять, кто приходит в ТРЦ, какие маршруты самые популярные, - это помогает выяснить, какие места самые выгодные, где снижать, а где повышать арендные ставки.

Шаг второй. Видеоаналитика

В любом ТРЦ много видеокамер. Поднимите голову и с ходу насчитаете несколько. Программа - а обычно не одна, а десятки программ - распознает с помощью видеокамер разные ситуации.

Кражи. "Первый и главный запрос - помощь в борьбе с кражами. Из-за воровства ретейл, по разным подсчетам, теряет от 1% до 4% от оборота. Системы видеоаналитики на входе распознают лица из черных списков покупателей, не оплативших товар", - рассказывает Денис Гришин, директор по продуктам NtechLab.

Разработчики продают программу, а базу с лицами воров ведут магазины. Устроено это обычно так: когда на пороге появляется человек из черного списка, охране или продавцам приходит уведомление.

Пустые полки. "Камеры следят за количеством товара на полке и за тем, чтобы он находился на своем месте, - исключаются истории, когда условное молоко затесалось среди коробок с рисом", - добавляет Гришин.

Маршруты покупателей. Есть системы распознавания силуэтов, при помощи которых можно строить тепловые карты перемещений покупателя по магазину.

Это помогает выстроить более эффективную работу персонала и правильно разложить товар". В целом около 50% случаев установки систем видеоаналитики в ретейле связано с распознаванием лиц и силуэтов людей.

Такие программы можно усложнять. "Можно строить маршруты покупателей по магазинам, в том числе с учетом их принадлежности к половозрастным группам. Без использования распознавания лиц.

Так, можно не только строить тепловые карты, но и отслеживать наличие и длину очереди, анализировать взаимодействие персонала с клиентами", - говорит Дмитрий Марков генеральный директор VisionLabs

"Есть интерес к белым спискам, с помощью которых можно улучшать программы лояльности. Клиент загружает фото для своего аккаунта при оформлении карты и может не носить ее.

На кассе или на входе система его распознает и отправит уведомление персоналу. VIP-клиентов можно приветствовать по имени, а затем предлагать определенные продукты", – говорит Денис Гришин.

Шаг третий. Понять, что заинтересует лично вас

В некоторых магазинах на каждом шагу - экраны с меняющейся рекламой. На одних реклама меняется рандомно, на других встроенная камера распознает, кто вы, мужчина или женщина, сколько примерно вам лет.

И магазин предлагает, скажем, новый крем или бритвенный станок. То есть в некоторых случаях то, что вы видите на экране, адресовано именно вам.

Шаг четвертый. Малопопулярный. Отследить эмоции

Многие разработчики экспериментировали и где-то продолжают экспериментировать с программами, распознающими эмоции на лицах. По задумке смысл такой: камеры видят человека, который разглядывает товар где-то рядом.

Программа пытается распознать выражение его лица. В ее базе образов заложены базовые эмоции: грусть, радость, злость, удивление, нейтральное состояние и так далее.

Реклама на экране предлагает один товар для грустной девушки, а другой - для мужчины в приподнятом настроении. Но эти эксперименты разочаровывают.

Во-первых, они путают эмоции, чаще - нейтральное и грустное выражение лица. "Улыбка на лице дает нам неполную информацию. Внешнее проявление эмоций может отличаться от того, что человек испытывает и что послужило для этого триггером", - уточняет Дмитрий Марков.

Во-вторых, и это самое главное, "в результате испытаний системы мы не увидели прямой связи между эмоциями и совершением покупки", говорят в NtechLab.

Что стало популярным во время пандемии

Появились новые решения для ТРЦ, которые позволяют контролировать количество людей в магазине, социальную дистанцию между ними, бесконтактно измерять температуру.

"Наши разработчики создали систему для бесконтактного измерения температуры тела. Представляет из себя комплекс с камерой с технологией распознавания, сенсор, экран с результатами распознавания температуры и лица.

Эти комплексы были установлены в Макдоналдсе, "Сколково", - рассказывает Дмитрий Марков.

Оплата по биометрическим данным. Это когда вы сдаете в базу ретейлера фотографию или отпечаток ладони/пальца (или и то и другое), к этим изображениям привязывается ваша банковская карта, и вы можете платить лицом или ладонью.

"Например, технология оплаты с помощью биометрии на базе наших разработок есть в супермаркетах "Перекресток" в Москве и регионах России, - продолжает Дмитрий Марков.

- Тестируется в некоторых магазинах сети "Магнит", также на кассах самообслуживания некоторых магазинов "Вкусвилл" в Москве. У нас были совместные проекты с пиццериями Papa John’s, бургерными #Farsh, кафе HelloPapaya".

Как изменился спрос на технологии для ТРЦ

С начала пандемии интерес бизнеса к системам видеоаналитики сильно вырос. Число запросов с 2021 года увеличилось на на 1500%, а в 2021 году - на 495% по отношению к 2020 году.

На ретейл в прошлом году приходилось 5% от всех запросов на системы видеоаналитики. Больше всего запросов - от компаний в сфере туризма и отдыха и промышленности, более 20%, по данным NTechLab. 

Впрочем, стоит уточнить, что торговые центры стали заказывать видеоаналитику намного раньше.

В месяцы локдауна у большинства заказчиков наши системы аналитики были отключены, но после локдауна ТРЦ стали еще больше задумываться об эффективности вложений, - говорит Михаил Могилевский. - Пришли заказчики из новых для нас ниш, среди них достаточно много региональных ТРЦ".

Анастасия Акулова



Комментарии:

Для добавления комментария необходима авторизация.