Технологии искусственного интеллекта набирают популярность среди представителей ритейла. Доказательство тому – рост числа успешных кейсов с использованием новых технологий за последние два-три года: Big Data-аналитика покупателей в «Ленте», автоматическое составление планограмм в «Карусели», OSA в «Дикси». Эти и другие проекты включают в себя решения на базе компьютерного зрения.
Компьютерное зрение или Computer Vision помогает анализировать поведение посетителей и сотрудников магазина, очереди на кассах, доступность и популярность товаров на полках. В числе задач, которые решает система — управление покупательским поведением с помощью тепловых карт, построенных на основе технологии.
Коротко о решении
Тепловая карта — схема распределения покупателей по торговому залу за определенный период. Карта строится на основе анализа видеопотока и визуализирует «популярные» и «холодные» зоны магазина. Как правило, нейросеть детектирует покупателя и запоминает его положение в координатную матрицу. После обработки информации система выгружает цветную схему, которую принято называть тепловой картой: чем ярче пятно на изображении, тем интенсивнее трафик в этом месте.
Какие данные визуализирует тепловая карта
На основе видеозаписи за 1 сутки можно построить суммарную карту посещений и разбить показатели по часам – получится примерно 8-12 кадров. Отчет на основе видео продолжительностью от 2 дней может визуализировать трафик посетителей в целом за весь период, показывать динамику посещений торгового объекта по дням, часам и минутам.
Технология позволяет разделять тепловые карты передвижения сотрудников и покупателей и анализировать поведение каждой целевой группы. Некоторые аналитические сервисы, которые используются для построения карты, выгружают дополнительную статистику, например:
- число посетителей в течение дня с заданным интервалом подсчета (3 минуты, 15 минут, 30 минут и больше);
- среднее количество покупателей в час;
- время пиковой посещаемости;
- количество человек в кадре в определенный момент
Тепловые карты помогают управлять покупателями
Как работать с данными, которые мы получили с помощью тепловой карты? Самый очевидный путь – размещать в «горячих зонах» рекламу, сообщения для посетителей и промо-товары. Составлять на основе интервальной карты оптимальный график работы персонала. А главное, тепловые карты можно использовать для управления покупательским поведением. Приведем несколько схем:
• Размещение непопулярных товаров в «горячих зонах»
Такая схема позволяет повысить продажи менее востребованных товаров, а также продуктов, которые необходимо продать в короткий срок. При этом не обязательно организовывать отельный стеллаж или привлекать внимание к полке с помощью дополнительных средств, требующих экстра-ресурсов.
• Перенос популярных товаров в «холодные зоны»
Когда нет возможности делать перестановку или перепланировку помещения, можно скорректировать маршрут из популярной зоны магазина в менее загруженную. Таким образом, определенные отделы «подогреваются» с наименьшими экономическими затратами.
• Изменение навигации по магазину в случаях, обусловленных законом
Да, речь о распределении покупателей по торговому залу с необходимой дистанцией в период распространения инфекции. Зная локацию и время скопления большого числа посетителей, а также понимая, какие товары для них наиболее популярны, можно быстро изменить навигацию, разделив «горячую зону» на несколько с необходимым расстоянием друг от друга.
В эту схему органично вписывается и оптимизация графика работы персонала, основанная на статистике, которая дополнительно выгружается к тепловой карте.
• Изменение расположения товаров в соответствии с маршрутами покупателей
Эта схема подходит для больших магазинов. Сопоставив тепловые карты из разных частей торгового зала, можно определить наиболее популярные маршруты среди отделов: как движется покупательский поток от входа до кассы, и размещать необходимые товарные категории на определенных отрезках пути.
• Проектирование товарных зон в новых магазинах
При перепланировке или открытии нового магазина сети можно использовать эмпирический опыт применения тепловых карт, полученный в работающих точках.
Помимо классических схем работы с тепловыми картами, полученные данные могут применяться с точки зрения индивидуальных потребностей ритейлера. При относительно простом и быстром внедрении решения у бизнеса есть возможность выжать максимум из технологии: составлять кастомные отчеты, экспериментировать и в короткие сроки анализировать результаты, легко масштабировать понравившиеся схемы на всю сеть.