Цифровая воронка торговой точки, или Как искусственный интеллект помогает розничному ритейлу

17 Апреля 18:16

Текст: Никита Нечаев, генеральный директор

Сергей Болкисев

Максим Горев

За прошедшее десятилетие тема искусственного интеллекта получила существенный импульс в развитии благодаря росту вычислительных мощностей, а также появлению новых математических моделей и алгоритмов. Наметился массовый переход от теории к практике -- от концептуальных разработок прототипов будущего к конкретным программным продуктам, решающим реальные задачи в различных сферах жизни. Почти каждый день появляются новости о создании очередного устройства или программного продукта, использующего искусственный интеллект в основе своей работы.

Однако процент участия умных алгоритмов в решении задач и проблем бизнеса остается пока крайне низким. Подавляющее большинство компаний продолжают решать свои повседневные задачи по старинке, используя зачастую рутинный человеческий труд. Особенно это заметно в нашей стране, которая, к сожалению, вынуждена догонять остальной развитый мир в части внедрения современных технологий автоматизации.

В компании AINERICS мы выбрали своей миссией поиск и решение таких задач, где искусственный интеллект отлично заменяет человека. Наша глобальная цель - создание инновационных продуктов, доступных массовому потребителю (малому и среднему бизнесу), причем не только по цене, но и в плане простоты их внедрения и использования.

В поисках таких задач мы обратили внимание на ритейл, а точнее, на сегмент розничной торговли. Анализ этого сегмента и общение с широким кругом владельцев магазинов вскрыли два наиболее болезненных вопроса: «где открыть торговую точку?» и «почему работающая точка не дает желаемых результатов?» Решение первого вопроса, по сути, сводится к анализу целевой аудитории в предполагаемом месте открытия и подсчету количества потенциальных покупателей в этом месте. Ответ на второй вопрос кроется в подсчете следующих показателей:

  1. Объем внешнего трафика. Необходимо подсчитать, сколько потенциальных покупателей проходит мимо торговой точки.
  2. Объем внутреннего трафика. Нужно подсчитать, сколько потенциальных покупателей заходит внутрь торговой точки.
  3. Количество чеков. Подсчитать, сколько людей делает покупку.

Эти 3 показателя есть не что иное, как простейший вид известной всем воронки продаж с двумя ступенями конверсии: 1-2 (прошли мимо - зашли внутрь, так называемая «конверсия витрины») и 2-3 (зашли -- купили, т.е. конверсия в продажу). Имея количественные показатели по всем 3-м этапам на репрезентативном интервале времени (скажем, за неделю или за месяц), можно сделать соответствующие выводы и сформировать план мероприятий для улучшения ситуации. Низкая конверсия витрины говорит о том, что торговая точка плохо заметна, и нужны какие-то решения для привлечения покупателей в магазин. Низкая конверсия в продажу говорит, как правило, о плохой работе менеджеров по продажам (или другого персонала торговой точки). И, наконец, абсолютные низкие показатели наличия целевой аудитории в данном месте (пункт 1) говорят о том, что место, скорее всего, было выбрано неправильно.

Проблема заключается в том, что из трех приведенных выше показателей у большинства предпринимателей есть точные данные только по п. 3 - это выгрузка чеков (покупок) из кассовой системы. Для подсчета объема внутреннего трафика (количества вошедших внутрь людей) иногда привлекается персонал магазина (например, охранники), которые вручную ведут подсчет посетителей. При этом проверить качество такого подсчета на длительном интервале времени невозможно и, по понятным причинам, полученные таким образом данные слабо соответствуют действительности. А для подсчета количества человек, проходящих мимо заданной точки (объем внешнего трафика), до последнего времени вообще не существовало точных инструментов. Данные операторов сотовой связи, детекция MAC-адресов телефонов по включенному на них Wi-Fi и другие технологии не обладают нужной точностью, как правило, не доступны малому бизнесу и служат в основном в качестве инструментов макропозиционирования для крупного ритейла при принятии решения, где открыть гипермаркет. А что делать, скажем, владельцу магазина постельного белья, которому нужно решить, в каком именно «углу» торгового центра ему открыть свою точку? Или в каком именно месте обширной площади открыть точку «кофе с собой»? Можно, конечно, встать в интересующей точке со счетчиком, и попытаться посчитать людей вручную. Но попробуйте ради интереса сделать это на какой-нибудь оживленной улице или площади, где ходят толпы людей, да еще и в разных направлениях. Задача для человека становится непосильной. А учитывая, что такой подсчет нужно вести, в идеале, в течение недели, чтобы получить объективные данные и в будни, и в выходные (они могут кардинально отличаться), получаем задачу, которая в принципе не решается вручную.

В отличие от человека, искусственный интеллект хорошо справляется с таким подсчетом. Для решения задачи мы создали систему, использующую алгоритмы видеоаналитики, которые позволяют считать людей, разделять их по полу и даже возрасту. Это позволяет нам определять не только количественные показатели, но и половозрастной состав пешеходного трафика, что является бесценной информацией при оценке объема целевой аудитории в заданном месте. «Глазами» нашей системы является обычная цифровая видеокамера, которая транслирует видео с заданной точки в центр обработки данных компании AINERICS, где видеопоток в режиме реального времени обрабатывается каскадом специальным образом подобранных и настроенных нейронных сетей, составляющих мозг системы. Полученные данные предоставляются пользователю в виде таблиц и графиков, позволяющих как визуально оценить результаты аналитики, так и провести более детальный анализ, экспортировав полученные данные в Excel. Перемещая видеокамеру с места на место, пользователи могут получать данные из различных интересующих их мест и затем сравнивать их между собой по различным показателям (по часам, по дням недели, по половозрастному составу и пр.). А одновременное использование нескольких видеокамер, подключенных к системе, позволяет проводить одновременные замеры с различных локаций, что позволяет, в частности, в несколько раз сократить время выбора места открытия новой точки продаж.

Для клиентов, желающих получить решение «под ключ», мы предоставляем коробочное решение: видеокамера + аналитика в личном кабинете. А для тех предпринимателей, которым необходимо обсчитать людской поток в уличных условиях или в точке, где видеокамеру невозможно подключить к электропитанию и интернету (например, островок в торговом центре), мы разработали специальный мобильный комплект - автономная видеокамера с аккумулятором и 4G-модемом, способная непрерывно работать до 24 ч без подзарядки. Такую камеру можно положить рядом с собой на скамейке в торговом центре или оставить, например, на сутки за стеклом припаркованного на улице автомобиля.

Развитием идеи с автоматическим подсчетом людей стал наш продукт «цифровая воронка». Он основан на использовании двух видеокамер, расположенных в одной торговой точке, одна из которых смотрит на проходящий мимо поток людей, а другая смотрит внутрь торгового зала и позволяет считать количество людей, вошедших внутрь торгового зала. Наличие двух таких видеопотоков позволяет предоставлять владельцу торговой точки количественные данные объема внешнего и внутреннего трафика описанной выше воронки продаж. Прибавив к этому данные о продажах (количестве чеков), предприниматель получает полную цифровую воронку по каждой точке его сети магазинов. А значит, может анализировать, сравнивать и принимать управленческие решения, влияющие на успех его бизнеса в целом. Мы убеждены, что наше решение предоставляет розничному ритейлу уникальную возможность получить бесценную информацию, которую на сегодняшний день сложно или вообще невозможно получить из других источников.

Стоит отметить, что в своей системе мы используем алгоритмы, ориентированные на подсчет людей в плотном потоке, иногда удаленном от камеры на ощутимое расстояние (до 10-20 м). В отличие от алгоритмов идентификации по лицу, используемых, скажем, в системах безопасности, наши алгоритмы не дают 100% точности. При подсчете количества людей точность варьируется в диапазоне 98-100%, при определении пола и возраста - в диапазоне 90-95%. Тем не менее, такая точность является более чем допустимой в задаче количественной и половозрастной оценки людского потока, которая по своей постановке является статистической (т.е. целью является получение статистики). Подсчет людей в толпе или плотном людском потоке в режиме реального времени со стопроцентной точностью на сегодняшний день возможен только в сценариях голливудских фильмов. В реальной жизни существующие алгоритмы и модели подсчета пока только стремятся к этому, упираясь, в том числе, в скорость работы и вычислительные мощности, которые являются стандартными ограничителями при создании конечных программных продуктов. Тем не менее, мы идем в ногу со временем и ставим себе самые высокие планки. Разработчики компании AINERICS ежедневно работают над оптимизацией используемых алгоритмов, стремясь повысить точность аналитики, сохранив при этом скорость работы программного кода.

В ближайшем будущем мы планируем значительно расширить линейку наших продуктов. В течение этого года планируется релиз системы для службы безопасности компаний, позволяющей следить за людьми в пределах офиса или рабочей зоны, контролируя перемещение персонала, а также появление посторонних. Также в разработке находится комплексная система управления парковочным пространством, позволяющая не только автоматически распознавать номера транспортных средств и открывать шлагбаумы, но и решать такие задачи, как подсчет занятых парковочных мест, определение типа и марки транспортного средства, идентификация инцидентов (аварий) на парковках, и прочие задачи, связанные с управлением парковками и автопарком.

Помимо систем, решающих задачи безопасности и контроля, мы планируем создать линейку продуктов, ориентированных на повышение качества обслуживания клиентов. В наших планах разработка системы автоматического контроля длины очередей у касс в супермаркетах и оповещение персонала магазина о необходимости открытия дополнительной кассы. Также для супермаркетов мы планируем создать систему контроля заполненности полок и витрин с продуктами и товарами, которая позволит персоналу магазина своевременно пополнять опустевшие полки. А для банков, госучреждений и других организаций, ежедневно обслуживающих большое количество клиентов, мы разработаем систему, которая будет распознавать лицо клиента, подходящего к операционисту, и автоматически подгружать по нему всю необходимую информацию, значительно уменьшая таким образом время его обслуживания.

В компании AINERICS мы убеждены, что в течение ближайшего десятилетия решения на базе искусственного интеллекта должны повсеместно освободить людей от выполнения рутинной однообразной работы, повысив ее скорость и качество. И результатом этого должно стать отнюдь не сокращение числа рабочих мест и массовая безработица. Результатом должно стать повышение уровня работы каждого конкретного человека, уровня решаемых им задач. «От слесаря за станком до оператора автоматизированного завода» -- вот какой путь предстоит проделать человеку в ближайшие годы. Для этого уже практически всё готово, осталось лишь сделать решающий рывок. Наша цель - внести свой вклад в этот прорыв, открыв возможности и донеся технологии искусственного интеллекта всем, кому это нужно в их повседневной работе.

Журнал «Банковские технологии», № 3, 2019.

вернуться назад

События

Новости

Корпоративные новости