Как компьютерное зрение меняет ритейл: основные преимущества и варианты использования

Что такое компьютерное зрение

Компьютерное зрение — это обобщающий термин, который относится к разделу моделей машинного обучения, направленных на извлечение информации из визуальных носителей. Другими словами, системы компьютерного зрения объединяют камеры, программное обеспечение и искусственный интеллект, чтобы дать «машинам» возможность «видеть» и идентифицировать объекты.

Они используют глубокое обучение для того, чтобы «натренировать» системы анализу изображений. После полного обучения модели компьютерного зрения могут распознавать объекты, обнаруживать и распознавать людей и даже фиксировать их движения.

Основные преимущества компьютерного зрения

Поскольку розничная торговля становится все более ориентированной на данные, спрос на технологию компьютерного зрения растет. Исследования Gartner определяет компьютерное зрение как единственную технологию на основе ИИ, которая находится в нескольких месяцах от своей пиковой производительности и готова к широкому внедрению. Удивительно, но только 4% розничных торговцев в настоящее время используют компьютерное зрение в розничной торговле, несмотря на то, что большинство из них сильно заинтересованы в его интеграции в свои бизнес-операции, говорится в 30-м ежегодном исследовании технологий розничной торговли, проведенной RIS.

При масштабном использовании технологии компьютерного зрения может обеспечить ритейлерам значительные конкурентные преимущества и стать неотъемлемым компонентом их стратегий цифровой трансформации.

Вот некоторые из основных преимуществ компьютерного зрения:

1. Повышенная эффективность. Компьютерное зрение позволяет автоматизировать повторяющиеся задачи и увеличивать точность, повышая эффективность в различных отраслях.
   ‍
2. Автоматизация. Компьютерное зрение может автоматизировать широкий спектр задач, которые ранее требовали вмешательства человека, таких как контроль качества на производстве, управление запасами и наблюдение за безопасностью.
   ‍
3. Повышенная точность. Алгоритмы компьютерного зрения позволяют анализировать визуальные данные с высокой точностью, часто превосходящей возможности человека. Это приводит к получению более точных и надежных результатов, улучшению качества продукции, сокращению отходов и повышению удовлетворенности клиентов.
   ‍
4. Экономия средств. Автоматизация и повышение эффективности могут привести к существенной экономии затрат на рабочую силу и эксплуатационные расходы.
   ‍
5. Повышенная безопасность. Компьютерное зрение может использоваться в целях наблюдения и обеспечения безопасности для выявления угроз и предотвращения несчастных случаев.
   ‍
6. Улучшенный пользовательский опыт. Компьютерное зрение помогает компаниям персонализировать свои продукты и услуги на основе предпочтений и поведения клиентов. Это позволяет улучшить качество обслуживания клиентов и повысить их лояльность.
   ‍
7. Более эффективное принятие решений. Компьютерное зрение передает компаниям данные в режиме реального времени и аналитику, которые помогают руководителям принимать более эффективные решения. Например, розничные продавцы могут использовать компьютерное зрение для отслеживания поведения клиентов и соответствующей корректировки своих маркетинговых стратегий.

Применение компьютерного зрения в ритейле

Еще 15 лет назад люди были незаменимы для всего, что связано с визуальным восприятием. С помощью компьютерного зрения больше процессов могут стать полностью автоматизированными и, таким образом, усовершенствованными. Делегирование задач от сотрудников специализированным алгоритмам почти всегда повышает производительность за счет оптимизации процессов, сокращения ошибок и расходов, предоставляя людям возможности сосредоточиться на более важных задачах.

1. Удобный процесс покупок

Как потребители, так ритейлеры стремятся к бесперебойному процессу покупок, и компьютерное зрение является технологической основой, которая делает это возможным. Традиционные кассовые системы очень неудобны, особенно из-за длинных очередей, ручного сканирования и случайных человеческих ошибок. Компьютерное зрение устраняет эти узкие места, позволяя создавать автоматизированные магазины без кассиров, которые переопределяют эффективность розничной торговли с помощью предсказуемости и повышенной точности.

Например, в магазине без касс Amazon Go компьютерное зрение используется вместе с алгоритмами слияния датчиков и глубокого обучения, чтобы создать удобный опыт покупок. Как только клиент заходит в магазин и сканирует свой смартфон, он может свободно брать товары с полок. Камеры с выделенными решениями периферийных вычислений, оснащенные технологией компьютерного зрения, тщательно отслеживают эти действия, добавляя товары в виртуальную корзину по мере совершения покупок. При выходе из магазина счет на аккаунте Amazon мгновенно оплачивается, что обеспечивает бесперебойное и приятное общение с покупателями без очередей и задержек.

Но не только гиганты индустрии пожинают плоды, но и более мелкие розничные продавцы не упускают возможность. Компании, занимающиеся компьютерным зрением, предлагают аналогичные технологии, которые позволяют оснастить существующие магазины камерами наблюдения для облегчения автоматизированного оформления заказов.

Устраняя трудности, традиционно связанные с покупками, компьютерное зрение находится на переднем крае формирования новой эры в розничной торговле, в которой приоритетными являются скорость, точность и удобство для клиентов.

2. Автономное управление запасами

Благодаря компьютерному зрению ритейлеры теперь могут добиться автоматического отслеживания каждого товара на полках в режиме реального времени. Первая точка соприкосновения — мониторинг полок. Используя алгоритмы компьютерного зрения, интеллектуальные камеры непрерывно сканируют торговую среду, мгновенно отмечая товары, которых нет в наличии, или неправильно размещенные продукты.

Некоторые розничные гиганты используют роботов, сканирующих полки, оснащенных компьютерным зрением, чтобы передвигаться по проходам, выявляя пробелы или несоответствия на полках. Эта информация в реальном времени позволяет немедленно пополнять запасы, что не только снижает потерю доходов, но и повышает удовлетворенность клиентов, гарантируя доступность продукции.

В пилотном проекте 2021 года в продуктовой сети Schnuck Markets роботы магазинов обнаружили в 14 раз больше товаров, которых не было в наличии, чем ручное сканирование, снизив случаи отсутствия продукции на 20-30%. Schnucks начал тестировать своего робота в 2017 году. Обход магазина он совершает до трех раз в день, собирая данные на полках о положении запасов, точности цен и выполнении рекламных акций. Это решение для аудита продуктов в магазине является полностью автономным, эффективно устраняя наиболее распространенные человеческие ошибки с помощью автоматических системных правил. Подобного робота несколько лет назад тестировали в магазинах Auchan в Португалии.

В сочетании с прогнозной аналитикой магазины могут анализировать исторические и данные в реальном времени о поведении покупателей, сезонных тенденциях и даже внешних факторах, таких как погода. С помощью данной технологии магазины могут прогнозировать розничный спрос с поразительной точностью. Это позволяет использовать более разумные стратегии закупок, сокращая как ситуации с избытком, так и с дефицитом.

{{monitoring-cen}}

3. Управление категориями товаров

Ритейлеры создают схемы выкладки товаров в магазине или планограммы для достижения требуемых результатов — увеличения продаж, повышения рентабельности категории, положительного опыта клиентов и т. д. Соблюдение этих планов означает, что правильный продукт с правильной ценой занимает правильное количество места в правильном месте и оптимально продвигается. 

Современные методы мониторинга мерчандайзинга позволяют осуществлять проверку выкладок, используя стационарные или купольные камеры, а также применять роботизированные технологии. Оптимальным и экономически выгодным решением является применение программного обеспечения PowerPrice, использующего технологии компьютерного зрения (CV). Продавцы и бренд-менеджеры могут делать снимки торговых полок при помощи смартфонов. Эти фото затем анализируются и сравниваются с заранее установленной планограммой, что позволяет мерчандайзерам оперативно получать информацию о необходимых корректировках: обновлении ассортимента, изменении расстановки товаров или актуализации цен. Уровень точности системы в определении и классификации товаров превышает 95%. Если вы хотите внедрить и использовать систему PowerPrice, обратитесь к экспертам из Napoleon IT.

4. Оптимизация работы магазина

Технология компьютерного зрения подходит для многих аспектов розничных операций, значительно сокращая потребность в обширном человеческом персонале. В то время как управление запасами фокусируется на целостности цепочки поставок, более широкое управление магазином также получает огромную выгоду от технологии компьютерного зрения.

Одним из основных аспектов является оптимизация пути клиента в физическом пространстве, от входа до выхода. Аналитика тепловой карты розничной торговли использует камеры компьютерного зрения для отслеживания перемещений клиентов, выявления зон с высокой посещаемостью, мертвых зон и узких мест. Такие ритейлеры, как Tesco, используют тепловые карты для корректировки планировки своих магазинов. Например, если рекламная вывеска не привлекает ожидаемую толпу, данные тепловой карты в реальном времени могут подсказать немедленное решение, что позволит скорректировать вывески или заменить продукты.

Другое применение — управление очередями. Камеры с компьютерным зрением могут предсказывать длину очереди и время ожидания, что позволяет магазинам более эффективно распределять персонал. Некоторые розничные магазины и заведения быстрого питания используют эту технологию для оценки длины очереди и динамической корректировки персонала на своих кассах.

Затем следует автоматизация задач для персонала, выходящая за рамки управления запасами. Роботы, оснащенные компьютерным зрением, могут выполнять множество действий по обслуживанию магазина, таких как уборка полов, проверка температуры в холодильных секциях или даже проверка соответствия вывесок магазина рекламным предложениям. Эти темы относятся к сфере интернета вещей (IoT), где сети датчиков генерируют данные в различных средах.

Кроме того, алгоритмы машинного обучения, связанные с данными компьютерного зрения, позволяют получить дополнительную информацию о потребителях. Магазины начали использовать эти системы для анализа плотности магазинов и управления ими.

5. Антифрод-системы и безопасность

Традиционные розничные магазины постоянно сталкиваются с кражами и мошенничеством, что обходится в миллиарды долларов в год. Здесь машинное обучение добавляет мощный уровень безопасности, который выходит за рамки возможностей традиционных систем наблюдения. Технология машинного обучения не только отслеживает, но и анализирует и предсказывает поведение, что выделяет ее как бесценный актив в стратегиях предотвращения потерь.

Например, Walmart использует камеры с компьютерным зрением для выявления потенциальных краж в магазинах. Эти интеллектуальные системы могут распознавать подозрительные модели поведения, например, задержку в проходе без совершения покупки или посещение слепых зон в магазине. Технология также отмечает не сканированные товары на кассах самообслуживания, обеспечивая дополнительный уровень ответственности и предотвращения краж.

Примечательно, что системы компьютерного зрения постоянно самосовершенствуются. Они учатся на каждом взаимодействии, со временем оттачивая точность своих прогнозов. Эта итеративная природа не только делает технологию более надежной, но и сводит к минимуму ложные срабатывания, тем самым снижая вероятность того, что невиновные клиенты будут несправедливо обвинены.

6. Виртуальные примерочные с дополненной реальностью

Компьютерное зрение сочетается с дополненной реальностью (AR) для создания виртуальных примерочных. Эта синергия особенно важна в таких секторах, как мода, косметика, где эстетика имеют первостепенное значение. Розничные торговцы, как онлайн, так и в обычных магазинах, используют эти технологии для уменьшения сомнений в процессе принятия решений потребителями, обеспечивая при этом приятный опыт покупок.

Например, компания по продаже очков Warby Parker использует компьютерное зрение и дополненную реальность для отображения лица пользователя и виртуального наложения ряда оправ для очков.

В косметологии компания L'Oréal использует умные зеркала с поддержкой дополненной реальности или приложения для смартфонов, позволяющие покупателям виртуально «наносить» макияж. Программное обеспечение использует алгоритмы компьютерного зрения для точной идентификации черт лица и получения реалистичных результатов. Опыт L'Oréal в области AR-макияжа показал многообещающие результаты, позволив удвоить время взаимодействия с сайтом и утроить конверсию.

Аналогичным образом, умные примерочные, оснащенные технологией компьютерного зрения, могут распознавать вещи. Затем они могут отображать другие доступные размеры, цвета или даже предлагать дополнительные товары с помощью систем рекомендаций по моде на базе искусственного интеллекта, эффективно выступая в роли персонального стилиста.

Помимо индивидуального использования, эти технологии оказывают неоценимое влияние на снижение возвратов, что является давней проблемой в секторе розничной торговли. Повышая точность онлайн-покупок, компьютерное зрение и дополненная реальность эффективно снижают вероятность несоответствия товара, тем самым снижая уровень возврата и связанные с этим затраты.