В рамках пилотного проекта в сети супермаркетов в Сингапуре в нескольких магазинах по периметру торгового зала и в прикассовых зонах были установлены видеокамеры, которые в непрерывном режиме сканируют поток посетителей. Комплект нейросервисов RTMIP (Real-Time Media Identification Platform) в режиме реального времени обрабатывает поступающие с камер видеонаблюдения данных, анализирует количество покупателей, время посещения ими магазина; фиксирует скорость передвижения людей в периметре, отслеживает их скопление и формирование очередей. По заранее определенному сценарию система проводит накопление и анализ статистических данных, формирует отчеты и высылает уведомления супервайзеру. В случае образования очередей более 6 человек, нейросеть уведомляет оператора заказчика (через интерфейс системы или в Telegram чате), который на основе полученных данных принимает решение об открытии дополнительных касс и перераспределении сотрудников из других отделов.
За время (2 месяца) работы пилота заказчику удалось сформировать достаточный архив статистических данных с аналитикой для планирования эффективности операционной деятельности торговых точек в будущем (определение пиковых периодов посещений, выявление оптимального кол-ва персонала для каждой точки с учетом ее загрузки, средняя продолжительность посещения магазина покупателем, время ожидания в очереди = скорость работы операторов касс).
Пиковые часы посещения супермаркета пришлись на промежуток с 11 до 14 часов. В часы пиковой загрузки торговых точек количество людей в очередях в прикассовой зоне в среднем составило 8 человек. Максимальное время ожидания в очереди составило чуть более 9 минут.
Заказчик положительно оценил результаты пилотного проекта и планирует его расширение на 600 магазинов.
Одной из серьезных проблем в розничной торговле являются очереди. Именно они выступают показателем низкой производительности кассира и неверной организации рабочего процесса. По разным подсчетам ретейлеры теряют от 1,5 до 5,7% ежедневной выручки (в зависимости от формата магазина) из-за того, что покупатели не заходят в магазин или отказываются от покупки при виде очередей.
С помощью решений видеоаналитики на бае платформы RTMIP можно анализировать работу торговой точки, исходя из заранее заданных параметров эффективности. При отклонении фактических данных от заданных показателей искусственный интеллект будет накапливать такую информацию, анализировать ее и в последствии выдавать предиктивные рекомендации и оповещения о потенциальных сценариях (появление очередей, наплыв посетителей, недостаток открытых касс/персонала на объекте). Такая предиктивная аналитика позволяет бизнесу более четко планировать необходимые ресурсы, рабочее время сотрудников и их KPI; оптимизировать расходы на организацию контроля работы всех служб ретейла и т.п.
С внедрением системы видеоаналитики на базе платформы интеллектуального анализа медиа потоков в режиме реального времени (RTMIP) ретейлер получил инструмент для:
- подсчета и анализа посетителей супермаркета (общего количества трафика покупателей, определение пиковых часов посещения);
- управления очередями посредством детекции скоплений людей в прикассовых зонах более 6 человек с алгоритмом уведомления супервайзеру, планирования открытия дополнительных и закрытия избыточных касс в зависимости от наплыва покупателей;
- определения общего времени посещения супермаркета, среднего времени ожидания в зоне касс, сбора статистики и поведенческих характеристик покупателей;
- прогнозирования на основе накопленных данных пиковых периодов посещения, выявление оптимального количества персонала для торговых точек в будущем.
«Платформа видеоаналитики от Neirolis даёт ритейлерам надежное и автономное решение для автоматического и непредвзятого контроля работы торговой точки, на основе которого можно оптимизировать количество персонала, продолжительность обслуживания клиентов, а также построить долговременный план развития бизнеса», — отметил основатель и генеральный директор Neirolis Роман Кручинин.
Удобство использования системы RTMIP проявляется в легкости интеграции в уже существующую систему заказчика, в быстром развертывании и масштабировании на любые размеры и виды ритейла. Управление системой и получение статистики/алёртов проводится через Web/Mob App interface, а все расчеты и данные производятся и сохраняются в облачном хранилище. Внедрение программного обеспечения для контроля очередей в системе заказчика происходит от одного дня, подстройка системы может занимать больше времени.