Якби філософ Геракліт сидів сьогодні перед ноутбуком, щоб проаналізувати дані про потік клієнтів з панелі моніторингу магазину, він, безумовно, сказав би фразу: «Я ж казав». За його словами, "немає нічого постійного, окрім змін". Цю давню філософію, що підкреслює постійно мінливу природу речей, може перевірити будь-який менеджер з роздрібної торгівлі, який покладається на інтелектуальні інструменти для управління стандартним магазином. Іншими словами, все тече.

Це саме те, що сучасні технології фіксують при оцінці дійсності. Вони дозволяють числам "говорити" прямо на наших очах, так що зміни стають очевидними. У цьому новому контексті, прийняття управлінських рішень не може ґрунтуватися на статичних планах або змінюватися тільки за календарем. Насправді, великі дані дозволяють динамічно вимірювати дійсність. І вгадайте, який ринок є найбільш впливовим для зростання великих даних сьогодні? Правильно: відеоспостереження.

У дослідженні, опублікованому міжнародною дослідницькою компанією IDC в червні минулого року, зазначено, що «більша частина даних генерується технологіями відеоспостереження». Передбачається, що до 2025 року кількість мережевих пристроїв, таких як IP відеореєстратори та камери, досягне $41,6 мільярда в усьому світі. Згідно IDC, категорія відеоспостереження буде керувати великою часткою створених даних Інтернету речей. По мірі того, як до мережі підключається більше пристроїв, деякі компанії розширюють свої можливості, щоб оперативно отримувати інформацію про бізнес. Але чи знають вони про нові рішення?

Розуміння клієнта

Великі компанії часто покладаються на методи розслідування, такі як фокус-групи та співбесіди, для підтримки своїх рішень при виборі конкретної проблеми управління. Маркетологи збирають первинні дані та зіставляють їх з внутрішніми джерелами та ринковою інформацією. Потім менеджери використовують це для розуміння фундаментальних питань, таких як:

  • Споживча схильність до прийняття нових звичок;
  • Сегментація цільової аудиторії;
  • Ставлення людей до бренду;

Дійсно, традиційні методи маркетингових досліджень дозволяють компаніям зрозуміти сьогоднішні проблеми та тенденції проекту, особливо для підтримки відповідних управлінських рішень. Звичайно, коли справа доходить до підтримки рішень, поширені й інші методи — наприклад, звіти, витягнуті з інструментів CRM (управління взаєминами з клієнтами) або BI (розуміння бізнесу). Але що, якщо чинні пристрої Інтернету речей стали постійним джерелом даних та навіть генерують попередження для менеджерів з маркетингу та працівників магазинів, щоб аналізувати піки клієнтів й діяти відповідно?

Це вважається головною причиною використання камер відеоспостереження як датчиків для збору даних та створення звітів в режимі поточного часу. Завдяки високій продуктивності обробки, сучасні відеокамери відправляють дані, які можуть зображатися незалежно або як частина платформи BI, використовуваної продавцем. Це допомагає ритейлерам зрозуміти такі речі, як:

  • Продуктивність маркетингової кампанії шляхом збільшення потоку клієнтів протягом конкретного періоду часу, в обраний день;
  • Визнання бренду серед конкретної цільової аудиторії, такої як висока частка чоловіків або жінок, або ж за віковим діапазоном;
  • Коефіцієнт конверсії (щодня, якщо необхідно) шляхом перехресного посилання кількості відвідувачів з даними POS (точки продажів);
  • Кількість покупців, що очікують у черзі, щоб відкрити додаткову касу;
  • Цінність областей в торговому центрі або магазині, заснованих на потоці клієнтів, щоб підтримати переговори про оренду або приміщення мерчендайзингу.

Що потрібно мати на увазі?

Деякі ритейлери вже використовують комплекти відеоспостереження як для збагачення свого ділового хисту, так і для прискореного реагування на можливості чи загрози. Але також приємно враховувати деякі обмеження:

Розуміння того, чому. Як і будь-який кількісний аналіз, дані, що генеруються IP камерами відеоспостереження, не можуть впевнено підтримувати гіпотезу про мотивацію покупця. Іншими словами, звіт, заснований на підрахунку людей біля входу в магазин, може бути корисний, але в ньому мало говориться про причини цього потоку.

Нелогічне використання чисел. Залежно від критеріїв, встановлення цілей на основі даних, зібраних IoT-пристроями та розумними датчиками, може призвести до неправильної інтерпретації. Числа, представлені у звітах, повинні мати пряме відношення до об'єкта дослідження. Наприклад, низький відсоток відвідувачів чоловічої статі не означає, що просування для цієї цільової аудиторії непродуктивне (оскільки покупці не завжди є споживачами).

Попри проблеми, які ставить сьогодні електронна комерція, фізичні магазини можуть містити цифрове мислення. Зрештою, те, що вважається фізичним, може бути перетворено на динамічні дані та дозволяє зробити дієві й швидкі висновки. Частина рішення вже встановлена в магазинах, у вигляді систем відеоспостереження.