Розвиток штучного інтелекту допоміг ПЗ для відеоспостереження запропонувати багато функцій клієнтам з різних сфер діяльності. Можливо, ніде це не було більш помітним, ніж сектор роздрібної торгівлі, де відеоаналітика продемонструвала явний потенціал для забезпечення цінності, крім безпеки. Популярність програмного забезпечення з відеоаналітикою спонукала деякі компанії зайнятися цим сектором. Відеоаналітика надала ще один інструмент рітейлерам, які завжди покладалися на збір та аналіз даних для таких речей, як оптимізація розміщення продукту та дієве залучення клієнтів. Крім того, запобігання збитків стало більш дієвим завдяки здатності інтелектуального відеоспостереження генерувати попередження про всілякі події, що надає роздрібним торговцям дієво використовувати свої лімітовані ресурси.

У той час як опції та точність відеоаналітики з використанням штучного інтелекту в роздрібній торгівлі продовжують зростати, розуміння того, чого хочуть клієнти, буде направляти розробників в правильному напрямку. У цій статті розглядаються перші функції відеоаналітики, які потрібні клієнтам роздрібної торгівлі.

Показники зайнятості та моделі руху

Зростає попит на відеоаналітику для роздрібної торгівлі, яка здатна поліпшити якість обслуговування клієнтів та оптимізувати роботу магазинів, в основному шляхом наростальних можливостей технологій Deep learning та інтелектуальних даних. Наприклад, рітейлер в торговому центрі або на міській вулиці може оцінити успіх вітрини або рекламної демонстрації за допомогою IP камер відеоспостереження на зовнішній стороні магазину. Відеоаналітика може співвідносити кількість покупців, які зупиняються, щоб подивитися на вітрини, з кількістю людей, що фактично заходять в магазин.

Запобігання збитків

Безпека може бути на другому місці, але не менш важлива для клієнтів відеоаналітики в роздрібній торгівлі. Завдяки відеоаналітиці камери відеоспостереження, які просто записували кадри для криміналістичних цілей, можуть повідомляти про кримінальні інциденти в режимі поточного часу. Відеоаналітика, що здатна виявляти вештання, крадіжку в магазинах та вандалізм, вважається однією з перших функцій, яку сьогодні шукають клієнти. Також роздрібні продавці продовжують використовувати стандартну відеоаналітику (виявлення об'єктів та видалення об'єктів) та системи безпеки, щоб дієво запобігати збиткам й крадіжкам з боку співробітників.

Інтеграція PoS

Інтеграція інтелектуального програмного забезпечення для відеоспостереження з транзакціями PoS — ще одна функція, в якій зацікавлені рітейлери. Деякі експерти індустрії безпеки бачать варіанти використання, що виникають в результаті комбінації охоронних датчиків, відеоаналітики та інтеграції з системами торгових точок — для вимірювання критичного показника конверсії в роздрібній торгівлі або автоматизації дій для поліпшення якості обслуговування клієнтів.

Оскільки деякі роздрібні торговці збільшують кількість пунктів самообслуговування, деякі магазини підтримують конкретну кількість співробітників, що займаються самообслуговуванням, які допомагають клієнтам у процесі оформлення замовлення, в залежності від кількості кас. Штучний інтелект грає вагому роль у виявленні різниці між персоналом магазину та покупцем, щоб допомогти магазинам підтримувати належний рівень укомплектування персоналом. Інтеграція PoS також може гарантувати, що скануються всі продукти, усуваючи можливість крадіжки.

Розслідування й звітність

Перешкодою на шляху використання даних комплектів відеоспостереження для розслідування вважається необхідність переглядати сотні годин відеозапису, щоб знайти інцидент, який міг тривати всього декілька хвилин. Відеоаналітика спростила цю задачу за допомогою функції візуального пошуку. Тепер клієнти можуть знаходити конкретні об'єкти (автомобіль або аксесуар), щоб відфільтрувати відео та звузити пошук під час процесу розслідування.

Особливості під час COVID-19

Протягом минулого року рітейлери були в першу чергу стурбовані впровадженням технологій для вирішення пов'язаних з пандемією завдань, таких як контроль доступу та носіння масок, керівництво з управління зайнятістю й соціальне дистанціювання. Однак по мірі того, як люди поступово переходять до розуміння того, що чекає на життя в майбутньому, бакалійні лавки, магазини та супермаркети прагнуть ще більше оптимізувати операції та збільшити продажі. Інтелектуальне відеоспостереження може допомогти, об'єднавши дані додатків відеоаналітики з POS-системами, щоб можна було розрахувати коефіцієнт конверсії для конкретних відділів магазину. Додаючи демографічні атрибути, які можна аналізувати за допомогою відеоаналітики, можна отримати ще більш повний аналіз профілів та поведінки покупців.