Если бы философ Гераклит сидел сегодня перед ноутбуком, чтобы проанализировать данные о потоке клиентов с панели мониторинга магазина, он, безусловно, сказал бы фразу: «Я же говорил». По его словам,”нет ничего постоянного, кроме перемен”. Эту древнюю философию, что подчеркивает постоянно меняющуюся природу вещей, может проверить любой менеджер по розничной торговле, который полагается на интеллектуальные инструменты для управления стандартным магазином. Другими словами, все течет.

Это именно то, что современные технологии фиксируют при оценке действительности. Они позволяют числам “говорить” прямо на наших глазах, так что изменения становятся очевидными. В этом новом контексте, принятие управленческих решений не может основываться на статических планах или изменяться только по календарю. На самом деле, большие данные позволяют динамически измерять действительность. И угадайте, какой рынок является наиболее влиятельным для роста больших данных сегодня? Правильно: видеонаблюдение.

В исследовании, опубликованном международной исследовательской компанией IDC в июне прошлого года, указано, что «большая часть данных генерируется технологиями видеонаблюдения». Предполагается, что к 2025 году количество сетевых устройств, таких как IP видеорегистраторы и камеры, достигнет $41,6 миллиарда во всем мире. Согласно IDC, категория видеонаблюдения будет управлять большой долей созданных данных Интернета вещей. По мере того, как к сети подключается больше устройств, некоторые компании расширяют свои возможности, чтобы оперативно получать информацию о бизнесе. Но знают ли они о новых решениях?

Понимание клиента

Крупные компании часто полагаются на методы расследования, такие как фокус-группы и собеседования, для поддержки своих решений при выборе конкретной проблемы управления. Маркетологи собирают первичные данные и сопоставляют их с внутренними источниками и рыночной информацией. Затем менеджеры используют это для понимания фундаментальных вопросов, таких как:

  • Потребительская предрасположенность к принятию новых привычек;
  • Сегментация целевой аудитории;
  • Отношение людей к бренду;

Действительно, традиционные методы маркетинговых исследований позволяют компаниям понять сегодняшние проблемы и тенденции проекта, особенно для поддержания соответствующих управленческих решений. Конечно, когда дело доходит до поддержки решений, распространены и другие методы — например, отчеты, извлеченные из инструментов CRM (управление взаимоотношениями с клиентами) или BI (понимание бизнеса). Но что, если существующие устройства Интернета вещей стали постоянным источником данных и даже генерируют предупреждения для менеджеров по маркетингу и работников магазинов, чтобы анализировать пики клиентов и действовать соответственно?

Это считается главной причиной использования камер видеонаблюдения в качестве датчиков для сбора данных и создания отчетов в режиме текущего времени. Благодаря высокой производительности обработки, современные видеокамеры отправляют данные, которые могут отображаться независимо или как часть платформы BI, используемой продавцом. Это помогает ритейлерам понять такие вещи, как:

  • Продуктивность маркетинговой кампании за счет увеличения потока клиентов в течение конкретного периода времени, в выбранный день;
  • Признание бренда среди конкретной целевой аудитории, такой как более высокая доля мужчин или женщин, или же по возрастному диапазону;
  • Коэффициент конверсии (ежедневно, если необходимо) путем перекрестной ссылки количества посетителей с данными POS (точки продаж);
  • Количество покупателей, ожидающих в очереди, чтобы открыть дополнительную кассу;
  • Ценность областей в торговом центре или магазине, основанных на потоке клиентов, чтобы поддержать переговоры об аренде или помещениях мерчендайзинга.

Что нужно иметь в виду?

Некоторые ритейлеры уже используют комплекты видеонаблюдения как для обогащения своей деловой хватки, так и для ускоренного реагирования на возможности или угрозы. Но также приятно учитывать некоторые ограничения:

Понимание того, почему. Как и любой количественный анализ, данные, генерируемые IP камерами видеонаблюдения, не могут уверенно поддерживать гипотезу о мотивации покупателя. Другими словами, отчет, основанный на подсчете людей у входа в магазин, может быть полезен, но в нем мало говорится о причинах этого потока.

Нелогичное использование чисел. В зависимости от критериев, установление целей на основе данных, собранных IoT-устройствами и умными датчиками, может привести к неправильной интерпретации. Числа, представленные в отчетах, должны иметь прямое отношение к объекту исследования. Например, низкий процент посетителей мужского пола не означает, что продвижение для этой целевой аудитории непродуктивно (поскольку покупатели не всегда являются потребителями).

Несмотря на проблемы, которые ставит сегодня электронная коммерция, физические магазины могут включать в себя цифровое мышление. В конце концов, то, что считается физическим, может быть преобразовано в динамические данные и позволяет сделать действенные и быстрые выводы. Часть решения уже установлено в магазинах, в виде систем видеонаблюдения.