Ваши клиенты не тратят деньги, пока стоят в очереди
Привет, меня зовут Игорь Бархатов, я руководитель практики компьютерного зрения в Т1ИИ. Мы разрабатываем индустриальные решения на основе современных методов моделирования и технологий ML и AI. Эта статья о возможностях использования компьютерного зрения (CV - computer vision) в ретейле для задачи детекции людей в очередях. Очереди на кассах — это не просто досадная неприятность для покупателей. Это прямые убытки для магазина: потерянные продажи (порядка 10 % покупателей готовы уйти, увидев длинную очередь), снижение лояльности клиентов, перегрузка персонала и упущенные возможности для увеличения среднего чека. Традиционные методы управления очередями часто запаздывают и не дают полной картины. На помощь приходит компьютерное зрение — технология, способная кардинально изменить подход к решению проблемы.
Почему очереди возникают и как CV их «видит»?
Прежде чем бороться, нужно понять врага. Причины очередей:
- Пиковые нагрузки: обеденное время, выходные, акции.
- Неоптимальное распределение касс: кассиры не успевают переключаться между закрытыми и открытыми кассами.
- «Узкие места»: скопления людей у популярных товаров, входов и выходов, промостоек.
- Сложные покупки: большие чеки, возвраты, вопросы покупателей.
- Недостаток персонала: несвоевременное привлечение кассиров или сотрудников в зал.
Компьютерное зрение, используя обычные камеры видеонаблюдения или специализированные датчики, анализирует видеопоток в реальном времени:
- Обнаруживает и подсчитывает людей: точно определяет количество покупателей в зоне касс, в очереди, в отдельных секциях магазина.
- Отслеживает движение: строит «тепловые карты» потока покупателей, выявляя зоны скопления.
- Определяет длину и время ожидания: автоматический рассчитывает длину очереди в метрах или количестве людей и прогнозирует время ожидания для вновь прибывших.
- Анализирует поведение: распознаёт начало формирования очереди, выявляет покупателей, ищущих свободную кассу или покидающих очередь.
Как именно компьютерное зрение снижает очереди?
Интеллектуальное управление кассами в реальном времени:
- Автоматические оповещения: система CV анализирует длину очереди и время ожидания. При превышении заданных пороговых значений (например, больше трёх человек в очереди или ожидание больше пяти минут) система автоматически отправляет оповещения на планшеты администраторов или старших кассиров. Это позволяет мгновенно реагировать: открывать дополнительные кассы или перераспределять персонал.
- Прогнозирование нагрузки: анализируя исторические данные о потоке в сочетании с текущей ситуацией (количество людей в торговом зале, скорость движения очереди), CV может предсказать пиковые нагрузки за 15-30 минут. Это даёт время на заблаговременную подготовку: вызов дополнительных кассиров, открытие резервных касс.
Оптимизация персонала:
- Динамическое планирование: данные о реальной загрузке в разные дни и часы позволяют создавать идеальные графики работы кассиров, избегая как избытка персонала в тихие часы, так и его нехватки в пиковые. Бизнес получает точное соответствие количества кассиров реальной нагрузке.
- Перераспределение задач: система может сигнализировать, когда кассиру на основной кассе требуется помощь (например, при сложной операции), и администратор может направить «летучего» сотрудника или менеджера. Также CV помогает выявлять сотрудников, которых можно временно перевести на кассы из других зон (например, из зала).
Управление покупательским потоком по всему магазину:
- Выявление «узких мест»: тепловые карты и анализ траекторий показывают, где покупатели чаще всего останавливаются или создают пробки (например, у витрин с акционными товарами, у фреш-корнеров, у входа). Это позволяет оптимизировать выкладку товаров, расширить проходы или перенести популярные позиции.
- Навигация и информация: информацию о загруженности разных зон магазина или касс можно транслировать на экраны в торговом зале или в мобильное приложение покупателя, помогая выбрать менее загруженный маршрут или кассу.
- Снижение потерь от ушедших покупателей: удержание клиентов, которые не захотели ждать. Согласно рыночным исследованиям розничные сети теряют 10% посетителей из-за очередей и длительного или непредсказуемого времени ожидания в магазине.
Повышение скорости обслуживания:
- Анализ эффективности кассиров: CV может (с соблюдением этических норм и анонимизации) измерять среднее время обслуживания одного покупателя, время между покупками, выявлять простои или процедуры, занимающие непропорционально много времени. Это помогает подбирать лучшие практики и выявлять области для обучения персонала.
- Автоматизация подсчета товаров: хотя это отдельная функция, интеграция CV с системами касс (например, для проверки товаров на ленте) также косвенно ускоряет процесс.
Несколько слов о необходимой инфраструктуре и прочих ограничениях при решении задачи:
- Оборудование: часто достаточно существующих камер видеонаблюдения. Иногда требуются камеры с более высоким разрешением или расположенные в ключевых точках (над кассами, у входа).
- ПО: специализированное ПО на основе ИИ (нейронные сети для обнаружения и отслеживания объектов) устанавливают на серверы или в облаке. Решения Т1 позволяют решать некоторые задачи без использования видеокарт, что существенно снижает затраты на инфраструктуру и расширяет область применения компьютерного зрения.
- Интеграция: ключевой момент — интеграция системы CV с системами управления магазином (ERP), кассовыми системами, системами учёта рабочего времени и планшетами персонала через API.
- Анонимность и безопасность: современные системы CV работают с анонимизированными данными (обезличенные «рамки», а не распознавание лиц). Важно соблюдать законодательство о защите персональных данных (GDPR и аналоги) и информировать покупателей о видеонаблюдении для аналитики.
Дополнительные чудо-эффекты, которые получают магазины от внедрения технологии компьютерного зрения:
- Увеличение удовлетворенности покупателей: комфортная скорость обслуживания = лояльность.
- Повышение среднего чека: уменьшение времени в очереди может побудить покупателей совершить больше импульсных покупок.
- Ценные данные для аналитики: глубокое понимание поведения покупателей и работы магазина.
Компьютерное зрение — это практический инструмент, который уже помогает розничным сетям по всему миру бороться с одной из самых насущных проблем — очередями. Это не просто автоматизация подсчёта людей, а интеллектуальная система управления потоком в реальном времени, основанная на объективных данных. О других возможностях применения технологий искусственного интеллекта в бизнесе вы можете узнать из нашего телеграмм-канала.
Игорь Бархатов, руководитель практики компьютерного зрения Т1ИИ