{"id":14277,"url":"\/distributions\/14277\/click?bit=1&hash=17ce698c744183890278e5e72fb5473eaa8dd0a28fac1d357bd91d8537b18c22","title":"\u041e\u0446\u0438\u0444\u0440\u043e\u0432\u0430\u0442\u044c \u043b\u0438\u0442\u0440\u044b \u0431\u0435\u043d\u0437\u0438\u043d\u0430 \u0438\u043b\u0438 \u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u044b\u0435 \u0443\u043a\u0440\u0430\u0448\u0435\u043d\u0438\u044f","buttonText":"\u041a\u0430\u043a?","imageUuid":"771ad34a-9f50-5b0b-bc84-204d36a20025"}

Как видеоаналитика может примирить арендаторов и торговые центры?

Видеокамеры, которые повсеместно используются в торговых центрах и отдельных магазинах – не только пассивные стражи порядка. Это мощный бизнес-инструмент, с помощью которого можно и экономить, и больше зарабатывать, и даже разрешить противоречия между арендаторами и торговыми центрами. В этом уверены основатели компании Ainerics, разработчика и интегратора решений на основе видеоаналитики.

Отношения между арендаторами и владельцами торговых площадей были напряженными и в более благополучные времена. А во время пандемии, когда для обеих сторон встал вопрос о выживании бизнеса, споры об арендной плате обострились до предела. 22 мая Госдума приняла законопроект, предусматривающий право расторгать договор аренды предприятиям малого и среднего бизнеса, которые работают в наиболее пострадавших отраслях (читайте на vc.ru критику этого законопроекта арендаторами).

Возобновлять партнерские отношения, фактически перестраивать бизнес-модель массового ритейла нужно исходя из взаимовыгодных прозрачных правил игры, считает Никита Нечаев, генеральный директор Ainerics. Эти правила должны базироваться на объективных, измеряемых метриках, таких как трафик покупателей и результативность маркетинговых акций.

Как построить важный для всех сторон, конструктивный диалог после снятия ограничений и возвращения к нормальной экономической активности? Для этого и может быть полезной видеоаналитика.

Измеряем и анализируем

«Управлять можно только тем, что можно измерить», – известная цитата гуру менеджмента Питера Друкера. Что и как можно измерить в торговом центре, и как это использовать?

Прежде всего, считаем пешеходный трафик – то есть количество людей, так или иначе контактирующих с торговым центром:

- Трафик на улице перед торговым центром и его конверсия в посетителей.

- Количество посетителей торгового центра по этажам, тематическим зонам (супермаркет, фудкорт, кинотеатр и т.д.).

- Оценка трафика в конкретном месте торгового центра.

- Графики изменения потока посетителей в зависимости от дня и времени.

Даже эта базовая информация позволит сделать переговоры между арендатором и торговым центром более аргументированными. Возьмем ситуацию, когда перед небольшой торговой или ресторанной сетью встает вопрос, какие точки сохранить, а какие закрыть. Возможность сравнивать объективные показатели трафика и отчасти влиять на них (к этой возможности мы еще вернемся) – весомый аргумент за продолжение сотрудничества с арендатором, готовым к такому формату.

Развернуть систему видеоаналитики и получить данные о трафике посетителей не так сложно, как может показаться. Для этого можно задействовать существующие камеры видеонаблюдения, и начинать анализировать видеопоток – как из архива, так и в режиме реального времени.

«Если вы решили попробовать возможности видеоаналитики, то убедитесь, что вам не пытаются просто продать дополнительный софт и сервис, или того хуже – дорогостоящий новый проект, - советует Максим Горев, директор по продуктам Ainerics.

– Готов ли поставщик вникать в конкретные бизнес-задачи и прорабатывать решение, исходя из специфики торгового центра? Будет ли аналитический сервис доступен «по запросу» из облака, и легко масштабироваться на другие объекты? Будут ли использоваться только стандартные библиотеки распознавания, или партнер способен доработать алгоритмы? Вот некоторые правильные вопросы в этой ситуации. Могу сказать, что наша команда отвечает на такие вопросы гибкими, ориентированными на бизнес решениями, четко увязывая их с экономической эффективностью».

Оцифровываем клиентский опыт

Дальше – больше, используя в полной мере технологии машинного зрения и искусственного интеллекта, можно формулировать все более сложные задачи. Для этого потребуется задействовать дополнительный функционал видеоаналитики, например распознавание лиц, но при грамотном подходе это не потребует значительных затрат. Вот некоторые примеры таких задач:

- Замеры продолжительности посещения ТЦ и отдельных зон.

- Построение маршрутов, «тепловых зон» интересов посетителей.

- Контроль образования очередей (входные зоны, туалеты, эскалаторы и пр.).

- Демографический профиль посетителей – пол, возраст.

- Более футуристичные, но вполне реальные задачи – оценка платежеспособности клиентов – исходя из демографии и характера одежды (спортивный или деловой стиль), а также распознавание эмоций.

Такой объем информации дает колоссальные возможности для улучшения пользовательского опыта как в масштабе отдельного магазина, так и торгового центра.

На ее основе в повестке переговоров между арендатором и торговым центром могут появиться такого рода вопросы:

- Насколько оправдана стоимость аренды, может ли ее стоимость формироваться динамически, с учетом фактического трафика?

- Насколько перспективен тот или иной вариант размещения магазина?

- Как повлияет на посещаемость торговой точки размещение дополнительных навигационных элементов, рекламных конструкций?

- Насколько эффективны маркетинговые акции торгового центра или магазина, к какому увеличению посещений они привели?

- Каким образом можно изменить маршруты пользователя для улучшения трафика?

- Можно ли задействовать возможности геомаркетинга и персонализированного обслуживания?

Фактически, речь идет о постепенной, но в перспективе полной оцифровке клиентского опыта покупателя. Не будет преувеличением сказать, что владельцы торговых центров, которые первые возьмут на вооружение возможности искусственного интеллекта, получат значительное конкурентное преимущество. Особенно важно это в свете усиливающегося тренда перехода покупателей в онлайн, в поле электронной коммерции.

Смотрим вглубь

Видеоаналитика может эффективно развиваться и по инициативе самого ритейлера – будь то торговая сеть любого размера, или даже отдельный магазин, ресторан, салон красоты и пр. Тем более спектр применения умного видеонаблюдения чрезвычайно широк. Его обсуждение выходит за рамки этой статьи, поэтому тезисно наметим лишь самые важные области.

- Обеспечение безопасности. Детектирование несанкционированного нахождения в помещении, хищений, конфликтов, забытых предметов.

- Контроль персонала. Нахождение на рабочем месте, контроль кассовой зоны, предотвращение внутренних злоупотреблений.

- Инструменты клиентского обслуживания и лояльности. Контроль очередей, распознавание постоянных и VIP-клиентов, тепловые карты внутри магазина.

Повторимся, что при поддержке опытной проектной команды даже нетривиальные кейсы видеоаналитики внедряются на базе существующей системы видеонаблюдения с понятными сроками и прогнозируемым эффектом.

Возвращаясь к главной теме статьи, признаем, что видеоаналитика выглядит пока довольно экзотичным способом бизнес-моделирования отношений арендатора и владельца недвижимости. Собственно, как и сам подход в духе sharing economy, основанный на идее совместного ведения бизнеса, а не прямолинейной торговле правом собственности.

Будем верить, что кризис, последствия которого нам еще предстоит пережить вместе в полной мере, не только сделает нас сильнее, но и мудрее – более способными к договоренностям и компромиссам. И эта человеческая мудрость, подкрепленная возможностями искусственного интеллекта, приведет к новым, устойчивым и взаимовыгодным бизнес-форматам...

0
Комментарии
-3 комментариев
Раскрывать всегда