Эта технология оказывает огромное влияние на розничные магазины

Если вы еще не были в магазине Amazon go store, это удобный магазин с большим отличием. Прежде чем войти в первый раз, вы регистрируете свою кредитную карту или учетную запись Amazon. В магазине программное обеспечение отслеживает ваше движение и взимает плату за все, что вы берете, вычитая то, что вы возвращаете. Подобно Uber или Lyft, транзакция покупки происходит автоматически, когда вы уходите.

Сообщается, что существует ряд технологий, которые позволяют Amazon Go работать, в том числе полочные весы и датчики. Но, возможно, наиболее важной технологией является компьютерное зрение. Компьютерное зрение — это именно то, на что это похоже: камера наводится на пространство, а программное обеспечение анализирует то, что снимает камера; камера — это глаза, а программное обеспечение — мозг.

Сандип Унни, специалист по бизнес-стратегии и советник по технологиям розничной торговли в консалтинговой фирме GartnerIT
, сказал мне, что компьютерное зрение «является одним из самых значительных технологических шагов за последние десять лет и коренным образом изменил масштаб инноваций».

Amazon Go — лишь один из примеров изменений, которые технологии компьютерного зрения привнесут в розничную торговлю, и большинство из них еще впереди. Мы только сейчас находимся в начале того воздействия, которое эта технология окажет.

Что дальше

Следующим шагом будет переход от кассы магазина обратно через остальную часть магазина и цепочки поставок.

Один из самых распространенных случаев, когда магазины упускают прибыль, заключается в том, что менеджеры не знают, что на полках закончились продукты, которые лежат в коробках сзади. Камера, поддерживаемая компьютерным зрением, может весь день наблюдать за полками и автоматически отправлять оповещения о пополнении запасов.

Точно так же компьютерное зрение, используемое в задней части магазина, может предупредить персонал, когда товар на складе находится не там, где должен быть. То же самое верно и для гигантского распределительного центра. Компьютерное зрение также может наблюдать и отправлять уведомление, когда заказ неправильно комплектуется.

Пейдж Уолдрон, руководитель проекта эксперта по цепочкам поставок Hy-Tek, сказала, что эта технология «изменит внешний вид всего, что имеет штрих-код. вы устраняете все барьеры для создания складов».

Компьютерное зрение также высвобождает капитал в миллиарды долларов, запертый в непродуктивных запасах, которые находятся не в том месте.

Но подождите, есть еще кое-что

Все эти технологии доступны уже сегодня, проходят испытания, апробацию и внедрение. Чего еще нет, так это использования массивных данных, которые в конечном итоге поступают от компьютерного зрения.

Представьте, что вы стоите на одном месте в розничном магазине и наблюдаете, как потребители покупают определенный товар или группу товаров. Вы сможете наблюдать, что привлекает внимание, на что смотрят потребители, как они что-то берут в руки, на какой части упаковки они фокусируются, и, если вы постоите там достаточно долго, вы поймете, почему одни продукты покупают, а другие не.

Мне сказали, что из всех потребительских товаров на полках виски Jameson виски возвращается на полку реже, чем любой другой продукт, потребители, которые берут его в руки, покупают его. И наоборот, примерно в 30% случаев мороженое вынимают из морозилки, рассматривают и возвращают обратно. Все производители хотели бы знать, какова «доля возврата» их продуктов, и понимать, почему потребители делают то, что они делают.

Компьютерное зрение может ответить на все эти вопросы и открыть значимые изменения в продукте и маркетинге. При компьютерном зрении камера и программное обеспечение выполняют грязную работу, дежуря весь день и предоставляя производителям необходимую им информацию.

Как сказал мне Уилл Глейзер, генеральный директор и основатель безкассовой кассовой компании Grabango: «Это экономит деньги, экономит время и улучшает цепочку поставок».

Что поддерживает это, так это то, что компьютеры не так умны, как часто кажутся. Чтобы программное обеспечение понимало изображения, которые оно видит, оно должно быть обучено. Для этого ему нужно много изображений, миллионы, и доступ к ним может занять много времени.

Со временем множество изображений позволяет программному обеспечению изучать то, что оно видит, делать выводы и давать рекомендации, необходимые ритейлерам.

Вот где сейчас технологии. Мы видим реальную пользу от компьютерного зрения, такого как Amazon Go и других кассовых технологий. Но программное обеспечение для более глубокого анализа все еще учится, накапливая изображения, получая то, что люди называют «опытом» и «обучением», и то, что ученые-компьютерщики называют достаточно большим «озером данных». Вероятно, потребуются годы, прежде чем преимущества этого процесса будут реализованы.

Вы можете подумать, что это звучит жутко, и никто не захочет идти в магазин, где они знают, что за ними следят. Может быть, но вы уже знаете, что почти каждое общественное пространство сейчас на видео. Люди привыкли к тому, что каждое движение онлайн-браузера отслеживается. Скорее всего, потребители тоже к этому привыкнут.

Использование компьютерного зрения для анализа поведения потребителей в магазинах позволит ритейлерам получать данные о поведении, которые они сейчас могут получить только в своих интернет-магазинах. Унни из Gartner говорит, что компьютерное зрение будет способствовать «возможностям, которые сейчас только царапают поверхность».

Все ритейлеры над этим работают. Когда я спросила об этом Кейт Фэннин, исполнительного директора по потребительскому опыту в розничной торговле Estee Lauder, она сказала: «Есть элементы сбора данных, которые абсолютно необходимы, и мы продолжим их улучшать».

Даже после того, как все программное обеспечение будет создано для всего этого, все еще будут возможности и будущие горизонты для компьютерного зрения. Сара Чанг, генеральный директор Landing International, которая помогает косметическим брендам использовать технологии, говорит, что «вы можете отслеживать поведение потребителей, но вы не знаете, почему» они делают то, что делают. После того, как программное обеспечение занялось созданием озер больших данных, чтобы понять поведение людей и то, как улучшить магазины, у науки и розничных продавцов все еще будет больше понимания поведения.

Все это только начинается, но переломный момент для компьютерного зрения уже достигнут. Следующие несколько лет покажут масштабные изменения, которые компьютерное зрение принесет ритейлерам и потребителям, позволяя магазинам делать гораздо больше, чем когда-либо прежде.