«Умные» камеры: как система видеоаналитики может увеличить эффективность работы ритейла, общепита и сферы услуг

Российский бизнес привык относиться к видеонаблюдению исключительно как инструменту безопасности. Но современные системы видеоаналитики решают принципиально иные задачи: измеряют конверсию трафика, строят портрет покупателя и оптимизируют работу персонала без участия дорогостоящих консультантов. О том, как данные видеоаналитики помогают принимать эффективные управленческие решения, руководитель направления развития продуктов видеонаблюдения RVi Group Илья Малышев рассказал порталу Biz360.ru.

Видеокамеры могут стать источником ценных данных о работе персонала и поведении потребителей. Они способны определить точки роста для производительности труда и вообще бизнеса, если подключить систему видеоаналитики. Речь идёт о технологии анализа визуальных данных с помощью ИИ. Система, работающая в реальном времени, фиксирует целевые действия и анализирует архивные данные. 

Такие технические решения появились на рынке довольно давно, но интерес к ним по-настоящему просыпается лишь сейчас. Рынок видеоаналитики в России активно растет: в 2023 году его объём составлял 14 млрд рублей, а в 2024-м – 15,5 млрд, с прогнозом роста на 10-12% ежегодно до 2028 года. Это связано с доступностью облачных решений российских вендоров и государственной поддержкой цифровизации в малом и среднем бизнесе. 

«Умные» камеры подходят для бизнеса, который работает в помещении. Это ритейл, сфера услуг и общепит. Система видеоаналитики помогает посчитать посетителей у входа, определить их перемещения и время пребывания. Она же составляет своего рода «тепловую карту» локации, которая показывает зоны интереса посетителей. Эти данные позволяют владельцу торговой точки понять, какие прилавки пользуются особым спросом, а управляющему общепита – оценить, насколько гостям интересны детали интерьера и какие столики для них комфортнее.

Видеоаналитика также помогает бизнесу выявить потери трафика, на привлечение которого уже потрачен маркетинговый бюджет. Система сравнивает число гостей с чеками из POS-системы и вычисляет конверсию – долю входящего трафика, приводящую к покупке. Камеры фиксируют события в реальном времени, отправляя данные в панель управления для составления отчётов. Точность современных систем достигает 95-99%. 

Данные с камер приводят к инсайтам в довольно неожиданных областях. Так, известен случай, когда владельцам магазина удалось выяснить, что большая часть краж происходила в слабо освещённой части помещения. Когда в зале сделали перестановку, потери от краж снизились в шесть раз. 

Системы видеоаналитики распознают возраст, пол и поведение, формируя портрет потребителя: частота визитов, предпочтения полок, лояльность брендам. Такие данные могут быть полезны в маркетинге, обучении продавцов, закупках. 

Существуют решения, которые идентифицируют посетителя по созданному портрету, отмечают повторные визиты, распознают VIP-клиентов и даже интегрируют данные в CRM. Они помогают повысить эффект программ лояльности, лучше удерживать покупателей и поднять средний чек. 

Однако подобный функционал требует соответствия правилам работы с персональными данными. Необходимо согласие посетителей, привлечение оператора, обеспечение условий хранения этой информации. Выгоду от реализации такого решения нужно рассчитывать в каждом конкретном случае, но в стратегической перспективе этот подход себя окупает. 

Видеоаналитика фиксирует очереди, простои сотрудников и соблюдение регламентов. «Умные» камеры большинства игроков рынка распознают очереди, позволяя оперативно известить сотрудников о скоплениях людей. 

В сфере контроля за качеством работы персонала можно выявлять эффективность сотрудников. В ритейле это пропускная способность кассиров, активность консультантов в залах продаж, качество работы мерчендайзеров и другие параметры. 

В случае спорных ситуаций полезным инструментом становится поиск по видеоархивам, который позволяет найти все случаи злоупотребления правами потребителя (так называемый «потребительский терроризм») или доказать, что инициатором конфликта выступил посетитель. Также есть возможность «подстраховать» датчики от ложных срабатываний сигнализации, если система интегрирована в общую инфраструктуру безопасности. 

Основа любой системы видеоаналитики – камеры, соединенные с сетевым роутером. Ключевую роль играют их угол обзора и качество изображения. Для создания «тепловых карт» хватит разрешения 720p, однако при необходимости повышенной детализации или идентификации лиц лучше выбрать модели с 1080p. В дополнение можно установить инфракрасные сенсоры движения и устройства для подсчёта гостей. 

Каждый видеокадр, попадающий в систему, подвергается обработке специальными алгоритмами, которые мгновенно определяют объекты, их расположение и пути перемещения. На базе этих вычислений формируется карта зон с высокой проходимостью, которую легко отобразить на экране или встроить в веб-приложение. 

Данные преобразуются в моментальный снимок, где сосредоточены наиболее оживлённые зоны, и динамический обзор – как меняется поток людей в течение суток, недели или месяца. Это позволяет принимать решения о том, где размещать точки для промоакций, переоценивать выкладку товаров и т.д. 

Перед принятием решения о внедрении системы видеонаблюдения нужно сделать расчёт расходов. Если необходимо распознавание лиц, учтите расход на оператора персональных данных и сопутствующие издержки. Для установки видеокамер с системой распознавания лиц потребуется как само оборудование, так и специализированная инфраструктура для работы с Единой биометрической системой (ЕБС). Основные затраты возникают из-за необходимости организовать интеграцию с системой в соответствии с требованиями законодательства. В итоге только первоначальные расходы на интеграцию могут достигать порядка 1,3 млн рублей единовременно. 

Дальнейшие вложения в покупку терминалов и камер с поддержкой работы через ЕБС могут составить в среднем от 180 до 350 тысяч рублей за устройство. Дополнительно необходимо учитывать регулярные расходы: либо оплату транзакций в ЕБС за каждое распознаваемое лицо, либо работу через коммерческие биометрические сервисы с оплатой их услуг. 

Начальные расходы на систему видеоаналитики без распознавания лиц включают покупку камер, их установку, серверное оборудование и тариф на использование облачных сервисов. Практика показывает, что при ежегодном приросте оборота на 5% все траты окупаются за 12-18 месяцев, и это без учёта средств, сохраняемых за счёт предотвращения хищений. 

Предположим, ежедневная выручка магазина – 45 000 рублей. Рост расходов на оснащение его видеоаналитикой в объёме 5% к продажам даёт 2250 рублей в сутки, или 821 250 рублей за год. Первоначальные вложения – 200 000 рублей. Период окупаемости составляет около полугода. 

• Проанализируйте размеры помещения и выделите приоритетные участки для видеонаблюдения.

• Подберите камеры с нужным разрешением и возможностями.

• Убедитесь в совместимости камер с вашим роутером и облачными платформами.

• Спланируйте монтаж системы видеонаблюдения: предусмотрите электропитание, прокладку кабелей, точки фиксации.

• Соедините платформу видеонаблюдения с кассой и товаро-учётной программой для получения реальных показателей продаж.

• Ежедневно мониторьте поступающие данные и меняйте расстановку ассортимента. Периодически актуализируйте софт с учётом свежих разработок в ИИ.

Чтобы не пропустить интересную для вас статью о малом бизнесе, подпишитесь на наш Telegram-канал и страницу в «ВКонтакте».
biz360