حتى وقت قريب، كان استخدام المراقبة بالفيديو يقتصر على ضابط الأمن الذي يجلس أمام الشاشة ويتأكد من عدم قيام أحد بأخذ بضائع من المتجر دون دفع ثمنها. والآن توجد أنظمة ذكية قادرة على تحليل الفيديو في الوقت الفعلي ومعالجة البيانات الضخمة. سنتحدث اليوم عن كيفية استخدام هذه الأنظمة في قطاع البيع بالتجزئة وما العقبات التي تعترض طريق استخدامها والاستفادة منها.
يستخدم قطاع البيع بالتجزئة أنظمة تحليلات الفيديو ويستفيد منها بفعالية. وبالنظر إلى وتيرة الاستخدام، يمكننا القول بكل ثقة إنها ستصبح قريبًا جزءًا لا يتجزأ من حياتنا. وستبدأ في الانتشار في كل مكان خلال السنوات الثلاث أو الأربع القادمة بسبب اهتمام الكثير من الأشخاص بتجربة التقنيات الجديدة في الوقت الحالي. ولكن من الصعب التنبؤ بالتأثير الاقتصادي لهذه الأنظمة.
في المتجر الذكي، من المستحيل السرقة
أولاً وقبل كل شيء، الهدف هو المساعدة على مكافحة السرقة، سواء كانت متعمدة أو “عن طريق الخطأ”. وفقًا لتقديرات Crime Tech [1]، يخسر قطاع البيع بالتجزئة 1.4% من المبيعات سنويًا بسبب السرقة. ولا تساعد تحليلات الفيديو في تسجيل السرقات المتعمدة فحسب، ولكنها تساعد أيضًا في تحديد المشتري الذي يدعي النسيان - إذا تخطى الشخص ماكينة تسجيل المدفوعات النقدية، عن طريق الخطأ، دون دفع ثمن المشتريات، فسيتم إيقافه عند المخرج من قِبل ضابط الأمن. وفي هذه اللحظة، يوضع الشخص الذي نسي دفع ثمن المشتريات على قائمة المراقبة. وهذه ميزة أساسية في بعض أنظمة تحليلات الفيديو. وفي المرة القادمة التي يدخل فيها هذا الشخص المتجر، سيتلقى الأمن تحذيرًا ويراقبه عن كثب.
القائمة البيضاء للضيوف المميزين
تحتوي أنظمة تحليلات الفيديو أيضًا على “قوائم بيضاء” تساعد في تحسين برامج الولاء. وإذا قام العميل بتحميل صورة على حسابه، فلن يحتاج إلى حمل أي نوع من البطاقات البلاستيكية. وسيتعرف النظام على الشخص عند ماكينة تسجيل المدفوعات النقدية أو عند المدخل ويطبق الخصم تلقائيًا. وعند وصول كبار العملاء، سيتلقى الموظفون إشعارًا لتحية العميل بالاسم وتقديم منتجات معينة له.
بالإضافة إلى ذلك، يمكن عرض إعلان مخصص لعضو برنامج الولاء على الشاشة عند الخروج. ولا يستخدم قطاع البيع بالتجزئة هذه الفكرة كثيرًا، لكن المطاعم تستعد لها مثل سلسلة CaliBurger في كاليفورنيا. ولا يسمح التعرف على وجه العميل [2] بإنشاء عروض مخصصة فحسب، بل يجعل أيضًا عملية تجميع الطلب وتنفيذه أسرع.
المراقبة بالفيديو لزيادة الإنتاجية في العمل
تُسهل أنظمة تحليلات الفيديو عملية تتبع ساعات عمل الموظفين، فمن الممكن تحديد وقت الوصول والمغادرة، بالإضافة أيضًا إلى مراقبة وجود الموظفين عند ماكينات تسجيل المدفوعات أو أي قسم آخر محدد، أو في استراحات الغداء، أو استراحات التدخين. ويمكنك مزامنة البيانات مع المعلومات الواردة من أي نظام لتخطيط موارد المؤسسة.
ليست فقط للتعرف على الوجوه
في مجال البيع بالتجزئة، يرتبط أكثر من 50% من تحليلات الفيديو بالتعرف على وجوه الأشخاص وصورهم الظلية - وهذا ما تؤكده البيانات [3] من Big Data School. ولكن توجد سيناريوهات أخرى لاستخدامها. على سبيل المثال، ستكتشف خوارزمية التعرف على الحركة الشخص الذي نسي أشياءه في المتجر، حيث يتعرف النظام على المتسوق الذي يحمل حقيبة ويخرج دونها. وهذا مهم، ليس فقط لمساعدة الأشخاص الذين ينسون أشياءهم، ولكن أيضًا لتحسين الأمن.
ولا ينبغي أيضًا نسيان تحليلات الفيديو في مكافحة صفوف الانتظار حيث يخطر النظام الموظفين بتجمع الأشخاص (على سبيل المثال، أكثر من ثلاثة) عند ماكينة تسجيل المدفوعات، أو في غرفة الملابس، أو ما إلى ذلك. وفي نفس الوقت تجمع المعلومات حول أحد صفوف الانتظار (وقت الانتظار وعدد الأشخاص). وهذا يجعل من الممكن ضمان تحرك العملاء بصورة أفضل على ماكينات تسجيل المدفوعات مما يؤدي بدوره إلى زيادة الإيرادات. وفقًا لدراسة [4] أجرتها شركة Honeywell في بريطانيا، فإن صفوف الانتظار سريعة التحرك تزيد من ولاء العملاء بنسبة 35%.
تساعد تحليلات الفيديو على التحكم في تنظيم المنتجات على الأرفف. وفقًا لإحصاءات IHL Group [5]، يخسر القطاع العالمي للبيع بالتجزئة 900 مليار يورو كل عام بسبب نفاد المنتجات التي يحتاجها العملاء وعدم ملء الأرفف في الوقت المحدد. ولذلك، يراقب نظام تحليلات الفيديو تنظيم المنتجات ويُنبه الموظفين إلى مثل هذه المشاكل.
ما الذي يمكنك تعلّمه عن المتسوقين
ومن المجالات الأخرى التي تُستخدم فيها تحليلات الفيديو، أبحاث الجمهور وتطوير تقارير التسويق بناءً على بيانات الكاميرا. حيث يحدد النظام النوع والعمر تقريبيًا (عامين أكبر أو أصغر)، ويحسب العدد الإجمالي للزوار بما في ذلك زيارات المرة الواحدة والزيارات المتكررة، ويساعد في تحديد الأوقات التي تشهد زحام العملاء. كما تسمح بتتبع سلوك العملاء وتحركاتهم في المتجر. وهذا الأمر ضروري لتحديد أماكن وضع مختلف الأقسام بشكل صحيح، بعد مراعاة تفضيلات غالبية العملاء.
وبالمثل، يمكن توسيع نطاق هذه الفكرة لتشمل مركزًا تجاريًا بأكمله. وعلى سبيل المثال، أخذت شركة Walmart [6] الأمر إلى أبعد من ذلك حيث أنشأت منصتها الإعلانية الخاصة لتحسين تجربة العملاء، والتي يعتمد جزء منها على تحليلات الفيديو. ويُنفذ النشاط الإعلامي على أجهزة التلفاز في المتاجر وعلى الشاشات الخارجية، ويستمر تحسين الإعلان الرقمي بالاعتماد على البيانات المجمعة.
الصعوبات التي تعيق الاستخدام
تتعلق الصعوبات الرئيسية بالافتقار إلى البنى الأساسية اللازمة لجمع المعلومات والافتقار إلى البيانات التاريخية. إن الوضع في المتاجر دائم التغير، فعلى سبيل المثال، تم تقديم العديد من مشاريع تحليلات الفيديو خلال جائحة كوفيد-19، ولكن الآن تغير نموذج سلوك المشتري بالفعل. وبالإضافة إلى ذلك، هناك صعوبات تتعلق بعدم كفاية تغطية المناطق التجارية بسبب نقص الكاميرات. ولكن من المتوقع انخفاض تكلفة الكاميرات.
من المهم جدًا ضمان أمن وسرية بيانات العملاء. لذا يجب أن تبقى المعلومات المُجمعة من الكاميرا على خادم المتجر المحلي. وبذلك، تُحفظ صورة الوجه في قاعدة البيانات كوصف رقمي تستحيل استعادة الصورة والبيانات الشخصية منه. وبناء على ذلك، فإن قوانين حماية البيانات الشخصية لا تُغطي التعرف على الأشخاص والاحتفاظ بقواعد البيانات الداخلية. وعلاوة على ذلك، يمكن تهيئة النظام لحذف البيانات التي يتم جمعها كل 24 ساعة، وحفظ التقارير فقط.
يتزايد معدل استخدام تحليلات الفيديو تدريجيًا بسبب تزايد ثقة المستهلكين في الحلول الذكية، مع زيادة توزيع الكاميرات وأجهزة الاستشعار، وتحسن البنية التحتية. بالإضافة إلى اقتناع تجار التجزئة بأن التكنولوجيا تساعد في تقليل الخسائر. لذلك في السنوات الخمس المقبلة، ستنتشر حلول تحليلات الفيديو في كل مكان.
قائمة مرجعية لإدخال تحليلات الفيديو إلى قطاع البيع بالتجزئة
- تحديد الميزانية والمهام الرئيسية: كلما اتسع النطاق الوظيفي، كان عائد الاستثمار من استخدام النظام في نقطة البيع بالتجزئة أسرع.
- التفكير في طبيعة النشاط عند اختيار تحليلات الفيديو: في سلاسل المحال الكبرى، من المهم العمل على صفوف الانتظار وتحليل بيانات الزوار وبرامج الولاء عند ماكينات تسجيل المدفوعات. بينما في محال البقالة، هناك مشكلة كبيرة تتمثل في عدم دفع ثمن السلع، وطلب تجار التجزئة العمل مع العروض الشخصية، وتحليلات قاعات التداول، وأتمتة أدوات التسويق.
- إبلاغ المشترين بإدخال تقنية تحليلات الفيديو: بما أن جمع البيانات غير مشمولة بقوانين حماية البيانات الشخصية، عليك الالتزام بمبدأ الصدق. وللمستهلك الحق في أن يعرف باستخدامك لتقنية التعرف على الوجوه في المتجر.
المصادر:
- http://cdn.uc.assets.prezly.com/89ff440d-942e-4955−89d6-c57141488db7/-/inline/no/
- https://www.cnbc.com/2018/02/02/pay-with-facial-recognition-a-i-at-caliburger-in-pasadena-california.html
- https://www.bigdataschool.ru/blog/videoanalytics-retail-cases.html
- https://www.security.honeywell.com/uk/-/media/SecurityUK/Resources/ProductDocuments/VideoAnalytics_Retail_UK-pdf.pdf
- https://www.ihlservices.com/news/analyst-corner/2018/06/worldwide-costs-of-retail-out-of-stocks/
- https://corporate.walmart.com/newsroom/2021/01/28/walmart-announces-expanded-vision-and-new-name-for-its-media-business