Cho đến gần đây, việc sử dụng video giám sát chỉ giới hạn ở việc nhân viên an ninh ngồi trước màn hình, quan sát và đảm bảo không ai lấy hàng hóa chưa thanh toán ra khỏi cửa hàng. Hiện nay đã có những hệ thống thông minh có khả năng phân tích video theo thời gian thực và xử lý khối lượng lớn dữ liệu. Hôm nay chúng ta sẽ nói về cách mà chúng được sử dụng trong lĩnh vực kinh doanh bán lẻ và những khó khăn nào cản trở việc áp dụng chúng.
Bán lẻ là ngành triển khai mạnh mẽ các hệ thống phân tích video và tích cực sử dụng chúng. Với tốc độ triển khai áp dụng hiện nay, chúng tôi có thể tự tin nói rằng chúng sẽ sớm trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta: các hệ thống như vậy sẽ bắt đầu xuất hiện ở khắp mọi nơi trong vòng 3 đến 4 năm tới. Nhiều người hiện đang quan tâm đến việc thử các công nghệ mới, nhưng hiệu quả kinh tế rất khó dự đoán.
Trong một cửa hàng thông minh, trộm cắp sẽ không thể xảy ra
Đầu tiên và quan trọng nhất, mục tiêu của hệ thống là giúp chống lại những hành vi trộm cắp, bao gồm cả cố ý và «vô tình». Theo ước tính của Crime Tech [1], ngành bán lẻ mất 1,4% doanh thu hàng năm do nạn trộm cắp. Phân tích video không chỉ giúp ghi lại hành vi trộm cắp có chủ ý mà còn giúp xác định người mua quên trả tiền — nếu một người vô tình đi ngang qua quầy tính tiền mà không trả tiền mua hàng, họ sẽ bị nhân viên an ninh chặn lại ở lối ra. Tại thời điểm này, người mua “quên trả tiền” của chúng ta sẽ được đưa vào danh sách theo dõi. Đây là một tính năng cơ bản trên một số hệ thống phân tích video. Lần tới khi người này vào cửa hàng, bộ phận an ninh sẽ nhận được cảnh báo và theo dõi họ chặt chẽ hơn.
Danh sách trắng dành cho khách thân thiết
Các hệ thống phân tích video cũng có «danh sách trắng» giúp cải thiện các chương trình khách hàng thân thiết. Nếu khách hàng tải ảnh lên tài khoản của mình, họ sẽ không cần mang theo bất kỳ loại thẻ nhựa nào liên quan khi mua hàng. Hệ thống nhận ra cá nhân đã có ảnh ở quầy đăng ký hoặc lối vào và tự động áp dụng chương trình giảm giá. Khi khách hàng VIP đến, nhân viên sẽ nhận được thông báo để chào đón khách hàng theo tên và cung cấp đề xuất cho họ một số sản phẩm nhất định.
Ngoài ra, một thành viên của chương trình khách hàng thân thiết có thể được hiển thị quảng cáo đã được cá nhân hóa trên màn hình khi thanh toán. Lĩnh vực bán lẻ vẫn chưa áp dụng rộng rãi ý tưởng này, nhưng các nhà hàng đang bắt đầu sử dụng nó. Ví dụ, chuỗi CaliBurger ở California. Nhận dạng khuôn mặt khách hàng không chỉ cho phép [2] tạo các ưu đãi được cá nhân hóa mà còn đẩy nhanh quá trình tạo và thực hiện đơn hàng.
Video giám sát cho công việc hiệu quả
Hệ thống phân tích video giúp theo dõi giờ làm việc của nhân viên dễ dàng hơn: không chỉ ghi lại thời gian đến và đi mà còn có thể theo dõi sự hiện diện của nhân viên tại quầy thu ngân hoặc ở bộ phận cụ thể khác, theo dõi giờ nghỉ trưa, hút thuốc nghỉ giải lao. Dữ liệu có thể được đồng bộ hóa với thông tin từ bất kỳ hệ thống ERP nào.
Không chỉ nhận dạng khuôn mặt
Trong bán lẻ, hơn 50% dữ liệu phân tích video có liên quan đến việc nhận dạng khuôn mặt và bóng của mọi người — điều này được xác nhận bởi dữ liệu [3] từ Trường Dữ Liệu Lớn (Big Data School). Nhưng có những kịch bản khác cho việc sử dụng nó. Ví dụ: thuật toán nhận dạng hành động sẽ phát hiện một người để quên đồ trong cửa hàng. Hệ thống sẽ nhận biết khi một người mua hàng bước vào với một chiếc ví và đi ra mà không mang theo nó. Điều này rất quan trọng không chỉ để giúp những người hay quên đồ mà còn để cải thiện an ninh.
Trong quá trình cải thiện việc phải xếp hàng chờ đợi, đừng bao giờ quên phân tích video: hệ thống sẽ thông báo cho nhân viên khi có nhiều người phải xếp hàng (ví dụ: từ ba người trở lên) tại quầy đăng ký, trong phòng thay đồ, v.v. Và đồng thời thu thập thông tin về một dòng người xếp hàng cụ thể: thời gian chờ đợi, số lượng người. Điều này giúp đảm bảo lưu lượng khách hàng tốt hơn thông qua sổ đăng ký và tăng doanh thu. Theo một nghiên cứu [4] của Honeywell’s ở Anh, việc giảm bớt tỷ lệ phải xếp hàng sẽ làm tăng lòng trung thành của khách hàng lên 35%.
Phân tích video giúp quản lý bố cục của sản phẩm trên kệ. Theo thống kê của Tập đoàn IHL [5], ngành bán lẻ toàn cầu thiệt hại 900 tỷ euro mỗi năm do hết hàng và không được nhập kho đúng hạn. Hệ thống phân tích video sẽ giám sát bố cục và cảnh báo nhân viên về những vấn đề như vậy.
Bạn có thể tìm hiểu gì về người mua hàng của mình
Tuy nhiên, một lĩnh vực liên quan khác là nghiên cứu đối tượng và phát triển các báo cáo tiếp thị dựa trên dữ liệu camera. Hệ thống có khả năng xác định giới tính, độ tuổi (với độ sai lệch chỉ 2 năm tuổi), tính toán tổng lượng khách truy cập bao gồm cả khách ghé thăm một lần duy nhất và nhiều lần, giúp lập thời gian biểu bận việc của khách hàng. Nó cho phép theo dõi hành vi của khách hàng và đường di chuyển của họ trong cửa hàng. Điều này là cần thiết để định vị chính xác các bộ phận khác nhau, sau khi đã tính đến sở thích của phần lớn khách hàng.
Tương tự, ý tưởng này có thể được nhân rộng ra toàn bộ trung tâm mua sắm. Ví dụ: Walmart [6] đã tiến xa hơn nữa và đã xây dựng nền tảng quảng cáo của riêng mình để cải thiện trải nghiệm của khách hàng, một phần thông qua phân tích video. Hoạt động truyền thông được thực hiện trên màn hình TV trong cửa hàng và trên màn hình bên ngoài, và dựa trên dữ liệu thu thập được, họ đã tiến hành cải thiện mảng quảng cáo kỹ thuật số.
Vấn đề triển khai thực hiện
Những khó khăn chính chủ yếu liên quan đến thiếu cơ sở hạ tầng để thu thập thông tin và thiếu dữ liệu lịch sử. Tình hình trong các cửa hàng đang thay đổi. Ví dụ: nhiều dự án phân tích video đã được giới thiệu trong đại dịch COVID-19, nhưng hiện tại mô hình hành vi của người mua đã thay đổi.
Ngoài ra, có một vấn đề là không đủ vùng phủ sóng của các khu thương mại do thiếu số lượng camera. Tuy nhiên, chi phí của các máy camera dự kiến sẽ giảm.
Một điều rất quan trọng là đảm bảo an toàn và bảo mật dữ liệu của khách hàng. Vì vậy, thông tin từ camera phải đưa về máy chủ cục bộ của cửa hàng. Do đó, hình ảnh của khuôn mặt được đưa vào cơ sở dữ liệu không phải ở dạng ảnh mà ở dạng mô tả kỹ thuật số, từ đó không thể khôi phục hình ảnh và dữ liệu cá nhân. Theo đó, luật bảo vệ dữ liệu cá nhân không bao gồm việc nhận dạng người và duy trì cơ sở dữ liệu nội bộ. Hơn nữa, hệ thống có thể được cấu hình để xóa dữ liệu đã thu thập sau mỗi 24 giờ và chỉ thu thập các báo cáo.
Sự thâm nhập của phân tích video đang dần tăng lên: niềm tin vào các giải pháp thông minh từ người tiêu dùng đang tăng lên, việc phân phối camera và cảm biến ngày càng tăng và cơ sở hạ tầng đang dần được cải thiện. Các nhà bán lẻ tin rằng công nghệ này giúp họ giảm những tổn thất. Vì vậy, trong 5 năm tới, các giải pháp phân tích video sẽ có mặt ở khắp mọi nơi.
Danh sách kiểm tra để giới thiệu công nghệ phân tích video trong lĩnh vực bán lẻ
- Xác định ngân sách và nhiệm vụ trọng tâm: chức năng càng mở rộng thì khả năng thu hồi vốn đầu tư từ việc triển khai hệ thống tại điểm bán lẻ càng nhanh.
- Xem xét phân đoạn hoạt động khi chọn phân tích video: trong chuỗi thực phẩm, điều quan trọng là phải làm việc với các dòng hàng hóa, phân tích dữ liệu của khách ghé thăm và các chương trình khách hàng thân thiết khi đăng ký. Trong phân khúc cửa hàng tạp hóa, vấn đề không thanh toán hàng hóa trở nên nghiêm trọng, trong khi các nhà bán lẻ khác yêu cầu làm việc với các ưu đãi được cá nhân hóa, phân tích sàn giao dịch và tự động hóa các công cụ tiếp thị.
- Thông báo cho người mua về việc giới thiệu/áp dụng công cụ phân tích video: Mặc dù việc thu thập dữ liệu không được quy định trong luật bảo vệ dữ liệu cá nhân, nhưng hãy tuân thủ nguyên tắc trung thực. Người tiêu dùng có quyền biết rằng công cụ nhận dạng khuôn mặt đang hoạt động trong cửa hàng.
NGUỒN:
- 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