ШІ став незамінним інструментом у зміні індустрій у всьому світі, і роздрібна торгівля не є винятком. Технології на основі штучного інтелекту справляють величезний вплив на всю екосистему роздрібної торгівлі, починаючи від покращення досвіду клієнтів і закінчуючи оптимізацією операцій. Серед найбільш помітних нововведень — відеоаналітика, яка завдяки використанню комп’ютерного зору надає роздрібним торговцям потужне розуміння поведінки споживачів, динаміки магазинів та ефективності роботи.
Глобальний штучний інтелект (AI) на ринку роздрібної торгівлі оцінювався в 7,14 мільярда доларів США в 2023 році та, за прогнозами, зросте з 9,36 мільярда доларів США в 2024 році до 85,07 мільярда доларів США в 2032 році, що відображає сукупний річний темп зростання (CAGR) 31,8% протягом прогнозованого періоду. Це значне зростання демонструє, що ШІ, особливо у відеоаналітиці на основі комп’ютерного зору, більше не є просто експериментальною технологією. Натомість це приносить відчутні реальні переваги. Оскільки штучний інтелект прискорюється в секторі роздрібної торгівлі, відеоаналітика стала ключовим стратегічним інструментом, що дозволяє компаніям впроваджувати інновації та сприяти розвитку такими способами, які раніше були неможливо уявити.
Еволюція відеоаналітики в роздрібній торгівлі
Використання відеоаналітики в роздрібній торгівлі спочатку було зосереджено на базових функціях безпеки, таких як запобігання втратам, використання записів відеоспостереження для моніторингу підозрілих дій і запобігання крадіжці. Однак із розвитком технологій сфера застосування відеоаналітики вийшла далеко за межі безпеки. Зараз роздрібні торговці використовують ці інструменти, щоб отримати глибоку, керовану даними інформацію, яка впливає на всі сфери їх діяльності, від планування магазину до взаємодії з клієнтами.
У своїй основі, комп'ютерний зір дозволяє машинам інтерпретувати та розуміти візуальні дані. У контексті відеоаналітики це означає, що записи з камер спостереження більше не просто переглядаються людськими очима з метою безпеки; натомість системи штучного інтелекту, оснащені алгоритмами комп’ютерного зору, аналізують відзнятий матеріал у режимі реального часу, виявляючи моделі, поведінку та тенденції, які інакше було б важко відстежити вручну.
Відеоаналітика на основі штучного інтелекту та комп’ютерного зору надає роздрібним торговцям детальну інформацію про поведінку клієнтів, планування магазинів та операційні вузькі місця. Наприклад, роздрібні торговці можуть аналізувати моделі відвідувачів, відстежувати час перебування (кількість часу, який клієнти проводять у певних областях) і оцінювати взаємодію клієнтів з різними продуктами. Інтегруючи цю інформацію у свої процеси прийняття рішень, роздрібні продавці можуть налаштувати свої стратегії, щоб покращити процес покупок, оптимізувати планування магазинів і максимізувати ефективність продажів.
Підвищення операційної ефективності
Одним із найбільш ефективних застосувань комп’ютерного зору та відеоаналітики в роздрібній торгівлі є підвищення ефективності роботи. Використовуючи дані в режимі реального часу, роздрібні торговці можуть завчасно реагувати на такі проблеми, як брак персоналу, довгі черги до каси, переповненість і навіть підозрілу активність. Сповіщення в режимі реального часу на основі алгоритмів комп’ютерного зору дозволяють менеджерам магазинів негайно вносити зміни, забезпечуючи більш плавну роботу та кращий досвід клієнтів.
Наприклад, відеоаналітика може сповіщати менеджерів, коли певна зона магазину переповнена, дозволяючи їм перерозподіляти персонал або коригувати розміщення продуктів, щоб зменшити затори. Подібним чином, якщо система виявляє брак персоналу на касі, вона може запропонувати менеджерам залучити додатковий персонал, щоб запобігти довгому очікуванню. Ці операційні дані в режимі реального часу допомагають роздрібним торговцям приймати розумніші рішення на основі даних, підвищуючи як ефективність, так і прибутковість.
Великі роздрібні мережі також використовують відеоаналітику для прогнозного аналізу. Аналізуючи тенденції в поведінці клієнтів з плином часу, завдяки точності комп’ютерного зору, вони можуть приймати більш обґрунтовані рішення щодо планування магазинів, розміщення продуктів і штатного розкладу. Ця можливість прогнозування дозволяє роздрібним торговцям планувати наперед, оптимізувати розподіл ресурсів і скорочувати витрати, одночасно підвищуючи задоволеність клієнтів.
Покращення досвіду клієнтів
У сучасному висококонкурентному середовищі роздрібної торгівлі клієнтський досвід є критично важливою відмінністю. Відеаналітика штучного інтелекту пропонує роздрібним торговцям унікальну перевагу, надаючи детальну інформацію про те, як клієнти взаємодіють із середовищем свого магазину, продуктами та навіть персоналом. Ці дані допомагають роздрібним торговцям оптимізувати макет магазину, покращити потік клієнтів і зменшити точки тертя під час покупки.
Наприклад, це допомагає визначити, з якими продуктами найчастіше взаємодіють і як довго клієнти з ними взаємодіють. Якщо певні продукти приваблюють значний відвідувач, але призводять до низьких продажів, роздрібні продавці можуть з’ясувати, чи є причиною такі проблеми, як погане розміщення товару, неадекватні рекламні акції чи недостатня залученість персоналу. Ці відомості дають змогу приймати більш обґрунтовані рішення, які підвищують задоволеність клієнтів і підвищують коефіцієнт конверсії.
Прийняття рішень на основі доказів
Ключовою перевагою відеоаналітики та комп’ютерного бачення на основі штучного інтелекту є їх здатність надавати об’єктивні дані, засновані на фактах, яким роздрібні продавці можуть довіряти. На відміну від традиційних методів відстеження відвідуваності людей і поведінки клієнтів, які часто ґрунтуються на ручному підрахунку або припущеннях, відеоаналітика ШІ надає точні дані в реальному часі, які точно відображають взаємодію з клієнтами.
Надійність і прозорість цих даних дозволяють роздрібним торговцям приймати обґрунтовані рішення на основі даних, які можуть підвищити продуктивність і прибутковість магазину. Наприклад, його можна використовувати для відстеження та перевірки ключових показників ефективності (KPI), як-от трафік, коефіцієнт конверсії та час перебування. Поєднуючи цю статистику з іншими джерелами даних, такими як дані про продажі, опитування клієнтів і системи управління запасами, роздрібні торговці можуть отримати повне розуміння того, що сприяє успіху їхніх магазинів.
Розвиток офлайн-роздрібної торгівлі та важливість AI Video Analytics
Незважаючи на швидке зростання електронної комерції, офлайн-роздрібна торгівля демонструє сильні ознаки стійкості та зростання. Відповідно до Моніторинг ринку Індії CBRE Q4 2023сектор роздрібної торгівлі в Індії досяг рекордного обсягу оренди в 7,1 мільйона квадратних футів у восьми найбільших містах, що на 47% більше, ніж у 2022 році. Це означає, що фізичні торгові площі все ще користуються високим попитом, і роздрібні продавці знаходять шляхи. адаптуватися та процвітати разом із зростанням онлайн-покупок.
В епоху, коли споживачі очікують безперебійного, персоналізованого досвіду, офлайн-магазини все частіше звертаються до технологій ШІ, щоб підвищити свою конкурентну перевагу. Зі зростанням операційних витрат, таких як більші витрати на оренду, робочу силу та логістику, відеоаналітика на основі штучного інтелекту на базі комп’ютерного зору дає можливість оптимізувати роботу магазину та покращити залучення клієнтів, зберігаючи витрати під контролем.
Відеоаналітика допомагає роздрібним торговцям відстежувати, як сучасні споживачі взаємодіють з брендами в магазині, надаючи важливу інформацію про відвідуваність, інтерес до продукту та загальну ефективність магазину. Ці відомості особливо важливі, оскільки витрати на роботу фізичного магазину продовжують зростати. Роздрібні продавці більше не зосереджені лише на максимізації продажів, а й на забезпеченні виняткових вражень у магазині, які зміцнюють лояльність клієнтів і зміцнюють капітал бренду.
Шлях до широкого впровадження
Оскільки технологія відеоаналітики штучного інтелекту стає все більш досконалою та доступною, очікується, що її впровадження в секторі роздрібної торгівлі прискориться. Багато роздрібних торговців уже інвестують у ці рішення, визнаючи їхню здатність підвищити ефективність роботи, оптимізувати продуктивність магазину та покращити взаємодію з клієнтами. Одним із ключових факторів впровадження є можливість інтегрувати відеоаналітику з існуючою інфраструктурою камер безпеки. Більшість роздрібних торговців уже мають мережу камер безпеки, і використання цієї інфраструктури для впровадження рішень відеоаналітики значно знижує вартість і складність впровадження.
Можливість швидкого розгортання відеоаналітики штучного інтелекту за допомогою наявних ресурсів робить його привабливим варіантом для роздрібних торговців будь-якого розміру, від великих мереж до невеликих незалежних магазинів. Застосовуючи відеоаналітику штучного інтелекту, роздрібні продавці можуть отримати потужну інформацію, яка спонукає до більш обґрунтованого прийняття рішень, скорочує операційні витрати та, зрештою, підвищує прибутки.
Висновок
Відеаналітика на основі штучного інтелекту трансформує сектор роздрібної торгівлі, надаючи роздрібним торговцям практичну інформацію про поведінку клієнтів, роботу магазину та загальну продуктивність. Можливість відстежувати пішохідний рух, відстежувати залучення клієнтів, оптимізувати планування магазинів і завчасно реагувати на операційну неефективність допомагає роздрібним торговцям покращити досвід роботи в магазині та підвищити прибутковість.
Оскільки ландшафт роздрібної торгівлі продовжує розвиватися, відеоаналітика та комп’ютерне бачення на основі ШІ залишатимуться ключовими інструментами для роздрібних торговців, які прагнуть отримати конкурентну перевагу на ринку, що швидко змінюється. У найближчі роки відеоаналітика штучного інтелекту стане ще більш інтегрованою в роздрібну торгівлю, пропонуючи розширені можливості, такі як прогнозна аналітика, аналіз клієнтів у режимі реального часу та повна інтеграція з іншими технологіями на базі штучного інтелекту. Роздрібні торговці, які впровадять ці інновації, матимуть кращі можливості для задоволення потреб сучасних технічно підкованих і орієнтованих на досвід споживачів, забезпечуючи їм успіх у майбутньому роздрібному середовищі.
