Торговые сети и торговые центры с помощью видеонаблюдения анализируют поток посетителей по социально-демографическим параметрам: сколько мужчин и сколько женщин посетило магазин, как покупатели перемещались по залу, где они задерживались. Некоторые сети даже научились распознавать эмоции покупателей. С какой целью сети ведут эти наблюдения за нами и не нарушают ли эти наблюдения Конституцию и законы России? На вопросы Executive.ru отвечают эксперты.
Программа справится лучше, чем человек
Максим Часовиков, ведущий специалист, Национальный центр цифровой экономики МГУ им. Ломоносова, эксперт Executive.ru
Оценка по фотографии, отдельному кадру с видеопотока основных демографических показателей, безусловно, возможна. Насколько я знаю, есть отечественные компании, которым по силам это сделать – «Вокорд», «Энтехлаб» и некоторые другие. Точность решений высока, в недалеком будущем компьютер будет точнее определять эти данные, чем человек-наблюдатель.
Когда некое ПО на некотором железе проводит анализ сигнала с кремниевой пластины – в этом нет ничего незаконного. Вопрос в том, как будут впоследствии использоваться полученные данные: если без привязки к личности, если ограничатся только обработкой изображения безликого «покупателя» – здесь никаких проблем быть не должно. Если же будет проводиться распознавание лиц, данные будут храниться, привязываться к цифровому профилю, в том числе и в аспекте национальной системы управления данными, то тут могут возникнуть именно юридические проблемы.
Дешевле нанять профессионального консультанта
Алексей Морозов, генеральный директор, «Три Т», эксперт Executive.ru
Анализ с помощью видеонаблюдения сразу приводит нас к мысли о Big Data. По какой-то причине многие считают, что раз много данных, то и выводы можно из них сделать достоверные и на потоке. И что это как-то решит проблемы бизнеса. Но…
Во-первых, зачем нужен анализ потока посетителей по разным признакам (мужчины и женщины, молодые и пожилые, повторные и новые, довольные и недовольные...), если, к примеру, я продаю женские прокладки? Если я их произвожу, то мне важно, чтобы купили мою марку и неважно – кто. Как в этом поможет дробление потока по внешним признакам? Как по видеозаписи можно понять, человек недоволен обслуживанием в магазине или он поругался дома, а сотрудники здесь ни при чем? Как эти данные помогут спрогнозировать будущее?
Во-вторых, поток данных подразумевает обработку с помощью алгоритма, а не человека. Технология это очень дорогая и точность ее пока, насколько я знаю, не позволяет заменить человека. То есть, для торгового центра гораздо дешевле и надежнее нанять профессионального консультанта, который за день понаблюдает за работой магазина, выявит проблемы и даст рекомендации, что и как надо улучшить.
Любые затраты оправданы ценностью получаемых знаний
Заур Абуталимов, директор по продуктам, Ivideon
Торговый центр, сеть магазинов, головной офис банка с филиалами инвестируют миллионы в системы видеонаблюдения, которые контролируют территорию, хранят данные о посетителях и сводят информацию со всех точек в общий отчет в унифицированном формате. Любые затраты оправданы ценностью получаемых знаний о пользователях услуг.
Технологии видеонаблюдения используются инновационными компаниями для анализа потока посетителей по демографии (пол и возраст), по эмоциям (гнев, страх, счастье, нейтральность, печаль, удивление клиентов). Они применяются в целях обеспечения безопасности и снижения рисков. Распознавание лиц и эмоций, подсчет посетителей и детекция очередей – это инструменты для получения данных, которые по эффективности превосходят даже возможности оценки клиентов онлайн-магазина.
Распознавание лиц для торговых сетей сделало то, что не смогли сделать скрипты сбора информации в интернете – система наконец-то сформировала полную, четкую и достоверную (на 95% – по величине точности алгоритмов в 2019 году) картину целевой аудитории. Теперь владелец бизнеса и ответственные менеджеры могут буквально «знать в лицо» вора, VIP-посетителя, довольного и недовольного клиента, в том числе, эффективного сотрудника, реагирующего на действия всех вышеперечисленных.
При этом стоимость инструментов, трансформирующих офлайн в онлайн, оказалась сопоставимой по цене с доступными онлайн-механиками предиктивной аналитики. Распознать и проанализировать 100 уникальных лиц за 24 часа можно по цене билета в театр – не разово, а по месячной подписке. Сократились затраты на охрану, снизились ошибки в формировании рабочего графика продавцов, уменьшились очереди в кассовых зонах. Все эти решения стали возможны одновременно по двум причинам: рост точности алгоритмов и резкое снижение стоимости внедрения систем видеонаблюдения.
Скорость внедрения инноваций оказалась несколько неожиданной только для государственной «системы принятия решений». Законодательные требования в случае с системами распознавания пока расплывчаты. Дело в том, что системы хранят не фото лиц, а «хэш» – информацию о массиве точек на лице, о расположении скул, глаз, ушей... С точки зрения законодательства, хэш лица не является персональной информацией, так как не позволяет идентифицировать человека без дополнительных сведений.
Однако, когда хэш вместе с именем и фамилией занесен в базу данных, возникает спорная ситуация. В этом случае требуется консультация с юристами. Базово установка систем видеонаблюдения в общественных местах и их применение не запрещены. А вот дальнейшее использование записей (в рекламных целях, как доказательство в суде) может требовать дополнительных действий и мер предосторожности со стороны бизнеса. Если компания занимается обработкой и хранением персональных данных, то соответствие инфраструктуры, на которой хранятся данные, требованиям 152-ФЗ строго обязательно.
Можно не только понять, как происходит нарушение или хищение, но и кто его совершил
Михаил Шкляр, генеральный директор, «Телеком-Мастер»
В сфере ритейла активно применяются аналитические видеосистемы, в том числе распознавание лиц. Можно автоматически делить посетителей на категории, анализировать наличие противоправных действий и даже строить «тепловую карту» нахождения посетителей внутри магазина, а также оценивать потенциально противоправное поведение.
Основные моменты, которые учитываются службами безопасности:
- Распознавание и ведение базы лиц покупателей-правонарушителей.
- Предотвращение краж (как со стороны посетителей, так и со стороны персонала), контроль кассовых операций и наложение их на видеоряд, контроль возвратов товара и «пересортицы».
- Контроль повреждения товара и имущества со стороны персонала.
- Контроль погрузо-разгрузочной зоны.
Существующие системы видеоаналитики и распознавания лиц существенно снижают потери в указанных случаях. Теперь можно не только понять, как происходит нарушение или хищение, но и кто именно его совершил. Это очень эффективно и прибыльно: системы окупаются за 3-6 месяцев, хотя и стоят немало.
Есть несколько компаний, которые занимаются видеоаналитикой, распознаванием лиц, машинным зрением и самообучающимися нейросетями. Наиболее существенных успехов в этой области добился Китай, но «умные» системы и софт почти не экспортируются, к тому же, они адаптированы под местный рынок. Системы распознавания лиц в Китае применяются везде, в том числе в рамках проектов «безопасный город». Искусственный интеллект распознает человека и может подсказать полиции, есть ли у него штрафы, уплачены ли налоги...
Возникает вопрос, насколько законно использование этих систем. В России такая деятельность регулируется законом «О персональных данных». Если системы просто сканируют лицо, то это – не персональные данные, то есть регистрироваться в качестве оператора персональных данных не нужно. Но если система хранит привязку к паспортным данным, ФИО, автомобильным номерам, то регистрация в качестве оператора персональных данных обязательна.
Невозможно сказать, насколько такие системы точны
Георгий Хандога, инженер департамента информационной безопасности, Oberon
Руководители торговых центров и маркетологи поняли, что, анализируя каждодневные посещения посетителей, они могут оптимизировать бизнес-процессы торговли. Благодаря анализу количества посетителей в разное время суток можно «предугадать» – сколько касс должно быть открыто, чтобы не образовалась очередь из покупателей, но при этом, чтобы кассиры также не сидели без дела. Можно отслеживать так называемые «горячие зоны» прилавков, иными словами, места в магазине, куда покупатель заглядывает чаще. Камеры могут пригодиться не только в контроле посетителей, но и рабочего персонала и даже товара, например, можно своевременно понять, что полки опустошили и нужно везти товар со склада.
В дальнейшем появились различные слияния систем. Видеоаналитику «скрестили» с маркетингом, чтобы рассылать целевую рекламу человеку, который, например, долгое время провел у прилавка с тортами, но так ничего и не купил. Также оказалось полезным интегрирование с системой контроля и управлением доступа рабочего персонала. Анализ позволяет руководству понять, насколько эффективно работает сотрудник, как часто он отдыхает или находится не на своем рабочем месте.
Рынок подобных решений только созревает в России, поэтому каждое внедрение в крупную торговую сеть представляет собой целое научное исследование и непрекращающийся процесс доработки.
Невозможно сказать, насколько такие системы точны. Слишком много факторов, таких как качество камеры, свет в помещении, угол обзора и точная калибровка, влияют на окончательный результат. По опыту могу сказать, что вероятность положительного результата анализа составляет от 85 до 95%. В качестве примера перспективы данного направления приведу пример: в Соединенных Штатах система маркетинговой видеоаналитики проанализировала поведение посетителя с дочкой. Спустя несколько дней пришел разъяренный отец, который был в недоумении, почему его дочери – школьнице старших классов – на почту приходит реклама одежды для грудничков. Позже выяснилось, что, проанализировав походку девочки, система определила беременность, но девочка ничего не сообщала отцу, поэтому и произошел конфуз. Это показательный пример для демонстрации точности подобных систем.
Говоря о стоимости, стоит учитывать, что помимо камер потребуются серверы, на которых будет происходить процесс видеоаналитики, агрегация этих данных, их дальнейшая корреляция. В некоторых случаях подключается еще и машинное обучение, позволяющее автоматизированно совершенствовать систему. Для выполнения всех этих функций потребуются приличные мощности. Также стоит учитывать стоимость камер, обследование помещений для определения удобных точек размещения, монтаж и дальнейшее сопровождение с модернизацией.
Российские разработчики лидируют в распознавании лиц
Денис Векслер, инженер отдела технических решений, Orange Business Services Россия и СНГ
В основе большинства систем видеоаналитики лежит платформа по распознаванию лиц, способная кластеризировать поток посетителей по разным признакам. Такие платформы базируются на алгоритмах сверхточных нейронных сетей, которые представляют лицо каждого человека в качестве уникальной математической модели, которую затем можно распознавать и категоризировать по определенным закономерностям. Подобные решения достаточно точны: по крайней мере, у ведущих продуктов такого класса шанс ложного распознавания лица составляет примерно один случай на миллион, чуть менее точно распознается пол и возраст. В последнем случае погрешность в определении может составлять максимум 3-4 года.
Стоимость таких программных решений, без учета оборудования, обычно привязывается к количеству уникальных распознаваемых лиц, хранящихся в базе данных. Причем лицензии можно покупать как для постоянного использования, так и по продляемой подписке. Впрочем, есть и другие модели лицензирования – например, зависящие от количества используемых камер. Рынок производителей подобных решений достаточно широк и высококонкурентен: здесь есть как иностранные, так и российские разработчики, причем последние являются одними из лидеров именно в области распознавания лиц.
Реклама становится персонализированной, а значит, и более эффективной
Ольга Подберезкина, специалист отдела маркетинга, Market Music
Для полноценного анализа потока посетителей чаще всего используются технологии на основе компьютерного зрения. С помощью специального ПО видеокамеры, датчики, цифровые рекламные панели, установленные в торговой точке, объединяются в единую многофункциональную систему, которая способна также интегрироваться с базами данных о продажах. Это решение позволяет не только распознавать посетителей по возрасту, полу, росту и др., но и оценить их интерес к отдельным зонам магазина, отследить самые популярные маршруты в торговом зале, реакцию на рекламу... Вся полученная информация передается в CRM-систему для последующего анализа.
Данные, полученные с помощью технологии распознавания лиц, необходимы для определения периодов высокой и низкой посещаемости, контроля эффективности выкладки, оптимизации рабочих процессов и количества персонала. Аналитика помогает сделать рекламу более результативной и улучшить взаимодействие с потребителями. Так, система способна анализировать состав аудитории в режиме реального времени и транслировать таргетированный контент: например, для женщины с ребенком на экран выводится реклама детского питания, для молодого мужчины – спортивного инвентаря... Реклама становится персонализированной, а значит, и более эффективной. Используя подобные решения, ритейлер может получать точные данные о составе аудитории, плотности трафика, конверсии, более рационально размещать рекламные носители и грамотно выстраивать маркетинговую стратегию.
Технология компьютерного зрения обеспечивает высокую точность подсчета и анализа аудитории. Система распознает посетителей в видеопотоке, получаемом с камеры, определяет биометрические данные, направление движения. Точность таких систем может достигать 98%. При этом применяемая в ритейле технология не предполагает использование персональных данных: система определяет биометрические характеристики попавшего на видео лица по заданному алгоритму и формирует обобщенную статистику.
Что касается стоимости, то она зависит от многих факторов – количества торговых точек, площади помещения, числа выходов... Безусловно, внедрение системы на основе распознавания лиц потребует больших расходов, чем установка простого ИК-счетчика, но ее эффективность и окупаемость значительно выше.
Мониторинг не должен нарушать конституционные права посетителей
Камила Султанова, юрист
В ритейле видеонаблюдение используется, в первую очередь, в целях безопасности. Во-вторых, собственники торговых площадей и арендаторы применяют системы видеонаблюдения и счетчики посетителей для проведения маркетинговых исследований, определяя посещаемость ТЦ, поток посетителей, их «профиль» и нормы потребления товаров и услуг.
Применение средств видеонаблюдения в ритейле возможно при соблюдении конституционных прав граждан, касающихся личной тайны, тайны переписки, телефонных переговоров и иных личных прав граждан (статьи 23, 24 Конституции Российской Федерации).
В силу статьи 152.1 ГК РФ обнародование и дальнейшее использование изображения человека допускаются только с его согласия. Указанная статья также содержит случаи, когда оно не требуется. В частности, когда использование изображения осуществляется в государственных, общественных или иных публичных интересах. В этой связи, необходимо соблюсти грань между интересами граждан-покупателей и ритейлеров. Мониторинг и исследования не должны включать в себя сбор информации о личной жизни граждан. Недопустимо демонстрировать видеоизображения и передавать материальные носители третьим лицам.
Качество распознавания растет по мере повышения «квалификации» машины
Александр Анищенко, эксперт по цифровым продуктам, Филиал «ВестКолл СПб». «ЭР-Телеком Холдинг»
Система IP-видеонаблюдения построена на машинном обучении. Качество распознавания и точность аналитических данных растут по мере повышения «квалификации» машины. Один наш клиент провел эксперимент: вручную записывал и вносил в табличку всех посетителей своего заведения в течение нескольких дней. Погрешность оказалась в районе 4,7%. То есть система определила некоторых посетителей как похожих друг на друга. Самое большое расхождение в возрасте можно наблюдать среди девушек. Даже человеку бывает затруднительно на глаз отличить 17-летнюю красавицу от 22-летней. Поскольку аналитика построена на распознавании лиц, то, безусловно, коротко стриженую женщину с острыми скулами система может определить как мужчину. При этом погрешность крайне мала и на задачи бизнеса никак не влияет. Мы совершенно открыто оговариваем с клиентами учет подобной погрешности. В большинстве случаев, бизнесу (ритейл, HoReCa) это гораздо удобнее, чем запрашивать у посетителей паспортные данные и иметь дело с обработкой персональных данных.
На рынке видеонаблюдения – тысячи компаний, и каждый собственник бизнеса может выбрать для себя партнера под любые требования.
Стоимость решения складывается из подключения услуги как таковой (600 рублей в месяц за камеру HD, 800 руб. за камеру Full HD) + сам модуль «Сегментация клиента» (1750 руб.). При этом не надо заботиться о предоставлении канала связи для этой камеры. В абонентскую плату уже заложена услуга передачи данных на наш сервер.
Получат ли третьи лица доступ к системе видеонаблюдения – зависит от пользователей
Рустам Салимзибаров, директор по разработкам, Macroscop
Система распознавания лиц – это проверенный и хорошо зарекомендовавший себя инструмент увеличения конверсии посетителей, повышения или снижения арендных ставок, мерчендайзинга и многого другого. Для умной камеры наблюдения поток посетителей превращается в инструмент маркетингового анализа.
Однако видеонаблюдение – это не только распознавание лиц. Одна и та же камера может работать с несколькими интеллектуальными модулями. Модуль трекинга следит, чтобы покупатели не заходили в закрытые зоны, модуль межкамерного трекинга следит за перемещениями посетителя в областях обзора разных камер, тепловая карта активности посетителей способна определить, к какой витрине подходят чаще и обновлять выкладку товаров. Модуль определения наполненности полки помогает бороться с отсутствием товара и несвоевременной выкладкой... Возможности видеонаблюдения практически безграничны.
Что же касается закона о защите персональных данных. В нормальной ситуации предполагается, что все данные поступают в систему в обезличенном виде и не передаются третьим лицам. То есть, даже условный магазинный воришка в базе определяется как «Подозрительный №613», а не Евгений Михайлович Лукашин с улицы Строителей, дом 25, квартира 12. А получат ли третьи лица доступ к системе видеонаблюдения – зависит уже от самих пользователей.
В базу попадут участники программ лояльности
Дмитрий Бельский, директор по развитию продукта, Verme
Крупные торговые сети активно пилотируют проекты по анализу потока посетителей, в то же время никто официально не заявлял о результатах. Это объясняется ценой оборудования и сомнительной ценностью от сегментации посетителей по возрасту и полу.
Стоимость оборудования на один магазин стоит десятки тысяч рублей. Самый простой и бюджетный способ изучить аудиторию – поставить на входе сотрудника, который будет отслеживать поток и заносить данные в базу. Если говорить об определении степени – доволен или недоволен, то уже давно используются технологии оценки на специальных экранах перед кассой. Это дешево и репрезентативно, потому что по лицу невозможно понять отношение посетителя к процессу покупок из-за множества раздражающих факторов.
С точки зрения закона «О персональных данных», торговые сети могут устанавливать систему распознавания посетителей вплоть до ID конкретного пользователя. Это не входит в конфликт с законом, потому что идентифицируются прежде всего участники программы лояльности, которые уже дали согласие на обработку их данных.
Фото в анонсе: freepik.com
Материал подготовлен с помощью сервиса «Лига экспертов» Executive.ru. Комментарии экспертов Executive.ru публикуются в начале текста, со ссылкой на профайл участника Сообщества.
Есть предложение определиться, с какой позиции мы спорим.
Если мы говорим о беременной дочери, то идем от потребителя к торговле.
А если мы представляем торговую организацию и знаем потребности беременных (не важно дочерезй, жен, любовниц), то мышление должно у нас быть иным.
Неужели вы предлагаете сделать скидку беременным женщинам 50% на ВСЕ товары. Браво! Точно произойдет демографичесий взрыв! Государственно мыслите!.Поддерживаю!
Уважаемая Татьяна,
Вы мне предлагаете войти в положение сиих руководителей розницы, которые не могут найти на нищенскую зарплату кассиров на частичную занятость, не могут поднять эту зарплату и вообще ничего с этим сделать не могут, отчего я, клиент, должен терпеть и сглатывать вот это вот всё?
Я не собираюсь этого делать.
Как эксперт в продажах скажу, что если не решать проблему клиента, то он уходит, причем вместе с деньгами и к тому конкуренту, который сию проблему решает. Так что выбор простой - либо проблему решить, либо потерять клиента, выбор за торговой сетью.
Мне, как потребителю, немного все равно, во что упирается проблема очереди в единственную кассу размером в 10 покупателей при наличии 5-7 касс без кассиров.
Я просто перестаю ходить в такой магазин, который не ставит задачи ценить время клиента, которое тот проводит в канале обслуживания, но продолжает окупать со своей торговой наценки (то есть из моих же денег) то самое простаивающее кассовое оборудование.
А чтобы мое мнение о такой проблеме явственно доходило до руководства - оставляю набранную корзину при последнем визите. И пусть скажут спасибо, что я её оставляю до кассы, а не после того, как мне всю её пробьют.
в Вашем случае скорее всего это локальный менеджмент перестал работать, в дикси были проблемы с управлением торговых точек, они вводили программу "стоишь более трех минут в очереди позвони по этому телефону" и если видишь больше трех человек перед собой в очереди так же
очереди это прямые убытки для сети но у них бывают проблемы с менеджерами на местах и проблемы с их факт чекингом
если написать письмо в менеджмент или сообщить на их страничке в фейсбук и присвоить проблеме внутренний номер, то они разбираются сейчас практически в любой торговой сети - конкуренция очень жесткая а менеджеров магазинов готовят на местах и ротируют, разбираться с ними можно только при факт чекинге и запуска процедуры в управлении сетью
почти все сети сегодня пытаются управлять стандартами процессов в торговых точках и быстро реагировать - причины проблемы могут быть разными или менеджер торговой точки истерит и у него разбежалась команда или его не слушаются (а они в час пик все садятся на кассы - переходят с раскладки и приемки на кассы)
так же сети боятся рекламаций брендам - они берут с брендов денежки за продвижение товара, бренд оплачивает приходящих мерчендайзеров чтобы выкладка была ок, а тут точка по сути отказывается работать
вывод
лучше сотрудничать с менеджментом сети, помочь им стать лучше, чем замыкаться с проблемой
у нас не сильно технологичное общество и импорт рабочей силы присходит из не технологичных стран, сети пытаются быть технологичными но персонал сопротивляется
нужно сразу сигнализировать в сеть с управленческим описанием проблемы - менеджмент не тянет, менеджмент разогнал работников некому работать на точке или что там ещё, они быстро вызывают менеджера точки как правило в пн или вт и приводят его в чувство сильными средствами и вам как правило перезванивает и менеджер магазина с извнениями и менеджеры сети проверяют достаточно ли вам извинялись и как статус проблемы - ее решают и вам становится удобно (и всем соседям в вашем доме тоже)
Упаси боже, Юрий!
Я вам вообще ничего не предлагаю и далека от того, чтобы обсуждать ваше поведение. Случается, я и сама так поступаю (правда, крайне редко, и без намерения проучить кого-то). Я исключительно про уровень дискуссии, заданный авторами статьи и достойно вами подхваченный. Ну не думаете же вы, в самом деле, что оставленная у кассы тележка решит проблему очередей? Ведь чтобы осознать проблему, топ-менеджерам достаточно просто иногда спускаться из высоких кабинетов в торговый зал. Чтобы оценить её масштаб, достаточно данных с касс о том, сколько касс открыто и сколько товаров пробивается в единицу времени - эти цифры много лет есть у всех сетей. И что, лучше стало? Бесполезно решать проблему очередей, повышая точность наблюдения, если никто до сих пор не придумал, что делать с наблюдаемой проблемой. Ну, право, только и остаётся, что делиться опытом бросания тележек.
Уважаемая Татьяна,
дело в том, что сие не является проблемой для менеджмента. Потому что мысль "Они пришли и набрали полные корзины, все равно дождутся, сколько бы ни пришлось стоять",- не впустую сверлит их озабоченный выполнением разных KPI мозговой аппарат. Нам действительно лень идти в другой магазин за молоком-хлебом-сыром, проще подождать лишних полчаса.
Поломка паттерна покорного потребительского поведения поможет понять продавцам пагубность подобной политики.
В дилемме "найти человека на разноску товара из оставленной перед кассой корзинки" против "найти кассира на кассу в период пика" второй вариант удачно отличается повышенным приходом бабла в кассу, что влияет на те самые KPI.
А причем тут ИИ и машинное зрение? без него было не так?
Действительно ПРИ ЧЕМ?
Какая -то путаница получилось - слово "сособняя" следует читать как "соседняя", может это сбило вас с пути истины?
Уважаемый Дмитрий,
вот прям щаз разворачивается вторая серия марлезонского балета моих взаимоотношений с "лидером интернет-торговли", обладателем сертификата соответствия стандартам качества одноименной ассоциации за номером 35.
Если в первой серии мне не смогли выдать оплаченную и фактически доставленную скамейку для садово-огородных работ (по компьютеру она числилась утерянной при доставке), а потом долго возвращали средства, то во второй серии (аккурат по законам жанра) все наоборот.
Я получил оплаченный заказ, а у них "вкомпьютере" он отчего-то не отметился, как полученный.
В итоге мне уже вернули средства, но вчера вечером кто-то звонил "из центра выдачи" и спросил - получил я этот заказ или нет. Я сказал, что получил. Жду продолжения.
В прошлой серии после трех моих писем в обратную связь мне звонила аж целая зам. начальника отдела работы с претензиями и уверенным тоном пыталась мне доказать, что у них все отлично, просто я этого не понимаю.
Славы она этим не снискала. Даже понимания не нашла.