В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
Последнее десятилетие стало прорывным в области обработки потоков видеоданных и автоматической идентификации. Технологический прогресс и многократное удешевление оборудования вывели системы видеоидентификации из специализированного сектора государственной безопасности в сферу продаж продукции и услуг (ритейл, банковский сектор). На рынке присутствуют как крупные игроки, так и небольшие компании, предлагающие собственные алгоритмы идентификации лиц, биометрию как услугу (SaaS, Software as a Service), мультимодальные системы идентификации и прочие инструменты, расширяющие возможности применения технологии видеоидентификации.
Основным преимуществом систем идентификации личности по изображениям лица является бесконтактность и ненавязчивость распознавания. Это способствует применению автоматической идентификации в сфере оказания услуг и офлайн-торговле. Несмотря на рост онлайн-торговли, в России доля офлайн-продаж остается на очень высоком уровне, а задача привлечения клиентов и повышения их лояльности несомненно актуальной.
Офлайн-торговля отличается коротким циклом продаж и часто эмоциональным принятием решения о покупке, поскольку клиент офлайн-магазина проводит в нем ограниченное время. Поэтому обеспечение быстрого доступа клиента к нужным товарам и услугам, а также создание у него позитивного эмоционального состояния для совершения покупки позволяет повысить конверсию торговой точки. Для решения таких задач может быть успешно использована технология видеоидентификации.
Первый сценарий применения технологии представляет собой идентификацию клиента и поиск его в клиентской базе магазина, чтобы проанализировать его предыдущие покупки и предоставить ему актуальную информацию о наиболее часто потребляемых продуктах или услугах и действующих на них акциях.
То есть система анализирует комплекс приобретенных ранее товаров данного клиента и предлагает такие, которые дополняют или значительно улучшают потребительские свойства приобретенных ранее. Информация о предлагаемых продуктах и услугах может отображаться на рекламных мониторах и стендах, когда к ним подходит распознанный клиент. Получение данных об истории покупок позволяет предложить клиенту набор "как обычно", состоящий из наиболее часто заказываемых товаров или услуг, что сокращает время обслуживания.
Если клиент отсутствует в базе магазина, то видеоидентификация позволяет оценить пол, возраст и этническую принадлежность, что можно использовать для демонстрации рекламы для данной целевой аудитории.
Вторым сценарием применения технологии видеоидентификации является предоставление VIP-услуг. Если ранее для подтверждения права на привилегированное обслуживание следовало предъявлять подтверждающий документ, то теперь выполнять идентификацию VIP-клиента можно автоматически и своевременно, а значит, предоставлять соответствующее обслуживание быстрее и качественнее.
В части оценки эффективности маркетинговых стратегий видеоидентификация позволяет оперативно и объективно оценивать изменение целевой группы клиентов по признакам пола и возраста, рассчитывать изменение конверсии в различных возрастных категориях посетителей, а также формировать типовой портрет клиента, обращающегося за конкретными товарами или услугами.
Одной из важных задач владельцев больших торговых центров является оценка использования торговых площадей, которая в конечном счете влияет на величину арендной стоимости. Для объективной оценки посещаемости объектов торгового центра применяются системы видеоаналитики, которые позволяют построить тепловые карты и дать количественные характеристики распределения посетителей. Дополнительное применение видеоидентификации клиентов поможет оценить их распределение на территории торгового пространства с учетом пола, возраста и этнической принадлежности.
Таким образом, использование видеоидентификации позволяет организовывать и оценивать торговые пространства, учитывая портрет типовых посетителей, увеличивать конверсию за счет адресного предоставления информации о продуктах или услугах, повышать лояльность благодаря более качественному и быстрому персональному обслуживанию.
Однако применение систем автоматической идентификации личности сопряжено с определенными особенностями, а именно: качество распознавания зависит от условий регистрации изображений лица (уровень освещенности регистрируемого объекта, угол отклонения от фронтальность). Так, система, дающая хорошие результаты распознавания в условиях достаточной освещенности и при использовании камер, позволяющих регистрировать практически фронтальные изображения, может показать низкие результаты распознавания при несоблюдении указанных условий. Поэтому следует обеспечивать условия регистрации изображений лиц, соответствующие требованиям используемых алгоритмов распознавания, а также проводить всестороннее предпроектное исследование объекта с целью оптимального размещения камер, исключающего неблагоприятное влияние внешних условий на результаты распознавания (например, засветка, резкие перепады освещенности и т.д.). n
Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #6, 2016
Посещений: 5667
Автор
| |||
В рубрику "Видеонаблюдение (CCTV)" | К списку рубрик | К списку авторов | К списку публикаций
