Стремительное развитие цифровых технологий позволяет расширить функционал базовых систем видеонаблюдения, которые устанавливаются в магазинах, ресторанах, кафе, торговых центрах и других коммерческих предприятиях. Помимо того, что видеосъемка позволяет улучшить безопасность, предпринять превентивные меры по предотвращению правонарушений, это дает возможность проводить видеоаналитику посетителей.

А это — кладезь информации для маркетингового отдела. Если правильно использовать доступную информацию, то можно не только увеличить приток клиентов, но и повысить средний чек, интегрировать персонализированную рекламу, оптимизировать торговые и рабочие процессы. И все это в сумме позволяет увеличить прибыль, сэкономить расходы, что как раз и является главной целью любой маркетинговой кампании.

Можно выделить 3 основные категории вводных данных, которые позволяет получить видеоаналитика:

1. Статистика по демографическим показателям. Можно узнать общее число посетителей, какой процент из них — мужчины и женщины, взрослые и дети. Только это позволит сформировать точную целевую аудиторию, на которую в дальнейшем нужно делать ставку в рекламных кампаниях.
2. Отслеживание карты посещений. Видеоаналитика позволяет, к примеру, построить «шаблон карты» среднестатистического посетителя и оптимизировать этот маршрут таким образом, чтобы потенциальный клиент чаще сталкивался с самыми релевантными товарами. Данный инструмент уже десятки лет пользуется крупнейшими ритейлерами. Но современная видеоаналитика позволяет его интегрировать буквально в любой магазин.
3. Интеграция персонализированной рекламы. К примеру, видеоаналитика покажет, что утром основной поток клиентов — это мужчины от 25 лет и старше, в обед — одинаковое количество и взрослых, и детей, вечером — это семейные пары. Исходя из этого, будет демонстрироваться соответствующая реклама.

И не стоит забывать, что видеонаблюдение позволит еще контролировать общую ситуацию в торговом зале. Например, в супермаркете «подскажет», когда опустела одна из полок, и необходимо туда добавить дополнительные товарные позиции. Нагрузка на персонал будет снижена, что положительно скажется на оптимизации всех трудовых процессов.

Еще вариант: система «подскажет», что один из посетителей — из условного черного списка. Например, ранее был замечен за кражей или же пытался обмануть персонал. Ведь не секрет, что в крупных магазинах издержки за воровство в месяц могут достигать даже 15%, ведь злоумышленники преимущественно воруют дорогостоящие позиции. Видеонаблюдение с системой видеоаналитики позволит существенно уменьшить такие издержки.

Многие ошибочно считают, что все эти современные технологии доступны только крупному бизнесу. Но нет, цены и на оборудование, и на специализированное программное обеспечение сейчас более чем доступные. Кстати, здесь вы узнаете, как можно интегрировать Digital Signage в свой бизнес при ограниченном бюджете.

Для видеоаналитики понадобится самое обычное видеонаблюдение. Но желательно, чтобы видеосигнал сразу же поступал в цифровом виде: это избавит от необходимости его конвертировать, что увеличивает задержку.

Количество видеокамер для объекта подбирается индивидуально. Главное — это обеспечить хороший обзор и с достаточным освещением той области, через которую проходят абсолютно все посетители. Лучшее место — сразу у входа. Если же их несколько, то видеокамер наблюдения понадобится столько же. Размещайте их у потолка под углом в 45-60 градусов. Главное, чтобы каждый посетитель попадал полностью в кадр, а его лицо было различимым: это необходимо для удачного распознания посетителя программным обеспечением.

Видеосигнал с системы видеонаблюдения передается на сервер, где и происходит анализ, обработка изображения. На основании данных ведется подсчет, сбор всей необходимой информации. Существуют облачные решения, которые позволяют все это проводить автоматизировано. Так что приобретать оборудование вовсе не обязательно, а оплата облака преимущественно проводится по абонентской плате. Это — преимущество для малого и среднего бизнеса. Если ранее полноценная система видеонаблюдения и видеоаналитики для них была совсем недоступной из-за дороговизны, то интеграция облачных решений открывает такие возможности, не создавая весомой нагрузки на бюджет.

В итоге заказчик получает детальный отчет по посетителям. Всю эту информацию можно отправить в отдел маркетинга, где составят оптимальную рекламную стратегию для ее конверсии в профит. Вариантов, как можно использовать эти данные, масса.

Хранить весь отснятый материал не обязательно. Как правило, в целях безопасности записывают лишь видео с нескольких ключевых камер и хранят в течение 5-30 суток. Опять же, сейчас для этого можно использовать облачные диски. Поэтому устанавливать сервер необязательно, если объект оснащен постоянным высокоскоростным доступом в интернет, желательно с системой аварийного обеспечения питания.

Условно можно выделить 3 основные вариации видеоаналитики, отличающиеся между собой местом расположения ПО для анализа:

1. Встроенная. Речь идет об IP-камерах, в которых уже есть ПО для анализа видеоданных. Преимущество таких систем — небольшие размеры, невысокая цена. Минусы — функционал установленного программного обеспечения сильно ограничен. Как правило, они умеют только включать автоматически запись при распознавании движения или же активировать ночной режим при низкой освещенности окружающей среды.
2. Серверные. Это система, которая состоит из видеонаблюдения и отдельного сервера, на который и поступают все сигналы, далее поддаваясь видеоанализу. Главный плюс такого решения — это настраиваемый функционал, который в дальнейшем можно расширять, используя разные комбинации ПО. Недостаток: стоимость сервера, разработки программного обеспечения. Обслуживание всего этого достаточно дорогое.
3. Облачные. Принцип работы такой же, как у серверных систем. Единственное отличие: вместо физического сервера используется виртуальный (или даже их целый набор). На него поступает видеосигнал, анализируется с помощью ПО, а далее уже отсортированная информация может быть отправлена в отдел маркетинга для дальнейшего исследования, дата-анализа.

Какой вариант лучше, для каждой сферы подбирается индивидуально. Кому-то может понадобиться просто подсчет посетителей, другим — демографический анализ, третьим — интеграция в автоматическое управление Digital Signage.

Если система видеонаблюдения с анализом данных запускается в тестовом режиме, то рекомендуется отдать предпочтение облачным серверам. Это удобно, быстро настраивается, а финансовые вложения — 20-40 долларов в месяц за одну камеру, что позволит оценить эффективность системы, разобраться с общими принципами ее работы. Многие сервисы облачной видеоаналитики вовсе предоставляют возможность протестировать их работу бесплатно (с некоторыми функциональными ограничениями), а уже в дальнейшем можно перейти на платные тарифы.

Для крупных торговых площадок лучше и надежнее использовать собственный сервер. Но обязательно потребуется и специалист для обслуживания техники, программист (если не планируется использовать стороннее ПО). Из оборудования в этом случае понадобятся:

• сервер (минимум 8-ядерный процессор с мощной видеокартой, 32 Гб ОЗУ, быстрый жесткий диск объемом хотя бы 512 Гб);
• медиаресивер (для объединения видеопотоков).

Такого сервера будет достаточно на одновременный анализ 2-3 видеопотоков в режиме реального времени. Для большинства магазинов этого более, чем достаточно. Сервер дополнительно можно использовать для автоматического управления Digital Signage, а вместе с этим — для обработки бизнес-процессов (база данных, 1С и прочее).

В 2023-2024 годах началось активное развитие технологий искусственного интеллекта. Постепенно они интегрируются и в видеоаналитику. Кстати, больше всего наработок в этом направлении сделал Китай: там уже есть торговые залы, в которых для каждого покупателя выделятся индивидуальный виртуальный помощник-консультант. Но клиент даже не догадывается, что тот самый помощник подстраивается автоматически на основании всех имеющихся данных о покупателе (и обо всех его прежних посещениях), которые предоставляет видеоаналитика.

Естественно, подобные сложные системы сейчас повсеместно интегрировать не обязательно. Но именно на таких технологиях в дальнейшем будет выстраиваться конкуренция.

Основные задачи, которые может решать искусственный интеллект в системах видеонаблюдения и видеоаналитики:

1. Улучшение алгоритмов распознавания посетителей.
2. Оптимизация целевой рекламы. Например, для каждого клиента заранее составляется его вероятный маршрут через торговый зал. На установленных там системах Digital Signage демонстрируется та реклама, которая потенциально может его привлечь.
3. Проведение автоматического анализа целевой аудитории. То есть маркетинговому отделу даже не понадобится самостоятельно изучать собранные данные: искусственный интеллект все это сделает самостоятельно.
4. Предсказание поведенческих факторов посетителей. Такие уже используются торговыми сетями «Рив Гош». Причем точность предугадывания их системы уже на старте составляла около 33%. Машинное обучение в дальнейшем позволит этот показатель повысить вплоть до 80%.

И самое главное: все это будет работать автоматизировано. Даже если речь идет об огромной сети магазинов, то достаточно всего одного центра управления для оптимизации всех маркетинговых кампаний. Это — огромная финансовая экономия.

Видеоаналитика полезной будет для оптимизации всех процессов в следующих сферах:

• госучреждения (центры административных услуг, МРЭО);
• транспортные перевозки (вокзалы, автобусные остановки);
• сфера развлечения, отдыха (отели, казино, парки с аттракционами, кинотеатры);
• торговые площадки любых вариаций и уровней (магазины, супермаркеты, мегамаркеты, торговые центры).

Также сейчас активно видеоаналитика интегрируется в инфраструктурные объекты для поддержания социальной безопасности. Системы позволяют выявить граждан, находящихся в розыске, мгновенно передать информацию об их текущем местоположении. То есть такие системы все более плотно интегрируются в повседневную жизнь. Бизнес — это лишь одна из сфер, где их можно использовать наиболее продуктивно.

Можно выделить следующие преимущества, которые предоставляет видеоаналитика посетителей в сравнении с другими инструментами анализа:

1. Операторам не требуется заниматься самостоятельным просмотром всего материала. Программное обеспечение автоматически фиксирует и регистрирует отслеживаемые события, которые заданы в настройках.
2. Экономия места в системах хранения данных. Любое ПО, которое предоставляет возможность проводить видеоаналитику, умеет распознавать движение в поле зрения камеры. Соответственно, запись будет включаться только в тот момент. Это аналог датчика движения, но который работает именно на программном уровне.
3. Расширение функционала любой системы видеонаблюдения. В большинстве случаев даже не потребуется ее модернизация. Главное — это установить и настроить ПО, которое будет проводить анализ поступающего видеоизображения.

Информация, которую таким образом можно получить, примерно на 80% покрывает все потребности в вводных данных для отдела маркетинга.

Самым перспективным направлением использования видеоаналитики является ее интеграция в торговые площадки: магазины, кафе, казино, рестораны и прочее. Основные варианты, как это можно использовать на практике:

1. Сегментация клиентов. Системы видеоанализа позволяют достаточно точно (процент правильных определений около 95%) определять возраст, пол клиента и даже формировать трехмерный слепок его лица. Все это позволяет составить поведенческий портрет клиента, а вместе с этим выполнить их классификацию. К примеру, система автоматически выявит постоянного посетителя, VIP-клиента, передаст эту информацию менеджеру зала.
2. Подсчет посетителей. Потребуется для оптимизации всех торговых процессов, для определения оптимального графика работы, количества менеджеров в зале.
3. Контроль длины очереди. Преимущественно потребуется для крупных магазинов, оснащенных несколькими кассами. Наличие регулярных длинных очередей с большой долей вероятности приведет к тому, что посетитель отдаст предпочтение конкурентам. Подобного допускать категорически нельзя. Именно система видеоаналитики может проводить анализ в режиме реального времени и мгновенно оповещать менеджера о необходимости открытия дополнительной кассы.
4. Контроль наполненности полок. Опять же, допускать, чтобы востребованный товар был недоступен — фатальная ошибка.
5. Создание персонализированной рекламы. Например, в маркетах сейчас есть контрольные весы, где покупатель может взвесить интересующий его товар и сразу же узнать стоимость. Там же находится дисплей, на который одновременно выводится реклама. Если добавить камеру и сигнал пропустить через систему видеоаналитики, то можно сразу определить параметры посетителя: его возраст, пол, каким товаром он сейчас интересуется. И на основании этого будет показана та реклама, которая с большой долей вероятности его заинтересует.

В вышеуказанных ситуациях усредненная погрешность системы видеоаналитики составляет, в среднем, от 5 до 15%. Использование ПО с искусственным интеллектом и алгоритмами самообучения позволяет снизить этот показатель примерно до 2-3%.

О том, как осуществляется сбор информации и его последующий анализ с целью увеличения профита, можно узнать здесь.

Итоговая цена интеграции видеоаналитики зависит от:

• количества установленных камер, видеосигнал с которых будет анализироваться;
• используемого типа оборудования: стационарный или облачный сервер;
• варианта используемого программного обеспечения.

Существуют компании, которые специализируются на монтаже видеонаблюдения с видеоаналитикой. Они же предоставляют облачное ПО с оплатой через ежемесячную подписку. Средняя цена комплекта оборудования — от 300 долларов (пара простых камер и ресивер, отправляющий сигнал в интернет). Абонплата для облачной видеоаналитики — от 10 долларов в месяц за один источник сигнала. Средняя цена сервера — от 1000 долларов.

Итого, видеоаналитика — это то, что на сегодня является главным двигателем маркетинга. Если своевременно не воспользоваться этим инструментом, то с большой долей вероятности конкурентная борьба будет проиграна. Но самое главное: такие системы сейчас общедоступные. Их можно интегрировать при начальном бюджете всего в 300 долларов. Но такой проект окупается в кратчайшие сроки, что подтверждают финансовые отчеты предприятий, активно использующих данный маркетинговый инструмент.