Połączenie dobrych systemów monitorujących lub rejestrujących obraz z algorytmami analitycznymi daje naprawdę wiele możliwości – mówi w rozmowie z redakcją OmnichannelNews.pl Paweł Sobociński, Business Development Director, Head of Retail Project Vertical w firmie Hikvision.
Wywiad został opublikowany w najnowszym numerze Magazynu Omnichannel Voice.
Systemy monitorujące to od wielu lat nieodzowny element krajobrazu w galeriach handlowych i sklepach. Jakie funkcje spełniają te urządzenia?
Paweł Sobociński: Systemy monitorujące mogę spełniać szereg funkcji, wszystko zależy od tego, o jak zaawansowanych urządzeniach mówimy. Proste systemy pozbawione wsparcia z zakresu AI w głównej mierze służą do zabezpieczania placówek handlowych (loss-prevention), inaczej gdy mamy do czynienia z zaawansowanymi systemami. Wychodząc od podstawowych funkcji analitycznych możemy wyodrębnić np. liczenie klientów.
Jeszcze 10 lat temu w galeriach handlowych czy sklepach królowały systemy oparte na podczerwieni. Działały w bardzo prosty, zero-jedynkowy sposób. Przecięcie wiązki światła oznaczało wejście lub wyjście osoby z danego budynku czy lokalu. W ten sposób można było w zasadzie badać jedynie footfall.
Powiedział Pan, że takie systemy były popularne ok. 10 lat temu. Jakie rozwiązania są zatem stosowane obecnie?
Wraz z rozwojem technologii kamery, czy szerzej systemy monitorujące, zyskały wiele dodatkowych funkcji. Chodzi przede wszystkim o możliwości i korzyści wynikające z analizowania obrazu. Ponownie jednak wiele zależy od tego, jaki sprzęt zainstalujemy.
Wracając do podstawowej funkcji dla rynku retail jaką jest liczenie klientów. Najprostszym, a tym samym najtańszym rozwiązaniem, są kamery jednoobiektywowe. Instaluje się je wewnątrz sklepu na suficie, kadrując na wejście. Takie rozwiązanie ma jednak swoje ograniczenia – w momencie, gdy mamy bardzo duże zagęszczenie, wiele osób w kadrze, ciężko jest odseparować poszczególne postacie od siebie.
Jest na to jakieś rozwiązanie?
Rozwiązaniem, które eliminuje ten problem, jest zastosowanie np. kamer stereoskopowych. Technika mająca swoje korzenie jeszcze w XIX w.. Taka kamera ma dwa obiektywy. Jej skuteczność jest duża wyższa. I to właśnie takie urządzenia są obecnie najczęściej stosowane w galeriach handlowych. To konieczne, jeżeli chcemy mieć bardzo wysoki wskaźnik liczenia osób wchodzących do danego obiektu czy lokalu.
Co więcej, ze względu na instalację wertykalną kamer (centralnie nad głowami osób badanych) zyskujemy także dodatkowo informacje na temat wzrostu tych osób, możemy więc w prosty sposób rozgraniczyć dorosłych od dzieci. Statystycznie przyjmuje się, że osoby poniżej 150 cm określa się jako dzieci. Specjalne algorytmy pomagają również odróżnić dwie osoby, od osoby niosącej np. jakiś wysoki pakunek.
Widzę, że wchodzimy na wyższy poziom zaawansowania technologicznego. Jaki jest zatem następny krok?
Najnowsze systemy opierają się na analizie obrazów, w tym twarzy, co – przy wykorzystaniu specjalnych algorytmów – można wykorzystać na bardzo wiele sposobów. W tym celu stworzyliśmy zintegrowaną platformę operatorską, która z jednego poziomu pozwala użytkownikom zarządzać m.in. monitoringiem, kontrolą dostępu, systemem parkingowym, ale również danymi business intelligence. Połączenie dobrych systemów monitorujących lub rejestrujących obraz z algorytmami analitycznymi daje naprawdę wiele możliwości.
Jedną z największych bolączek dla zarządców sklepów czy galerii są kradzieże. W jaki sposób zaawansowane systemy są tu w stanie pomóc?
Straty spowodowane kradzieżami są faktycznie dużym problemem, który dodatkowo nasilił się w ostatnim okresie: galopująca inflacja, maseczki na twarzy, pandemia, to wszystko sprzyja niestety zwiększeniu tego procederu.
Zaawansowane systemy analizują to, co “widzi” i nagrywa kamera. Mając zatem zainstalowaną kamerę na wejściu do obiektu, bylibyśmy w stanie na podstawie różnych cech wizerunku zidentyfikować poszukiwaną osobę. Rozbudowany system o kolejne kamery ma za zadanie pomagać pracownikom ochrony w szybszym wyszukiwaniu osób lub zachowań na podstawie zgromadzonego, archiwalnego materiału. Wiele czynności możemy również zautomatyzować w celu otrzymywaniu wyników w postaci alarmów w czasie rzeczywistym na temat próby kradzieży (chowanie produktów), nadmiarowych zgromadzeń świadczących o próbach odwrócenia uwagi lub wałęsanie się w wyznaczonych strefach. Ten system można jednak wykorzystać również do czegoś kompletnie przeciwnego.
Co ma Pan na myśli?
Korzystając z wyżej opisanych metod identyfikacji, jesteśmy w stanie określić ilość i typ osób powracających na zakupy do obiektu handlowego.Taka informacja może w czasie rzeczywistym trafić do obsługi sklepu, która będzie mogła w sposób specjalny obsłużyć danego klienta. To fajne narzędzie dla działów marketingu i dobry sposób na budowanie lojalności wśród klientów.
Warto wspomnieć przy tym o kolejnym udogodnieniu – na podstawie identyfikacji możemy analizować preferencje zakupowe klientów w celu jeszcze lepszej obsługi lub wspomóc przygotowanie oferty produktowej. Jeżeli zależy nam na naprawdę precyzyjnych danych, Niezależnie od wielkości placówki handlowej możemy również odseparować ruch generowany przez pracowników. To również za sprawą analizy wideo.
Jaki będzie kolejny krok?
Kolejny krok to połączenie tego, o czym mówimy, z uśrednionymi danymi demograficznymi. Mam na myśli m.in. płeć czy przybliżony wiek danej osoby. I to wszystko można osiągnąć za pomocą jednego systemu. Wcześniej potrzeba było do tego odrębnych systemów, różnych dostawców usług. My oferujemy to w pakiecie w ramach jednego rozwiązania.
Jaką popularnością cieszą się takie systemy?
Jeżeli mówimy o systemach bazujących na rozbudowanej analizie obrazu (w tym cech) to szacuję, że korzysta z nich ok. 10 proc. sieci handlowych w Polsce – uwzględniając w wyliczeniach różny zakres dostarczanych usług. Jest jeszcze dużo do zrobienia na tym polu. Dlatego rozmawiamy z naszymi klientami i szukamy wspólnej drogi. Nasz model biznesowy opiera się na sprzedaży produktów kompletnych produktów. Nie pobieramy dodatkowych opłat czy miesięcznych abonamentów ze względu na to, iż nasze algorytmy realizowane są „on edge”, przez co wykorzystujemy tylko zasoby lokalne. Co najważniejsze, można na początku skorzystać jedynie z podstawowych opcji, a następnie rozbudowywać system o kolejne funkcjonalności.
Monitoring wizyjny stał się w sieciach handlowych w zasadzie już standardem. Coraz popularniejszą opcją stają się natomiast kasy samoobsługowe. Wyobrażam sobie, że to spore wyzwanie jeżeli chodzi o zapobieganie kradzieżom i oszustwom?
Wykrycie oszustw dokonywanych na kasach samoobsługowych, zwłaszcza przy dużej skali działalności sieci, jest obecnie bardzo trudne. Najczęstsze metody w tym podstawowe, z jakich korzystają oszuści, to przekładanie produktów bez ich zeskanowania, skanowanie mniejszej liczby produktów, podmiana kodów kreskowych, czy pozorowanie dokonywania płatności.
Już obecnie nasze kamery są zainstalowane nad strefami samoobsługowymi w wielu sklepach. W niektórych przypadkach są połączone z systemami POS naszych klientów. Wówczas, po konkretnym paragonie czy zeskanowanym produkcie mamy możliwość odszukać konkretne nagranie, i tym samym namierzyć sprawcę.
To powszechny problem?
Podam przykład z branży. W jednej z sieci bardzo niewielka ilość SKU (około 30 produktów na kilka tysięcy SKU) generowało ok. 70-80 proc. strat dokonywanych przy kasach samoobsługowych. Chodzi zazwyczaj o drobne, ale kosztowne produkty, które w łatwy sposób mogą zostać odsprzedane przez paserów. Oczywiście można skoncentrować się na kontroli produktów, które generują najwyższe straty, ale to nie rozwiąże generalnego problemu z tego typu kradzieżami. Pracujemy obecnie nad konkretnym rozwiązaniem, które może być przełomem.
Na czym ma polegać to rozwiązanie?
Nie mogę zdradzać jeszcze wszystkich szczegółów, ale w dużym skrócie chodzi o to, że system będzie identyfikował i korelował obraz dostarczany z kamer z danymi z POS. To umożliwi natychmiastowe sprawdzenie, czy produkt został faktycznie zeskanowany i czy jego cena odpowiada tej rzeczywistej. Dotyczy to również samego procesu płatności za zakupy. Już niedługo będziemy mogli zaprezentować szczegóły tego rozwiązania i zaoferować je naszym klientom.
Kasy samoobsługowe, zwłaszcza te zaawansowane technicznie, to potężny wydatek.
Zgadza się. Na rynku są dostępne zaawansowane technologicznie urządzenia, które mają wbudowane kamery i za pomocą algorytmów identyfikują skanowane produkty. To jednak, tak jak Pan wspomniał, potężny wydatek, często o 30-40 proc. droższy od tradycyjnego self checkoutu.
Nasza propozycja będzie inna. Chcemy dostosować nasze rozwiązanie do kas samoobsługowych, które już są zainstalowane w sklepach. To będzie tańsze, a równie skuteczne rozwiązanie.
Podobne rozwiązanie można by zastosować również do analizy produktów pobieranych ze sklepowych półek?
Analiza obrazu z kamer zainstalowanych pod sufitem odznacza się dużą skutecznością. Wykorzystanie tego rozwiązania w celach marketingowych czy merchandisingowych jest jak najbardziej możliwe, ale faktycznie dość kosztowne. Wymaga to instalacji znacznej ilości kamer, jednak skuteczność i możliwości obecnych technologii potwierdzają, że takie koncepcje mają przyszłość. Polska jest w tej chwili pionierem w implementacji takich rozwiązań w handlu.
Można to zrobić w inny sposób?
Oczywiście w przeszłości było już wiele prób analizowania tego co dzieje się na półkach, jakie produkty cieszą się największym zainteresowaniem, które są z powrotem odkładane etc. Wszystko po to, aby działy merchandasingu zyskały możliwie dużo informacji do stworzenia efektywnych layoutów.
Nikt jednak tego na szerszą skalę nigdy nie wdrożył. Systemy opierały się zazwyczaj na pomiarze nacisku i wagi na półkach. Jednak koszty związany z instalacją sprzętu, czy wyzwania związane z podciągnięciem wszystkich przewodów były kłopotliwe. A na końcu i tak okazywało się, że różne zakłócenia (w tym interferencje) powodowały problemy w odczycie i interpretacji danych.
Uważam, że na małej przestrzeni jest to do zrobienia, w przypadku dużej sieci wydaje się to jednak bardzo trudne do zrealizowania. Tak jak wspomniałem analiza obrazu z kamer Jest efektywniejszym rozwiązaniem chociażby na mniejszą podatność na „zakłócenia”.
Żabka Nano, w której projekcie uczestniczycie, udowadnia, że jest to możliwe.
To prawda. W tym przypadku mówimy właśnie o niedużej przestrzeni, na której i tak zainstalowanych jest nawet do 50 kamer. Jeżeli porównamy jednak koszt technologii bazującej na analizie wizji z regałami, które monitorują nacisk na półkach, oraz innych dodatkowych narzędziach wymaganych do realizacji konceptu, to całość projektu pod względem technologicznym jak i cenowym wychodzi na korzyść kamer. Powiem więcej, w tym konkretnym przypadku kamery to najtańsze z możliwych rozwiązań. RFID ma oczywiście swoje zalety, ale w sklepach zajmujących się sprzedażą produktów spożywczych zastosowanie tej technologii również nie będzie tak efektywne.
Niektóre koncepcje sklepów autonomicznych były swoistą hybrydą wyżej opisanych rozwiązań, jednakże wraz z bardzo dynamicznym rozwojem analizy wideo, przyszłość skupia się głównie wokół tej metody. Poza procesami sprzedażowymi/merchandaisowymi musimy również zapewnić bezpieczeństwo w sklepie, dlatego wizja jest nieodłącznym tego elementem.
Jeszcze niedawno wydawało się, że autonomiczne sklepy to czyste science fiction. Dzisiaj kolejni gracze próbują tworzyć swoje rozwiązania w tym zakresie.
Faktycznie w pewnym momencie nastąpił boom na tego typu projekty. W dużej mierze mają one charakter bardziej wizerunkowy, aczkolwiek w przypadku dwóch projektów w których uczestniczymy, czyli Żabki Nano i sklepu Ultra Convenience od ATS Technology, ma to moim zdaniem również sens racjonalny i ekonomiczny.
Myśli Pan, że klienci chętnie będą korzystali z takiej formy robienia zakupów?
Pod względem koncepcji i funkcji sklep autonomiczny wcale nie różni się tak bardzo od niedużego sklepu convenience. A ma dodatkowe zalety: może funkcjonować 24/7 i nie wymaga w zasadzie żadnej obsługi, odchodzą więc koszty pracownicze. Przy odpowiedniej lokalizacji np. w biurowcach, przy akademikach, w miejscach gdzie mamy do czynienia z natężeniem ruchu całą dobę, widzę sens biznesowy takiego rozwiązania. To także doskonałe miejsce na zainstalowanie np. skrytek do odbioru paczek.
Dlatego moim zdaniem, może nie w pełni autonomiczne, ale zautomatyzowane sklepy, to przyszłość. W sklepach convenience ludzie nie potrzebują dodatkowych informacji czy obsługi, wszystko mogą sprawdzić sami w telefonie. Co innego w sklepach specjalistycznych, czy w branży dóbr luksusowych. Tam aspekt obsługi czy pewnego prestiżu jest niezbędny.
Czyli ten rodzaj handlu, przynajmniej w niektórych branżach, będzie się rozwijał?
Tak uważam. Wraz z naszymi partnerami pracujemy nad kolejnymi rozwiązaniami, które mogłyby usprawnić działanie autonomicznych sklepów. Chodzi m.in. o rozbudowaną kontrolę dostępu, interkomy, które wspierają pracę operatorów, czy algorytm do analizy wypadków. Może się przecież zdarzyć, że w takim pomieszczeniu ktoś się przewróci czy straci przytomność. Musimy być przygotowani na każdą ewentualność.
Z naszej rozmowy wynika, że działacie na wielu polach.
Jesteśmy globalnym graczem i liderem w produkcji i dostawie urządzeń monitoringu wizyjnego. Obecnie naszym celem jest zbudowanie roli technologicznego hubu. Produkowane przez nas urządzenia są “otwarte”. To oznacza, że firmy na całym świecie mogą tworzyć dowolne algorytmy analityczne i dokować je na naszych urządzeniach. Poczytujemy to jako naszą przewagę.
Już obecnie współpracuje z nami kilka tys. firm na całym świecie tworząc oprogramowanie na bazie naszego hardware’u. Obsługujemy w zasadzie wszystkie najbardziej znane języki i frameworki do tworzenia algorytmów analitycznych. Dzięki temu programiści mogą tworzyć spersonalizowane rozwiązania trafiające w potrzeby konkretnego klienta – czy to będzie operator autonomicznych sklepów, retailer, galeria handlowa, producent kas samoobsługowych, czy dostawca urządzeń paczkowych.
Rozmawiali: Wojciech Wojnowski i Łukasz Izakowski