Как отслеживать полки в ритейле: традиционные подходы и подходы, основанные на Image Recognition

Сегодня ответственность брендов заключается в том, чтобы мониторить, как их продукты размещаются на полках, и понимать, являются ли цены конкурентоспособными и эффективны ли их рекламные акции. Полки — это поле битвы для FMCG компаний, которые продают различные товары повседневного спроса. Хотя сами ритейлеры могут быть заинтересованы в данных (например, для инвентаризации), FMCG компании являются первыми потребителями данных, показывающих, как их продукты представлены в различных магазинах в разных странах.

В этой статье мы рассмотрим более традиционные подходы к мониторингу полок, такие как панели Nielsen, RFID-метки и полки со встроенными весами, а также инновационные решения, включая мобильные приложения с технологией распознавания изображений, специализированные камеры высокого разрешения в магазинах, мобильные роботы и дроны со встроенными камерами. Прочитав эту статью, вы сможете понять преимущества и недостатки этих подходов.

Традиционные подходы к мониторингу полки:

• панели Nielsen;
• RFID-метки;
• Полки со встроенными весами

Панели Nielsen

Nielsen — ведущая компания по обработке данных и аналитике, предоставляющая информацию о поведении клиентов по всему миру. Панели Nielsen довольно популярны среди брендов. Это один из традиционных подходов к мониторингу товаров и цен на полках.

Хотя панели Nielsen позволяют получить ценную информацию о многочисленных категориях продуктов в разных странах, обычно они не совсем полезны. Они охватывают определенные магазины и не предоставляют аналитику в реальном времени. Вместо этого они представляют данные, которые были актуальны несколькими месяцами ранее. Более того, эти панели могут стоить целое состояние; более мелкие бренды не могут позволить себе покупать эти данные.

Недостатки решения:

• дорого
• нет информации в реальном времени
• ограниченное количество обслуживаемых магазинов

RFID-метки

Недавно технология RFID снова возродилась после 20 лет забвения. RFID состоит из нескольких компонентов: метки RFID, аппаратного считывателя и вспомогательного программного обеспечения. Метки RFID обычно прикрепляются к товарам (например, к одежде), а хранящиеся на них данные могут быть считаны с помощью специализированных считывателей устройств.

Однако решения RFID оказались слишком дорогими по сравнению с другими подобными технологиями. Частоты сигналов RFID не стандартизированы. Некоторые потребители считают это решение агрессивным.

Рис. 1. Пример отслеживания одежды RFID

Источник: https://www.asiarfid.com/rfid-technology-changes-the-garment-industry.html

Недостатки решения:

• дорого
• не стандартизировано

Полки со встроенными весами

Эта методика предназначена для взвешивания всех товаров, находящихся на полке, и определения количества товаров на полке в режиме реального времени.

Для FMCG-компаний это решение не соответствует их требованиям и не совсем надежно, так как умные полки не могут различить разные товары одной товарной линейки с сопоставимым весом. Они могут предоставить производителю неточные данные о количестве товаров на полке.

Недостатки решения:

• может предоставлять неточные данные из-за невозможности различать продукты одной и той же линейки брендов, но имеющие одинаковый вес.

Решения для мониторинга полки на основе Image recognition

Популярность решений для мониторинга полок, основанных на технологии Image Recognition, неизбежно растет, поскольку создание изображений происходит быстро и естественно. Стоимость этих решений очень доступна даже для небольших FMCG-компаний. Кроме того, этот подход позволяет производителям собирать данные во всех магазинах, где представлены их товары, и обеспечивать обновление данных практически в реальном времени, ограниченное только скоростью автоматизированной обработки данных (либо на самом устройстве, либо в облаке).


Решения для мониторинга наличия на полке с технологией Image recognition бывают следующие:

• мобильные приложения для мерчендайзеров
• специализированные камеры высокого разрешения в магазинах
• мобильные роботы и дроны со встроенными камерами

Мобильные телефоны с предустановленными приложениями

В компаниях потребительских товаров есть хорошая практика нанимать мерчендайзеров для наблюдения за полками. Они либо предоставляют им мобильные телефоны с предустановленными приложениями, которые могут быть полезны во многих отношениях, либо инструктируют их установить специализированное мобильное приложение на свои личные устройства.

Использование мобильных приложений для мерчандайзинга и мониторинга полок имеет ряд преимуществ.
Во-первых, в наши дни мобильные телефоны очень популярны, поэтому у мерчендайзеров наверняка уже есть персональные устройства. В этом случае достаточно дешево развернуть на своих телефонах бесплатные мобильные приложения с оплатой только за обработку данных.

Менеджеры также могут использовать мобильные приложения для предоставления мерчендайзерам инструкций в режиме реального времени, например, для управления ситуациями отсутствия на полке, пока они еще находятся в магазине.

Хотя на первый взгляд это кажется совсем недорогим решением, каждому мерчендайзеру нужно платить за работу, и чаще всего это почасовая оплата. Поэтому найм мерчендайзеров для наблюдения за полками во всех розничных магазинах, иногда в разных странах, может быть слишком дорогим для брендов.

Другая проблема — человеческий фактор. Мерчендайзеры могут получать дополнительные деньги за выполнение своей работы превосходного качества, поэтому они могут захотеть представить наилучшие данные и фотографии из магазина. Однако жизнь на полке кипит, и ситуация через час может отличаться от той, которую заснял и выложил мерчендайзер.

И здесь мы подходим к проблеме, что мерчендайзеры не предоставляют информацию в режиме реального времени; они делают и представляют снимок в определенное время дня. Предположим, что речь идет о более крупных магазинах, таких как гипермаркеты. В этом случае у производителей может быть много представленной продукции, а у мерчендайзера может быть конкретное рабочее место прямо в магазине, и он может проводить там много времени. С другой стороны, некоторые магазины в удаленных местах могут посещаться мерчандайзерами только время от времени. Следовательно, у менеджера будут лишь некоторые ограниченные данные о ситуации на полках.

Преимущества:

• отсутствие капитальных затрат (CAPEX)
• практически нулевой порог входа, оплачивается только обработка данных
• возможность быстрого внесения изменений в случае появления OOS путем предоставления инструкций мерчендайзеру

Недостатки:

• дорого
• мерчендайзеры только время от времени посещают магазины, поэтому обновление данных происходит не так часто, как может потребоваться
• данные, предоставленные мерчендайзерами, слишком «хорошие», потому что они финансово заинтересованы в этом

Давайте посмотрим на мобильное приложение Inspector Cloud и увидим, как оно помогает в мониторинге полки. На скриншотах ниже вы можете увидеть результаты визита мерчендайзера в магазин.

Рис. 2. Скриншоты мобильного приложения Inspector Cloud

Видеокамеры в магазине

Еще один способ контролировать наличие товаров на полках — использовать видеокамеры. Существует несколько типов видеокамер, которые продавцы потенциально могут использовать для съемки ситуации на полке.

Это:

• CCTV или видеокамеры безопасности (видеонаблюдения)
• камеры счетчика людей
• камеры с возможностью распознавания лиц
• камеры для обнаружения движения и идентификации объектов

Ни один из вышеперечисленных типов видеокамер не подходит для мониторинга полок. Давайте посмотрим, почему.

Камеры видеонаблюдения

Камеры видеонаблюдения широко используются в магазинах из соображений безопасности. Обычно они снимают видео в градациях серого с низким разрешением. Камеры размещаются в местах, откуда можно просканировать каждую зону магазина, чаще всего на потолке. Зачастую количество камер весьма ограничено.

Вот почему использование этого типа камеры может быть проблемой для обеспечения наличия на полке. Товар и уж тем более ценники почти неразличимы. Как следствие, камеры видеонаблюдения не могут предоставить производителям ценные данные об их товарах на полках, а также об их текущих ценах и ценах на товары конкурентов.

Рис. 3. Пример изображения камеры видеонаблюдения

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=TsLl9GG7acU

Камеры счетчика посетителей

То же самое можно сказать и о камерах подсчета посетителей. Основная цель этих камер в магазинах — подсчитывать людей в очередях и уведомлять персонал о необходимости большего количества кассиров. Эти видеокамеры обычно размещают в определенной зоне учета, поэтому они не подходят для отслеживания товаров на полках.

Рис. 4. Пример изображения камеры счетчика посетителей

Источник: https://www.securityworldmarket.com/int/News/Advert/people-counting-for-increased-retail-success2

Камеры с возможностью распознавания лиц

Видеокамеры с функцией распознавания лиц используются для обнаружения магазинных краж или постоянных покупателей. Количество вариантов использования довольно велико. Тем не менее, эти камеры бесполезны для мониторинга наличия товаров на полке, поскольку они размещаются в наиболее подходящих углах магазина, с которых они могут распознавать именно лица, а не товары.

Рис. 5. Пример изображения с камеры с возможностью распознавания лиц

Источник: https://www.aclu.org/blog/privacy-technology/surveillance-technologies/are-stores-you-shop-secretly-using-face

Камеры для обнаружения движения и идентификации объектов

Еще один тип видеокамеры — это камера для базовой работы компьютерного зрения, такой как обнаружение движения, базовая идентификация объекта и тому подобные задачи. Широко известный случай применения — в магазинах самообслуживания. Однако несмотря на то, что эти камеры предназначены для отслеживания ситуации на полках, это решение не так хорошо для наличия товаров на полках. На изображении ниже такая камера фиксирует несколько полок, оператор вручную отмечает группы товаров, и совершенно очевидно, что такой угол обзора не позволяет собрать правильные данные, которые подходили бы для мониторинга наличия товаров на полке.

Рис. 6. Изображение с камеры в магазине самообслуживания, демонстрирующее, как можно вручную обнаружить продукты на полках

Источник: https://www.youtube.com/watch?v=jppQoHUeEl4

Как мы видим, вышеперечисленные решения не подходят для нужд FMCG-компаний по мониторингу полки. Каковы требования к видеокамерам, которые могут помочь в проведении анализа выкладки товаров?

Во-первых, видеокамеры должны быть высокого разрешения. В Inspector Cloud мы разрабатываем и производим 12-мегапиксельные камеры. Кроме того, мы планируем представить на рынке 15-мегапиксельные камеры в ближайшие месяцы. Также камеры должны быть установлены прямо перед анализируемой полкой. Итак, угол обзора — еще одно важное требование.

Умные видеокамеры Inspector Cloud полностью автономны. Они подключены к беспроводной мобильной сети; они оснащены возможностями для обнаружения продуктов, ценников и даже более ценных данных, а также для анализа полученных изображений (некоторые задачи анализа данных выполняются на камерах, хотя более сложные задачи выполняются на серверах). Камеры Inspector Cloud могут даже создавать одно четкое изображение из нескольких снимков, сделанных в разные периоды времени, поэтому итоговое изображение можно легко проанализировать.

Видеокамеры маленького размера, установленные на противоположной стороне полки, также могут стать решением. С помощью этих камер захватывается только часть вида полки, поэтому разрешение камер может быть ниже. Технологически этот метод отличается от представленного Inspector Cloud.

Зачем использовать специальные камеры для мониторинга полок?

Во-первых, камеры Inspector Cloud доступны в магазине круглосуточно и без выходных. Все фотографии доступны в режиме реального времени, поэтому всю картину можно просматривать динамически в любое время и в любом месте.

После установки камеры эксплуатационные расходы (OpEx) намного ниже. Большая часть затрат приходится на обработку изображений. Но капитальные затраты (CapEx) могут быть огромными, потому что камеры стоят дорого, и, если огромному магазину нужны камеры для наблюдения за всеми полками, это будет дорого стоить.

По сравнению с подходом к мониторингу полки с помощью мерчендайзеров этот подход является пассивным, так как нельзя сразу внести изменения.

Преимущества:

• мониторинг в режиме реального времени и доступность фото
• низкие эксплуатационные расходы

Недостатки:

• никак не изменить ситуацию, только пассивный мониторинг
• высокие капитальные затраты

Автономные мобильные роботы (AMR) и беспилотники в магазинах

Как мы упоминали в предыдущем разделе, посвященном камерам в ритейле, в большинстве случаев в магазине необходимо установить более одной камеры, чтобы эффективно выполнять задачи, для которых они предназначены. Однако некоторые категории товаров не требуют постоянного наблюдения, и нет необходимости использовать для этого несколько камер.
Поэтому, чтобы автоматизировать рутинную работу в магазине, связанную с наличием товара на полке, FMCG компании стали очагом инноваций. AMR и беспилотники в магазинах — хорошие примеры того, как магазины внедряют технологии для своих нужд.

Рис. 8. Автономный мобильный робот

Источник: https://losspreventionmedia.com/the-use-of-autonomous-mobile-robots-in-retail/

Рис. 9. Дрон в магазине

Источник: https://www.zdnet.com/article/robots-in-store-drones-ai-and-machine-recognition-brick-and-mortar-retailers-are-fighting-back/

Однако испытания роботов в торговых залах оказались безуспешными. Например, Walmart начал использовать AMR в своих магазинах для контроля наличия товаров на полках в 2017 году. В 2020 году они прекратили отношения с производителем роботов, скорее всего, из-за проблем с окупаемостью инвестиций.
AMR довольно большие, громоздкие, слишком дорогие и могут быть препятствием для покупателей, поскольку AMR перемещаются по магазину по маршрутам, определенным алгоритмами. Дроны в магазинах также не популярны в торговых зонах. Причины более-менее одинаковые.
Но на этом список проблем с AMR и комнатными дронами не заканчивается. В целом, люди реагируют на роботов совершенно по-разному: одни клиенты могут просто испугаться, а другие могут напасть на роботов.

Подводя итог, роботы могут показаться адекватным решением, поскольку они имеют встроенную камеру и могут обрабатывать полученные данные. Тем не менее, они перемещаются по всему магазину и захватывают конкретную полку только ограниченное количество раз в течение дня. Несмотря на то, что роботы мобильны, у мерчендайзеров нет возможности вносить изменения на полках, если это необходимо. Таким образом, преимущества камер и мерчендайзеров не распространяются на AMR и беспилотники в магазинах. Как мы уже упоминали, роботы достаточно дороги, поэтому капитальные затраты на них относительно высоки, как и эксплуатационные расходы, так как они требуют постоянного обслуживания: время от времени их нужно подзаряжать, и они могут выйти из строя или подвергнуться вандализму, и так далее.

Преимущества:

• нет необходимости использовать несколько камер, потому что роботы перемещаются и контролируют все полки

Недостатки:

• сочетает в себе все недостатки использования людей и видеокамер
• дорогое обслуживание
• мешает клиентам

Вывод

Существуют различные подходы к мониторингу и контролю товаров на полках магазинов. Каждый из них имеет свои преимущества и недостатки, как мы упоминали выше.

Мы в Inspector Cloud считаем, что мобильные приложения и специализированные камеры с высоким разрешением дополняют друг друга. Вот почему мы разработали решение, сочетающее оба метода и помогающее брендам принимать обоснованные решения. Наше решение может мониторить полки с необходимой периодичностью; это не просто пассивный мониторинг, а отличный подход к изменению ситуации мерчендайзерами через использование мобильного приложения.

Наши клиенты хотят иметь точное и надежное управление ситуацией на полках и пользоваться преимуществами обоих подходов. Они используют камеры, чтобы охватить определенные части магазинов, чтобы увидеть наиболее важные полки и места размещения, и используют человеческие ресурсы (мерчендайзеров) для наблюдения за всеми магазинами с той частотой, которую они могут себе позволить.

Самое замечательное в этом то, что все данные собираются передовым решением Inspector Cloud. С помощью этих полных данных впоследствии можно будет принимать важные стратегические решения.