«УМНАЯ РОЗНИЦА»: КАК ВИДЕО- И WI-FI-АНАЛИТИКА ПОМОГАЮТ РЕШАТЬ ЗАДАЧИ РИТЕЙЛЕРОВ

28.11.2016

«УМНАЯ РОЗНИЦА»: КАК ВИДЕО- И WI-FI-АНАЛИТИКА ПОМОГАЮТ РЕШАТЬ ЗАДАЧИ РИТЕЙЛЕРОВ

        Кажется, об «умных вещах» уже сказано все. О них спорят. Их преимущества обсуждают. Их применяют в самых разных сферах. Одним словом, они — основа «мира будущего», каким он рисуется нам сейчас. Применять Интернет вещей можно в самых разных сферах — от простейших бытовых до бизнес-задач и сложнейших производственных вопросов. Только почти все эти разговоры напоминают скорее картины светлого будущего, пусть и очень близкого. Куда меньше говорится о том, как эта концепция применяется на практике и какова реальная выгода от ее использования уже сейчас.

       Одна из них  технологий, которая с недавнего времени стала использоваться в ритейле, — Wi-Fi-аналитика. Например, Российский сервис Shopster устанавливает в торговых центрах и магазинах роутеры, которые реагируют на сигнал смартфонов и планшетов посетителей. Принцип прост: сигнал пойман, посетитель сосчитан. По словам коммерческого директора Shopster’a Ильи Спасенова, в итоге роутер видит далеко не всех посетителей, а порядка 35-45 процентов. Но выкладка получается репрезентативная: становится ясно, повторный ли это посетитель (роутер запоминает mac-адрес однажды зафиксированного устройства), насколько часто он заходит и в какое время. А это именно те данные, которые требуются бизнесу от технологий аналитики. А кроме того, мобильные приложения могут с высокой точностью определять местоположение покупателей и отправлять им рекламные сообщения.

        Другая тенденция набирающая обороты в ритейле-ВИДЕОАНАЛИТИКА. Сейчас камера смотрит на нас почти везде: в подъезде дома, в метро, на оживленном перекрестке, в офисе в основном с целью предупреждения противоправных действий. Однако потенциальные возможности камер куда шире и, если встроить их в систему «умных вещей» и объединить с сервером, который будет обрабатывать полученную с камер информацию, выгоду можно извлечь куда большую.

       Так, благодаря использованию серверов на базе высокопроизводительных процессоров Intel® Xeon®, можно узнать не только общее число посетителей, но и проанализировать в реальном времени другие данные, например, их возраст и пол. Процессоры также отлично справляются с анализом больших данных и выполнением критически важных для бизнеса приложений. Видеоаналитика может прийти на помощь в самых разных ситуациях. Главное — понимать, чего от нее имеет смысл требовать.

      Ключевая проблема видеоаналитики в настоящее время — не техническая, а человеческий фактор: отсутствие доверия к технике и страх перед новыми технологиями. «Но рано или поздно видеоаналитика их все-таки вытеснит. Если на ее стороне не сыграют решающую роль течение времени и прогресс, который уже не остановить, то это сделают самые простые соображения экономии. Ведь новейшим технологиям, в отличие от охранников и студентов, зарплату платить не надо».

Назад к списку новостей