3934
Штучний інтелект дедалі активніше переходить із чатботів у фізичні магазини. Модель Cactus пропонує ритейлерам аналізувати поведінку покупців за допомогою вже встановлених камер відеоспостереження, без додаткових сенсорів на полицях або окремих трекерів. Система має показувати не лише те, що люди врешті купили, а й на які товари вони дивилися та біля яких зон затримувалися довше.
Основою технології є поєднання звичайного відеопотоку з цифровим двійником магазину. Такий двійник — це віртуальна модель приміщення, де система розуміє, яка камера дивиться на яку полицю, де розташовані конкретні товари та як люди переміщуються між рядами. За словами розробників, базову модель простору можна створити навіть за допомогою смартфона.
Після цього Cactus аналізує відео й намагається визначити, які частини полиць найчастіше привертають увагу. Йдеться не лише про простий підрахунок людей у проході. Система оцінює напрямок погляду, позицію тіла та час, який покупець проводить біля конкретного сегмента викладки.
Для магазину це дає новий тип інформації. Звичайна касова аналітика показує лише фінальний результат — що було продано. Але вона не пояснює, скільки людей подивилися на товар, взяли його до рук, а потім відмовилися, або просто пройшли повз, не помітивши упаковку.
Саме тут технологія може бути корисною для мерчандайзингу. Магазин може переставити товар на іншу полицю, змінити висоту викладки чи поміняти сусідні позиції, а потім порівняти, як змінилася увага відвідувачів. У такому сценарії рішення ґрунтується не лише на припущеннях менеджера, а на поведінці реальних покупців.
Особливо цікаво це для імпульсивних покупок. Розташування товарів біля кас, на торцях рядів або на рівні очей давно використовується в ритейлі, але тепер ефективність можна вимірювати точніше. Бізнес отримує можливість бачити, чи справді конкретна зона привертає увагу, чи її просто вважають вдалою за традицією.
Ще одна перевага Cactus — відсутність вимоги встановлювати нову інфраструктуру в кожній торговій точці. Якщо система справді може працювати зі звичайними CCTV-камерами, це суттєво знижує вартість впровадження порівняно з рішеннями, які потребують спеціальних сенсорів, маячків або камер нового типу.
Водночас така аналітика неминуче порушує питання приватності. Навіть якщо система не ідентифікує конкретних людей за іменем, вона все одно аналізує поведінку відвідувачів у фізичному просторі. Для ритейлерів це означає необхідність чітко розуміти, які дані зберігаються, як довго вони утримуються і чи можна відновити особу з отриманої інформації.
Для покупця технологія може мати двоякий ефект. З одного боку, магазини здатні краще розміщувати товари й скорочувати час пошуку. З іншого — ті самі алгоритми можуть використовуватися для сильнішого стимулювання імпульсивних покупок, якщо бізнес навчиться точніше прогнозувати, що привертає увагу.
Cactus поки виглядає як ранній приклад ширшого тренду. Ритейл поступово переходить від простої статистики продажів до аналізу всього шляху людини всередині магазину. І якщо для цього справді достатньо звичайних камер та цифрового двійника, такі системи можуть поширитися значно швидше, ніж спеціалізовані дорогі рішення.
