Число магазинных краж по всему миру продолжает ежегодно расти, провоцируя всё большие финансовые потери и подрывая доверие к традиционным мерам безопасности в розничной торговле.
В 2022 году только в США ритейлеры потеряли 112,1 миллиарда долларов, и по прогнозам к 2026 году эта цифра может превысить 150 миллиардов. Не лучше ситуация и в Австралии: магазинные кражи, ограбления и вандализм обходятся торговым сетям в 9 миллиардов долларов ежегодно.
В отчете Национальной ассоциации розничной торговли США за 2024 год отмечается, что в 2023 году среднее число краж увеличилось на 93% по сравнению с 2019 годом, а убытки от краж возросли на 90% за аналогичный период. Кроме того, ритейлеры в США теряют около 703 320 долларов с каждого миллиарда выручки из-за организованной розничной преступности (ОРП).
Такая статистика вынуждает торговые сети искать новые способы защиты своего бизнеса, которые при этом не создадут дополнительных барьеров для клиентов, привыкших к быстрому и удобному сервису, а потенциально смогут повысить уровень персонализации и укрепить лояльность целевой аудитории.
Решением, способным закрыть сразу обе проблемы, вполне может стать внедрение в ритейл технологий компьютерного зрения, в частности распознавания лиц. Такая система позволяет идентифицировать людей по лицам, используя изображения с камер видеонаблюдения. При появлении человека в поле зрения камеры, алгоритмы распознавания сравнивают его лицо с уже зарегистрированными изображениями в базе данных и предоставляют перечень совпавших лиц с коэффициентом совпадения.
Сегодня на рынке существует несколько сотен компаний, которые разрабатывают алгоритмы распознавания. Так рейтинг FRTE института NIST насчитывает около 300 вендоров, несколько десятков из которых показывают качество распознавания выше 99.7%.
Интеграция распознавания лиц в систему безопасности магазина позволит своевременно обнаружить известных шоплифтеров, обеспечить учет рабочего времени и контроль доступа для персонала, вести аналитику по числу посетителей и частоте визитов, и т.д.
Предотвращение магазинных краж
Система распознавания лиц мгновенно предупреждает сотрудников о появлении нежелательных посетителей, ранее замеченных в совершении или попытках совершения краж. Лица таких людей вносятся в базу данных нежелательных клиентов (blacklists), и при их появлении на камерах система моментально оповещает персонал, что особенно актуально, поскольку до 60% магазинных воров совершают преступления повторно. Эффективность технологии подтверждается опытом внедрения: так, торговый центр Jockey Plaza в Бразилии сообщил о снижении потерь от краж на 50% после внедрения системы распознавания лиц.
Если попытка кражи или кража все-таки состоялась, система распознавания лиц сможет помочь в расследовании инцидента, позволяя за несколько секунд найти в архиве все визиты подозреваемого в магазин по фото лица.
Персонализированное и ВИП обслуживание
С помощью распознавания лица покупателя можно отправлять ему персонализированные предложения через SMS, push-уведомления именно во время его нахождения в магазине, тем самым повышать продажи. Более того, многие магазины премиум сегмента используют распознавание лиц не только для записей “Black List”, но и для записей VIP клиентов. Это позволяет реагировать на приход важных клиентов более оперативно и не запоминать клиентские данные каждому сотруднику.
Контроль доступа и учёт рабочего времени
Для контроля доступа и трекинга рабочего времени на входе в служебные помещения можно установить терминалы или смартфоны с распознаванием лиц. Также, технология позволяет дополнительно отслеживать перемещения сотрудников по территории магазина с целью выявления нарушений регламента работы. Такой подход помогает повысить контроль за внутренней безопасностью и предотвратить кражи со стороны персонала.
Сбор маркетинговых данных
В дополнении к распознаванию лиц, подобные системы часто обеспечивают возможность сбора данных об аудитории в маркетинговых целях. Система может определять пол и возраст посетителей, количество уникальных посещений и посещений за определенный период, время нахождения в магазине или конкретных его зонах.
Проблемы и ограничения
Как и любая технология, распознавание лиц имеет свои ограничения. Во-первых, для функционирования технологии потребуются камеры, программное обеспечение и вычислительная мощность. На закупку, установку и настройку системы необходимы первоначальные инвестиции, что может стать проблемой для небольших сетей или отдельных магазинов с небольшим бюджетом.
Для настройки и поддержания работы системы также потребуются дополнительные компетенции. Например, для обеспечения наилучших результатов нужно правильно установить и настроить камеры, заменить неподходящие устройства или поменять их ракурс съемки.
Подробнее о том, какие факторы влияют на качество распознавания лиц, читайте в наших материалах на Хабре:
Для получения эффекта от внедрения системы распознавания лиц требуется интегрировать ее в действующую систему безопасности и видеонаблюдения. Это требует как технических, так и организационных мероприятий по адаптации регламентов работы и обучения сотрудников.
Одним из факторов, затрудняющих внедрение распознавания лиц, остается вопрос конфиденциальности и безопасности данных. Перед началом интеграции необходимо убедиться, что внедрение системы соответствует всем законодательным нормам вашей страны, а они могут значительно отличаться в разных странах. Как пример нарушения подобного законодательства можно привести случай с торговой сетью из Австралии.
Заключение
Распознавание лиц — это мощный инструмент, который позволяет идентифицировать подозрительных покупателей, предотвращая кражи, а также собирать полезные маркетинговые данные для улучшения клиентского опыта. Несмотря на высокие первоначальные затраты на внедрение, потенциальные возможности по снижению финансовых убытков и повышению лояльности клиентов делают систему особенно актуальной в современных условиях розничной торговли.
На протяжении более 10 лет компания 3DiVi Inc. помогает бизнесу по всему миру интегрировать технологии распознавания лиц в различных отраслях, включая ритейл. Если вы сталкиваетесь с высоким уровнем магазинных краж или стремитесь улучшить взаимодействие с клиентами, будем рады подобрать решение для вашего проекта.
