Šī tehnoloģija masveidā ietekmē mazumtirdzniecības veikalus

Ja neesat bijis Amazon go veikalā, tas ir veikals ar lielu atšķirību. Pirms ievadāt pirmo reizi, reģistrējat savu kredītkarti vai Amazon kontu. Veikalā programmatūra izseko jūs, kad pārvietojaties, un iekasē maksu par visu, ko paņemat, atskaitot to, ko atdodat atpakaļ. Tāpat kā Uber vai Lyft, pirkuma darījums tiek veikts automātiski, kad aizbraucat.

Tiek ziņots, ka ir vairākas tehnoloģijas, kas ļauj Amazon Go darboties, tostarp plauktu svari un sensori. Bet neapšaubāmi vissvarīgākā tehnoloģija ir datorredze. Datorredze ir tieši tā, kā izklausās: kamera tiek apmācīta telpā, un programmatūra analizē, ko kamera uztver; kamera ir acis un programmatūra ir smadzenes.

Sandeep Unni, konsultāciju uzņēmuma Gartner produktu biznesa stratēģis un mazumtirdzniecības tehnoloģiju padomnieksIT
, man teica, ka datorredze "ir viens no nozīmīgākajiem tehnoloģiskajiem soļiem pēdējo desmit gadu laikā un ir būtiski mainījis inovāciju mērogu."

Amazon Go ir tikai viens piemērs izmaiņām, ko datorredzes tehnoloģija ienesīs mazumtirdzniecībā, un lielākā daļa no tām vēl ir tikai priekšā. Mēs tikai tagad esam šīs tehnoloģijas ietekmes sākumā.

Ko tālāk

Nākamais solis ir pāriet no veikala kases atpakaļ caur pārējo veikalu un piegādes ķēdi.

Viens no visizplatītākajiem veidiem, kā veikali zaudē ieņēmumus, ir tad, kad vadītāji nezina, ka plauktos ir beigušies produkti, kas atrodas kastēs aizmugurē. Kamera, ko atbalsta datorredze, visu dienu var skatīties plauktus un automātiski nosūtīt brīdinājumus krājumu atjaunošanai.

Tāpat veikala aizmugurē izmantotā datorredze var brīdināt darbiniekus, ja noliktavā esošais produkts neatrodas tur, kur tam vajadzētu būt. Un tas pats notiek milzu izplatīšanas centrā. Datorredze var arī novērot un nosūtīt paziņojumu, ja pasūtījums ir izvēlēts nepareizi.

Peidža Voldrona, piegādes ķēdes eksperta Hy-Tek projektu vadītāja, sacīja, ka šī tehnoloģija “mainīs visu, kam ir svītrkods. jūs novēršat visus šķēršļus noliktavu ierīkošanai.

Datorredze arī atbrīvo miljardiem dolāru kapitālu, kas ir bloķēts neproduktīvos krājumos, kas atrodas nepareizā vietā.

Bet pagaidiet, tur ir vairāk

Visas šīs tehnoloģijas ir pieejamas šodien, un tās tiek testētas, izmēģinātas un ieviestas. Tas, kas vēl nav šeit, ir masveida datu izmantošana, kas galu galā nāk no datorredzes.

Iedomājieties, ka stāvējāt vienā vietā mazumtirdzniecības veikalā un skatījāties, kā patērētāji iegādājas noteiktu preci vai produktu grupu. Jūs varētu novērot, kas piesaista uzmanību, uz ko skatās patērētāji, kā viņi paņem lietas, uz kuru iepakojuma daļu viņi koncentrējas, un, ja jūs stāvat tur pietiekami ilgi, jūs saprastu, kāpēc daži produkti tiek pirkti, bet citi nevajag.

Man ir teikts, ka no visiem plaša patēriņa produktiem, kas atrodas plauktos, Jameson Whisky tiek nolikts atpakaļ plauktā mazāk nekā jebkurš cits produkts, bet patērētāji, kas to paņem, to pērk. Savukārt saldējums tiek izņemts no saldētavas, apskatīts un likts atpakaļ apmēram 30% gadījumu. Visi ražotāji vēlas zināt, kāds ir viņu produktu “atvilkšanas līmenis”, un saprast, kāpēc patērētāji dara to, ko viņi dara.

Datorredze var atbildēt uz visiem šiem jautājumiem un atvērt nozīmīgas produktu un mārketinga izmaiņas. Izmantojot datorredzi, kamera un programmatūra veic netīro darbu, visu dienu stāvot nomodā un iegūstot ražotājiem nepieciešamo informāciju.

Kā man teica Will Glaser, bezkases kases uzņēmuma Grabango izpilddirektors un dibinātājs: “Tas ietaupa naudu, ietaupa laiku un uzlabo piegādes ķēdi.”

To kavē tas, ka datori nav tik gudri, kā bieži šķiet. Lai programmatūra saprastu redzamos attēlus, tā ir jāapmāca. Šim nolūkam ir nepieciešami daudzi attēli, miljoniem no tiem, un tiem var būt nepieciešams ilgs laiks, lai piekļūtu.

Laika gaitā daudzie attēli ļauj programmatūrai uzzināt, ko tā redz, izdarīt secinājumus un sniegt mazumtirgotājiem nepieciešamos ieteikumus.

Tur tagad ir tehnoloģija. Mēs redzam reālus ieguvumus no datorredzes, piemēram, Amazon Go un citām norēķinu tehnoloģijām. Taču programmatūra dziļākai analīzei joprojām mācās, uzkrāj attēlus, iegūst to, ko cilvēki uzskata par “pieredzi” un “mācīšanos” un ko datorzinātnieki sauc par pietiekami lielu “datu ezeru”. Visticamāk, paies gadi, pirms tiks realizēti šī procesa ieguvumi.

Jums varētu šķist, ka tas izklausās rāpojoši, un neviens nevēlēsies ieiet veikalā, kur zina, ka tiek novērots. Varbūt, bet jūs jau zināt, ka gandrīz katra publiskā telpa tagad ir video. Cilvēki ir pieraduši, ka tiek uzraudzīta katra tiešsaistes pārlūkprogrammas kustība. Iespējams, ka arī patērētāji pie tā pieradīs.

Datorredzes izmantošana, lai analizētu patērētāju uzvedību veikalos, ļaus mazumtirgotājiem iegūt datus par uzvedību, ko viņi tagad var iegūt tikai no saviem tiešsaistes veikaliem. Unni no Gartnera saka, ka datorredze atvieglos "iespējas, kas šobrīd tik tikko nesaskrāpē virsmu".

Pie tā strādā visi mazumtirgotāji. Kad es par to jautāju Keitai Faninai, Estee Lauder patērētāju mazumtirdzniecības pieredzes izpilddirektorei, viņa teica: "Ir datu uztveršanas elementi, kas noteikti notiek, un mēs turpināsim tos uzlabot."

Pat pēc tam, kad visa programmatūra ir izstrādāta, lai to paveiktu, joprojām būs iespējas un nākotnes perspektīvas datora redzei. Sāra Čuna, Landing International izpilddirektore, kas palīdz skaistumkopšanas zīmoliem izmantot tehnoloģijas, saka: “jūs varat izsekot patērētāju uzvedībai, bet nezināt, kāpēc” viņi dara to, ko dara. Pēc tam, kad programmatūra būs risinājusi lielo datu ezeru izveidi, lai izprastu cilvēku uzvedību un to, kā uzlabot veikalus, zinātnei un mazumtirgotājiem joprojām būs labāka izpratne par uzvedību.

Tas viss ir tikai sākums, bet ir sasniegts datorredzes lūzuma punkts. Nākamie daži gadi atklās masveida izmaiņas, ko datoru redze radīs mazumtirgotājiem un patērētājiem, ļaujot veikaliem darīt daudz vairāk, nekā jebkad agrāk.