Продукт: Трекинг покупателей
История
В 2020 году потребовалось новое решение для анализа трафика покупателей в розничных магазинах ООО "Строительный двор". До этого в магазинах использовались счетчики на выходной группе, которые не давали точных данных и не могли использоваться для анализа и прогнозирования.
Потребителей данных интересовал в первую очередь трафик покупателей, как элемент конверсии, а, так же, его анализ.
Решение
В результате исследований рынка, изучения технологий Computer Vision были создан продукт "Трекинг".
Несмотря на то, что система передавала в аналитику весьма ограниченные данные: событие (наличие в области входной группы человека), направление движения (вошел/вышел), дата, время, свой/чужой, - они представляли обширный материал для исследования.
Основу сервиса "Трекинг" составляет предобученная нейронная сеть-детектора людей. Разработанный продукт позволяет собирать события прохода посетителя, обрабатывая видеопоток (детекция на кадре посетителей магазинов). Видеопоток считывается с камер видеонаблюдения. Настройка IP камеры и определение зоны, в которых осуществляется детекция, происходит в интерфейсе админки. В ней же можно осуществлять визуализацию детекций на выведенном в админку видеопотоке. Результаты подсчета отправляются в аналитическую систему.
С помощью аналитики заказчики смогли получать представление о количестве вошедших/вышедших в разрезе любого промежутка времени, на каждом магазине. Это позволило отследить сезонность, недельные изменения, изменение количества посетителей в течении дня/ночи, сравнение объема посетителей в разрезе магазинов, районов, городов, оценить нагрузку на работников магазина, в будущем, учитывать в трафике только покупателей, исключая проходы сотрудников.
Для сервиса "Трекинг" возможны следующие зоны роста:
В 2020 году потребовалось новое решение для анализа трафика покупателей в розничных магазинах ООО "Строительный двор". До этого в магазинах использовались счетчики на выходной группе, которые не давали точных данных и не могли использоваться для анализа и прогнозирования.
Потребителей данных интересовал в первую очередь трафик покупателей, как элемент конверсии, а, так же, его анализ.
Решение
В результате исследований рынка, изучения технологий Computer Vision были создан продукт "Трекинг".
Несмотря на то, что система передавала в аналитику весьма ограниченные данные: событие (наличие в области входной группы человека), направление движения (вошел/вышел), дата, время, свой/чужой, - они представляли обширный материал для исследования.
Основу сервиса "Трекинг" составляет предобученная нейронная сеть-детектора людей. Разработанный продукт позволяет собирать события прохода посетителя, обрабатывая видеопоток (детекция на кадре посетителей магазинов). Видеопоток считывается с камер видеонаблюдения. Настройка IP камеры и определение зоны, в которых осуществляется детекция, происходит в интерфейсе админки. В ней же можно осуществлять визуализацию детекций на выведенном в админку видеопотоке. Результаты подсчета отправляются в аналитическую систему.
С помощью аналитики заказчики смогли получать представление о количестве вошедших/вышедших в разрезе любого промежутка времени, на каждом магазине. Это позволило отследить сезонность, недельные изменения, изменение количества посетителей в течении дня/ночи, сравнение объема посетителей в разрезе магазинов, районов, городов, оценить нагрузку на работников магазина, в будущем, учитывать в трафике только покупателей, исключая проходы сотрудников.
Для сервиса "Трекинг" возможны следующие зоны роста:
- Обучение и применение нейронной сети для классификации людей в кадре по принципу "сотрудник или посетитель"
- Добавление реидентификации - повторной идентификации посетителей, которая позволит отслеживать их перемещения, строить "тепловые карты" торговых площадей и проводить разного рода аналитику действий.
- Увеличение точности трекинга за счет оптимизации алгоритмов, дообучения используемых нейронных сетей или применения новых.