Оваа технологија масовно влијае на продавниците на мало

Ако не сте биле во продавница за Amazon go, тоа е продавница за погодности со голема разлика. Пред да го внесете првиот пат, ја регистрирате вашата кредитна картичка или сметката на Амазон. Во продавницата, софтверот ве следи додека се движите и ви наплаќа за што и да земете, намалувајќи го она што го враќате назад. Како Uber или Lyft, трансакцијата за купување е автоматска кога ќе заминете.

Постојат голем број технологии кои наводно го овозможуваат Amazon Go на работа, вклучувајќи ваги за полици и сензори. Но, веројатно најкритичната технологија е компјутерската визија. Компјутерската визија е токму онака како што звучи: камерата се тренира на простор и софтверот го анализира она што камерата го зема; камерата се очите, а софтверот е мозокот.

Sandeep Unni, бизнис стратег за производи и советник за технологија за малопродажба во консултантската фирма ГартнерIT
, ми рече компјутерската визија „е еден од најзначајните технолошки чекори во последните десет години и фундаментално го промени обемот на иновациите“.

Amazon Go е само еден пример за промените што технологијата за компјутерска визија ќе ги донесе во малопродажбата и повеќето од нив допрва доаѓаат. Дури сега сме на почетокот на почетокот на влијанието што ќе го има оваа технологија.

Што е следно

Следниот чекор е да се преселите од касата на продавницата назад низ остатокот од продавницата и синџирот на снабдување.

Еден од најчестите начини на кои продавниците го пропуштаат приходот е кога менаџерите не знаат дека полиците останале без производ што се наоѓа во кутиите на задната страна. Камерата поддржана од компјутерска визија може да ги гледа полиците цел ден и автоматски да испраќа предупредувања за да се обнови.

Слично на тоа, компјутерската визија што се користи во задниот дел на продавницата може да го предупреди персоналот кога производот во складиштето не е таму каде што треба да биде. А истото важи и во џиновски дистрибутивен центар. Компјутерската визија, исто така, може да набљудува и испраќа известување кога нарачката е погрешно избрана.

Пејџ Волдрон, проект менаџер во експертот за синџири на снабдување Hy-Tek, рече дека оваа технологија „ќе го промени лицето на сè што има бар-код. ги елиминирате сите бариери за поставување магацини“.

Компјутерската визија, исто така, ослободува капитал од милијарди долари заклучен во непродуктивен инвентар што се наоѓа на погрешна локација.

Но, чекај, има повеќе

Целата таа технологија е достапна денес и се тестира, пилотира и имплементира. Она што сè уште не е тука е употребата на огромните податоци што на крајот доаѓаат од компјутерската визија.

Замислете дека сте стоеле на едно место во продавница за малопродажба и гледате како потрошувачите купуваат одредена ставка или група производи. Би можеле да набљудувате што привлекува внимание, што гледаат потрошувачите, како ги земаат работите, на кој дел од пакетот се фокусираат и, ако стоите доволно долго, ќе разберете зошто некои производи се купуваат, а други немој.

Ми кажаа дека од сите производи за широка потрошувачка на полиците, вискито Џејмсон се враќа на полицата помалку од кој било друг производ, потрошувачите кои го земаат го купуваат. Спротивно на тоа, сладоледот се вади од замрзнувачот, се гледа и се враќа назад околу 30% од времето. Сите производители би сакале да знаат колкава е „стапката на враќање“ на нивните производи и да разберат зошто потрошувачите го прават тоа што го прават.

Компјутерската визија може да одговори на сите тие прашања и да отклучи значајни промени во производите и маркетингот. Со компјутерската визија, камерата и софтверот ја вршат валканата работа, бдеејќи цел ден и добивајќи им на производителите потребните информации.

Како што ми рече Вил Глејзер, извршен директор и основач на компанијата за наплата без каси Grabango, „Заштедува пари, заштедува време, го подобрува синџирот на снабдување“.

Она што го спречува тоа е дека компјутерите не се толку паметни како што често изгледаат. Со цел софтверот да ги разбере сликите што ги гледа, треба да се обучи. За тоа, потребни се многу слики, милиони од нив, а до кои може да биде потребно долго време да се пристапи.

Со текот на времето, многуте слики се она што му овозможува на софтверот да научи што гледа, да извлекува заклучоци и да ги дава препораките што им се потребни на трговците на мало.

Таму е сега технологијата. Гледаме вистинска корист од компјутерската визија, како Amazon Go и друга технологија за наплата. Но, софтверот за подлабока анализа сè уште учи, акумулира слики, го добива она што луѓето го мислат како „искуство“ и „учење“ и што компјутерските научници го нарекуваат доволно големо „езеро на податоци“. Веројатно ќе бидат потребни години пред да се реализираат придобивките од овој процес.

Можеби мислите дека звучи морничаво и никој нема да сака да влезе во продавница каде што знае дека го гледаат. Можеби, но веќе знаете дека скоро секој јавен простор сега е на видео. Луѓето се навикнаа да се следи секое движење на интернет прелистувачот. Шансите се дека потрошувачите ќе се навикнат и на ова.

Користењето на компјутерска визија за анализа на тоа како потрошувачите се однесуваат во продавниците ќе им овозможи на трговците на мало да ги имаат податоците за однесувањето што можат да ги добијат само сега од нивните онлајн продавници. Уни од Гартнер вели дека компјутерската визија ќе ги олесни „можностите кои едвај ја гребат површината во моментов“.

Секој вид трговец работи на тоа. Кога ја прашав Кејт Фанин, извршен директор на потрошувачкото малопродажно искуство во Estee Lauder за тоа, таа рече: „Постојат елементи за снимање податоци што апсолутно се случуваат и ние ќе продолжиме да ги подобруваме“.

Дури и откако целиот софтвер е изграден да го прави сето ова, сè уште ќе има можности и идни хоризонти за компјутерска визија. Сара Чунг, извршна директорка на Landing International која им помага на брендовите за убавина да ја искористат технологијата, вели дека „можете да го следите однесувањето на потрошувачите, но не знаете зошто“ тие го прават она што го прават. Откако софтверот ќе се справи со создавањето езера за големи податоци за да го разбере човековото однесување и како да ги подобри продавниците, сè уште ќе има повеќе разбирање за однесувањето за науката и трговците на мало да научат.

Сето ова е само почеток, но крајната точка за компјутерската визија е достигната. Следните неколку години ќе ги откријат огромните промени што компјутерската визија ќе им ги донесе на трговците на мало и на потрошувачите што ќе им овозможат на продавниците да направат многу повеќе од кога било досега.