Wizja komputerowa w handlu detalicznym – jak zmienia branżę retail? 6 sposobów!

Technologia ta, naśladując ludzką percepcję wzrokową, ma zdolność przechwytywania, przetwarzania i analizowania obrazów i filmów, wydobywając z nich cenne informacje, m.in. stany emocjonalne, mimika twarzy i ruchy ciała. Aspekty te stanowią atrakcyjne zbiory danych dla zespołów marketingowych i sprzedawców.

Dla decydentów w sektorze detalicznym zrozumienie niuansów technologii wizji komputerowej nie jest opcjonalne – jest koniecznością. Od umożliwienia płynnych doświadczeń zakupowych i zautomatyzowanego zarządzania zapasami po poprawę zapobiegania stratom i wdrażanie hiperpersonalizowanego marketingu – wizja komputerowa okazuje się istotnym elementem w nowo zdefiniowanym środowisku detalicznym.

Źródło: FreePic

1. Computer vision w retail oferuje płynne doświadczenia zakupowe

Zarówno konsumenci, jak i sprzedawcy detaliczni poszukują płynnych i bezproblemowych doświadczeń zakupowych, a wizja komputerowa jest podstawą technologiczną, która to umożliwia. Tradycyjne systemy kasowe są pełne niedogodności, zwłaszcza długich kolejek, ręcznego skanowania i sporadycznych błędów ludzkich. Wizja komputerowa eliminuje te utrudnienia, umożliwiając automatyczne, bezkasowe sklepy, które na nowo definiują wydajność handlu detalicznego dzięki przewidywalności i zwiększonej dokładności.

Doskonałym przykładem jest Amazon Go. Ten technologiczny gigant wykorzystuje wizję komputerową w połączeniu z fuzją czujników i algorytmami głębokiego uczenia się, aby stworzyć doświadczenie zakupowe typu „Just Walk Out”. Gdy klient wchodzi do sklepu i skanuje swój smartfon, może swobodnie wybierać produkty z półek.

Żabka Nano oferuje podobne doświadczenie w Europie. Ich autonomiczne sklepy wykorzystują wizję komputerową do rozpoznawania produktów w czasie rzeczywistym, wspierane przez przetwarzanie zdarzeń w chmurze i urządzenia podłączone do Internetu rzeczy, które koordynują drzwi, płatności i systemy w sklepie. Klienci po prostu wchodzą, wybierają to, czego potrzebują, i wychodzą, a system automatycznie identyfikuje produkty i realizuje transakcję bez udziału człowieka.

Kamery z dedykowanymi rozwiązaniami edge computing wyposażone w technologię komputerowego przetwarzania obrazu skrupulatnie śledzą te działania, dodając produkty do wirtualnego koszyka podczas zakupów. Po wyjściu ze sklepu natychmiast obciążane jest konto Amazon, co zapewnia płynną i przyjemną obsługę klienta bez kolejek i opóźnień.

Nie tylko giganci branżowi czerpią z tego korzyści; mniejsi detaliści również korzystają z tej okazji. Firmy zajmujące się wizją komputerową oferują podobne technologie, które modernizują istniejące sklepy za pomocą kamer sufitowych, aby ułatwić automatyczne rozliczanie zakupów.

Łagodząc utrudnienia tradycyjnie związane z zakupami, wizja komputerowa znajduje się w czołówce kształtowania nowej ery w handlu detalicznym – ery, w której priorytetem jest szybkość, dokładność, a przede wszystkim wygoda klienta.

Źródło: Just Walk Out

2. Autonomiczne zarządzanie zapasami – AI w handlu detalicznym to podstawa

Zastosowanie wizji komputerowej (AI) w handlu detalicznym pozwala osiągnąć automatyczne śledzenie w czasie rzeczywistym każdego produktu na swoich półkach. Pierwszym punktem styku jest monitorowanie półek. Wykorzystując algorytmy wizji komputerowej, inteligentne kamery nieustannie skanują środowisko sprzedaży detalicznej, natychmiast sygnalizując braki magazynowe lub źle rozmieszczone produkty.

Niektórzy giganci handlu detalicznego zatrudniają roboty skanujące półki, wyposażone w wizję komputerową, które przemierzają alejki, identyfikując braki lub nieprawidłowości na półkach. Te informacje w czasie rzeczywistym umożliwiają natychmiastowe uzupełnienie zapasów, co nie tylko ogranicza straty przychodów, ale także zwiększa zadowolenie klientów poprzez zapewnienie dostępności produktów.

W pilotażowym projekcie przeprowadzonym w 2021 r. przez sieć sklepów spożywczych Schnuck Markets roboty sklepowe wykryły 14 razy więcej brakujących produktów niż skanowanie ręczne, zmniejszając liczbę przypadków braków o 20-30%. Schnucks rozpoczął testowanie swojego robota sklepowego o nazwie Tally w 2017 roku. Robot ten przemierza alejki sklepowe nawet trzy razy dziennie, zbierając dane dotyczące półek, takie jak stan zapasów, dokładność cen i realizacja promocji. To rozwiązanie do kontroli produktów w sklepie jest całkowicie autonomiczne i skutecznie eliminuje najczęstsze błędy ludzkie dzięki automatycznym regułom systemowym.

Kontrola jakości

Podobnie, wizja komputerowa pomaga w kontroli jakości poprzez wykrywanie uszkodzonych lub przeterminowanych produktów. Specjalistyczne kamery mogą odczytywać opakowania i daty ważności, eliminując potrzebę ręcznych kontroli, które są zarówno czasochłonne, jak i podatne na błędy.

Dzięki prewencyjnej identyfikacji i usuwaniu takich produktów detaliści minimalizują ryzyko niezadowolenia klientów i potencjalnej odpowiedzialności. W przypadku przeterminowanych produktów niektóre rozwiązania umożliwiają detalistom odrzucanie dostaw artykułów o ograniczonym okresie przydatności do spożycia, zapewniając, że produkty te nigdy nie trafią na półki i gwarantując bezpieczeństwo klientów w zakresie zdrowia.

W połączeniu z analizą predykcyjną sklepy mogą analizować dane historyczne i dane w czasie rzeczywistym dotyczące zachowań klientów, trendów sezonowych, a nawet czynników zewnętrznych, takich jak pogoda. Dzięki tej technologii sklepy mogą prognozować popyt detaliczny z zaskakującą dokładnością. Umożliwia to stosowanie inteligentniejszych strategii zaopatrzenia, ograniczając zarówno nadmierne zapasy, jak i sytuacje braku towaru.

Na przykład w przypadku franczyzowych przedsiębiorstw oznacza to znaczną optymalizację. Palety pochodzące z lokalnych magazynów będą efektywnie kierowane do optymalnych miejsc docelowych, z uwzględnieniem praktyk przyjaznych dla środowiska w celu zmniejszenia emisji dwutlenku węgla przez pojazdy.

Źródło: FreePic

3. Optymalizacja procesów w handlu za pomocą AI wpływa na usprawnione operacje sklepowe

Korzyści z wizji komputerowej są bardzo różnorodne. Otóż technologia wizji komputerowej ma wiele zastosowań w działalności detalicznej, znacznie zmniejszając zapotrzebowanie na dużą liczbę pracowników. Chociaż zarządzanie zapasami koncentruje się na integralności łańcucha dostaw, szeroko pojęte zarządzanie sklepem również czerpie ogromne korzyści z technologii wizji komputerowej.

Jednym z aspektów jest optymalizacja ścieżki klienta w przestrzeni fizycznej, od wejścia do wyjścia. Analiza map cieplnych w handlu detalicznym wykorzystuje kamery komputerowe do śledzenia ruchów klientów, identyfikując obszary o dużym natężeniu ruchu, martwe strefy i wąskie gardła. Detaliści tacy jak Tesco wykorzystują mapy cieplne do dostosowywania układu swoich sklepów.

Na przykład, jeśli promocyjna ekspozycja na końcu regału nie przyciąga oczekiwanej liczby klientów, dane z mapy cieplnej w czasie rzeczywistym mogą skłonić do natychmiastowej zmiany, umożliwiając dostosowanie oznakowania lub wymianę produktów.

Źródło: Artificial Intelligence Review, When AI meets store layout design: a review

Innym zastosowaniem jest zarządzanie kolejkami. Kamery wykorzystujące wizję komputerową mogą przewidywać długość kolejek i czas oczekiwania, umożliwiając sklepom bardziej efektywne przydzielanie personelu. Niektóre sklepy detaliczne i restauracje szybkiej obsługi wykorzystują tę technologię do oceny długości kolejek i dynamicznego dostosowywania obsady kas.

Source: Artificial Intelligence Review, When AI meets store layout design: a review

Oprócz zarządzania zapasami istnieje również automatyzacja zadań dla personelu. Roboty wyposażone w wizję komputerową mogą wykonywać niezliczone czynności związane z utrzymaniem sklepu, takie jak czyszczenie podłóg, sprawdzanie temperatury w sekcjach chłodniczych, a nawet weryfikacja zgodności oznakowania sklepu z ofertami promocyjnymi. Tematy te należą do dziedziny Internetu rzeczy (IoT), w której sieci czujników generują dane w różnych środowiskach.

Na koniec poruszmy kwestię bezpieczeństwa. Szczególnie w świecie po pandemii monitorowanie poziomu obłożenia stało się wiodącym aspektem działalności. Kamery z funkcją widzenia komputerowego umieszczone przy wejściach i wyjściach ze sklepów mogą liczyć klientów w czasie rzeczywistym, zapewniając zgodność z lokalnymi przepisami dotyczącymi obłożenia.

Ponadto algorytmy uczenia maszynowego powiązane z danymi z zakresu widzenia komputerowego zapewniają dodatkowe informacje na temat klientów. Placówki zaczęły stosować te systemy do analizowania i zarządzania gęstością sklepów.

4. Technologia kas samoobsługowych bez skanowania wpływa na zapobieganie stratom i bezpieczeństwo

Tradycyjne sklepy detaliczne nieustannie zmagają się z kradzieżami i oszustwami, które każdego roku kosztują je miliardy. W tym przypadku uczenie maszynowe zapewnia dodatkową warstwę bezpieczeństwa, wykraczającą poza możliwości tradycyjnych systemów monitoringu. Technologia uczenia maszynowego umożliwia automatyczne monitorowanie półek sklepowych oraz analizowanie i przewidywanie zachowań, co czyni ją nieocenionym atutem w strategiach zapobiegania stratom.

Na przykład Walmart wykorzystuje kamery oparte na wizji komputerowej do identyfikacji potencjalnych kradzieży sklepowych. Te inteligentne systemy potrafią rozpoznać podejrzane wzorce zachowań, takie jak zatrzymywanie się w alejce bez dokonywania zakupów lub częste przebywanie w martwych punktach sklepu. Technologia ta sygnalizuje również nieskanowane produkty przy kasach samoobsługowych, zapewniając dodatkowy poziom odpowiedzialności i odstraszając złodziei.

Co ważne, te systemy wizji komputerowej nieustannie się doskonalą. Uczą się na podstawie każdej interakcji, z czasem zwiększając swoją dokładność przewidywania. Ta samonapędzająca się natura nie tylko sprawia, że technologia jest bardziej niezawodna, ale także minimalizuje liczbę fałszywych alarmów, zmniejszając tym samym prawdopodobieństwo niesłusznego oskarżenia niewinnych klientów.

5. Wirtualne przymierzanie z wykorzystaniem rzeczywistości rozszerzonej

Wizja komputerowa łączy się z rzeczywistością rozszerzoną (AR), tworząc transformacyjne doświadczenie zakupowe znane jako wirtualna przymiarka. Ta synergia jest szczególnie istotna w sektorach takich jak moda, kosmetyki i okulary, gdzie dopasowanie i estetyka mają ogromne znaczenie. Sprzedawcy detaliczni, zarówno internetowi, jak i stacjonarni, wykorzystują te technologie, aby zmniejszyć tarcia w procesie podejmowania decyzji przez konsumentów, zapewniając jednocześnie przyjemne doświadczenia zakupowe.

Weźmy pod uwagę przykład sprzedawcy okularów Warby Parker. Jego aplikacja wykorzystuje wizję komputerową i AR do mapowania twarzy użytkownika i wirtualnego nakładania na nią różnych oprawek okularów. Efekt? Niezwykle realistyczny obraz tego, jak będą wyglądać różne oprawki, co eliminuje zgadywanie i daje klientom pewność przy podejmowaniu decyzji o zakupie online.

Źródło: Warby Parker

W branży kosmetycznej marki takie jak L'Oréal wykorzystują inteligentne lustra z funkcją AR lub aplikacje na smartfony, aby umożliwić klientom wirtualne „nałożenie” makijażu. Niezależnie od tego, czy chodzi o nowy odcień szminki, czy paletę cieni do powiek, oprogramowanie wykorzystuje algorytmy wizji komputerowej do dokładnej identyfikacji rysów twarzy i renderowania realistycznych wyników.

Doświadczenia L'Oréal z makijażem AR, od momentu ich wprowadzenia w 2019 roku, przyniosły obiecujące wyniki, podwajając czas spędzany na stronie internetowej i potrajając konwersję.

Podobnie inteligentne przymierzalnie wyposażone w technologię komputerowego przetwarzania obrazu mogą rozpoznawać przyniesione do przymierzenia produkty. Następnie mogą wyświetlać inne dostępne rozmiary, kolory, a nawet sugerować produkty uzupełniające za pomocą systemów rekomendacji modowych opartych na sztucznej inteligencji, skutecznie pełniąc rolę osobistego stylisty.

Oprócz zastosowań indywidualnych technologie te okazują się nieocenione w ograniczaniu liczby zwrotów, które od dawna stanowią problem w sektorze detalicznym. Poprzez zwiększenie dokładności zakupów online, wizja komputerowa i AR skutecznie zmniejszają prawdopodobieństwo niedopasowania produktu, a tym samym obniżają wskaźniki zwrotów i związane z nimi koszty.

6. Spersonalizowane działania marketingowe w sklepie

Wykorzystując szereg czujników i kamer, wizja komputerowa gromadzi szczegółowe dane na temat zachowań klientów i wzorców zakupowych. Śledząc, które produkty klienci wybierają, oglądają, a ostatecznie kupują lub odkładają, sklepy mogą na bieżąco tworzyć szczegółowe profile konsumentów.

Integracja z inteligentnymi urządzeniami dodaje kolejną warstwę personalizacji do tego procesu. Możliwość połączenia autonomicznych aplikacji sklepowych z osobistymi urządzeniami, takimi jak smartfony lub smartwatche, ułatwia płynną komunikację między fizycznym sklepem a klientem.

Integracja ta może oferować takie funkcje, jak synchronizacja listy zakupów, dostęp do informacji o wartościach odżywczych, a nawet doświadczenia w rzeczywistości rozszerzonej, wzbogacając ogólne wrażenia z zakupów. Wyobraź sobie, że wchodzisz do sklepu spożywczego, a Twoja aplikacja, zsynchronizowana z urządzeniem inteligentnym, prowadzi Cię do produktów, które odpowiadają Twoim konkretnym potrzebom zdrowotnym lub ograniczeniom dietetycznym.

Produkty mogą być sugerowane za pośrednictwem aplikacji mobilnej w czasie rzeczywistym, podczas gdy klient robi zakupy, lub poprzez spersonalizowane promocje i kupony wysyłane po wizycie. Detaliści mogą wysyłać ukierunkowane oferty w oparciu o ścieżkę zakupową klienta w sklepie, co znacznie zwiększa szanse na konwersję. Traktując każdego klienta jako wyjątkową osobę o indywidualnych gustach i preferencjach, detaliści budują poczucie ekskluzywności i przynależności, co jest nieocenione w tworzeniu bazy lojalnych klientów.

Zapobieganie stratom w handlu – wizja komputerowa jest w stanie udokumentować niemal wszystkie sytuacje

Wizja komputerowa umożliwia ciągłe monitorowanie sklepu i dokumentowanie niemal wszystkich zdarzeń prowadzących do strat. Systemy AI wykrywają podejrzane zachowania, m.in. nieskanowanie produktów, manipulowanie towarem czy nietypowe schematy poruszania się po sklepie. Każde zdarzenie jest automatycznie rejestrowane i przypisywane do konkretnego momentu oraz miejsca. W rezultacie personel otrzymuje precyzyjne alerty, a liczba fałszywych alarmów jest znacznie mniejsza niż w tradycyjnym monitoringu.

Jak wygląda automatyczne zarządzanie zapasami? Wizja komputerowa nie jest elementem, który można zignorować!

Wdrożenie wizji komputerowej nie polega jedynie na gromadzeniu większej ilości danych. Chodzi o gromadzenie odpowiednich danych i przekształcanie ich w praktyczne informacje pozwalające sprostać wielu wyzwaniom. Z jednej strony wizja komputerowa pomaga usprawnić działalność i zautomatyzować rutynowe zadania, uwalniając zasoby ludzkie do działań o wartości dodanej. Z drugiej strony pozwala detalistom podnieść jakość obsługi klienta i spersonalizować ją w niespotykany dotąd sposób.

W miarę ewolucji i demokratyzacji wizji komputerowej osobom, które późno ją wdrożą, coraz trudniej będzie nadrobić zaległości. Samoiteracyjny charakter tej technologii oznacza, że z czasem staje się ona coraz lepsza, pogłębiając przepaść między pionierami a tradycjonalistami. Liderzy branży detalicznej muszą wyjść poza samo zrozumienie tej technologii i zainwestować w nią, eksperymentować z jej możliwościami i wykorzystać jej potencjał transformacyjny.