"Магнит" распознает эмоции покупателей

11 июнь 2021 02:40 #103236 от ICT
Технология распознавания эмоций установлена на дисплеи покупателя, которые расположены в зоне касс и показывают покупателю наполнение чека, актуальные промоакции и пр. Система распознает основные параметры – пол, возраст, эмоции. При этом обработка персональных данных не производится. Аналитика формируется по часам, а также за день, неделю и месяц. Это позволяет отслеживать эмоционально-пиковую нагрузку на кассу и в последствии – корректировать работу. Сегодня компания находится на стадии оценки качества распознавания эмоций, сбора статистики и отладки системы. По итогам пилотного тестирования "Магнит" будет принимать решение о масштабировании и дальнейшем развитии функционала технологии. Ранее "Магнит" заявлял о том, что установит рядом с кассами видеокамеры, которые в режиме реального времени будут непрерывно сканировать пространство, с помощью специального программного решения от компании CERA. Камеры будут считать людей и подавать информацию администратору или директору точки, если в зоне находится больше пяти человек. В этом случае откроют дополнительные кассы или перераспределят поток покупателей на кассы самообслуживания. Кроме того, благодаря системе аудиооповещения посетители услышат, где есть свободная касса (см. новость ComNews от 3 июня 2020г.). Кроме того, X5 Retail Group и Сбер сделали биометрическую идентификацию на основе разработок Х5 и технологии компании VisionLabs (на четверть принадлежит ПАО "Сбербанк") (см. новость ComNewsот 11 марта 2021 г.). Руководитель лаборатории инноваций Х5 Михаил Кучеренков отмечает, что несколько лет назад Лаборатория Х5 уже занималась анализом эмоций покупателей на кассах. В результате была выявлена слишком низкая корреляция настроения людей именно с качеством обслуживания, чтобы строить на этой базе объективные выводы об уровне удовлетворённости клиентов или качестве работы кассиров. "Настроение человека в большей степени формируется другими, личными факторами: на улице холодно - настроение хуже, на улице тепло - лучше; после тяжелого рабочего дня, вечером, часть людей довольна его окончанием, а другие, наоборот, по дороге домой чувствуют усталость и раздражение. Особенно это характерно для торговых точек формата "у дома", где люди проводят относительно небольшое время. С большими супермаркетами ситуация немного иная: "прогулка" по ним значительно дольше и оказывает более явное влияние на настроение клиентов", - подчеркивает Михаил Кучерников. "В итоге мы сконцентрировались на экономически эффективных технологиях, например, внедрении передовых и максимально удобных сценариев самообслуживания, которые снимают главный корень негатива - очереди", - отмечает Михаил Кучерников. Архитектор машинного обучения Softline Digital Lab Николай Князев оценивает стоимость такой системы от $1-3 тыс. (включая затраты на развертывание и поддержку). Это популярное направление сейчас, может применяться как для улучшения качества сервисов, так и "типизации" клиента и выбора оптимального способа коммуникации, отмечает Николай Князев. "В системах машинного обучения "объективность" сильно зависит от представляемых данных, ведь система берет информацию из той разметки, что ей дали. Если чуть приблизится к статистике, то раньше системы основывались исключительно на представляемых данных ("Фишеровская" статистика, основанная максимизации правдоподобия), то сейчас используются также общие предположения о структуре данных (Байесовские подходы): сколько вообще бывает грустных и веселых людей, и как они как правило выглядят", - рассказывает Николай Князев. "В таких системах, кроме качественного распознавания, обычно более важно простроить весь процесс по сбору и оптимизации бизнес-целей использования данных. Думаю, что не ошибусь, если скажу, что участники рынка ждут результатов такой системы, какие метрики удалось увеличить, как проводилось А/Б тестирование, и если результат будет убедительным, то рынок не заставит себя ждать", - считает Николай Князев. Руководитель Лаборатории цифрового маркетинга, директор по стратегическому маркетингу ИТ-компании "Крок" Елена Волковская отмечает, что аналитика эмоций как данных – один из новых трендов в работе с клиентским опытом. Рынок систем распознавания эмоций, по данным Markets and Markets, оценивается по состоянию на 2020 год в $19,5 млрд, а к 2026 г. - вырастет вдвое. В условиях возросшего информационного шума компании идут по пути нативного и бесконтактного сбора обратной связи. Узнать эмоции, не вовлекая в процесс покупателя, можно с помощью системы распознавания лиц. "Ранее подобные проекты с распознаванием эмоций клиентов уже внедряли российские банки ("Сбербанк", ВТБ, "Альфа-банк"), начиная с 2015 г. В такой системе очень важна точность трактовки собранных изображений, для чего компании привлекают психологов. Также на основе анализа эмоций компания может персонализировать предложения и добавлять больше программируемости в импульсивные покупки. Новые технологии уже тестировали Procter & Gamble, Walmart. И как утверждает разработчик - компания Cloverleaf, после внедрения электронных ценников с технологией распознавания эмоций, продажи поднялись на 10-40%, а вовлеченность покупателей возросла в 3-5 раз", - подчеркивает Елена Волковская. Директор центра мультимедиа и ситуационных центров компании "Т1 Интеграция" Игорь Афонин отмечает, что данное решение актуально в сфере развлечений, оно подойдет для оценки качества услуг: какое влияние на настроение посетителей оказывает тот или иной контент. Для маркетологов оно будет полезно для оценки рекламных кампаний, позитивного или негативного восприятия брендов. Также интересно было бы применение данной технологии при проведении выборов для оценки настроения электората и определении корреляции с данными экзитполов, подчеркивает Игорь Афонин. Директор центра инновационных технологий Navicon Андрей Капранов считает, что расположение систем распознавания эмоций в зоне касс - не самый очевидный способ их использования. "Эмоции возникают у магазинных полок, когда ты выбираешь товар, смотришь на цены. И в этот момент важно анализировать реакцию покупателей. Рядом с кассой у людей, как правило, одно желание: поскорее расплатиться и выйти из магазина. Получить здесь дополнительную информацию, интересную для ритейлера можно крайне редко", - уверен Андрей Капранов. "Собирать" эмоции у товарных полок, с одной стороны, более целесообразное занятие, но, с другой, более сложное, так как требует использования продвинутой аналитической системы, способной работать со многими источниками данных, анализировать зависимость эмоций от акций, скидок, появления на полках нового ассортимента. Также важно, чтобы система могла не только выдавать ответы на запросы, но и предлагать инсайты, которые могут быть полезны при принятии решений. Тогда идея использования систем для распознавания эмоций может раскрыться в наиболее полном виде", - подчеркивает Андрей Капранов. Руководитель Liquid Studio Accenture в России Арсений Кондратьев считает, что использование существующих решений по распознаванию эмоций (а таких решений много) не должно быть затратным, если мы говорим о пилотном проекте, то затраты на него оценочно могут составить $10 тыс., включая затраты на оборудование и ИТ-инфраструктуру. При этом существуют решения с открытым кодом, поэтому использование самой технологии и вовсе может быть бесплатным. Говоря о масштабировании решения на все магазины сети, скорее всего затраты составят порядка $5-10 млн. "Результаты распознавания эмоций как правило достаточно объективны, благодаря естественным природным паттернам человеческой мимики: положение уголков рта и бровей у большинства людей при одних и тех же эмоциях очень схожи. Вопрос здесь больше о том, как соотнести покупку с эмоцией и сделать из этого какие-то выводы, особенно на всем масштабе данных", - подчеркивает Арсений Кондратьев. "Если использование технологии в пилотных точках продаж поможет получить важный инсайты и за счет них повысить продажи, то, конечно, за ним последует масштабирование, по крайней мере в ключевых регионах. Вполне вероятно, что вслед за "Магнитом" последуют и другие лидеры рынка", - считает Арсений Кондратьев. Аналитик ГК "Финам" Алексей Коренев отмечает, что оценить стоимость системы распознавания эмоций сейчас крайне непросто. Уже хотя бы потому, что сложность ее может быть какой угодно, равно как и качество работы, и конечный эффект. Тем более, что система наверняка планируется быть не просто масштабируемой, а, скорее всего, будет активно взаимодействовать с иными сервисами, так или иначе связанными с продажами. Иначе и смысла нет. Причем возможности для успешного использования сразу нескольких направлений и алгоритмов оценки лояльности покупателей вкупе с прочими системами, связанными с коммерцией, логистикой, принятием управленческих решений, поистине колоссальные. "Так что, полагаю, стоимость в процессе реализации, эксплуатации, добавления новых возможностей и совместимости с другими сервисами будет расти настолько, насколько у компании для этого хватает финансовых возможностей и насколько это экономически обосновано. Впрочем, сомневаться в том, что иные крупные ритейлерские сети федерального масштаба также займутся разработкой аналогичных или иных, но в целом также направленных на улучшение качества продаж систем, сомневаться не приходится", - подчеркивает Алексей Коренев. Ссылка на источник


  • Сообщений: 103416

  • Пол: Не указан
  • Дата рождения: Неизвестно
  • Пожалуйста Войти или Регистрация, чтобы присоединиться к беседе.

    Похожие статьи

    ТемаРелевантностьДата
    Facebook расщедрился на эмоции9.11Четверг, 25 февраля 2016
    5G: эмоции, страхи и рецепты спасения9.01Вторник, 28 марта 2017
    Искусственный интеллект от Microsoft научился распознавать эмоции8.81Четверг, 20 июля 2017
    Банковские боты начнут распознавать эмоции клиентов8.81Воскресенье, 29 января 2023
    Исследователи научились распознавать эмоции человека при помощи Wi-Fi роутера8.72Четверг, 22 сентября 2016
    Россияне научили компьютер распознавать эмоции человека по голосу8.72Среда, 08 ноября 2017
    Разработана технология, позволяющая синтезировать речь, копирующую интонацию и эмоции человека8.54Среда, 16 марта 2022
    Начинаются продажи первого в мире робота, воспринимающего эмоции и пугающегося бытовых неожиданностей8.45Четверг, 18 июня 2015
    ВКонтакте распознает голос8.24Пятница, 23 сентября 2022
    «Умный чат» Модульбанка распознает недовольных клиентов8.06Среда, 28 декабря 2016

    Мы в соц. сетях