«Умный» ритейл: видеоаналитика повышает продажи
Крупные торговые сети в России для увеличения продаж давно используют системы видеоаналитики, обеспечивающие их структурированными данными о поведении покупателей. Благодаря решению, разработанному в Санкт-Петербургском политехническом университете (СПбПУ), доступ к сложной аналитике может получить даже малый и средний бизнес.
От картинки к метрикам
Платформа, разработанная в СПбПУ, использует методы компьютерного зрения для анализа видеопотока с камер наблюдения в торговых точках. Система распознаёт траектории движения посетителей, фиксирует точки остановки, оценивает взаимодействие с товарами и формирует комплексные метрики: посещаемость, плотность трафика, эффективность выкладки. Всё это происходит без участия человека – в автоматическом режиме и в реальном времени.
Внедрение системы не потребует глобальных затрат – она собирает данные с «камер–лягушек», а их не нужно монтировать. Благодаря этому обеспечивается доступность для малого и среднего бизнеса, который до сих пор использует традиционный мониторинг – субъективный и ресурсоемкий. Алгоритмы делают эту работу быстрее, дешевле и точнее.
От безопасности к бизнес-аналитике
Видеоаналитика применяется в России уже не одно десятилетие, но изначально её основным назначением был контроль безопасности – распознавание лиц, обнаружение подозрительного поведения, контроль доступа.
Например, еще в 2019 году сообщалось, что торговая сеть «Пятерочка» использует эти технологии для борьбы с серийными воришками.
Однако с развитием методов машинного обучения и снижением стоимости вычислительных ресурсов область применения расширилась. Камеры стали «сенсорами» для сбора бизнес-данных. Отечественные разработки адаптированы к специфике российского рынка, включая особенности законодательства, инфраструктуры и потребительского поведения.
Облачная услуга
В основе проекта – решение по модели SaaS. Пользователь, оплачивая подписку, получает доступ к приложению, которое работает в облаке на серверах провайдера. Это делает технологию привлекательной для компаний, не имеющих собственных разработчиков и аналитиков.
Система практически в режиме реального времени выдает тепловые карты трафика, прогноз пиковых нагрузок и даже сегментацию аудитории по поведенческим паттернам, возрастным и половым признакам. Интеграция с CRM и POS-системами позволяет связывать офлайн-взаимодействие с фактом покупки, создавая замкнутый цикл аналитики.
При этом разработчики позаботились об анонимизации данных, исключающей возможность идентификации личности. Это не только про этику, но и про соответствие требованиям российского законодательства о персональных данных.
Технология как актив
В условиях растущей конкуренции ритейл вынужден повышать эффективность, и технологичные решения становятся стратегическим активом. Представленная разработка – живой пример того, как цифровая экономика внедряется в реальный сектор.
РБК сообщает, что к середине 2025 года более 40% российских ритейлеров стимулировали рост продаж с помощью различных ИИ-решений. При этом 20% внедрили генеративные нейросети в свои бизнес-процессы.
Успех проекта СПбПУ может стать катализатором для создания целой экосистемы локальных ИИ-сервисов, ориентированных на малый и средний бизнес. В этом контексте цифровая экономика перестаёт быть уделом крупных корпораций – она становится инструментом повседневной коммерческой рациональности. Технологии искусственного интеллекта могут быть не только «умными», но и доступными.
