"М.Видео-Эльдорадо" масштабирует свою систему видеоаналитики на 50 магазинов

2021

План масштабирования системы видеоаналитики на 50 магазинов

ПАО «М.видео» (Группа М.Видео-Эльдорадо) 6 августа 2021 года сообщила о планах расширить проект по видеоаналитике на порядка 50 магазинов. По результатам пилота анализ видеопотока доказал коммерческую эффективность – коэффициент привлечения клиентов в пилотных магазинах рос на треть быстрее за счёт повышения качества клиентского сервиса и реализации сценария «одинокий покупатель». Собственное решение, разработанное компанией, в среднем в пять раз дешевле рыночных аналогов и позволяет окупать инсталляцию с первого месяца.

М.Видео-Эльдорадо масштабирует систему видеоаналитики, разработанную собственным дата-офисом Группы. В июне компания настроила решение по видеоаналитике в пяти дополнительных локациях в Москве, и до конца 2021 года планирует увеличить их число до 50 в столице и области – таким образом, число камер, подключённых к нейросети, вырастет до 250. Решение, созданное командой разработчиков Группы, задействует данные с уже установленных в магазинах камер видеонаблюдения, что сводит к минимуму затраты на внедрение.

В рамках пилота ритейлер уже реализовал три основных сценария использования полученных данных: «одинокий покупатель», «очередь у касс» и «тепловая карта магазина». Первым направлением стала быстрая помощь покупателям, которые уже некоторое время стоят у полки или перемещаются по торговому залу в поисках консультанта. ИТ-решение оперативно выявляет таких клиентов и отправляет уведомление сотрудникам магазина через чат-бот. Технология способствует повышению внимательности персонала к покупателям и росту качеству сервиса. С начала проекта количество уведомлений о необходимости помочь клиенту или открыть дополнительные кассы сократилось на 75%, а коэффициент конверсии вырос на 35% по сравнению с сопоставимыми магазинами.

Особенность архитектуры видеоаналитики М.Видео-Эльдорадо состоит в небольших затратах на подключение одного магазина и высокой скорости развёртывания. При этом инвестиции полностью оправданы за счёт более эффективного управления розничными процессами и повышения конверсии магазинов. По нашим подсчётам, внедрение сервиса окупается уже с первого месяца, принося дополнительные продажи. Более того, мы работаем над расширением KPI технологии, закладывая в анализ оценку эффективности разных категорийных и бренд-зон, выявление наиболее удачных конфигураций торгового зала и скорости подхода и обслуживания покупателей, сказала руководитель направления видеоаналитики М.Видео-Эльдорадо Максим Шакура.

Команда видеоаналитики дата-офиса М.Видео-Эльдорадо создала простой и быстрый алгоритм масштабирования системы. Теперь ее могут развернуть сотрудники магазина самостоятельно в течение одного-двух дней: достаточно подключить компьютер к сети, привязать и настроить позиционирование камер, а также разметить зоны, которые требуют анализа.Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft 2.3 т

Данные с IP-камер магазина обрабатываются нейронной сетью на основе YOLO – решения для детекции множественных объектов на изображении. Для обработки видеопотока используются облачные решения и ИТ-инфраструктура на основе Raspberry. Интеллектуальное решение по заданным параметрам в режиме реального времени анализирует поток данных из магазина, может отличить сотрудников от посетителей, а затем «накладывает» данные о местоположении людей на план магазина. Нейросеть также анализирует количество посетителей в зоне выдачи товара и касс. В случае превышения нормы персонал получит сообщение и предпримет действия для разрешения ситуации.

Внедрение корпоративной нейросети

Группа М.Видео-Эльдорадо 30 июля 2021 гола сообщила о внедрении корпоративной нейросети для автоматизации коммуникации с 28 000 сотрудников розницы. Искусственный интеллект через чат-ботов в Telegram и Viber помогает продавцам магазинов в решении большинства повседневных задач – от оформления отпуска до клиентской поддержки, сокращая затраты ресурсов и времени на обработку обращений пользователей в четыре раза. На июль 2021 года нейросеть М.Видео-Эльдорадо обрабатывает около одного миллиона обращений к базам знаний в месяц.

Нейросеть М.Видео-Эльдорадо уже обрабатывает порядка 50% запросов автоматически, 30% — закрываются через правильный ответ оператором из вариантов, предложенных нейросетью. И только порядка 20% требуют погружения оператора, изучения проблематики, поиска документации и подготовки ответа. Таким образом, компания тратит примерно в четыре раза меньше ресурсов и времени на подготовку ответов, увеличивая скорость реакции на основную часть поступающих вопросов.

Самообучающаяся нейросеть на 3 июля 2021 базе решения AutoFAQ интегрирована в корпоративные чат-боты, которым сотрудники розничных магазинов пользуются для выдачи онлайн-заказов. В результате, компания создала инструмент двусторонней коммуникации и оперативного ответа на вопросы о взаимодействии с ИТ-системами, кадровых политиках и процедурах обслуживания клиентов от более чем 28 000 человек, не увеличивая штат клиентской поддержки.

Чат-бот в Telegram и Viber с подключённой нейросетью получает запрос от пользователя и моментально запускает диалоговую сессию, анализирует вопрос и ищет ответ в загруженной базе знаний. Если вероятность верного ответа выше 80% (параметр настраиваемый), система отвечает, если ниже – переводит запрос на операторов поддержки. Вопросы, на которые нейросеть пока не в состоянии ответить самостоятельно, попадают в интерфейс оператора, при этом система предлагает ему на выбор минимум три наиболее подходящих варианта ответа. Сотрудник поддержки выбирает подходящий, либо отвечает самостоятельно по-другому, за счёт чего происходит дальнейшее обучение нейросети. Нейросеть поддержки сотрудников М.Видео-Эльдорадо уже оперирует примерно 5000 статей, время дообучения новой статьёй всей нейросети составляет 10-20 секунд. Это позволяет максимально оперативно вносить изменения и развивать систему.

Вопросы у сотрудников могут быть совершенно разные, например, как оформить отгул? что делать при товарном нарушении? какой срок возврата товара надлежащего качества? какой сервисный центр обслуживает конкретный бренд в Ярославле? И так далее. И если раньше поиск ответственных лиц и получение ответа занимали от нескольких часов до нескольких дней, то автоматизация сократила эти сроки от нескольких секунд, если отвечает нейросеть, до 2,5 минут при подключении оператора. Нейросеть технологии упрощает и ускоряет их работу, делают запуск новых сервисов проще, но не заменяет прямого человеческого общения наших экспертов с покупателями, Технология OneRetail за счёт мобильных приложений для продавца и покупателя формирует совершенно иной опыт. Смартфон в руках продавца уже во многом повысил эффективность его работы, персонализировал общение с клиентами, дал доступ к большому функционалу по выбору товаров и оформлению покупки в любой точке магазина, автоматизировал выдачу онлайн-заказов. Теперь это ещё и быстрый доступ к постоянно обновляемой корпоративной «базе знаний». Принимая во внимание, что процессы в компании не статичны, искусственный интеллект позволил нам достичь высокого уровня автоматизации и роста качества сервиса в магазинах. сказал руководитель департамента развития процессов и сопровождения изменений М.Видео-Эльдорадо Дмитрий Марыкин.

Тестирование системы управления персоналом и клиентским сервисом

18 марта 2021 года Группа «М.Видео-Эльдорадо» сообщила о расширении пула цифровых технологий в рознице для повышения уровня клиентского сервиса и эффективного управления розничными бизнес-процессами. Компания тестирует в магазинах управление персоналом и клиентским сервисом на основе данных видеоаналитики, которые обрабатываются нейронной сетью в реальном времени. Пилотный проект проводится в рамках трёх рабочих аналитических сценариев: «одинокий покупатель», «очередь у касс» и «тепловая карта магазина».

Система видеоанализа разработана дата-офисом «М.Видео-Эльдорадо». Данные с IP-камер магазина обрабатываются нейронной сетью на основе YOLO – решения для детекции множественных объектов на изображении. Для обработки видеопотока используются облачные решения и инфраструктура на основе Raspberry. Интеллектуальное решение по заданным параметрам в режиме реального времени анализирует поток данных из магазина, может отличить сотрудников от посетителей, а затем «накладывает» данные о местоположении людей на план магазина.

Первым рабочим сценарием для тестирования в рамках системы видеоаналитики стала помощь покупателям, которые некоторое время стоят или перемещаются по торговому залу в одиночку. ИТ-решение позволяет оперативно выявить таких клиентов и отправляет уведомление в чат-бот магазина, после чего свободный консультант подходит к клиенту и оказывает персонализированную помощь. Нововведение способствует росту уровня внимательности персонала и повышению качества его работы с посетителями – вовлеченность персонала увеличилась в пять раз.

Нейросеть также анализирует количество посетителей в зоне выдачи товара и касс. В случае превышения нормы персонал получит сообщение и предпримет действия для разрешения ситуации.

Ещё одним продуктом, созданным на базе нейросети, стали «тепловые карты» для анализа торгового пространства и управления продажами. Программное решение строит плотностное распределение посетителей магазина по зонам, что позволяет изучить поведенческие модели покупателей, оценивать удобство расположения стеллажей с разными группами товаров и выбирать места для размещения рекламных материалов.

«М.Видео-Эльдорадо» планирует провести пилоты в нескольких магазинах и в перспективе решение может быть растиражировано более чем на тысячу магазинов компании при подтверждённой экономической эффективности.

Розничная инфраструктура является основной нашего бизнеса, благодаря ей клиенты получают быстрый доступ к товарам, в том числе к онлайн-заказам, могут лично протестировать товары и получить экспертную консультацию. С учётом новых паттернов поведения покупателей мы стремимся максимально углубить цифровизацию розничных процессов, быть ближе к клиентам и создать для них персонализированный «бесшовный» опыт в рамках технологической концепции One Retail. Например, мы развиваем мобильную платформу с приложением на стороне продавца и клиента, и бесконтактными сервисами в магазинах, а также активно используем системы предиктивной аналитики для управления стоком и доставкой, – говорит директор офиса больших данных Группы «М.Видео-Эльдорадо» Кирилл Иванов, – Решение в области видеоаналитики мы разработали менее чем за полгода «с нуля», не инвестируя в дорогостоящие сторонние готовые платформы, силами собственной команды, собранной из выпускников и студентов ВШЭ. Полученные данные позволяют нам лучше узнать покупателей, их потребности и привычки и в перспективе сделать аналитику в магазине такой же богатой, как на сайте или в мобильном приложении. Поведенческая аналитика помогает нам выводить взаимодействие с клиентами на иной уровень, отвечать их персональным требованиям, а также повышать эффективность и качество собственных бизнес-процессов. В ближайшее время планируем нарастить возможности этого инструмента, добавляя рабочие сценарии, например, регистрацию групповых посещений.