Видеонаблюдение в ритейле: безопасность прежде всего!

Сегодня мы обсуждаем задачи видеонаблюдения в ритейле. Эксперты НВП "Болид", компаний Macroscop, "ВизорЛабс", "Фирма "Видеоскан", NeuroCore, TRASSIR, "Нейрометрика", "Московские системы безопасности" и Magnit Tech рассказывают о наиболее востребованных модулях видеоаналитики, новых прорывных технологиях, влиянии закона № 572-ФЗ и др.

Какая доля видеонаблюдения в ритейле приходится на решение задач безопасности, а какая на маркетинг?

Евгений Гуменюк, НВП "Болид"

В настоящее время, по моим оценкам, порядка 85% использования видеонаблюдения в ритейле все еще приходится на безопасность и около 15% – на маркетинг и бизнес-аналитику. Безопасность – основа: предотвращение краж, обеспечение безопасности персонала и покупателей, расследование инцидентов, мониторинг периметра и критических зон (кассы, склады) – это первичная и обязательная функция. Затраты на безопасность оправданны и легче считаются (снижение потерь). Маркетинг – сегмент, растущий по мере удешевления технологий и роста понимания их ценности. Внедрение требует более сложного обоснования, интеграции с торговыми системами, часто связано с вопросами обработки персональных данных. Не все сети имеют ресурсы или зрелость для полноценного использования маркетинговой аналитики.

Антон Горожанкин, Macroscop

Значительная часть задач ритейла, для решения которых сегодня используется видеонаблюдение, приходится на безопасность. Сюда входят мониторинг поведения людей, предотвращение или расследование краж и других негативных инцидентов, обеспечение общей безопасности торговых центров/магазинов/складов.

По нашей оценке, реальное использование видеонаблюдения для решения маркетинговых задач не превышает 10%.

Отмечу также, что последние три-четыре года ввиду сокращения инвестиционных программ наблюдалось снижение интереса ритейла к видеоаналитике и еще большая приоритизация решения вопросов безопасности перед маркетингом. Сегодня доля использования видеосистем для повышения продаж и снижения издержек вновь идет в рост и бизнес-видеоаналитика возвращается на объекты торговли.

Василий Долгов, ВизорЛабс

В России до 80–90% проектов в ритейле связаны с задачами обеспечения безопасности, а доля аналитики, ориентированной на маркетинг, составляет не более 10–20%. Причины такого перекоса носят как технологический, так и экономический характер.

Инвестиции в видеоаналитику для предотвращения хищений или контроля касс самообслуживания легко оцифровываются, можно подсчитать прямые потери от краж и сопоставить их со стоимостью внедрения системы, в то время как аналитика, ориентированная на маркетинг, не всегда дает прямой экономический эффект.

Как системы видеоаналитики помогают снижать издержки в ритейле:

• автоматическое распознавание подозрительной активности в зонах с самыми дорогими товарами;
• детекторы "пустых рук" на кассах самообслуживания, выявляющие неоплаченные товары;
• анализ шоплифтеров в части повторных визитов.

Наличие интеллектуального видеонаблюдения само по себе снижает уровень правонарушений. Персонал становится более дисциплинированным, а посетители с сомнительными намерениями – осторожнее.

Несмотря на огромный потенциал использования видеоаналитики в целях маркетинга, массового внедрения в России пока не наблюдается. Среди причин можно выделить сложность измерения эффекта от внедрения. Трудно оцифровать напрямую ROI от анализа потоков покупателей, тепловых карт и демографического профиля. При этом полученные результаты – опосредованные и требуют дополнительных интеграций (например, с POS или CRM).

Кроме того, распространение технологии идет медленно из-за высоких требований к точности и контексту. Анализ пола, возраста, настроения и интереса к товарам требует качественных видеоданных, многоуровневой аналитики и, как правило, синхронизации с другими источниками данных.

Существуют и юридические ограничения. Анализ поведения и биометрических признаков требует соблюдения законодательства о персональных данных (ФЗ-152) и биометрии (ФЗ-572), что также тормозит массовое внедрение технологии. Тем не менее доля маркетинговой видеоаналитики будет расти. Уже сейчас в пилотах и у крупных ритейлеров тестируются системы анализа очередей и коэффициента конверсии; оценки вовлеченности по длительности взгляда и движениям головы; автоматического запуска рекламы по демографическому признаку зрителя у Digital Signage (от англ. "цифровая вывеска" – технология представления информации с цифровых носителей: дисплеев, проекционных систем и т.д., установленных в общественных местах).

Особенно перспективной является интеграция видеоаналитики с данными из других каналов (онлайн-поведение, карты лояльности, мобильные приложения), что позволит строить целостный портрет покупателя и оптимизировать мерчендайзинг, промо и зонирование магазина.

Николай Чура, Фирма "Видеоскан"

Видеонаблюдение по сути своей является достаточно универсальным и мощным средством обнаружения и документирования событий, происходящих в поле зрения камеры. В этой связи разделение решения чистых задач безопасности и маркетинга, на мой взгляд, не является целесообразным. В конечном итоге контроль сохранности товара, обнаружение воровства покупателями и персоналом, анализ эффективности представления товара и подобные проблемы тоже можно отнести к "безопасности" торгового предприятия. Причем та же самая хорошо организованная система наблюдения отлично сработает в случае появления вооруженных людей или бандитского налета с применением оружия. Кроме того, создавать узкоспециальную систему безопасности только для решения этих вопросов для ритейла просто нерентабельно.

Семен Галушкин, NeuroCore

Я бы сказал, что фокус остается в большей степени на безопасности. По нашему опыту, 70–80% запросов все же касаются предотвращения краж, контроля сотрудников, обеспечения безопасности покупателей и уменьшения финансовых потерь.

Но маркетинговые задачи набирают популярность. Особенно это заметно в последние пару лет, когда ритейл все чаще использует видеоаналитику для понимания потребительского поведения. Например, с помощью тепловых карт можно оценивать, какие зоны в магазине наиболее популярны, и корректировать размещение товаров, чтобы повысить конверсию.

Так что, если говорить о балансе, безопасность пока на первом месте, но маркетинг уверенно догоняет. Ожидаю, что в течение трех – пяти лет доля задач по маркетингу вырастет до 30–40%.

Анастасия Бейгул, TRASSIR

В текущей структуре ритейла 70–80% видеонаблюдения решает задачи безопасности: предотвращение краж, контроль за соблюдением правил хранения, а также другие операционные риски. Остальные 20–30% работают на маркетинг и аналитику – это ответ на гиперконкуренцию в офлайне. Ритейлеры используют видеоаналитику для оптимизации очередей, улучшения навигации и повышения конверсии.

Ключевой тренд – конвергенция. В его рамках видеоинфраструктура становится инструментом роста: получаемые с ее помощью данные не только защищают, но и помогают изучать поведение покупателей, улучшая клиентский опыт. Это важно для сетей любого размера.

Юрий Годына, Нейрометрика

Львиная доля систем видеонаблюдения (СВН) решает задачи безопасности, причем на 95% это классические СВН без серьезной видеоаналитики. По нашим оценкам, не более 2% камер в ритейле используются для задач маркетинга, охватывая входные зоны и некоторые точки интереса. Остальные – задачи систем безопасности. Причем часто эти контуры даже не пересекаются – и это правильно, так как таким образом получается достичь большего эффекта.

Но есть отдельные сегменты (например, сфера быстрого питания), где доля маркетинга может доходить до 5%.

Кроме того, в последнее время появляется новое направление задач – анализ общей эффективности бизнеса, и эти задачи уже перекрывают по объему маркетинговую составляющую. К ним, в частности, можно отнести:

• контроль нахождения персонала на рабочих местах и учет рабочего времени;
• контроль выполнения операций (например, клининга);
• оценка эффективности персонала при работе с очередями;
• оценка времени обслуживания.

Александр Измайлов, Московские системы безопасности

Думаю, что 75–80% – безопасность и 20–25% – маркетинг. Основная задача видеонаблюдения – минимизация потерь, поэтому приоритет остается за безопасностью. Маркетинговые функции требуют более сложных и дорогих решений, поэтому их внедрение пока ограниченно.

Владимир Улизко, Magnit Tech

В первую очередь стоит разделить продуктовый и непродуктовый ритейл, эффективность применяемых решений будет разная. Зачастую современные технологии, используемые в непродуктовом ритейле, окупаются быстрее, поэтому то, что "не взлетает" в одном сегменте, может быть с успехом применено в другом.

Если говорить о продуктовом ритейле, то большую роль играет и формат магазина. Сейчас становятся все более востребованы малые и ультрамалые форматы торговых точек в шаговой доступности от покупателя.

Как правило, это небольшие, 150–250 кв. м, магазины с минимально необходимой инфраструктурой для работы (нет серверных, обычные каналы связи, недорогое коммутационное оборудование и т.п.). Оснащение такого торгового объекта дорогостоящим оборудованием экономически нецелесообразно, так как практически невозможно окупить сложные алгоритмы аналитики и построение инфраструктуры для ее работы.

В связи с этим, на мой взгляд, объекты продуктового ритейла целесообразно оснащать оборудованием для видеонаблюдения с минимальными затратами. Однако в то же время необходимо предусмотреть, чтобы в случае необходимости установленные видеокамеры и видеорегистраторы можно было использовать для решения некоторых несложных задач видеоаналитики, таких как:

• контроль кассовых операций и аналитика на его основе;
• подсчет посетителей;
• нахождение покупателей в определенной зоне;
• контроль очередей;
• для рекламных целей.

В связи с вышеописанным на видеоаналитику для маркетинга в малых форматах магазинов приходится не более 10–15% функций систем видеонаблюдения.

Назовите наиболее эффективные в ритейле модули видеоаналитики, которые используются в целях безопасности.

Евгений Гуменюк, НВП "Болид"

1. Детекция пересечения линии/зоны: контроль доступа в служебные зоны, склады, кассовые зоны; обнаружение проникновения в нерабочее время.
2. Детекция оставленных/унесенных предметов: выявление забытых сумок (угроза безопасности) или вынос товара или оборудования.
3. Распознавание лиц: поиск лиц из стоп-листов (лиц в розыске, нежелательных посетителей) при условии строгого соблюдения 152-ФЗ и 572-ФЗ.
4. Анализ поведения (тревожного): детекция драк, падений людей, бега, скопления людей в неположенных местах.
5. Подсчет посетителей (вход/выход): оценка загрузки магазина для управления безопасностью (оперативное реагирование охраны).

Антон Горожанкин, Macroscop

К наиболее популярным и эффективным модулям видеоанализа для контроля объектов и обеспечения безопасности я отнесу распознавание автономеров и детектор дыма и огня.

Первый широко используется для организации доступа служебного транспорта на территории магазинов и складов, часто в связке с системами контроля доступа или шлагбаумами.

Второй находит применение преимущественно на складах и в дарксторах благодаря тому, что может обнаруживать задымленность или возгорание на ранней стадии, оперативно уведомлять об этом сотрудников и снижать риски нанесения ущерба людям и имуществу.

Василий Долгов, ВизорЛабс

1. Распознавание нарушителей по базам данных. Система может фиксировать лица посетителей при входе в торговую точку и в режиме реального времени сравнивать их с базой нежелательных гостей – ранее замеченных в кражах, мошенничестве или агрессивном поведении. Уведомления автоматически отправляются охране или менеджеру зала.
2. Контроль касс самообслуживания. Система может анализировать поведение покупателей в зоне кассы, выявляя несоответствия между действиями людей и пробитыми товарами.
3. Интеграция с POS-данными. Система видеоаналитики синхронизируется с кассовыми данными, позволяя визуально проверить спорные транзакции или несоответствия между пробитым товаром и действиями кассира.

Николай Чура, Фирма "Видеоскан"

Как уже отмечалось выше, говорить здесь о безопасности применительно к ритейлу не совсем строго. Однако автоматическое обнаружение покупателей в служебных отделах магазина, движение их против основного потока посетителей или неадекватное поведение в проходах или у кассы может служить сигналом тревоги для охраны и вполне может рассматриваться как фактор поддержания безопасности.

Использование камер для фиксации и записи изображения лиц входящих покупателей, при всей затратности этой операции, может послужить для дальнейшей идентификации объектов при возникновении тревожных ситуаций.

Понятно, что это целесообразно только при продаже крайне дорогих товаров. Видеоконтроль кассовых операций с параллельной фиксацией чеков может серьезно затруднить кражу и даже грабеж. Тем самым может быть обеспечена безопасность покупателей и персонала. Борьба с воровством покупателей и персонала также обеспечивает безопасность как криминальную, так и экономическую.

Семен Галушкин, NeuroCore

Самые востребованные решения – это:

1. Анализ толпы. Помогает предотвратить опасность из-за массового скопления людей. Это особенно актуально в крупных гипермаркетах и торговых центрах.
2. Детекция драк или подозрительного поведения. Например, система фиксирует резкие движения, столкновения или признаки агрессии.
3. Распознавание лиц и пропускная система. Использование списков разрешенных лиц или систем управления доступом для сотрудников.
4. Поведенческая видеоаналитика. Это целая группа решений, которая отслеживает аномальное поведение: сколько времени человек находится в определенной зоне, как часто заходит в магазин (особенно если ничего не покупает), пытается ли скрыть лицо. Например, если кто-то посещает пять магазинов одной сети в течение дня, ничего не покупая, это может быть маркером потенциального шоплифтера. (Такие данные можно агрегировать для глобального учета подозрительных лиц в рамках сети или даже города.).
5. Детекция оружия. Решение, которое оперативно отправляет сигнал оператору для реагирования.
6. Контроль средств индивидуальной защиты (СИЗ). Особенно актуально для складов и производственных зон гипермаркетов, где важно соблюдать технику безопасности.

Эти технологии уже сейчас активно используются в ритейле и значительно повышают уровень безопасности.

Анастасия Бейгул, TRASSIR

В ритейле две ключевые угрозы безопасности создают основные потери:

1. Мошенничество на кассе (до 40% всех краж) – аннулирование чеков, доступ к денежным ящикам. Современные решения для контроля кассовых операций сокращают время расследования с нескольких часов до 10–15 минут, автоматически фиксируя подозрительные действия через интеграцию с кассовыми системами.
2. Кражи в торговом зале. Для борьбы с этой проблемой вместо распознавания лиц используется анализ на основе шаблонов поведения: выявление нетипичных маршрутов, задержки у товарных зон, аномальная активность. Это соответствует требованиям закона 572-ФЗ и снижает вероятность ложных обвинений.

По нашему опыту, такие решения не только значительно сокращают убытки, но и повышают дисциплину персонала. Покупатели тоже выигрывают: их не преследует охрана, подозревая в краже.

Юрий Годына, Нейрометрика

Важно понимать, что любой модуль, используемый в целях безопасности, не является полностью автономным и самодостаточным, в отличие от маркетинговых инструментов.

Здесь важно согласование "человек – машина" или "нейросеть – оператор", так как при решении таких задач допускается большая доля ошибок второго рода для минимизации ошибок первого рода, поэтому эффективность работы модуля напрямую зависит от эффективности оператора в его реакции на подозрительную активность.

Наиболее востребованные и доказавшие свою эффективность модули:

• поиск по черным спискам, в том числе выявление подозрительных личностей (частично или полностью скрывающих лицо в поле зрения камеры);
• нарушение режима работы;
• проникновения неавторизованных лиц;
• выявление скоплений лиц;
• выявление быстрых движений и перемещений.

Последние два модуля эффективны при детекции драк и конфликтов косвенным методом.
Остальные модули, как правило, требуют большей подготовленности со стороны персонала службы безопасности – фрод, кража, вынос/пронос.

Александр Измайлов, Московские системы безопасности

Я считаю, что на данный момент самые эффективные модули с точки зрения безопасности – это детектор оставленных предметов (предотвращает террористические угроз) и детектор дыма и огня (раннее оповещение о возгорании). Эти решения действительно помогают минимизировать риски.

Владимир Улизко, Magnit Tech

Продуктовый ритейл, как и ритейл в общем, – это такой формат деятельности, при котором компании стремятся к постоянному повышению эффективности операций и снижению издержек.
Сейчас есть нехватка массового персонала в ритейле, это нужно учитывать при разработке технических решений и их внедрении.

В небольшие магазины сложно выделить высококлассного специалиста, при этом на рынке пока нет готовых автоматизированных решений для этой задачи.

Идеальным вариантом стала бы система на основе современных технологий, например самообучающихся нейросетей. Они могли бы анализировать поведение покупателей.
Наиболее известны в настоящее время модули распознавания лиц и ведения базы черных и белых списков. В непродуктовых торговых точках и продуктовых среднего и большого формата такие технологии используются, но в продуктовом ритейле малого и ультрамалого формата это нецелесообразно по тем причинам, о которых я уже говорил выше: высокая стоимость оснащения оборудованием и требуемой инфраструктуры, отсутствие персонала для своевременной и правильной реакции на события.

Перечислите модули видеоаналитики, которые часто применяются в ритейле для маркетинга.

Евгений Гуменюк, НВП "Болид"

1. Подсчет посетителей для расчета конверсии, оценки эффективности маркетинговых акций, планирования штата.
2. Тепловые карты, анализ траекторий движения покупателей для оптимизации мерчандайзинга, выявление популярных/непопулярных зон.
3. Анализ длины очередей и времени ожидания у касс или в отделах для оценки нагрузки и управления персоналом.

Антон Горожанкин, Macroscop

В лидерах маркетинговой видеоаналитики отмечу модуль определения длины очереди, который оперативно уведомляет о необходимости открытия дополнительных касс в период высокой покупательской нагрузки, а также собирает и предоставляет соответствующую статистику за разные периоды времени. Это помогает оптимизировать работу кассовых зон и сократить очереди, а значит, повысить лояльность покупателей и снизить вероятность их отказов от покупки из-за больших очередей.

Модуль определения длины очереди широко используется ритейлерами, прекрасно работает на реальных объектах и приносит ощутимый эффект в виде увеличения продаж.

Активно используются также интегрированные решения, когда видеонаблюдение работает в комплексе с POS-терминалами и увеличивает эффективность контроля платежных операций.
Приведу в пример кейс нашего пользователя – крупного сетевого ритейлера, который внедрил видеосистему с модулем определения длины очереди и контролем кассовых операций на POS-терминалах. Это дало увеличение оборота и среднего чека на 1%, снижение количества жалоб покупателей в два раза и сокращение количества людей, уходящих без покупки, на 10%.
Последнее время заказчики из ритейла чаще стали обращать внимание на связку видеои аудиоаналитики, которая превращает интегрированные системы в инструмент не только безопасности, но и управления бизнес-процессами.

Один из ключевых сценариев применения – мониторинг качества обслуживания клиентов.
Современные алгоритмы компьютерного зрения фиксируют факт взаимодействия сотрудника с посетителем, а речевая аналитика проверяет соблюдение скриптов диалога.

Дополнительный уровень – оценка эффективности скриптов, для которой агрегируют данные от комплексной системы, сопоставляют их с динамикой продаж и выявляют сильные и слабые стороны.

Василий Долгов, ВизорЛабс

На сегодняшний день массовое использование видеоаналитики в маркетинговых целях в ритейле остается скорее исключением, чем правилом. Тем не менее на рынке существует несколько категорий модулей видеоаналитики, которые уже применяются в пилотах, флагманских точках и у крупных ритейлеров, особенно в формате Store of the Future (концепция SoF предполагает, что физические и цифровые пространства будут объединяться, а процесс покупки станет непрерывным, от онлайн-заказа до получения товаров в магазине):

1. Контроль обслуживания клиентов.
Детекторы очередей анализируют среднюю длину очереди, время ожидания, пиковые часы посещений. Это позволяет оптимизировать количество касс и численность персонала, сократить время обслуживания клиентов. Тепловые карты (heatmaps) отображают маршруты движения покупателей и зоны их наибольшей концентрации в торговом зале. Они используются для анализа эффективности выкладки, оценки привлекательности рекламных экспозиций и оптимизации зонирования торгового пространства.

2. Контроль состояния торговых полок.
Детекторы пустых полок и out-of-stock отправляют соответствующие уведомления персоналу.
Это нужно для повышения уровня обслуживания клиентов и снижения потерь от упущенных продаж. При этом необходима хорошая калибровка, частая актуализация планограмм и видеокамеры, которые хорошо работают в условиях нестабильного освещения.

3. Оценка потребительских характеристик.
Определение пола и возраста позволяет сегментировать аудиторию, которая взаимодействует с определенными зонами или продуктами. Анализ эмоций и вовлеченности за счет считывания мимики и направления взгляда позволяет фиксировать реакцию людей на рекламные экраны, витрины или промоматериалы. Это нужно для персонализации инструментов маркетинга, тестирования эффективности рекламных акций и динамического изменения digital signage по аудитории. При этом важно помнить, что существуют юридические и этические ограничения: сбор и обработка биометрических данных регулируется Федеральным законом № 572-ФЗ, также требуется информировать клиента о том, что система собирает информацию.

4. Магазины без персонала (autonomous retail).
Пока это самая технологически сложная и дорогостоящая область, включающая компьютерное зрение для трекинга покупателей; распознавание действий (перемещение товара с полки и возврат на место); интеграцию с автоматическими системами расчета (Just Walk Out, Grab & Go и т.п.). Это позволяет добиться упрощения клиентского пути, сокращения издержек, связанных с наймом персонала. Правда, пока такие проекты, например Amazon Go и X5 Lab Store, остаются лишь в формате пилотов или имиджевых проектов, а не инфраструктурных стандартов.

При этом потенциал маркетинговой видеоаналитики огромен. Основной сдерживающий фактор – это стоимость и отсутствие прямого экономического обоснования в краткосрочной перспективе. Однако по мере удешевления технологий и интеграции с CRM, BI и омниканальными системами эти модули будут постепенно переходить из категории "инновация" в категорию "операционная необходимость".

Николай Чура, Фирма "Видеоскан"

Модули аналитики, позволяющие обнаруживать возникновение очередей, определение наиболее популярных отделов и стеллажей по тепловым картам, оптимизацию раскладки товаров, подсчет посетителей и даже контроль кассовых операций, безусловно, повышают эффективность торговой организации. Все эти технологии видеоаналитики улучшают функционирование ритейла.

Семен Галушкин, NeuroCore

Вот где видеоаналитика реально разгоняет продажи:

1. Тепловые карты помещений. Это инструмент для анализа популярности зон в магазине.
   Понять, где товар покупают чаще, где его не замечают, – бесценно для ритейла.
2. Детекция очередей. Если система фиксирует скопление людей у касс, это сигнал, что нужно открывать дополнительные. Это решает не только маркетинговую задачу, но и улучшает сервис.
3. Заполненность полок. Аналитика позволяет отслеживать места, где заканчивается товар, чтобы сотрудники быстрее пополняли запасы.
4. Определение целевых аудиторий. Видеоаналитика может определять пол, примерный возраст посетителей и даже их эмоциональное состояние. Это помогает понять, какая аудитория посещает магазин, насколько эффективно работают рекламные акции и как покупатели реагируют на выкладку товаров.
5. Генеративные решения для проектирования магазинов. Искусственный интеллект (ИИ) может предложить оптимальную расстановку витрин и оборудования, а также визуализировать конечный результат. Это ускоряет процесс проектирования и помогает избежать ошибок.
   Маркетинговая видеоаналитика в ритейле точно будет расти, потому что конкуренция требует все большей точности и эффективности в работе с покупателями.

Анастасия Бейгул, TRASSIR

В ритейле видеоаналитика для маркетинга фокусируется на более глубоком понимании поведения покупателей и оптимизации клиентского опыта.

Наибольший спрос мы сейчас видим в таких решениях, как:

1. Тепловые карты – помогают анализировать зоны активности в торговом зале для оптимизации выкладки товара.
2. Подсчет трафика и конверсии – автоматически анализирует поток посетителей и выявляет проблемные зоны, а также автоматизирует расчет метрик благодаря интеграции с кассовыми системами.
3. Контроль очередей – оперативно сигнализирует о скоплении людей у касс, позволяя быстро принимать необходимые меры.
4. Социально-демографическая аналитика – определяет половозрастной состав покупателей для точной настройки ассортимента и рекламы под целевую аудиторию конкретной локации.

Юрий Годына, Нейрометрика

Прежде всего это все, что связано с подсчетом и анализом посетителей:

• общее количество посетителей с долей уникальных и за вычетом персонала;
• частота возвращения;
• демографический анализ;
• тепловые карты помещений;
• анализ очередей.

Какое-то время тому назад пробовались подходы в оценке эмоционального состояния посетителей, но они не нашли распространения из-за сложной интерпретации данных.

Отдельно можно отметить задачи оценки глубокой конверсии:

• сколько посетителей обратили внимание на товар/витрину/полку;
• сколько задержались, чтобы познакомиться поближе;
• сколько вступили в контакт с продавцом/консультантом;  
• сколько контактов в итоге закончились продажей.

То есть система видеоаналитики интегрируется с кассовым ПО и обеспечивает сквозную аналитику.

Вообще в последнее время все больше реализуются более сложные кейсы, например контроль столиков в зонах общественного питания – как быстро он освобождается и подготавливается к следующему посетителю. Но тут мы уже опять уходим из чисто маркетинговых задач к задачам оценки общей эффективности бизнеса.

Александр Измайлов, Московские системы безопасности

Думаю, что это модули подсчета посетителей, которые позволяют анализировать загруженность магазина, тепловая карта, которая показывает популярность различных зон, и системы контроля персонала – они помогают оценить эффективность работы сотрудников.

Владимир Улизко, Magnit Tech

В продуктовом ритейле для маркетинговых целей чаще остальных применяются модули видеоаналитики для подсчета посетителей, определения очередей на кассе, анализа потоков покупателей вне магазина (сколько прошло мимо, сколько зашло в магазин), подсчет времени пребывания в зоне магазина, а также для идентификации групп покупателей (например, по возрасту или полу).

Повлияло ли на видеоаналитику в ритейле принятие закона № 572-ФЗ? Как именно?

Евгений Гуменюк, НВП "Болид"

Закон запрещает практически любую автоматическую идентификацию личности по лицу без использования Единой биометрической системы (ЕБС). Биометрические шаблоны обязательно должны храниться в ЕБС, что фактически не обеспечивается в полном объеме. Это значительно усложнило и удорожило внедрение и применение маркетинговых систем VIPобслуживания клиентов, ранее активно развивающихся. Производители видеоаналитики теперь вынуждены развивать технологии, работающие без идентификации личности, такие как анализ паттернов движения, анализ по одежде, анализ возраста и пола для оценки целевой аудитории.

Антон Горожанкин, Macroscop

До принятия соответствующего закона видеоаналитика в области идентификации людей применялась довольно широко и активно, особенно представителями крупных торговых объектов. С ее помощью боролись с шоплифтерами (а значит, с материальными потерями), определяли постоянных покупателей и VIP-клиентов, реализовывали контроль доступа сотрудников. Сегодня многие объекты поставили использование идентификации лиц на паузу.

Василий Долгов, ВизорЛабс

Принятие Федерального закона № 572-ФЗ от 31.07.2023 г., вступившего в силу с 1 марта 2024 г., значительно изменило правила игры в сфере применения технологий распознавания лиц и биометрических данных в коммерческом секторе, в том числе и в ритейле.

Согласно новой редакции закона:

• биометрические данные могут использоваться исключительно в рамках Единой биометрической системы (ЕБС), оператором которой является государство;
• коммерческим компаниям запрещено самостоятельно собирать и обрабатывать биометрию, если это не осуществляется с использованием ЕБС;
• нарушение закона может привести к административной ответственности, а в ряде случаев – к уголовным последствиям за незаконное использование персональных данных.

В результате идентификация шоплифтеров стала весьма сомнительной с точки зрения юриспруденции процедурой. Если ранее ритейлеры использовали собственные базы нежелательных клиентов, занося в них людей, подозреваемых в хищениях, а при повторном визите система с помощью распознавания лиц отправляла сигнал службе безопасности, то теперь такая практика оказалась вне правового поля, поскольку ведение и использование собственной биометрической базы данных нарушает закон. Несмотря на это, есть компании, которые оказывают информационную услугу по идентификации шоплифтера, юридические риски в этом случае остаются на внешнем провайдере подобной услуги, так как наличия согласия клиента недостаточно, если обработка не осуществляется через ЕБС. Как результат, ритейл теряет инструмент персонализации.

Так персонализация сервиса на основе распознавания лиц оказалась под запретом. Крупные сети не могут без участия ЕБС реализовать сценарии, при которых система идентифицирует посетителей на входе, после чего CRM подгружает его профиль с историей покупок, предпочтений, картой лояльности. Магазин при этом мог бы предлагать персонализированные акции или передавать информацию продавцам-консультантам для повышения качества обслуживания.

Теперь такие сценарии невозможны без участия ЕБС, а значит, фактически недоступны для розницы. Использование нейросетей для персональной аналитики и кастомизации инструментов маркетинга заморожено.

Ограничена также аналитика по демографическим данным. Даже сбор обезличенной статистики по полу, возрасту и настроению посетителей, если он использует элементы биометрического анализа лица, теперь может трактоваться как обработка биометрии. Парадокс заключается в том, что даже если ритейлер не стремится к идентификации личности, но использует метки, извлеченные из изображения лица, эти действия тоже попадают под ограничения.

Принятие 572-ФЗ отправило магазины без кассиров в юридическую серую зону. Такие форматы торговли, как Just Walk Out, использующие компьютерное зрение для трекинга действий клиента, предполагают использование систем точной идентификации, которые дают ответы на вопросы: кто взял товар? кто положил его в корзину? кто вышел, не оплатив?

Без биометрической привязки такие системы становятся не только менее надежными и эффективными, само их внедрение сопряжено с юридическими рисками. Так что закон № 572-ФЗ кардинально сузил возможности использования одного из самых продвинутых и перспективных направлений видеоаналитики – распознавания лиц. Целый класс решений оказался заблокирован, включая идентификацию злоумышленников, построение персональных клиентских профилей и персонализацию маркетинга.

Ритейлеры были вынуждены переориентироваться на обезличенную аналитику, например тепловые карты и анализ поведения без идентификации. Другие предпочли искать способы взаимодействия через государственную ЕБС, что оказалось затруднительным с технологической и организационной точки зрения.

Николай Чура, Фирма "Видеоскан"

Принятие закона № 572-ФЗ напрямую не повлияло на развитие технологии видеонаблюдения и совершенствование видеоаналитики.

Вместе с тем все более широкое использование для видеонаблюдения видеозаписи привело к росту фактических баз данных, содержащих отчасти "персональные данные" как персонала, так и посетителей. Причем с применением видеоаналитики, по сути, производится систематизация этих баз как по причинам, так и по адресации и назначению этих записей. Это привело к необходимости как упорядочивания, так и некоторого ограничения накопления подобных материалов.

Семен Галушкин, NeuroCore

Да, существенно. Закон № 572-ФЗ о защите биометрических данных поставил перед определенными вызовами не только ритейл, но и всю отрасль, связанную с биометрией. В целом рынок биометрических систем в России сильно затормозил.

Основная сложность – необходимость получения согласия пользователей на обработку данных. Приведу пример. Системы распознавания лиц могли бы идеально работать в магазинах для предотвращения краж: камеры фиксируют шоплифтеров, анализируют их поведение и предотвращают потерю прибыли. Однако здесь возникает спорный вопрос.

С одной стороны, оперативно-розыскная деятельность (ОРД) может применять биометрию для тех, кто уже находится в розыске, но для этого нужна лицензия ОРД. С другой стороны, для обычных шоплифтеров, которые не в розыске, такого согласия на обработку данных получить практически невозможно.

Без этого согласия применение закона становится невозможным. При этом важно помнить, что мелкое хищение на сумму до 2 500 руб. влечет административную ответственность, а уголовная ответственность начинается с превышения этой суммы. Это дополнительно усложняет вопрос о том, можно ли объявлять человека в розыск и использовать биометрию.

Что касается контроля доступа через биометрию. Часто работодатели сами собирают согласие на обработку биометрических данных у своих сотрудников, например при оформлении трудового договора или в виде отдельного приложения к нему. Многие компании, которые успели установить системы контроля доступа по лицу до вступления закона в силу, не хотят их убирать и поэтому активно собирают такие согласия с персонала, чтобы их системы оставались работоспособными.

Но так или иначе, отсутствие согласия делает применение многих биометрических технологий невозможным. Именно это создает разрыв между технологическими возможностями и их реализацией.

К сожалению, текущий закон тормозит внедрение многих решений с биометрией, но мы верим, что при желании можно сбалансировать защиту прав граждан и интересы ритейла.

Анастасия Бейгул, TRASSIR

Безусловно, повлиял. Он поставил точку в использовании несанкционированной биометрии. Ритейл адаптировался:

1. Произошел переход от идентификации к наблюдению: вместо распознавания – поведенческие паттерны.
2. Увеличился спрос на локальные системы хранения и обработки, без передачи данных в облако.
3. Упростился комплаенс: компании стремятся заранее избегать зон юридического риска.

Фокус сместился на анонимную аналитику, и рынок уже подстроился под эти реалии.

Юрий Годына, Нейрометрика

На мой взгляд – крайне негативно. По сути, ритейл лишился многих эффективных инструментов, особенно в области общей эффективности бизнеса. Например, стало гораздо сложнее вести учет рабочего времени и контроль выполнения операций.

Александр Измайлов, Московские системы безопасности

Да конечно, 572-ФЗ фактически запретил распознавание лиц в ритейле без согласия посетителей, что ограничило сбор биометрических данных. Компании вынуждены внедрять решения, которые не требуют идентификации личности.

Ожидаете ли вы появления в ближайшее время прорывных технологий видеонаблюдения и видеоаналитики для ритейла?

Евгений Гуменюк, НВП "Болид"

В ближайшее время мы можем ожидать появления новых революционных решений, объединяющих видеоаналитику с мультимодальной аналитикой и искусственным интеллектом нового поколения.
Одной из ключевых тенденций станет интеграция видеонаблюдения с данными с различных сенсоров – Wi-Fi-трекингом, RFID, датчиками на тележках и корзинах, а также системами POS для построения более точной и полной картины поведения покупателей.

Эти системы позволят анализировать маршруты перемещений, время пребывания и покупки без необходимости идентификации личности, что важно для соблюдения конфиденциальности.

Антон Горожанкин, Macroscop

Стоит отметить развитие технологий, основанных на нейросетевых алгоритмах и искусственном интеллекте, которые способны значительно улучшить качество анализа видеоинформации и создать кастомные решения.

Объекты ритейла используют большое количество систем: товароучетные, платежные, CRM, системы управления складом, видеонаблюдение и т.д. И все они предоставляют огромные массивы разнородных данных, которые важно оперативно систематизировать, анализировать и выдавать результаты в простой и понятной для управленцев форме для принятия правильных решений и повышения эффективности бизнеса.

Василий Долгов, ВизорЛабс

Да, индустрия находится на пороге качественного скачка. В ближайшие два-три года можно ожидать как эволюционных (снижение стоимости, повышение доступности), так и революционных (принципиально новых архитектурных подходов) изменений в области видеоаналитики для ритейла:

1. Доступная коробочная видеоаналитика. Сегодня системы видеоаналитики все еще воспринимаются как сложная ИТ-инфраструктура (серверы, лицензии, настройка, обучение персонала). Однако с развитием аппаратных платформ и унификацией моделей ИИ появляются готовые недорогие продукты, которые можно внедрять по принципу plug&play. Это компактные еdgeустройства со встроенным ИИ, которые подключаются напрямую к обычным IP-камерам; преднастроенные детекторы базового уровня для подсчета очередей, детекции пустых полок, контроля поведения на кассе. Так, даже магазины формата "у дома" смогут использовать видеоаналитику не только для безопасности, но и для микромаркетинга и контроля выкладки.

2. MLLM (Multimodal Large Language Models) – возможный технологический прорыв. MLLM, такие как GPT-4o или Gemini, уже демонстрируют способность работать с текстом, изображениями и видео в едином контексте. Это открывает совершенно новые горизонты для видеоаналитики в ритейле:

• контекстная интерпретация событий на видео: вместо "объект А взял объект Б" модель сможет понимать, что "покупатель взял товар с полки, осмотрел, положил обратно";
• автоматическое создание сложных сценариев: раньше построение логики аналитики (например, "если человек подошел к полке, не взял товар, затем вернулся") требовало ручной настройки. С MLLM такие сценарии можно будет задавать в виде простого текстового запроса;
• объяснимость решений – модели смогут "объяснить", почему посчитали ситуацию подозрительной или интересной, что важно для доверия со стороны пользователей.

Внедрение MLLM поможет формировать комплексную оценку работы продавцов на основе их учтивости, внимания к покупателю, времени общения. При этом нейросеть сможет анализировать поведение клиента у конкретной витрины с учетом его пола, возраста и реакций.
Кроме того, при использовании MLLM возможна реализация персонализированных сценариев, например "если клиент задержался у витрины с детскими товарами, предложить скидку на сопутствующие позиции через digital signage".

3. Интеграция с омниканальными платформами. Видеоаналитика перестанет быть отдельным ИТ-модулем, а станет частью единой платформы управления клиентским опытом. При этом возможна синхронизация с данными из e-commerce (например, рекомендовать офлайн товар, оставленный в онлайн-корзине) и интеграция с CRM и CDP для анализа LTV и RFM-сегментации.

4. Автоматизация отчетности и принятия решений. Вместо выгрузки сырых данных или срабатываний по детекторам видеоаналитика станет источником готовых управленческих отчетов о том, в каких точках сегодня возникли проблемы с выкладкой; какие товары чаще всего брали в руки, но не покупали; какие зоны магазина генерируют наименьший поток и почему.

В ближайшее время ожидается двойной эффект трансформации рынка. Во-первых, благодаря дешевым коробочным решениям видеоаналитика станет массовой. Во-вторых, благодаря мощным MLLM-моделям она выйдет на уровень интерпретации и контекстуального понимания, а не просто фиксации событий. Такой симбиоз – простота внедрения + интеллектуальность и станет настоящим "геймченджером" для ритейла, позволяя одновременно снизить издержки и повысить клиентскую лояльность.

Николай Чура, Фирма "Видеоскан"

Грядущее нам, как правило, не ведомо. Появление новых возможностей в технике и технологиях обычно обусловлено возникшими потребностями общества и его экономическим могуществом. В этом смысле экономические проблемы редко приносят прорывные технологии, даже если они заимствованы.

Семен Галушкин, NeuroCore

Да, определенно. Прорывов ждем минимум в двух направлениях:

1. Точность и "интеллектуальность" систем. Модели станут лучше понимать контекст, смогут в реальном времени учитывать сложные данные и сразу принимать решения. Это касается как безопасности, так и маркетинга. Например, система сможет распознавать не только очереди, но и настроение покупателей, понимать, что вызывает неудовольствие, и рекомендовать изменения.
2. Гибридные решения. Появятся системы, которые объединяют видеоаналитику с голосовыми и текстовыми данными. Например, камеры записывают поведение посетителей, а параллельно ИИ анализирует запросы в магазинах, чтобы точнее прогнозировать спрос.

Прорывы неизбежны, потому что спрос на такие технологии растет, а сами решения становятся все доступнее. В идеальном будущем, без излишних бюрократических барьеров, мы увидим по-настоящему персонализированные рекомендации, мгновенную обработку негатива и создание уникального опыта для каждого покупателя. Видеоаналитика станет не просто инструментом наблюдения, а полноценным ассистентом, способным предугадывать потребности и оптимизировать каждый аспект работы в ритейле.

Анастасия Бейгул, TRASSIR

Да, прорывные технологии видеоаналитики для ритейла уже формируются под влиянием двух ключевых трендов: ужесточения регуляторики и экспансии e-com. Ожидаю, что в ближайшие два-три года фокус сместится в сторону:

1. Предиктивной аналитики – прогнозирование очередей и краж до их возникновения.
2. Распознавания эмоций – оценка удовлетворенности покупателей у полок и касс без идентификации личности.
3. 3D-визуализации магазинов – тестирование выкладки товаров в виртуальной среде на основе данных с камер.
4. Скрытых технологий – интеграция с IoT-датчиками (умные корзины, ценники) и использование синтетических данных для обучения ИИ без рисков нарушения приватности.
5. Биометрических решений – постепенный отказ от карт лояльности в пользу Face ID и аналогичных технологий.

Эти инновации помогут ритейлу сократить издержки и конкурировать с онлайн-продажами.

Юрий Годына, Нейрометрика

Нет, прорывных технологий мы в обозримом будущем не ожидаем, но ожидаем реализацию более сложных и сочлененных сценариев, особенно в области эффективности бизнеса. То есть востребованными станут не те решения, в которых больше модулей аналитики, а те, которые решают задачу клиента без необходимости обращения к видеоархивам и сложным интерфейсам, например через телеграм-бот или другой доступный.

Следующим этапом станет предиктивная аналитика и интеграция со множеством сторонних сервисов и источников данных.

Александр Измайлов, Московские системы безопасности

Сложно сказать. Пока не вижу предпосылок для революционных изменений, но ситуация может измениться в любой момент. Технологии развиваются очень быстро.

Владимир Улизко, Magnit Tech

Для ритейла в целом ожидаю появление анализа видеопотока на основе обучаемых нейросетей. Но в среднесрочной перспективе применимы они будут только для премиум-сегмента продуктового ритейла и непродуктового ритейла чисто из экономических соображений, так как для прорывных технологий видеоанализа требуется соответствующая инфраструктура и вычислительные мощности, которые будут "ложиться" не на все форматы.

На какие технологии вы бы рекомендовали заказчикам из сферы ритейла обратить первоочередное внимание?

Евгений Гуменюк, НВП "Болид"

Основные технологии – это системы для анализа потоков и тепловых карт, которые помогают оптимизировать выкладку и планировку магазина, а также точно считать посетителей и конверсию.
Особое значение имеет интеграция этих решений с бизнес-процессами, например автоматическая настройка маркетинговых акций или управление штатом на основе реальных данных.

Важны также аналитика очередей для повышения комфорта и снижения потерь, демографический анализ для таргетинга и системы безопасности с интеллектуальной детекцией краж и оставленных предметов.

Антон Горожанкин, Macroscop

Как специалисты по видеоаналитике и непосредственные разработчики мы рекомендуем обращать внимание на технологии интеллектуального анализа.

Спектр инструментов видеоаналитики для ритейла очень широк: контроль наполненности полок, тепловые карты, подсчет уникальных посетителей, контроль длины очереди и т.д., их внедрение и глубокий анализ полученных данных приносят реальную пользу в виде увеличения лояльности покупателей, роста среднего чека и снижения денежных потерь.

При этом для еще большей результативности возможна кастомизация предлагаемых вендорами решений под конкретные запросы ритейлеров, а также объединение видеонаблюдения с другими системами магазинов и складов (платежные терминалы, весовое оборудование, бизнес-аналитика и др.).

Имеет также смысл выходить со своими задачами и идеями непосредственно на вендора, потому что даже в отсутствие готового решения мы всегда открыты для обсуждения доработок под конкретный запрос заказчика.

Николай Чура, Фирма "Видеоскан"

В последнее время все больший интерес вызывают интеллектуальные технологии, основанные на детальном анализе телевизионного изображения и интегрировании с кассовыми операциями. Это достаточно сложные алгоритмы, которые, как правило, недоступны для простейших встроенных устройств видеоаналитики в видеорегистраторах.

Наиболее перспективные технологии – это:

• контроль кассовых операций с одновременным документированием детального изображения кассы с изображением чека на покупку;
• регистрация загруженности касс и покупателей в очередях;
• регистрация потоков покупателей в торговых залах с последующей визуализацией тепловых карт для анализа оптимальности раскладки товара.

Семен Галушкин, NeuroCore

Безусловно, нужно начать с того, что дает ощутимый финансовый эффект и быстро окупается.

Это:

1. Тепловые карты и анализ очередей. Простая, но невероятно полезная аналитика.
2. Заполненность полок. Готовое решение, которое сразу повышает продажи.
3. Аналитика безопасности (толпы, драки, детекция оружия, контроль СИЗ). Повышение безопасности – это не только про защиту, но и про снижение рисков, а значит, и расходов.
4. Поведенческая видеоаналитика. Отслеживание аномалий и подозрительного поведения для предотвращения потерь или ЧП.
5. Проектирование и визуализация торговых помещений. Использование генеративных моделей для проектирования уже помогает значительно ускорить открытие новых магазинов.

И чем быстрее бизнес начнет использовать эти технологии, тем быстрее он сможет конкурировать на новом уровне.

Анастасия Бейгул, TRASSIR

Вместо гонки за трендами мы рекомендуем сосредоточиться на решениях, которые дают быстрый и ощутимый эффект:

1. Борьба с мошенничеством на кассе – ключевая проблема каждого ритейлера. Внедряйте видеоаналитику, интегрированную с вашей кассовой системой. Она автоматически будет размечать все подозрительные операции (аннулирование чеков, доступ к деньгам без покупок и т.д.) на видеопотоке, экономя ваши ресурсы на скрупулезное расследование каждой операции.
2. Выявление скрытых убытков от неэффективных процессов, например отслеживание возникновения очередей, отталкивающих до 40% посетителей, или ошибок при выкладке товара. Простые модули анонимного анализа трафика и тепловых карт (без распознавания лиц!) помогут оптимизировать логистику в зале и расстановку персонала, поднимая конверсию до 30%.

Ключевой принцип: выбирайте решения, которые уже завтра принесут пользу – например, сократят время реакции на проблему или автоматизируют рутинный процесс. Главное – технологии должны решать существующую проблему, а не создавать новую.

Юрий Годына, Нейрометрика

Прежде всего на предиктивную аналитику. Конечно, важно получить уведомление, что у кассы образовалась очередь и пора бы открыть вторую кассу, но лучше все-таки, когда система сама направляет сотрудника на вторую кассу еще до того, как порог достигнут. Аналитика должна выходить за рамки простого анализа движущихся картинок – важно создание контекста с выстраиванием сложных причинно-следственных связей, когда на слой данных из событий сверху накладывается аналитический слой, который обогащается еще информацией из внешних источников и может делать краткосрочные прогнозы.

Обратите внимание на эффективность операций в торговых залах: насколько качественно и своевременно выполняется клининг, нет ли помех для перемещения, как персонал взаимодействует с посетителями и разбирает сложные ситуации.

Александр Измайлов, Московские системы безопасности

Думаю, что стоить обратить внимание на технологию "детекция краж" (например анализ резких движений, захват товара) без идентификации личности. Перспективны также различные интеграционные решения для контроля выноса товара, например, с использованием RFID-меток.

Владимир Улизко, Magnit Tech

Перечень технологий, которые будут востребованы в ритейле в ближайшее время:

1. Роботизация для склада, даркстора, сортировка и отборка товара.
2. Контроль качества поставляемого товара.
3. Внедрение в различные сферы ритейла технологий искусственного интеллекта (ИИ), в том числе и для видеоанализа.

ИИ может обрабатывать данные быстрее, чем люди, соответственно можно быстрее получать нужную информацию из больших массивов данных и быстрее конкурентов реагировать на изменения.

Начальник отдела развития систем дистанционного контроля Magnit Tech розничной сети "Магнит"

Опубликовано в журнале "Системы безопасности" № 3/2025

Все статьи журнала "Системы безопасности"
доступны для скачивания в iMag >>

Иллюстрация к статье сгенерирована нейросетью Kandinsky