Из трендов – в мейнстрим: интернет вещей в розничной торговле

На фото: Юлий Гольдберг, директор по развитию и инновациям SAS Россия/СНГ

Когда речь заходит об интернете вещей в ритейле, первое, что вспоминают – это «умная» логистика, когда с помощью датчиков собирается информация для пополнения товарных запасов на полках, и кроссканальный маркетинг. 

Однако этим возможности IoT в ритейле далеко не ограничиваются – появляются мощные тренды, которые в ближайшее время станут мейнстримом. 

О некоторых из них рассуждает Юлий Гольдберг, директор по развитию и инновациям SAS Россия/СНГ. 


Распознавание лиц

В ближайшем будущем – возможно, уже в этом или в следующем году – в российских торговых центрах появятся системы распознавания лиц. По крайней мере, компания, специализирующаяся на подсчете посетителей, уже заключила договор о создании таких инструментов. Предполагается, что такое решение будет стоить от нескольких десятков до сотни миллионов рублей и позволит получать данные о возрасте и гендерной принадлежности покупателей, будет отслеживать их перемещение по магазину, фиксировать эмоции. 

Кроме того, система будет предотвращать случаи мошенничества как со стороны посетителей, так и со стороны персонала. О заинтересованности в подобном инструменте уже заявили представители нескольких российских торговых сетей. 

Создатели уверяют, что неприкосновенность личных данных никак не будет нарушена – информация будет собираться в обезличенном виде, но понятно, что с технической точки зрения в идентификации конкретного клиента нет никакой сложности. 


 
Похожие системы распознавания лиц уже работают в зарубежном ритейле, например, в Китае. Там планируется создать автоматизированные магазины, но, в отличие от американского Amazon Go, где распознавание лиц не используется, в Китае за основу при идентификации покупателя берется именно оно. 

Но если такие магазины пока только в проекте, то так называемая «оплата улыбкой» там существует уже несколько лет. Например, она внедрена в ряде местных ресторанов KFC: в терминал встроена камера, которая сканирует лицо, распознает его и списывает стоимость заказа с аккаунта в AliPay. Эта не единственный пример – такая же схема применяется в ряде других китайских магазинов и заведений общепита. 

Успешно действует технология распознавания лиц в Великобритании, где ее использует более половины фэшн-ритейлеров, правда, в более завуалированном виде. Там ее основная цель – сбор данных для маркетинговых компаний и формирования индивидуальных предложений. При появлении конкретного клиента ему делаются персональные предложения, скидки на конкретный товар и так далее – просто потому, что система его «узнала» в лицо, получив тем самым ключ к уже накопленной информации о вкусах, предпочтениях, сведениях о предыдущих покупках и так далее.
 
Для решения задач по распознаванию лиц в режиме реального времени нужны современные аналитические инструменты с элементами ИИ: они помогают узнавать человека, даже если тот отпустил бороду или надел очки, быстро обрабатывают огромный поток данных, моментально сопоставляют увиденное с параметрами в базе и моментально идентифицируют посетителей. 

Внедрения, ожидаемые в российском ритейле, по всей видимости, будут ближе к британской схеме, чем к китайской, но в любом случае ритейл проявляет высокий интерес к технологии распознавания лиц, несмотря на все опасения покупателей за свою приватность.  

Более того – ранее десять федеральных ритейлеров уже запустили системы распознавания образов: они не видят лица, но могут распознать пол с погрешностью 0,03% и возраст с точностью до года, так что до распознавания лиц остался один шаг. 

---

Читайте также: Новая жизнь вещей: как холодильник с интернетом увеличивает доходы бизнеса 

---

Автоматические магазины

Появление первого автоматизированного магазина Amazon Go вызвало неоднозначную реакцию. Одни считали его не более чем занятным экспериментом, который таковым и останется. Другие видели в нем первую ласточку и предрекали, что в ближайшем будущем покупки повсеместно будут совершаться именно так. 

Пока оптимисты и пессимисты вели споры, Amazon успел открыть в США десять точек – четыре в Сиэтле (включая магазин в офисе компании с ограниченным доступом), четыре в Чикаго и два в Сан-Франциско, там же скоро появится еще один магазин, одиннадцатый по счету. Планы компании еще более грандиозны – открыть 3000 автоматизированных торговых точек по всему миру. 

Такая схема торговли стала возможной благодаря интернету вещей – по всему магазину стоят камеры и датчики, а чтобы в него попасть, нужно на входе отсканировать штрих-код из мобильного приложения – достаточно установить его и зарегистрироваться, чтобы в дальнейшем без препятствий совершать покупки в Amazon Go. Камеры и сенсоры следят за перемещениями покупателя, «видят» товары, которые он кладет в корзину и тут же добавляют их в виртуальную корзину в мобильном приложении. Если покупатель изменил решение и вернул товар на полку, он исчезает и из виртуальной корзины. Ему не нужно ничего сканировать – умные устройства все делают сами, в том числе списывают требуемую сумму с его счета на выходе. 

Amazon уже не единственный на этом рынке – подтягиваются и другие ритейлеры, понимая, что за интернетом вещей, а значит, и за подобным форматом магазинов – будущее. 

Недавно один из крупнейших ритейлеров мира Kroger тоже открыл две автоматизированные точки, работающие по аналогичной схеме, и тоже планирует расширять сеть. Разумеется, применяются другие технические решения, другие облачные сервисы, но схема работы с точки зрения покупателя ровно та же – пришел, взял, унес. 

Пристально присматривается к формату и гигант американского ритейла Walmart, который давно пытается, но пока никак не может потеснить Amazon в онлайн-торговле и стремится отвоевать позиции любыми возможными способами. 


 
Естественно, камеры и сенсоры не только выполняют функцию продавцов и обслуживающего персонала – попутно они собирают огромное количество информации о покупателях: как долго те задерживаются у полок, по каким маршрутам перемещаются, какие полки и зоны у них особенно популярны – словом, генерируется мощный поток больших данных, который обрабатывается в облаке, а результаты анализа потом используются для формирования персонализированных предложений, для индивидуальных рекламных компаний, для оптимизации логистики и так далее. 

Сложно сказать, когда подобные магазины появятся в России – такие проекты требуют серьезных инвестиций, а также потребитель должен быть готов к подобным техническим инновациям. Но, учитывая тенденцию, в том числе нарастающую цифровизацию российских ритейлеров, вряд ли это вопрос очень уж отдаленного будущего.


Динамическое ценообразование

К тому, что ценам свойственно расти, мы все уже привыкли, но благодаря интернету вещей все сильнее становится такой тренд розничной торговли, как динамическое ценообразование – цена может меняться в зависимости от времени суток, заполненности магазина, количества товара, цены у конкурентов и даже конкретного покупателя! 

Первый обязательный шаг для динамического ценообразования – внедрение электронных ценников, и до 2016 в России это было невозможно из-за устаревших инструкций: до тех пор законодательство предписывало наличие подписи ответственного лица и печати на каждом ценнике. Но сейчас это устаревшее предписание отменено, и технологиям дан зеленый свет. 

Как результат – уже в прошлом году планировалось инвестировать около 200 млн рублей в российского производителя электронных ценников, закупают российские сети и зарубежные ценники. Подобные мини-дисплеи, способные менять цену несколько тысяч раз в сутки, уже появились, например, во флагманских столичных магазинах сети «Ашан», внедрения идут в магазинах сети X5 Retail Group и других. 


 
В Европе и США, где законодательных барьеров, подобных российскому, не существовало, динамическое образование уже успело себя зарекомендовать – ведь понижение или повышение цены в нужное время на незначительную сумму может обернуться значительной прибылью. Если цена непривлекательна для клиента или, наоборот, слишком низкая, ее можно изменить за одну секунду, тогда как без электронных ценников процесс был бы слишком долгим и трудоемким, к тому же момент почти всегда будет упущен. 

К тому же это экономит усилия сотрудников – например, когда подобную систему динамического ценообразования внедрил американский ритейлер электроники Best Buy, это позволило ему сэкономить до 40 часов в неделю, которые раньше тратились на переписывание ценников только в одном магазине, что по всей сети выливается в 10 млн долларов экономии в год. 

Кроме того, на ценнике можно разместить не только цену, но и массу другой информации – например, дату выпуска, технические характеристики, данные о количестве покупателей, которые уже приобрели этот товар, информацию о гарантии, QR-код, дающий дополнительные сведения при сканировании и др. 

Правда, чтобы оперативно увидеть, привлекательна цена для клиента или нет, одного электронного ценника мало – нужна аналитика в режиме реального времени. Оптимизация цен, тем более «на лету» – не такой простой процесс: необходимо выстроить модели покупательского спроса на исторических данных, затем на их основе формируются бизнес-правила ценообразования и переводятся на язык математических ограничений, а после этого запускается оптимизация по заданным параметрам, и на выходе система выдает оптимальную на данный момент цену. 

То есть сам ценник, как таковой, – это уже конечное устройство. И сейчас такие инструменты существуют, так что до революции в ценообразовании осталось совсем недолго. 


Безопасность превыше всего

Когда речь заходит об интернете вещей, то, где бы он ни использовался – в ритейле или любой другой отрасли, – вопрос безопасности становится одним из ключевых. Интернет вещей предполагает огромное количество подключенных устройств, образующих единую экосистему, и чем больше таких устройств, тем проще эту экосистему взломать. Это может быть очень болезненным с учетом того, что интернет вещей генерирует и использует огромное количество данных, в том числе конфиденциальных. 

На сегодняшний день, к сожалению, уровень защиты часто оставляет желать лучшего – еще не успела забыться печальная известная атака ботнета Mirai, когда с помощью тривиального подбора логинов и паролей было взломано огромное количество устройств и проведена мощная DdoS-атака на сети крупнейших провайдеров, как буквально на днях стало известно о появлении клона Mirai. Несколько дней назад, 18 марта 2019 года было объявлено, что усовершенствованный Mirai нацелен на бизнес-оборудование и способен получить контроль над бизнес-сетями. 


 
Учитывая, что необходима более совершенная защита, чем та, что существует сейчас, консорциум промышленного интернета разработал практическое руководство по оценке систем интернета вещей с точки зрения кибербезопасности. Это первый подобный документ, где делается попытка универсального подхода к оценке и повышению безопасности IoT – в нем приводятся примеры поэтапной оценки для разных сценариев, даются конкретные рекомендации. 

Безусловно, это важный шаг, но одновременно необходима и заинтересованность со стороны самих рителейров в современных системах безопасности, в которых используются машинное обучение и углубленная аналитика. Да, их внедрение требует серьезных инвестиций, но риски слишком велики, поэтому те, кто не хочет идти на подобные вложения, рискуют заплатить куда более высокую цену. 

Юлий Гольдберг, 
директор по развитию и инновациям SAS Россия/СНГ