Повышение безопасности розничной торговли с помощью расширенной аналитики: решения для касс самообслуживания и зон взвешивания от Neurometrix

В рамках нашей постоянной приверженности решению меняющихся потребностей наших клиентов компания Neurometrix разработала два инновационных аналитических решения, направленных на повышение безопасности розничной торговли и сокращение краж: аналитика касс самообслуживания и аналитика зоны взвешивания. Эти решения отвечают на критическую бизнес-задачу, поставленную одним из наших основных клиентов в сфере розничной торговли продуктами питания, — минимизация краж на кассах самообслуживания и в зонах взвешивания. Здесь мы подробно рассмотрим эти решения и их более широкие последствия для розничной торговли.

Аналитика касс самообслуживания: двухэтапное решение

Станции самообслуживания становятся все более популярными благодаря своему удобству и эффективности, однако они также представляют уникальные проблемы, особенно в отношении краж. Наше решение Self-Checkout Analytics предназначено для выявления, измерения и минимизации краж на станциях самообслуживания с помощью комплексного двухэтапного подхода.

Этап 1: Измерение и анализ

На этом начальном этапе мы проводим тщательную оценку, чтобы оценить масштаб и характер кражи. Этот процесс включает несколько критических шагов:

1. Сбор данных: Мы анализируем видеозаписи с камер безопасности, установленных на кассах самообслуживания, и сопоставляем их с данными о транзакциях. Это позволяет нам выявлять несоответствия и количественно оценивать случаи краж. Изучая, как клиенты взаимодействуют с системами самообслуживания, и сравнивая это с фактическими данными о продажах, мы получаем представление о потенциальном поведении краж.
2. Подробный анализ: Изучая видеозаписи, мы определяем процент краж и классифицируем наиболее распространенные типы краж, такие как несканирование предметов, сканирование меньшего количества предметов, чем есть, и несканирование сумок. Наши результаты показывают, что кражи на кассах самообслуживания обычно не превышают 5%, причем примерно половина этих инцидентов связана с кражами, связанными с сумками, а другая половина — с несканированными или недостаточно просканированными предметами.
3. Поведенческие данные: Мы определяем распространенное поведение, связанное с кражей, например, действия, предпринимаемые клиентами во время сканирования. Эти данные имеют решающее значение для обучения нашей нейронной сети для обнаружения краж в режиме реального времени. Понимание этого поведения позволяет нам адаптировать наши алгоритмы обнаружения для более эффективного распознавания подозрительных действий.

Этап 2: Реализация постоянного мониторинга

Следующий этап предполагает внедрение системы непрерывного мониторинга для предотвращения краж на кассах самообслуживания. Этот этап основывается на выводах, полученных в ходе первоначального анализа:

1. Обучение нейронной сети: нейронная сеть обучается определенным шаблонам краж, таким как действия покупателя на кассе, движения рук и формы предметов. Изучая эти шаблоны, система становится искусной в распознавании потенциальной кражи в режиме реального времени.
2. Обнаружение в реальном времени: на основе этого обучения система может передавать данные в реальном времени сотрудникам магазина, что позволяет немедленно реагировать на потенциальные инциденты кражи. Эта возможность в реальном времени имеет решающее значение для предотвращения кражи в момент ее возникновения, а не просто для ее регистрации для последующего просмотра.

Ключевые показатели

Основные показатели, отслеживаемые при аналитике касс самообслуживания, включают:

1. Процент краж: Определение доли транзакций, в которых есть кража. Эта метрика дает четкий индикатор общей эффективности системы самообслуживания.
2. Статистика краж по времени: анализ наиболее распространенных времен для инцидентов краж. Эта информация помогает ритейлерам понять, когда их магазины наиболее уязвимы, и соответствующим образом скорректировать персонал и меры безопасности.
3. Типы и профили краж: Категоризация типов краж и профилирование поведения вовлеченных лиц. Это более глубокое понимание моделей краж позволяет разрабатывать более целенаправленные стратегии профилактики.

Преимущества аналитики касс самообслуживания

Используя аналитику самообслуживания, ритейлеры могут значительно сократить количество краж, оптимизировать безопасность магазина и повысить общую эффективность работы. Это не только помогает минимизировать финансовые потери, но и обеспечивает более безопасную среду для покупателей и более безопасное рабочее место для сотрудников. Наше решение предлагает проактивный подход к предотвращению краж, используя передовые технологии для предоставления информации в режиме реального времени и позволяя ритейлерам эффективно решать проблемы безопасности.

Аналитика зоны взвешивания: предотвращение краж с помощью усовершенствованной системы обнаружения объектов

В розничной торговле одной из самых оборачиваемых категорий является свежая продукция, включая фрукты и овощи, что делает ее ключевой областью интереса для ритейлеров. Эта категория требует быстрого оборота из-за скоропортящегося характера продуктов. Однако это также одна из самых уязвимых категорий с точки зрения краж, особенно во время процесса взвешивания.

Распространенные проблемы и решения

Один из самых распространенных видов кражи заключается в том, что покупатели пытаются купить дорогие товары (например, манго), но выбирают более дешевую категорию (например, лук) во время процесса взвешивания. Такое искажение информации приводит к значительным потерям доходов для розничных торговцев.

Наш подход к аналитике площади взвешивания

Чтобы решить эту проблему, мы адаптировали нашу нейронную сеть для помощи ритейлерам в этой области. Наша технология использует обнаружение объектов для категоризации всех товаров, группируя фрукты и овощи на основе их формы и сегментируя их на дорогие и дешевые категории.

Как работает система

1. Обнаружение объектов: Нейронная сеть классифицирует продукты на основе их визуальных характеристик, различая различные типы фруктов и овощей. Это включает анализ форм, размеров и цветов предметов для их точной идентификации.
2. Сегментация цен: система сегментирует эти товары на дорогие и дешевые категории. Сравнивая обнаруженные товары с выбранной категорией на весах, система может выявить несоответствия.
3. Обнаружение несоответствия: Если система обнаруживает несоответствие между взвешиваемым товаром и товаром, регистрируемым на кассе, она выдает оповещение. Например, если клиент выбирает более дешевый товар, взвешивая дорогой, система отметит это несоответствие.
4. Оповещения в реальном времени: Сигнал отправляется персоналу магазина, который затем может предпринять соответствующие действия для решения проблемы. Эта возможность немедленного реагирования помогает предотвратить кражу и обеспечивает точный расчет.

Основные преимущества анализа площади взвешивания

Эта технология обеспечивает несколько ключевых преимуществ для ритейлеров:

1. Предотвращение краж: Точно выявляя несоответствия во время процесса взвешивания, система помогает предотвратить кражи и сократить финансовые потери. Розничные торговцы могут сэкономить значительные суммы, гарантируя, что клиенты платят правильную цену за приобретаемые ими товары.
2. Повышенная точность: обеспечение правильного взимания с клиентов платы за приобретаемые ими товары повышает точность транзакций. Это не только приносит пользу розничному торговцу, но и повышает доверие и удовлетворенность клиентов.
3. Операционная эффективность: оповещения в реальном времени позволяют персоналу магазина оперативно решать проблемы, поддерживая поток операций и удовлетворенность клиентов. Быстро устраняя несоответствия, магазины могут избежать длинных очередей и потенциальных споров на кассе.
4. Анализ данных: Аналитика из зоны взвешивания предоставляет ценные данные о распространенных несоответствиях и схемах краж, помогая ритейлерам совершенствовать свои стратегии безопасности и эксплуатации. Эти данные также можно использовать для обучения персонала и улучшения общей политики магазина.

Более широкие последствия для розничной торговли

Интеграция этих передовых аналитических решений имеет более широкие последствия для розничной торговли. Поскольку кража остается серьезной проблемой, особенно в районах с высокой посещаемостью и товарооборотом, такие технологии, как разработанные Neurometrix, предлагают многообещающее решение. Используя машинное обучение и аналитику в реальном времени, ритейлеры могут опережать потенциальные угрозы безопасности и оптимизировать свою деятельность.

Более того, эти технологии могут быть расширены за пределы предотвращения краж. Например, собранные данные могут быть использованы для оптимизации размещения продукции, улучшения управления запасами и улучшения общего клиентского опыта. Понимая поведение и модели покупателей, розничные торговцы могут принимать более обоснованные решения, которые приносят пользу как их прибыли, так и их покупателям.

В заключение, аналитика касс самообслуживания и взвешивания Neurometrix представляет собой значительный прогресс в области безопасности и эффективности работы в розничной торговле. Эти решения не только решают неотложные проблемы, связанные с кражами, но и предоставляют ценную информацию, которая может способствовать более масштабным улучшениям в управлении розничной торговлей. Внедряя эти технологии, ритейлеры могут создать более безопасную, эффективную и прибыльную торговую среду.