Como o Intelligent Video Analytics está transformando a Experiência do Cliente nas lojas físicas de varejo

intelligent video analytics

O cenário do varejo está mudando como nunca antes. Os varejistas de loja física estão enfrentando uma forte concorrência das opções de varejo online.

Os compradores da nova era são inteligentes em termos de tecnologia e de loja, exigindo mais a cada vez que fazem compras.

A prevalência da tecnologia continua a crescer e a influenciar mais aspectos das compras, oferecendo experiências personalizadas para conquistar a lealdade de clientes inteligentes.

A tecnologia de varejo não só ajuda a entender melhor o cliente, mas também a decifrar as deficiências da loja.

Ela propõe soluções, reduz o encolhimento e garante maior ROI. Esta análise é possível com a Análise de Vídeo Inteligente ou Intelligent Video Analytics (IVA) em tempo real e a computação Edge.

Uma análise mais detalhada das diferentes maneiras pelas quais os varejistas utilizam Inteligência Artificial (IA) alimentada por IVA dá uma visão do funcionamento do varejo inteligente.

Detecção de fraude e roubo

Fraude e roubo são dois desafios dos negócios de varejo que só podem ser reduzidos através de vigilância constante e aplicação contínua da lei.

De acordo com a 29ª Pesquisa Anual de Segurança do Varejo Americano, divulgada pela Federação Americana de Varejo, as perdas por roubo e fraude nos Estados Unidos totalizaram 61,7 bilhões de dólares em 2019, muito maior do que nos anos anteriores.

Os números globais correspondentes são de 100 bilhões de dólares. Estima-se que a fraude e o roubo representam quase dois terços das perdas no varejo a cada ano.

Com números tão surpreendentes, os varejistas estão sempre atentos, usando uma mistura de métodos convencionais e tecnologia avançada.

As câmeras conectadas aos sistemas de IVA nos pontos de entrada e saída da loja ajudam a capturar a contagem de pessoas e usam a biometria e o software de reconhecimento facial para identificar clientes que visitam a loja.

Quando um cliente está envolvido em uma fraude ou roubo, os dados faciais são evidenciados para uso futuro. Considere o sistema de detecção de roubo da startup japonesa Vaak’s IA, que consegue identificar com mais de 80% de precisão fraudes e roubos potenciais e reais através do processamento de grandes quantidades de dados, analisados através de algoritmos de aprendizado profundo, executados no IVA.

O sistema pode imediatamente identificar e soar um alarme quando um cliente bloqueado tenta entrar na loja para que os funcionários tomem as medidas corretivas.

Entretanto, a detecção de fraude e roubo não está limitada apenas ao ponto de entrada. Há possibilidades de crime em toda a loja, inclusive no momento do pagamento e do checkout.

Por exemplo, a Malong Tech’s RetailAI Protect consiste em uma câmera aérea de cúpula fixa que captura as imagens de itens não digitalizados e suspeitos de código de barras e envia as informações para o modelo backend AI para decodificar.

Se o sistema detecta irregularidades em termos de erros de varredura ou de troca de bilhetes de código de barras, um alerta é imediatamente emitido.

O IVA facilita a revisão de imagens de várias câmeras em questão de minutos, em vez de horas ou dias de revisão manual, para investigar perdas e crimes em lojas.

Os operadores podem usar filtros para procurar pessoas ou objetos que correspondam a uma descrição específica, extraindo detalhes cruciais, reunindo provas e acelerando investigações.

Administração do corredor de loja

Muita coisa pode acontecer ao longo dos corredores de uma loja de varejo. Desde um cliente encontrar um item que está procurado freneticamente até a frustração de uma má experiência de compras por falta de estoque.

A gigante do vestuário H&M usa IA para manter os itens populares em estoque, analisando as compras e os recibos da loja.

Com a visão dos corredores que são populares, o tempo de permanência do cliente em cada um deles e a demografia dos clientes capturada através do IVA, os varejistas podem aumentar os estoques na prateleira de produtos de rápida movimentação, melhorar o merchandising e oferecer promoções instantâneas para aumentar a receita e proporcionar uma experiência de compra sedutora.

A tecnologia analítica utilizada no vídeo da loja nos corredores também ajuda o pessoal da loja a registrar e entender que tipo de compras os clientes fazem e sua média de gastos e ler as emoções e identificar a insatisfação do cliente.

Todos esses inputs ajudam o pessoal a atender aos compradores que possam precisar de mais atenção. Por exemplo, alguns pontos de venda da loja de roupas Uniqlo têm quiosques UMood alimentados por IA que determinam o humor dos clientes estudando suas reações a diferentes cores e estilos, permitindo uma melhor gestão dos corredores da Uniqlo.

Customer Intelligence

Em um mundo de negócios centrado no cliente, todos os varejistas estão em busca de engajar os clientes.

O Customer Intelligence (CI) dá aos varejistas uma vantagem competitiva ao consolidar e analisar todos os dados disponíveis dos clientes para melhorar a comunicação, estudar e influenciar o comportamento de compra, e impulsionar melhores vendas através de recomendações preditivas.

Em um estudo de 2018 da Harvard Business Review Analytic Services, em parceria com grandes players de TI, 83% dos 550 líderes empresariais entrevistados disseram que a capacidade de traduzir dados em insights acionáveis, no momento certo, é essencial para a Experiência do Cliente. No entanto, a maioria das empresas não sabe como aplicá-la, resultando em apenas 22% de empresas bem-sucedidas nisso.

Observar quantos clientes entram e quando é um grande desafio analítico. Quando as análises são transformadas em insights, elas podem melhorar a relevância da Experiência do Cliente, garantindo que o varejista melhore a percepção da marca junto ao cliente.

Estas análises fornecem insights operacionais e de marca, juntamente com vários outros aspectos do CI. O Customer Intelligence fornece o contexto dentro do qual as decisões de compra são tomadas e podem ser usadas para aumentar o ROI.

Vários varejistas na última década também têm experimentado o conceito de realidade aumentada dos Espelhos Mágicos. Estas câmeras nestes espelhos apresentam uma exibição de tempo que permite que os clientes se virem e vejam uma visão de 360 graus de si mesmos enquanto experimentam as roupas.

A parede digital da loja principal de Rebecca Minkoff em Manhattan, Nova York, é imperdível! O espelho interativo não só ajuda a praticamente experimentar roupas usando o IVA, como também oferece aos clientes sugestões de acessórios para combinar com o look.

Eles também podem pedir uma bebida e solicitar a assistência do pessoal quando necessário. Os espelhos conectados nos provadores também permitem que você navegue pela coleção disponível e peça o tamanho certo.

Relação entre número de funcionários vs. número de clientes na loja

A capacidade de contar e analisar com precisão o tráfego de clientes permite aos varejistas garantir operações eficientes. O IVA das imagens capturadas na entrada da loja junto com outros sensores que capturam a análise do tráfego fornece dados de tráfego em tempo real.

O IVA ajuda a diferenciar o pessoal dos clientes com base na detecção do código de vestimenta e no reconhecimento facial e biométrico do pessoal.

Analisando regularmente esses dados, os varejistas podem determinar padrões de tráfego que melhoram os níveis de pessoal, com base na demanda do cliente.

Deduzir a relação entre o pessoal e o cliente ajuda os varejistas a decidir a realocação de pessoal dentro de diferentes seções da loja, a trazer pessoal adicional durante dias e horários de pico e reduzir os custos com excesso de pessoal durante os dias e horários de menor movimento.

Gerenciamento de filas

Checkouts ocupados e longas filas de espera podem ser evitados utilizando o IVA. A IA pode analisar automaticamente as filmagens de vídeo em rede e levantar um alerta quando for detectado um alto tráfego nos balcões de checkout.

Com base na análise instantânea das câmeras e sensores conectados nos corredores e prateleiras, a IA pode ajudar a prever a possibilidade de longas filas, excesso de ocupação e aumento de clientes nas caixas. Isto pode ajudar os varejistas a se prepararem com antecedência para abrir mais balcões de faturamento.

A AI pode também acionar automaticamente os alertas ao pessoal para acelerar ainda mais o processo de checkout. Algoritmos específicos de gerenciamento de filas podem calcular o tempo de espera específico para cada cliente na fila.

Essa visão ajuda a identificar problemas, otimizar o número de filas e redistribuir clientes para diferentes filas para um faturamento mais rápido.

Lojas como a Futuremart na China e a Amazon Go nos EUA vão um passo além com a tecnologia do IVA com lojas autônomas completamente sem caixa e sem dinheiro.

O reconhecimento facial para entrada, códigos QR para compras e aplicativos de pagamento para faturamento, juntamente com sensores e câmeras em todas as lojas, proporcionam uma experiência sem filas.

A Futuremart dispõe até mesmo de um medidor Happy Go que oferece aos clientes maiores descontos com base em seus sorrisos.

Reconhecimento de produtos

Os produtos falsificados estão tão parecidos hoje em dia que, em alguns casos, é quase impossível distingui-los dos produtos originais. Os falsificadores se tornaram adeptos do uso da própria IA, tornando mais fácil a engenharia de seus produtos para que pareçam originais.

A Organização Mundial de Aduanas (OMA) estima que 7-9% do comércio mundial se refere a produtos falsificados, tornando-o um negócio lucrativo por si só. 

Mas, a venda de produtos falsificados pode levar à perda de receita, reputação e venda futura. Isto torna crítico que os varejistas se concentrem na implementação da IA para detectar falsificações.

Técnicas de reconhecimento de imagem e detecção de objetos podem ajudar os varejistas a regular os controles das lojas e obter resultados consistentes.

Usando redes neurais de aprendizagem profunda, é possível comparar produtos nas prateleiras e estabelecer autenticidade e genuinidade.

A rede neural pode ser treinada usando imagens para reconhecer os produtos que diferem do original de qualquer maneira única ou discreta.

Uma falha durante as minuciosas verificações manuais pode ser instantaneamente detectada através do IVA, executado sobre estes algoritmos de aprendizagem profunda (deep learning).

Empresas como Entrupy e Authentic Vision têm trabalhado para aproveitar o IVA, a ciência avançada de dados e o aprendizado de máquinas ópticas para identificar produtos falsificados em tempo real e proporcionar uma experiência de usuário de alta qualidade.

Entretanto, ainda não existem detectores de falsificações à prova de erros. Mesmo os mais precisos podem não passar em todos os testes.

O que o IVA significa para o varejo

IVA agrega dados de vídeo ao longo do tempo para fornecer às empresas a inteligência necessária para entender as tendências, tomar decisões inteligentes e desenvolver estratégias poderosas.

Isso contribui muito para fornecer informações valiosas para excelência na Experiência do Cliente, minimiza perdas de estoque e ainda ajuda a preencher a lacuna entre a presença online e física.

Com mais empresas tirando proveito do IVA liderado pela IA, o terreno do varejo está mudando. O IVA combina acuidade visual com força analítica, catalogando informações para fornecer aos varejistas análise de dados instantânea, fechando o abismo do erro humano.

Autores: Vinod Bijlani, Utpal Mangla e Mathews Thomas.
Fonte: IoT for All
Tradução e adaptação por ROX CX

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