Система видеоанализа Verint Nextiva VBI в кондитерском магазине "Сен-Эклер"

Компания Digia завершила летом 2012 года проект внедрения системы видеоаналитики на платформе Verint Nextiva VBI в кондитерском магазине «Сен-Эклер». Благодаря новому решению, руководство сможет оптимизировать выкладку товаров на витринах, увеличить средний чек и повысить лояльность покупателей.

«Сен-Эклер» совмещает в себе магазин, где можно купить различные сорта развесного чая, и кондитерскую, предлагающую посетителям широкий ассортимент чая и десертов.

Проект, реализованный специалистами российского офиса Digia совместно с технологическим партнером, компанией Verint Systems Inc, включал внедрение программно-аппаратного комплекса видеоаналитики на платформе Verint Nextiva VBI. Данное решение позволяет розничным сетям во всем мире использовать системы видеонаблюдения с целью изучения особенностей передвижения покупателей по магазину и получения информации о том, где, почему и как они приобретают товары. С помощью решений Nextiva можно определить время, которое покупатели проводят в каждом из отделов магазина, выявить «горячие» и «холодные» зоны, а также оценить количество людей, которые пришли с целью приобрести товары. Также это решение помогает быстро определить товары и стенды, которые интересуют покупателей больше всего, привлечь внимание к не очень заметным зонам. Подробная информация, которую предоставляют решения Nextiva, позволяет более эффективно размещать товары, оценивать результативность рекламных акций и анализировать поведение покупателей.

Первая кондитерская «Сен-Эклер», начавшая использовать видеоаналитическое решение, занимает площадь 100 кв.м. Из них примерно 20 занимает магазин, остальное отдано кондитерской. Посетители могут попробовать заинтересовавший их сорт чая и, если он понравился, приобрести на развес; прийти целенаправленно в кондитерскую или в качестве покупателя магазина. Видеокамеры, установленные в помещении, позволяют анализировать поведение всех категорий покупателей. Программная часть системы позволяет получать информацию о точном количестве посетителей, зашедших в магазин, с детализацией по часам работы магазина и дней недели; наглядно видеть распределение покупателей между зонами магазина и кафе; определять траектории перемещения посетителей по торговому залу; определять наиболее популярные витрины с чаем и кофе на основе «горячих» и «холодных» зон, определяемых по длительности пребывания покупателей в оцениваемой зоне; рассчитывать среднее время пребывания посетителей кафе за столиками.

Всё это помогает выявить товары и стенды, которые интересуют покупателей больше всего, привлечь внимание аналитиков управляющей компании к не очень заметным зонам выкладки, добавить в меню кафе сорта чая, которые с наибольшей долей вероятности захотят попробовать посетители кондитерской, и другое.