Polski start-up stworzył inteligentny system rozładowywania kolejek do kas sklepowych

Irytują cię kolejki w sklepach? Chciałbyś skorzystać z wyprzedaży, ale rezygnujesz, widząc sznurek ludzi przed tobą? To się może zmienić. Polski start-up ITMAGINATION opracował system oparty o sztuczną inteligencję, który pozwala przewidywać, kiedy utworzy się kolejka.

Wiedza o tym, kiedy w sklepie jest najwięcej klientów, a kiedy najmniej, pozwala planować pracę personelu.

Według badania Mastercard niemal połowa polskich konsumentów rezygnuje z zakupów, gdy widzi zbyt długą kolejkę do kasy.

Pełna anonimowość

Do zbierania danych system rozpoznawania kolejek wykorzystuje kamery monitoringu już zainstalowane w sklepie oraz historyczne dane sprzedażowe. W rozpoznawaniu obrazu wykorzystano konwolucyjne sieci neuronowe.

Pozyskiwane informacje są w pełni anonimowe, co eliminuje ewentualne problemy związane z ochroną danych osobowych. Algorytmy uczenia maszynowego w oparciu o sztuczną inteligencję liczą „sylwetki” w zasięgu danej kamery, wykrywając poruszających się ludzi.

System analizuje nie tylko stan w danym momencie, ale również dane historyczne, co umożliwia mu przewidywanie ruchu w sklepie. Brane są pod uwagę trendy, ułożenie produktów, dzień tygodnia, godziny odwiedzania sklepu, nadchodzące święta i wydarzenia, dane regionalne i pogodowe. Tak szeroki wachlarz danych pozwala na prognozę i optymalizację obsługi również z dużym wyprzedzeniem – podaje start-up ITMAGINATION w informacji prasowej.

Przewiduje ruch w sklepie

Rozwiązanie informuje właścicieli i kierowników sklepu, kiedy tworzą się kolejki. Ponadto system zbiera, analizuje dane i w czasie rzeczywistym powiadamia o możliwości powstania kolejki. Dzięki otrzymywanym powiadomieniom push, SMS-om i e-mailom kierownik sklepu wie, kiedy należy otworzyć kolejną kasę, zanim pojawi się kolejka.

– Dzięki rozpoznawaniu obrazu, analizie ułożenia produktu i przeprowadzanych transakcji jesteśmy w stanie zidentyfikować czynniki oraz konfiguracje, przy których ruch w sklepie jest największy. System podpowie nam, kiedy będziemy potrzebowali dodatkowych kas oraz pracowników i na ile godzin. Co więcej, stosowane algorytmy i analiza danych historycznych pomagają wykryć produkty i półki, które cieszą się największym zainteresowaniem klientów, a które są dla nich najmniej dostępne – wyjaśnia Łukasz Dylewski Data Science Team Manager w ITMAGINATION.

Dzięki temu powstaje raport z wynikami i zaleceniami dla optymalizacji rozmieszczenia półek i towarów. Tym samym system jest w stanie przygotować rekomendację najlepszej oferty dopasowanej do potrzeb klientów danego sklepu.

Wczesne wykrywanie kolejek i niwelowanie ryzyka ich wydłużenia zwiększa satysfakcję klientów. Ma to wpływ na ich lojalność, minimalizuje ryzyko kłótni w sklepie czy negatywnych opinii o danej marce. Poprawia jakość obsługi. W konsekwencji przekłada się też wprost na zwiększenie obrotu i przychodów ze sprzedaży – czytamy w komunikacie.

System może być stosowany w sklepach spożywczych, jak i odzieżowych, a także np. w restauracjach.

ITMAGINATION prototypowo wdrożył system dla jednego ze swoich klientów. Nie ujawnia jednak jego nazwy. Start-up prowadzi też rozmowy z kilkoma międzynarodowymi sieciami.

Skip to content