Видеоаналитика в магазинах. Маркетинговый тренд или необходимость в новом цифровом мире?

Публикация № 1226347

Учет и отчетность - Розничная торговля

Видеоаналитика – это интеллектуальный анализ видеопотока с камер при помощи методов компьютерного зрения. Как применять систему видеоаналитики для повышения эффективности торгового предприятия, в своем докладе на конференции Infostart Event 2019 Inception рассказал директор по развитию CVizi Алексей Осипов.

Наверняка многие из вас занимались автоматизацией ритейла в той или иной области – вам знакомы их проблемы и потребности. Я не буду говорить про онлайн-ритейл – там все проще. Я хочу обсудить проблемы офлайн-ритейла и поговорить о том, насколько для него вообще актуально использование компьютерного зрения – блажь это, хайп или какая-то полезная вещь, которая поможет ритейлу выйти на какой-то более интересный уровень.

 

Чем отличаются видеонаблюдение и видеоаналитика?

 

 

Сначала немного терминологии. Что такое видеаналитика? Многие путают это с видеонаблюдением, но это две совершенно разные вещи.

  • Видеонаблюдение – это процесс, где полностью задействован человек, который смотрит, глазами что-то в кадре ищет и самостоятельно принимает решения.
  • Видеоаналитика – это тоже процесс, но это такой интеллектуальный анализ, где решение принимает система. Она выискивает методами компьютерного зрения какие-то события и коллекционирует их, а потом математика, нейронные сети или еще что-то участвуют в обработке, и выдается решение. Видеоаналитика становится все более и более популярной, потому что человек силен в поиске каких-то нестандартных ситуаций, но как только нужно выполнять какие-то рутинные действия, ошибок у человека становится гораздо больше, чем у машины.

 

Ритейл и высокие технологии

 

 

Вернемся к ритейлу. Это такая отрасль, где очень быстро и легко внедряются инновации. В мировой ритейл вкладываются миллиарды денег на внедрение каких-то новых технологий, чтобы на полшага, на шаг быть впереди конкурентов.

Почему ритейл гораздо проще относится к таким инвестициям, нежели какие-то другие отрасли?

Потому что, наверное, выхлоп получается гораздо быстрее, и цена ошибки тоже невелика. Всегда можно чуть-чуть откатиться назад – вести учет в Excel, чтобы не останавливать бизнес. В производстве это недопустимо. Если мы внедряем какую-то систему в производстве, и она каким-то образом «не взлетает», производство просто остановится. В ритейле все в любом случае будет продолжать работать.

Все эти новые технологии в качестве выхлопа дают какой-то новый пласт данных. Они дают новые возможности. И я хочу сейчас поговорить о том, какие тренды в части высоких технологий есть в ритейле.

Какие тренды в развитии ритейла возникли за последние годы?

Кто-нибудь знает, куда сейчас движется ритейл?

В онлайн? Ну вообще да, интеграция онлайн и офлайн очень тесная.

На самом деле, сейчас болезнь века – это цифровая трансформация. Все цифровизуется. Тотальная цифровизация.

 

 

Зачем нужна «Тотальная цифровизация»?

С помощью цифровизации ритейл хочет как-то повысить управляемость и эффективность своего бизнеса – собрать данные, отмониторить все и вся, включая безопасность. И увеличить в итоге прибыль.

Но по большому счету, весь этот массив данных бизнесу нужен, чтобы предсказывать, что будет дальше – строить какие-то предиктивные модели, быть на полшага, на шаг, на два впереди конкурентов.

Итак, вы собрали новые данные, а как их использовать? Это, на самом деле, самая большая проблема – собрать данные можно, а как их обработать – с этим тяжело.

Здесь я выделил три тренда – как мне показалось, наиболее популярных по всему ритейлу:

  • Первый тренд – это персонализация. Сейчас уже недостаточно провести рекламную кампанию, собрать данные и проанализировать – успешно или не успешно мы ее провели. Нужно с покупателем работать индивидуально, точечно, нужно каждому покупателю предложить то, что он хочет, под его запрос. В онлайн-ритейле все проще – Яндекс и Google в принципе знают про нас все, если мы не страдаем паранойей и не пользуемся какими-то анонимайзерами. Поэтому на разных сайтах нам уже показывается реклама тех товаров, которые мы когда-то искали, смежные с ними – система про нас уже все знает. А в офлайне такого еще нет. Хотя, в принципе, бизнес пытается к этому как-то идти – пытается узнать о нас персональные данные, применяя всевозможные системы лояльности. К этому все идет.
  • Следующее – это когда у нас магазин работает без персонала, без касс. В мире уже есть такие примеры – но это, в основном, пилотные проекты. В России сейчас тоже появляются такие магазины – крупные сетевые ритейлеры. У них есть площадки – магазины-шоурумы, где они внедряют какие-то технологии и смотрят – взлетает или не взлетает. Например, в Москве я видел лично один магазин у одного крупного сетевого ритейла, где продавцов нету, а есть кассы самообслуживания. Ты набрал товар, подходишь к столику, нажимаешь на кассе кнопку – и сам себе пробиваешь чек. Не знаю, как они борются с воровством, но это уже работает.
  • И третий тренд – это видеоаналитика, то, о чем мы сегодня поговорим. Здесь очень много денег вливается всевозможными игроками. И Сбербанк, и Huawei покупает целые команды и целые компании для того, чтобы заниматься видеоанализом, собирать биометрию, распознавать лица и т.д. В ритейле используется видеоаналитика для контроля за планограммами, расстановкой товаров и отслеживанием отсутствия товаров на полках (Out of stock). В принципе можно попытаться запрограммировать все, что видит человеческий глаз, и отследить какие-то события.

Как я уже говорил, все это дает нам новые данные, с которыми нужно работать. Потому что не все системы готовы к этим данным – я бы сказал даже почти никакие системы не готовы. Здесь нужно проводить серьезную работу – эти данные нужно учиться собирать, обрабатывать – наращивать для этого компетенции того же маркетинга. Поэтому здесь есть определенные проблемы, но все равно мир движется туда.

 

Видеоаналитика в управленческой отчетности

Теперь давайте посмотрим, что же это за данные и как они могут расширить стандартную управленческую отчетность.

 

 

Что такое управленческая отчетность, какими сущностями она оперирует?

Управленческая отчетность – это всегда деньги: прибыль, убытки, расходы.

А за деньгами всегда стоят какие-то определенные ресурсы – это либо товары/услуги, либо люди: сотрудники, клиенты, поставщики.

Так вот, видеоаналитика может быть использована на этом нижнем уровне – мы можем следить за товарами или за людьми. И дополнять, обогащать традиционные данные, которые есть в любых автоматизированных системах, вот этим новым пластом информации.

 

Видеоаналитика и товары

 

 

Давайте начнем с товаров. Если мы хотим, допустим, мониторить, контролировать ассортимент товаров в магазине, то за какими объектами мы будем следить с помощью видеокамер? Казалось бы, очевидно, за товарами. Но нет, мы будем следить за людьми.

За товарами следить тоже можно, но на текущий момент это очень дорого. Как я сказал, крупный ритейл вкладывается в это, проводит всевозможные исследования, это RnD в чистом виде. Но выхлоп сейчас такой, что ценность этого решения намного ниже, чем его стоимость. А должно быть наоборот.

А вот если мы будем следить за людьми, то здесь уже технологии достаточно хорошо шагнули вперед – мы можем считать людей, распознавать лица, распознавать пол, возраст и много чего еще.

То есть как минимум, мы можем просто следить за лояльностью, как-то ее повышать, зная аудиторию – что сейчас и делается. А еще, для того чтобы контролировать товары, мы можем попробовать расширить традиционный подход магазина – когда он, допустим, ассортиментную матрицу анализирует с помощью ABC-XYZ анализа – этими новыми данными из видеоаналитики.

 

Видеоаналитика и ритейл. Практические кейсы

Давайте я сейчас уже перейду к практическим кейсам, чтобы было интересно.

 

 

Какие метрики позволяет собирать компьютерное зрение?

  • Это – всевозможные потоки людей, которые проходят мимо магазина, входят в магазин, проходят мимо каких-то полок. Везде, где есть какое-то движение людей, их можно посчитать и попробовать собрать их демографические характеристики – это все в принципе возможно.
  • Следующее – это очереди. Очереди нужно контролировать, это для ритейла очень чувствительная тема. Наверное, все вы видели в супермаркетах таблички: «Если в очереди больше 4-х человек, позвоните по номеру телефона». Кто-нибудь звонил? Я ни разу не видел, чтобы это работало.
  • Дальше – эмоции. Вы можете собирать позитивные и негативные эмоции – это очень актуально, например, для сферы услуг, для каких-нибудь ресторанов, кафе и кинотеатров. Мы тоже можем собирать данные по эмоциям во время докладов конференции – это популярно. Но мало кто знает, что это можно делать. И, самое главное, – как это интерпретировать? Данные собрать можно, а вот интерпретировать уже тяжелее.
  • Длительность обслуживания, еще один хороший маркер для сферы услуг – сколько времени, допустим, кассир, оператор или менеджер обслуживал того или иного клиента. Эту метрику можно запросто включать в свой пул там, где этот KPI очень чувствителен.
  • И последняя метрика – демография (пол и возраст). Я бы сюда еще добавил распознавание лиц, чтобы понимать – в первый раз к тебе пришел покупатель или он уже повторный. Это уже близко к управлению лояльностью.

Этот набор метрик позволяет собрать компьютерное зрение. На основе этого базиса можно производить всевозможные комбинации этих метрик и получать довольно интересную картину.

 

Потоки людей: внешняя конверсия

 

 

Допустим, где-нибудь в торговом центре есть какой-нибудь магазин, мимо которого люди проходят, в который люди заходят, и кто-то из них даже доходит до кассы. Это три шага воронки продаж.

Первая комбинация  «Прошли мимо магазина» + «Заходили в магазин» связана с потоками людей. Мы ее назвали внешняя конверсия (термин не научный, придумали сами).

Внешняя конверсия – это отношение количества вошедших к количеству прошедших мимо дверей.

Хороший маркер, но мало кто его использует, потому что никто не считает количество людей, прошедших мимо. На рынке довольно много всевозможных счетчиков посетителей, но они все считают входящих, а проходящих мимо мало кто считает. Даже если кто-то их считает, мало кто использует эту комбинацию.

Но внешняя конверсия – это хороший инструмент, чтобы проверить какую-нибудь маркетинговую гипотезу. Повесили баннер и посмотрели, что поменялось – стало больше людей заходить в магазин из проходящих мимо или не стало. Или поменяли что-то в убранстве магазина, вывеску сменили – опять же посмотрели. Причем, довольно быстро – сменили вывеску, прошло один-два дня, и мы уже видим картину – поменялось или не поменялось.

Можно сформировать специальный отчет и сравнить, допустим показатели внешней конверсии для прошлого и нынешнего понедельника.

 

Потоки людей: внутренняя конверсия

 

 

По поводу внутренней конверсии, наверное, вы догадались – это отношение тех, кто купил к тем, кто вошел в магазин.

Сейчас, как я уже сказал, на рынке много счетчиков – бизнесу сейчас ничего не мешает считать эту конверсию. Какие-то магазины этим уже озабочены, но на самом деле, их меньшинство. И, самое главное, этим никто не пользуется регулярно – разово что-то посчитали, и все. А самое важное – это нужно делать постоянно, должен быть системный подход.

Для простого анализа достаточно посчитать отношение количества купивших к количеству вошедших. Но гораздо интереснее посмотреть чуть дальше, чтобы понять, как поменять эту внутреннюю конверсию:

  • оценить очередь;
  • оценить проходимость каких-то отдельных стеллажей, каких-то зон;
  • посмотреть, как работают сотрудники – на месте ли консультанты, проверить кассиров – на месте они или не на месте, открыть новую кассу или еще рано;
  • можно даже детализироваться вплоть до каждой товарной позиции в чеке, чтобы уже проводить более детальный анализ – это я потихоньку подвожу к ABC-анализу, там будет уже совсем интересная картинка.

Поэтому сейчас мы займемся более глубоким анализом, что с этим можно сделать.

 

Как использовать внутреннюю конверсию

 

 

Предположим, у нас есть магазин бытовой техники, у которого внутренняя конверсия – 40%. Это достаточно хороший, не завышенный параметр для магазина такого типа.

И в соседнем районе есть такой же магазин, у которого конверсия 15%.

Вопрос: «Почему так, и что с этим делать?».

Причин, по которым магазин может проигрывать, не так много:

  • либо в магазине нет каких-то товаров;
  • либо покупатели заходят, видят очередь, разворачиваются и уходят;
  • либо в магазине может быть неприятно находиться – ты заходишь, затыкаешь нос, разворачиваешься и уходишь, там даже видеоаналитика не нужна, там газоанализатор нужен;
  • либо там прошла какая-то реклама, люди понадеялись: «Сейчас пойду куплю по этой цене», но оказалось, что ничего подобного, опять обман.

Как видите, причин не так много.

Что делать – понятно. Но опять же, нужен системный подход, чтобы понимать, как это делать, и главное – как все это отслеживать в динамике.

 

 

С помощью видеоанализа можно собирать все эти метрики:

  • мы можем понять, на месте ли сотрудник и сколько времени он проводит на своем рабочем месте;
  • можем оценить динамику входного потока – увеличивается он или уменьшается после того, как мы что-то изменили;
  • можем посмотреть, поменялась ли проходимость, когда мы подвинули стеллаж, стали ли теперь люди ходить мимо этого стеллажа;
  • и, самое главная, больная тема – это длина очереди. Стало ли меньше людей в кассах? Вовремя ли открываются новые кассы, успевают ли кассиры обслуживать? Это все очень важно.

 

Компьютерное зрение и мониторинг очереди

 

 

Знаете, какое комфортное значение длины очереди в магазине? Сколько человек в очереди - для вас комфортный психологический барьер? «Британские ученые» говорят, что три человека – это нормально. А если больше, надо уже какие-то управленческие решения принимать.

С помощью видеоанализа можно достаточно легко отслеживать длину очереди, назначить маркеры – что такое мало, что такое много. Для разных магазинов это может быть по-разному. Для кого-то и два человека – это будет критично.

Администратор получит уведомление о превышении порога и оперативно откроет дополнительные кассы.

 

Компьютерное зрение и остатки товаров

 

 

По остаткам. Самая ужасная картина, когда мы заходим в магазин, и у нас Out of Shelf – не выставленный на полке товар. На картинке справа тоже Out of Shelf, хотя здесь ситуация получше.

Мы знаем, что анализировать наличие товара на полках с помощью видеокамер до сих пор очень дорого. Но как этого не допустить, не используя компьютерное зрение на самих полках?

Давайте анализировать людей.

Допустим, у нас есть какое-то мифическое молоко. И возьмем какой-нибудь двухчасовой интервал вечером, когда это молоко уходит с полок.

Вот график, построенный по данным учетной системы магазина.

 

 

Мы видим, что ближе к 19-ти часам молоко закончилось, и до 19:15 его не было.

Молоко – это товар категории «АX». Он высокомаржинальный, на него всегда есть спрос. Отсутствие на полке такого товара – это, практически, катастрофа. Люди, которые приходят за молоком в конце дня и не находят его, очень расстраиваются.

Теперь давайте наложим на это диаграмму по входящим людям.

 

 

Смотрите, здесь есть кусочек после 18 часов со всплеском посещаемости (зеленые столбики). Рядом с магазином бизнес-центр, все эти люди дружно пошли после работы за молоком, и, скорее всего, именно эту волну людей магазин пропустил. Хотя мог бы вовремя отреагировать и не допустить отсутствия товара.

Плюс, когда все эти люди зашли в магазин, они через 15 минут окажутся на кассе. Опять же, это будет дополнительная очередь – здесь надо будет предусмотреть открытие дополнительных касс.

Вот такой простой график позволяет не допустить очереди и не позволяет допустить отсутствие товара категории «А» на полке.

 

Видеоаналитика и покупательский спрос

Анализировать спрос будем через демографию.

 

 

Маркетинг в своих исследованиях постоянно использует данные по возрасту. Прежде чем открыть магазин в каком-то районе, нанимается агентство, проводится исследование – сколько здесь живет бабушек, сколько детей и т.д. Эти исследования всегда проводятся и для магазина, и для ресторана.

Но вопрос – как получить эту статистику уже после того, как магазин открылся?

В принципе, постоянно исследовать аудиторию – это довольно дорогостоящая штука. Как обычно магазин делает? Он использует какую-то систему лояльности или дисконтных карт – пытается собрать наши данные, чтобы мы заполнили какую-то анкету. И думает, что когда ему на кассе предъявили эту карточку, то это – тот человек, который заполнил анкету. Но так происходит, в лучшем случае, только в 50% случаев. В остальных случаях – карточки передаются, особенно внутри семьи, или карточки не достаются из кошелька, потому что лень доставать.

Поэтому по дисконтным картам информация очень противоречивая. Их можно использовать, это лучше, чем ничего, но хуже, чем должно быть.

 

Кейс 1. Анализ низких или нестабильных показателей продаж

 

 

Давайте предположим, что у нас магазин провел кросс-анализ – это ABC+XYZ анализ ассортимента для того, чтобы выяснить, какие группы товаров у нас плохо продаются, какие у нас есть проблемы.

ABC-анализ отвечает за метрику «сколько те или иные товары вносят ценность в продажи». А XYZ-анализ отвечает за спрос.

По результатам кросс-анализа:

  • зеленым у нас выделены товары, на которые всегда есть спрос, и они хорошо маржинальные;
  • есть товары-середнячки;
  • и есть товары, которые требуют особого анализа, за ними должен быть мониторинг. Особенно это касается категории «CZ». Обычно это либо какие-то новые товары, либо статусные VIP-товары, которые должны быть на полке по политическим соображениям.

 

 

Итак, у нас, допустим, есть какой-то товар, который относится либо к категории «AZ», либо «CZ». Что можно с этим сделать?

С помощью видеоаналитики мы собираем данные по лицам, смотрим, кто покупал этот товар – пол и возраст. Камера стоит, допустим, на кассе.

И составляем таблицу, чтобы определить, кто аудитория этого товара, какие пользователи составляют категории «A», «B» и «C» для этого товара.

 

 

Мы знаем, что если этот товар относится к категории «AZ», то мы будем понимать, на кого таргетировать рекламу.

 

 

Если же этот товар относится к категории «CZ», то здесь уже нужно хорошо подумать:

  • Нужен ли этот товар в нашем ассортименте?
  • Может быть, стоит высвободить эти средства и пустить на более ликвидные товары?
  • Какой потенциал у этого товара в этом конкретном магазине?

 

Кейс 2. Предиктивный анализ продаж новых товаров

 

 

Допустим, у нас есть какой-то новый товар, магазин открыл для себя новую линейку, а все новые товары, как мы знаем, относятся к категории «CZ».

После проведения месячной достаточно агрессивной рекламы товар категории «CZ» переместился в другую, среднюю категорию – то есть с ним все хорошо.

 

 

Теперь нужно понять – можем ли мы тиражировать этот товар на другие магазины сети? Как это узнать?

 

 

Мы берем и просто сверяем аудитории в двух магазинах – смотрим потенциал магазина №1 и сравниваем его с тем, какая аудитория купила этот товар, проверяем, нет ли между ними противоречий.

 

 

И дальше уже сравниваем потенциал магазина №2 с той аудиторией, которая была в магазине №1 и купила товар.

 

 

Допустим, в данном примере можно понять, что у нас есть куча пересечений по категории «А» и по категории «B». То есть этот товар можно достаточно смело внедрять в магазин №2 или в какой-то другой магазин, где похожая картина.

 

Архитектура. Как все это работает?

Давайте теперь поговорим про видеоаналитику более предметно – как она вообще работает у нас.

 

 

Мы не используем каких-то серьезных серверов, у нас используются стандартные IP-камеры. Если нужны камеры для распознавания лиц, то применяются камеры с более серьезной оптикой.

Используются маленькие микрокомпьютеры. Они называются S-Box. Это – коробочка размером с мобильный телефон.

 

 

Как это устроено внутри магазина?

  • Камеры и S-Box должны находиться в локальной сети.
  • Каждый S-Box отвечает за свою камеру – он берет с нее видеопоток, обрабатывает его, и на выходе отдает только метаданные – те события, которые он нашел, на которые он запрограммирован. Поэтому видеопоток уже не гонится в интернет – только события.
  • И на веб-портале есть интерфейс, с которым работают пользователи.

Тут есть неудобство, что пользователи одновременно работают с двумя системами. Обычно в организации и так есть зоопарк систем, а тут еще добавилась одна. Соответственно, это будет доставлять некое неудобство. Для того, чтобы этого избежать, мы разработали API, чтобы бизнес мог забирать эти данные в свою систему. И пользователь тогда уже будет работать в привычной для него основной системе.

 

API и 1С

 

 

Мы сделали внешнюю обработку, чтобы показать, как все это работает.

Здесь я перечислил, какие данные загружаются в систему:

  • магазин;
  • камера;
  • конкретный ID персоны;
  • дата/время события;
  • сколько времени человек пробыл перед камерой;
  • возвращался он или не возвращался;
  • является он сотрудником или нет;
  • и т.д., включая весь набор эмоций.

 

 

Данные в систему поступают, это здорово. Есть красивые дашборды – они производят вау-эффект, можно их взять в чистом виде и забрать к себе.

Но мало эти данные собрать, нужно вместе с клиентом понять, как их использовать. В каждом конкретном случае обычно нужен индивидуальный подход, аудит. И мой сегодняшний посыл, мой Inception заключается в том, что мы умеем качественно добывать эти данные, а вы можете эти данные использовать уже для решения конкретных задач клиента – наверняка у многих в ритейле такие потребности существуют.

У нас была мысль сделать какое-то свое дополнение к какой-то типовой конфигурации – УТ или Розница, но поддерживать это сами мы просто не в силах. Поэтому я думаю, если бы мы эти данные вам предоставляли, а вы бы уже совместно с клиентом решали его конкретные задачи – это мог бы быть хороший симбиоз. Здесь консалтинг в чистом виде. В течение месяца собираем данные – даем рекомендации. Следующий месяц – опять рекомендации. Подумайте, насколько ритейлу это было бы интересно. Возможно, с нашей помощью вы могли бы вывести свой бизнес на новый уровень.

 

****************

Данная статья написана по итогам доклада (видео), прочитанного на конференции INFOSTART EVENT 2019. Больше статей можно прочитать здесь.

В 2020 году приглашаем всех принять участие в 7 региональных митапах, а также юбилейной INFOSTART EVENT 2020 в Москве.

Выбрать мероприятие

Специальные предложения

Комментарии
В избранное Подписаться на ответы Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. starik-2005 2180 20.04.20 15:34 Сейчас в теме
Ну наконец-то на Инфостарте начали писать отличные статьи!
2. 3vs 21.04.20 06:29 Сейчас в теме
Есть ещё решение:
Системы видеонаблюдения для торговых центров
Система GOALmarket - комплексное решение задач безопасности и контроля для торговых предприятий, различной специализации и масштабов.

Контроль кассовых операцийGOALmarket позволяет осуществлять:
Оперативный контроль подозрительных лиц в магазине самообслуживания (вино/водочные изделия), товары массового спроса и хоз.товары, используя возможности видеоаналитики
Контроль кассовых операций (анализ базы чековых данных с полной синхронизацией событий с видеорядом)
Периметральное видеонаблюдение
Контроль въезда/выезда автотранспорта на парковке, складских объектах
Контроль входящих лиц
Контроль погрузки/разгрузки для решения спорных ситуаций
Гибкую настройку автоматической реакции системы на определенные события
Особенностями в решении задач кассового контроля являются:
Аппаратное совмещение информации о пробиваемом чеке с видеоизображением от камеры.
Точная синхронизация включения/выключения записи с началом и концом пробития строки чека.
Поддержка модуля аналитики для формирования запросов в базу данных и моментального просмотра записи интересующего события из архива.
Совместимость с POS системами на основе программ «1 С», «Штрих-М», «Супермаг УКМ» и т.д.
Состав оборудования GOALmarket выбирается в зависимости от площади объекта, кол-ва торговых залов и требований заказчика. Для контроля кассовых операций рекомендуется использовать АПК «ЧЕК-ТВ» и «Видеомаркет», производимых группой компаний «Национальные Лаборатории Безопасности».


Результатами внедрения GOALmarket служит:
Обеспечение комплексной безопасности торгового предприятия
Значительное, до 2-х раз, снижение потерь на кассовых узлах
Предотвращение большинства потенциально опасных операции персонала и действий посетителей
Доказательная база при проведении служебных расследований и использовании в суде
Получение необходимых аналитических отчетов по выполнению кассовых операций
Источник:
www.goal.ru/practice/market-security/
3. starik-2005 2180 21.04.20 15:16 Сейчас в теме
А еще есть роботы автономные (какая-то местная контора делает). Выглядят как шасси и мачта, на верху которой видеокамеры и прочие датчики. Электронный охранник.

Да и вообще систем видеоаналитики море, также можно это все собрать из опенсорса и задевопсить в отдельный контейнер, который просто будет передавать данные с камер в БД в виде разреза нужных полей. Останется натравить на данные любую аналитическую систему.
Оставьте свое сообщение

См. также

Кубик-рубик для деклараций 11 и 12 по данным 1С.Розница, ЕГАИС и других программ и источников. (Сбор/разбор деклараций на части и их анализ) Промо

Регламентированная отчетность Бухгалтерский учет Розничная торговля Розничная торговля v8::ОУ Розница Россия БУ УУ Бесплатно (free)

Рассмотрены самые сложные ситуации(даже когда все данные утеряны). Алкогольные декларации 11 и 12 по данным 1С.Розница и других программ и источников.(Сбор/разбор деклараций на части и их анализ). "Приготовление" деклараций с учетом заданных/требующихся входных/выходных параметров. Рассматриваем самые сложные(изначально кажущиеся безвыходными) ситуации. Подходит тем, кто окончательно запутался в связи с введением ЕГАИСа в розничное звено.

09.12.2016    22363    liginrambler    7    

Загрузка данных из Algoritm-S в конфигурацию "Бухгалтерия предприятия 3.0 (3.0.79.21) "

Розничная торговля Внешние источники данных v8 БП3.0 Розничная и сетевая торговля (FMCG) Фармацевтика, аптеки Россия Бесплатно (free)

В статье представлен шаблон обработки для загрузки некоторых данных из программы Algoritm-S в конфигурацию "Бухгалтерия предприятия 3.0 (3.0.79.21)

04.08.2020    845    RPGrigorev    0    

Страсти по эквайрингу. Раздельный учёт УСН + ЕНВД (1С:Розница)

Розничная торговля v8 Розница Розничная и сетевая торговля (FMCG) НУ ЕНВД УСН Бесплатно (free)

- Зачем статья? - Больше для себя, чтобы не забыть, как всё это делала. Долго искала. Есть по частям. Если кому-то будет полезна – хорошо. - О чём же? - Как учесть поступления на расчетный счет от торгового эквайринга при розничных продажах в АТТ при совмещении налоговых режимов (УСН+ЕНВД, схема с УСН+патент будет такая же) в 1С: Предприятие 3.0.

15.07.2020    959    MARIYA156    0    

Если ККМ Атол + 1С Розница тормозит при печати чеков по сети, или экономим на покупке ККТ и ФР

Розничная торговля Адаптация типовых решений ККМ v8 Розница УТ11 Россия Бесплатно (free)

Очень медленная работа с ККТ по Tcp/ip или Как заставить две клиентских Розницы 1С печатать чеки на одной кассе ККТ онлайн Предыстория и чем все закончилось.

01.07.2020    2039    lepihin    5    

Автоматизация магазина на Oracle Apex. Обзор аналога 1С Промо

Интеграция Розничная торговля Розничная торговля Бесплатно (free)

Как известно 1С - лидер в автоматизации учета в постсоветском пространстве. Есть ли достойные альтернативы (не дорогие, с возможностью конфигурирования, простые) ? Однозначно да ! Предлагаю Вашему вниманию обзор "буржуйской" технологии Oracle Apex

17.05.2013    59171    avhrst    295    

Как разрешить продажу по нулевой цене, или 100%-ная скидка. Простые примеры (КА 2.4, а также ERP 2.2 и УТ 11.4)

Практика программирования Оптовая торговля Розничная торговля Ценообразование, анализ цен v8 ERP2 УТ11 КА2 Россия УУ Бесплатно (free)

Акции, бонусы, подарки, бесплатные буклеты... Это ограничено 1С и НК, но это очень хочется иметь в управленческой базе. При этом не хочется снимать программу с поддержки. Легко.

06.05.2020    2655    ne_en    16    

Переход на поштучный учет алкогольной продукции, оклеенной старыми марками. Почему необходима одноразовая постановка старых марок на баланс в пределах одной Справки А?

Оптовая торговля Розничная торговля Рестораны, кафе и фаст-фуд Пищевая промышленность Россия БУ УУ Акцизы Бесплатно (free)

В целях полного перехода на поштучный учет алкогольной продукции в ЕГАИС, Росалкогольрегулирование сообщает, что с 01.07.2020 учет оборота всей маркируемой алкогольной продукции будет возможен только в поштучном режиме. Какие проблемы ожидают программистов и пользователей, если выполнять операцию регистрации старых марок частями?

16.04.2020    2187    EvgeTrofi    15    

Продажи без дублей по маркам. Сведение остатков в магазинах с остатками в ЕГАИС. Декларации по Форме 11 и Форме 12 по данным 1С.Розница 2.2 и др. программ и источников. Промо

Бухгалтерский учет Розничная торговля Розничная торговля v8 Розница Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия БУ УУ Бесплатно (free)

Для выбора интересующего пункта используйте нажатие кнопок меню(внизу публикации) 1) Сводим остатки алкоголя в ЕГАИС без остановки продаж в магазинах. 2) Включаем онлайн-контроль дублей марок при продажах. 3) Алкогольные декларации по Форме 11 и Форме 12 по данным 1С.Розница 2.2 и других программ и источников.(Сбор/разбор деклараций на части и их анализ). "Приготовление" деклараций с учетом заданных/требующихся входных/выходных параметров. Рассматриваем самые сложные ситуации. Подходит тем кто окончательно запутался в связи с введением ЕГАИСа в розничное звено.

18.11.2016    32774    liginrambler    12    

Программирование в Штрих-М Кассир 5

Практика программирования Розничная торговля v8 1cv8.cf Бесплатно (free)

Методы и свойства для программирования в Штрих-М Кассир 5.

13.03.2020    2889    Ignatov_mu    2    

Маркировка товаров. Что важно знать?

Оптовая торговля Розничная торговля Россия Бесплатно (free)

В последнее время всё большее внимание уделяется вопросу организации маркировки товаров. Связано это преимущественно с тем, что всё большее количество товаров требует наличие обязательной маркировки. В этой публикации мы обсудим вопрос обязательной маркировки, грядущие изменения в этом вопросе со стороны законодательства и технологии, которые используются сегодня.

26.02.2020    2806    VachKirp    4    

Как продавать маркируемый товар (обувь) из 1С:Розница + сканер для маркировки

Розничная торговля Сканер штрих-кода v8 Розница Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия Бесплатно (free)

Маркировка обуви в нашей стране началась с 1 июля 2019 года. Но если в 2019м году от участников рынка требовалось только зарегистрироваться в системе «Честный знак», то теперь уже совсем не за горами дата, когда необходимо будет в обязательном порядке передавать данные о проданных единицах обуви. По графику этот судный день назначен на 1 марта 2020 года. Как все знают, русский человек всегда надеется на лучшее (или на авось, кому как нравится), надеется что правительство передумает. Сейчас в сети ходит информация о возможных сроках переноса судного дня на 1 июля, или, даже, 1 сентября 2020 года, это лишь отсрочки, но никак не отмена обязательной маркировки. В дополнении ко всему вышесказанному надо отметить, что самая популярная программа для розничной торговли, а именно 1С:Розница, как и ее пользователи не смогла заранее подготовиться к нововведениям. Обновление, в котором система стала работать более-менее корректно, вышло лишь 6 февраля 2020 года (менее чем за месяц до судного дня)

22.02.2020    3412    VCPro    7    

Маркировка обуви. Без паники

Оптовая торговля Розничная торговля Россия УУ Бесплатно (free)

Тезисно. Для тех, кто с этим связан. Разбираемся вместе. Добавлен раздел для разработчика

08.02.2020    27331    Rustig    121    

Про маркировку обуви БЕЗ подробностей и чётких инструкций для небольшого розничного магазина - мнение НЕ эксперта :-)

Розничная торговля Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия Бесплатно (free)

Наша организация импортёр обуви, клиенты есть разные и крупные типа wildberries и небольшие розничные магазины ИП на пару сотрудников. Вот для небольших розничных магазинов я и написал эту статью, при этом у нас всё сделано "по серьёзному", а пишу я про то, чем ни разу не пользовался :-)

28.01.2020    7031    Mx00    58    

Одна ККТ для розничного магазина и Интернет-сайта

Розничная торговля ККМ v8 Россия Бесплатно (free)

Опыт использования одной онлайн-кассы для приема платежей в розничном магазине и на Интернет-сайте: технические подробности.

23.01.2020    4525    sivin-alexey    10    

Интеркампани в УТ 3.0 для Украины Промо

Комиссионная торговля Оптовая торговля Розничная торговля Бухгалтерский учет Комиссионная торговля Оптовая торговля Розничная торговля v8 УТ10 Украина УУ Бесплатно (free)

Вот, вот уже скоро выйдет долгожданная конфигурация «Управление торговлей для Украины» третьей редакции. Одной из фишек, которую ждут пользователи версии 2.3, является интеркампани, которую и будем обсуждать в нижележащей статье. Господа, кому интересно - прошу под кат.

31.01.2013    24672    akomar    10    

Создание номенклатуры в 1С: Розница 8. Ювелирный магазин

Пользователю системы Бухгалтерский учет Розничная торговля Розничная торговля v8 Розница Ювелирная промышленность и торговля Россия УУ Бесплатно (free)

Создание номенклатуры в Розница 8. Ювелирный магазин, редакция 2.2 (2.2.13.11) с использованием правил именования номенклатуры.

02.09.2019    6670    StAn1988    0    

ЕГАИС от А до Я

Пользователю системы Оптовая торговля Розничная торговля Оптовая торговля Розничная торговля Россия БУ Акцизы Бесплатно (free)

Данная статья описывает не очевидное и не документированное поведение ЕГАИС. То, чего нет в документации по УТМ.

28.08.2019    17908    goleaff2006    19    

Сложное ранжирование клиентов по классам Промо

Управление взаимоотношениями с клиентами (СRM) Оптовая торговля Розничная торговля Управленческие Управление взаимоотношениями с клиентами (СRM) Оптовая торговля Розничная торговля v8 УТ10 Россия УУ Бесплатно (free)

Пример реализации усложненной ABC-классификации клиентов. Данная статья написана для конфигурации "1С: Управление торговлей, ред. 10.3", но, я думаю, предложенный метод подойдет и для других конфигураций, имеющих механизм ABC-классификации.

28.03.2012    23107    charushkin    9    

Решение проблем с сетевым ключом защиты для Штрих-М: Торговое предприятие 5

Администрирование данных 1С Розничная торговля Розничная торговля v8 1cv8.cf Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия УУ Бесплатно (free)

Штрих-М: Торговое предприятие 5 имеет свой ключ защиты, который проверяет сразу после запуска базы. Если вы увидели сообщение "ключ не найден", материал в этой статье может помочь решить вашу проблему.

21.08.2019    6957    Van2507    4    

Вывод отчетов из Штрих-М Торговое предприятие 5 на кассовое ПО Кассир 5 через веб-сервис

Розничная торговля WEB Розничная торговля v8 1cv8.cf Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия УУ Бесплатно (free)

Универсальный механизм вывода отчетов товароучетной системы Штрих-М Торговое предприятие в кассовое ПО Кассир 5 посредством веб-сервиса.

14.08.2019    6099    Van2507    1    

Маркировка табака. Формирование тега 1162 "код товара" для передачи в ККТ и ОФД

Практика программирования Розничная торговля Розничная торговля Разработка v8 1cv8.cf Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия Бесплатно (free)

С 01.07.2019 стартует новый этап маркировки сигарет. Теперь в кассе обязательно надо будет считывать марку с пачек табака, если она там есть. Считывать и передавать в ОФД через тег 1162 в онлайн-кассе. А как сформировать данные этого тега? Не все так просто...

27.06.2019    12543    kirlog    52    

Система питания в офисе: как совместить вендинговые автоматы, 1С, облачную кассу и веб-технологии

Интеграция Розничная торговля Розничная торговля v8 1cv8.cf Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия УУ Бесплатно (free)

В начале 2019 года тенденция развития автоматов питания в России привела к появлению проекта нового формата питания на работе — МикроМаркета “Го!Поедим”. Потребовалось создать новый формат зоны питания сотрудников: интегрировать в офисные кухни полноценные МикроМаркеты с бесконтактной оплатой, кофе-машинами, лаунж-зоной. Если правильно совместить вендинговые автоматы, облачную кассу, 1С и веб-технологии, то в результате будут не только сытые сотрудники, но и корректная работа всей системы офисного питания.

22.06.2019    6347    antonovintervolga    6    

1С и компьютерное зрение: новый подход к контролю за ассортиментом магазина

Розничная торговля Внешние источники данных Розничная торговля v8 1С:Франчайзи, автоматизация бизнеса УУ Бесплатно (free)

Машинное зрение в магазинах и 1С. Как поднять эффективность торгового предприятия (магазин. кафе, шоурум и т.д.) с совершенно неожиданной стороны? Как получить реальные демографические данные покупателей и, самое главное, как это использовать в повседневной работе магазина? Как можно расширить привычные ABC и XYZ анализ, добавив в них пласт данных о трафике и демографии покупателей? Что необходимо для 1С, чтобы использовать данные видеоанализа людского трафика?

20.06.2019    8868    osipov_cvizi    16    

Сжатие данных в мобильном приложении 1С:Предприятие

Мобильная разработка Розничная торговля Розничная торговля v8 v8::Mobile 1cv8.cf УУ Бесплатно (free)

Эту небольшую статью я планировал опубликовать у себя на сайте, чтобы такие любители мобильного приложения от 1С:Предприятие, как я, могли использовать её без дополнительно потраченных двух дней на поиски вариантов написания алгоритма. Во-первых, хотел сказать, что я небольшой разработчик, который начинал делать свои первые шаги ещё на заре правления "Семерки". Новая платформа версии 8 была как глоток свежего воздуха - бодрящий и легко воспринимаемый организмом. Я был очень удивлен, да что сказать, до сих пор удивляюсь как элементарные вещи можно делать на 1С, и как это стремно делается на других языках программирования. Во-вторых, обилие разнообразных интерпретаций платформы позволяет развернуться на все 360 градусов, захватив своими проектами, наверное, любые ветки бизнеса. Так вот, о небольшом нюансе работы с новой мобильной платформой я и хотел рассказать... Сам додумался, так сказать.

27.05.2019    13292    yarsort    27    

Рассрочка в Рознице 2.2

Практика программирования Розничная торговля Розничная торговля Разработка v8 Розница УУ Бесплатно (free)

Добавляем Рассрочку в документ "Отчет о розничных продажах" в конфигурации "Розница для Беларуси, редакция 2.2."

15.04.2019    4269    borlog    0    

Редактирование документа "Поступление товара" на поступление алкогольной продукции в 1С: Розница ЕГАИС

Обработка документов Розничная торговля Пользователю системы Розничная торговля v8::ОУ Розница Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия Бесплатно (free)

Редактирование табличной части документа "Поступление товара", введенного на основании товарно-транспортной накладной ЕГАИС с использованием групповой обработки реквизитов.

05.04.2019    5725    PitMal    2    

Оформление простых розничных продаж и возвратов в УТ 10.3.50.2 и некоторые особенности этого процесса

Бухгалтерский учет Кассовые операции Розничная торговля Кассовые операции Розничная торговля v8::ОУ УТ10 Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия УУ Бесплатно (free)

В данной короткой статье я хотел осветить наиболее простые случаи оформления розничных продаж и последующих возможных возвратов товаров в 1С УТ 10.3.50.2 с использованием фискального регистратора от фирмы Штрих М. Без сомнения тема является более глубокой т.к. есть ещё оптовые продажи, продажи в кредит, авансы. Рад буду если кто то дополнит моё повествование. Нацелено оно на старших и рядовых кассиров. Небольших торговых предприятий занимающихся розничной торговлей. Хотел бы что бы данная статья была со временем дополнена всеми нюансами оформления продаж и освещением использования всего набора инструментов онлайн касс, ОФД и ИФНС в современной торговле.

03.04.2019    9569    Umka23    8    

AltLinux + ККТ Атол 30Ф (55Ф) + сканер штрих-кода

Администрирование данных 1С ККМ Сканер штрих-кода Кассовые операции Розничная торговля Кассовые операции Розничная торговля v8 Розница Россия Бесплатно (free)

Описание опыта настройки контура AltLinux + платформа 1С 8.3 + Розница 2.2 базовая + сканер штрих-кода + ККТ 30Ф (55Ф).

14.02.2019    6215    Ceboo    4    

Расширение конструктора мобильного рабочего места для варианта "клиент 1С+RDP" (для любых wi-fi терминалов). Экосистема решений Simple WMS

Инструментарий разработчика Сканер штрих-кода Терминал сбора данных Универсальные функции Мобильная разработка Производство готовой продукции (работ, услуг) Розничная торговля Учет ОС и НМА Учет ТМЦ Производство готовой продукции (работ, услуг) Розничная торговля Учет ОС и НМА Учет ТМЦ v8::УФ УУ Бесплатно (free)

Развитие проекта «Конструктор мобильного клиента на Android» https://infostart.ru/public/976636/ для устройств не на Андроиде (работающих в режиме RDP). В отличие от варианта Android работа на терминалах происходит в режиме 1С:Предприятие через RDP а конфигурации мобильных клиентов полностью совместимы для обоих версий. Т.е. конфигурация единая, создается один раз и ее может читать как Android -устройство, так и 1С-клиент на RDP без необходимости какой либо переделки.

05.02.2019    12740    informa1555    10    

Весы Штрих-СЛИМ, Штрих-ПРИНТ и 1С: Розница 2.2.11.ХХ

Весы Розничная торговля Розничная торговля v8 Розница Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия Бесплатно (free)

Как установить драйвер весов по протоколу POS2 или драйвер ШТРИХ-М:Весы с печатью этикеток ШТРИХ-ПРИНТ на Windows 7 и выше.

29.01.2019    11905    Newdjeen    12    

Редактирование цены в РМК. 1С: УТ 11

Практика программирования Розничная торговля Розничная торговля v8 УТ11 Россия Бесплатно (free)

В типовой конфигурации УТ 11 нет возможности в режиме РМК изменить цену на товар, хотя такая необходимость появляется довольно часто. Внеся небольшие изменения в конфигурацию, можно добиться нужной функциональности. Использовался релиз 1С УТ 11.4.5.135 на платформе 1С:Предприятие 8.3 (8.3.13.1513).

26.12.2018    8254    Stæg    9    

Обязательная маркировка товара в 2019 году. Порядок проведения

Управленческий учет (прочее) Оптовая торговля Розничная торговля Оптовая торговля Розничная торговля Розничная и сетевая торговля (FMCG) Оптовая торговля, дистрибуция, логистика Россия Бесплатно (free)

В 2019 году вводится обязательная система маркировки на целый перечень товаров: табак, обувь, текстиль, парфюмерия и многое другое. Мы расскажем, как она будет проходить и как к ней подготовиться.

12.12.2018    14910    alis112358    25    

Бонусные программы лояльности в конфигурациях 1С: УТ 11.4, КА 2.4, ЕРП 2.4

Бухгалтерский учет Розничная торговля Пользователю системы Розничная торговля v8 ERP2 УТ11 Россия УУ Бесплатно (free)

О том, как настроить и использовать бонусные карты лояльности в розничной торговли в типовых конфигурациях 1С

13.11.2018    34440    ids79    36    

Прикладной пример переработки стандартной формы РМК - Розница

Работа с интерфейсом Кассовые операции Розничная торговля Кассовые операции Розничная торговля v8 Розница УУ Бесплатно (free)

Простой пример, как с помощью программного изменения шрифтов элементов формы достичь наилучшего результата отображения на примере формы РМК.

04.10.2018    19224    asdfgcom    58    

Авансы, кредиты и предоплаты. Примеры чеков ФФД 1.05

ККМ Розничная торговля Розничная торговля v8 УТ11 Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия БУ Бесплатно (free)

В публикации рассмотрено, как должны выглядеть корректные чеки ФФД 1.05 при авансах, кредитах и предоплатах. Чеки получены с помощью демонстрационной базы 1С:Управление торговлей 11.4.5.54 (Платформа 8.3.11.3034).

30.07.2018    43549    vasilievil    28    

Торговый помощник 1С: 7.7

Управление торговлей Розничная торговля Розничная торговля v7.7 1С7:ТиС Розничная и сетевая торговля (FMCG) Россия УУ Бесплатно (free)

Торговый помощник 1С: 7.7 - главный инструмент менеджера-консультанта торговой точки, на которой функции кассира и менеджера разделены.

28.06.2018    6864    filin2042    2