И тебя посчитали: как интернет вещей и большие данные повышают офлайн-продажи, считая посетителей торговых центров

Мы уже описывали, как американская торговая сеть Macy’s успешно использует интернет вещей (Internet Of Things) для персонализированного маркетинга. Bluetooth-маячок определяет местоположение посетителя в магазине с точностью до нескольких сантиметров и подает сигнал в корпоративную CRM-систему. CRM отправляет клиенту на смартфон предложение со скидкой на товар, ближайший к потребителю в данный момент [1]. Сегодня мы расскажем о принципах работы приборов учета посетителей и как большие данные (Big Data), машинное обучение (Machine Learning) и интернет вещей (Internet Of Things) повышают продажи и сокращают расходы оффлайн-магазинов.

Зачем считать посетителей и раздавать бесплатный Wi-Fi?

Shopping Index – индикатор, который отображает динамику посещаемости торговых центров (ТЦ) на еженедельной основе.  Этот показатель измеряется в количестве посетителей на 1 тысячу квадратных метров торговой площади. Данная метрика очень важна для собственников и арендаторов ТЦ, поскольку позволяет [2]:

• вычислить конверсию посетителей в покупателей;
• проанализировать эффективность маркетинговых кампаний, измерив посещаемость торговой площадки до и после проведения этих мероприятий;
• определить потенциал торговых площадей и развлекательных зон;
• установить зависимость посещаемости от сезонных, событийных и других внешних факторов, например, наличия кафе, игровых зон и пр.
• сформировать оптимальный пул арендаторов ТЦ, которые гарантируют стабильный поток посетителей;
• выявить траектории движения людских потоков, чтобы оптимально расположить арендаторов на этажах ТЦ;
• определить часы наплыва посетителей, чтобы спланировать загрузку персонала и эффективно менять численность работающих в данное время сотрудников.

Подробные сведения о посещаемости торговой площадки, получаемые с помощью счетчиков, можно дополнить информацией с корпоративного роутера, который раздает бесплатный Wi-Fi. Это позволит максимально точно сегментировать целевую аудиторию, идентифицировать интересы потребителей и сформировать для них персональные маркетинговые предложения. Такую монетизацию сведений поможет реализовать «большая тройка» наиболее популярных сегодня информационных технологий: большие данные (Big Data), машинное обучение (Machine Learning) и интернет вещей (Internet Of Things).

Какие бывают счетчики посетителей, как они работают, куда сливают данные и что такое интернет вещей в магазине?

Приборы учета посетителей делятся на 3 вида [3]:

• инфракрасный горизонтальный счетчик – устройство для регистрации количества посетителей в узких, шириной не более 2-х метров, проходах с точностью до 96%. Подсчет осуществляется в двух направлениях (вход — выход) путем регистрации случаев пересечения инфракрасного луча.
• 2D видеосчетчик – устройство анализирует двумерный видеопоток, обработанный внутренним процессором, отслеживая и фильтруя объекты по характеру движения: исключение из подсчета вошедших, но не прошедших в торговую зону посетителей, а также фиксируя время нахождения посетителя в выделенной зоне;
• 3D видеосчетчик – самое высокоточное, сложное и дорогое устройство, которое анализирует трехмерный видеопоток, обработанный внутренним процессором, отфильтровывая посторонние объекты (тележки, коробки, шары и пр.) и нецелевой трафик (движение персонала), а также отдельно подсчитывая взрослых и детей (детекция по массе и росту) с точностью до 98%.

Видеосчетчик является полноценным сетевым устройством с поддержкой шифрования данных: он собирает, хранит, анализирует и передает информацию на корпоративный сервер. Затем ее можно исследовать с помощью аналитических средств Big Data, строить гипотезы и проверять их с помощью моделей машинного обучения. Например, прогнозировать прибыль от различных вариантов размещения арендаторов ТЦ, организации развлекательных мероприятий и т.д.

Общую картину о проходимости торговой зоны можно детализировать, дополнив сведения о количестве посетителей данными о пользователях публичной Wi-Fi сети, расположенной в магазине. Роутер фиксирует MAC-адрес каждого сотового телефона с включенным приемником wi-fi, идентифицируя его владельца в офлайн.

При входе в сеть браузеру пользователя автоматически присваивается онлайн-идентификатор (Cookie). Если этот идентификатор совпадает с MAC-адресом клиентского телефона, то действия посетителя становятся отслеживаемыми. Получив подробную информацию об интересах пользователя через оператора больших данных («Mail.ru Group», «Yandex» и «МаксимаТелеком»), которые проанализировали клиентское поведение в интернете [4], можно показать ему таргетированную рекламу в браузере или отправить персональное маркетинговое предложение. Например, американский оператор торговой недвижимости Simon Property Group установил в своих ТЦ около 5000 beacon-маячков, с помощью которых посетители получают персонифицированные предложения на смартфон. А в британском ТЦ Trinity Leeds посетители получают персональные предложения на Apple Watch с учетом их местонахождения [5]. Так интернет вещей и большие данные повышают прибыль магазина, существенно увеличивая оффлайн-продажи и повышая лояльность клиентов. О других примерах использования интернета вещей в прикладных отраслях читайте в нашем следующем материале.

А как использовать интернет вещей и большие данные в вашем бизнесе? Извлекайте максимум выгоды из своей статистики: считайте посетителей и превращайте их в покупателей с помощью аналитических средств Big Data и машинного обучения. Мы научим вас эффективно обрабатывать информацию и строить оригинальные модели, чтобы большие данные принесли вам большую выгоду: программно-аппаратные инструменты Big Data, методы и алгоритмы Machine Learning, интернет вещей (Internet Of Things) – на наших курсах для руководителей, аналитиков, инженеров, администраторов и пользователей. Смотрите расписание занятий, записывайтесь на удобную дату и приходите в наш образовательный центр. До встречи в классе!

Источники

1. https://bigdataschool.ru/blog/big-data-реклама-и-маркетинг.html
2. https://www.watcom.ru/blog/all/pochemu_shopping_index_neobxodim_torgovyim_czentram/
3. https://www.watcom.ru/products/sistema_podscheta_posetiteley/
4. https://www.watcom.ru/blog/all/texnologiya_attribuczii_online_to_offline_o2o_chastyie_voprosyi/
5. https://ngmsys.com/blog/shopping-mall-digital-future