Deze technologie heeft een enorme impact op winkels

Als je nog nooit in een Amazon Go-winkel bent geweest, is het een supermarkt met een groot verschil. Voordat je voor de eerste keer naar binnen gaat, registreer je je creditcard of Amazon-account. In de winkel volgt software u terwijl u zich verplaatst en brengt het in rekening voor alles wat u meeneemt, met aftrek van wat u teruglegt. Net als een Uber of Lyft is de aankooptransactie automatisch wanneer je weggaat.

Er zijn een aantal technologieën die Amazon Go naar verluidt in staat stellen te werken, waaronder schapweegschalen en sensoren. Maar misschien wel de meest kritische technologie is computervisie. Computervisie is precies hoe het klinkt: een camera wordt op een ruimte getraind en software analyseert wat de camera oppikt; de camera is de ogen en de software is de hersenen.

Sandeep Unni, Product Business Strategist en Retail Technology Advisor bij adviesbureau GartnerIT
, vertelde me dat computervisie "een van de belangrijkste technologische stappen van de afgelopen tien jaar is en de schaal van innovatie fundamenteel heeft veranderd."

Amazon Go is slechts één voorbeeld van de veranderingen die computervisietechnologie in de detailhandel zal brengen en het meeste moet nog komen. We staan ​​nu pas aan het begin van het begin van de impact die deze technologie zal hebben.

Wat is het volgende

De volgende stap is om van de winkelkassa terug te gaan naar de rest van de winkel en de toeleveringsketen.

Een van de meest voorkomende manieren waarop winkels inkomsten mislopen, is wanneer managers niet weten dat de schappen geen product meer hebben dat in dozen achterin zit. Een camera die wordt ondersteund door computervisie kan de hele dag schappen in de gaten houden en automatisch waarschuwingen sturen om de voorraad aan te vullen.

Evenzo kan computervisie die achter in een winkel wordt gebruikt, het personeel waarschuwen wanneer het product in de opslag niet is waar het zou moeten zijn. En hetzelfde geldt voor een gigantisch distributiecentrum. Computer vision kan ook observeren en een melding sturen wanneer een bestelling verkeerd wordt gepickt.

Paige Waldron, projectmanager bij supply chain-expert Hy-Tek, zei dat deze technologie "het aanzien zal veranderen van alles met een streepjescode. je elimineert alle barrières voor het opzetten van magazijnen.”

Computervisie maakt ook miljarden dollars aan kapitaal vrij dat is opgesloten in onproductieve inventaris die zich op de verkeerde locatie bevindt.

Maar wacht, er is meer

Al die technologie is vandaag beschikbaar en wordt getest, getest en geïmplementeerd. Wat er nog niet is, is het gebruik van de enorme hoeveelheid gegevens die uiteindelijk uit computervisie komen.

Stel je voor dat je op één plek in een winkel staat en kijkt hoe consumenten winkelen voor een specifiek artikel of een bepaalde groep producten. Je zou kunnen observeren wat de aandacht trekt, waar consumenten naar kijken, hoe ze dingen oppakken, op welk deel van een pakket ze zich concentreren en, als je daar lang genoeg blijft staan, zou je begrijpen waarom sommige producten worden gekocht en andere niet doen.

Mij ​​is verteld dat van alle consumentenproducten die in de schappen liggen, Jameson Whisky minder in de schappen wordt teruggezet dan enig ander product, en dat consumenten die het oprapen het kopen. Omgekeerd wordt ijs ongeveer 30% van de tijd uit de vriezer gehaald, bekeken en weer teruggezet. Alle fabrikanten willen graag weten wat de 'putback rate' van hun producten is en begrijpen waarom consumenten doen wat ze doen.

Computervisie kan al die vragen beantwoorden en betekenisvolle product- en marketingveranderingen ontsluiten. Met computervisie doen de camera en software het vuile werk, waken de hele dag en krijgen fabrikanten de informatie die ze nodig hebben.

Zoals Will Glaser, CEO en oprichter van kassaloze kassabedrijf Grabango me vertelde: "Het bespaart geld, het bespaart tijd, het verbetert de toeleveringsketen."

Wat dat tegenhoudt, is dat computers niet zo slim zijn als ze vaak lijken. Om ervoor te zorgen dat software de beelden die het ziet begrijpt, moet het worden getraind. Daarvoor heeft het veel afbeeldingen nodig, miljoenen, en dat kan lang duren om toegang te krijgen.

Na verloop van tijd stellen de vele afbeeldingen software in staat om te leren wat het ziet, conclusies te trekken en de aanbevelingen te doen die retailers nodig hebben.

Dat is waar de technologie nu is. We zien echt voordeel van computervisie, zoals Amazon Go en andere kassatechnologie. Maar de software voor diepere analyse is nog steeds aan het leren, beelden verzamelen, krijgen wat mensen beschouwen als "ervaring" en "leren" en wat computerwetenschappers een voldoende groot "datameer" noemen. Het zal waarschijnlijk jaren duren voordat de voordelen van dit proces worden gerealiseerd.

Je zou kunnen denken dat het eng klinkt en dat niemand naar een winkel wil gaan waar ze weten dat ze in de gaten worden gehouden. Misschien, maar je weet al dat bijna elke openbare ruimte nu op video staat. Mensen zijn eraan gewend geraakt dat elke online browserbeweging wordt gevolgd. De kans is groot dat ook de consument hieraan zal wennen.

Door computervisie te gebruiken om te analyseren hoe consumenten zich in winkels gedragen, kunnen winkeliers over de gegevens over gedrag beschikken die ze nu alleen uit hun online winkels kunnen halen. Unni van Gartner zegt dat computervisie "kansen zal vergemakkelijken die op dit moment nauwelijks aan de oppervlakte komen".

Elke soort retailer is ermee bezig. Toen ik Kate Fannin, uitvoerend directeur van Consumer Retail Experience bij Estee Lauder, ernaar vroeg, zei ze: "Er zijn elementen voor het vastleggen van gegevens die absoluut plaatsvinden en we zullen die blijven verbeteren."

Zelfs nadat alle software is gebouwd om dit alles te doen, zullen er nog steeds kansen en toekomstige horizonten zijn voor computervisie. Sarah Chung, CEO van Landing International, dat schoonheidsmerken helpt om technologie te benutten, zegt: "Je kunt het gedrag van consumenten volgen, maar je weet niet waarom" ze doen wat ze doen. Nadat software het creëren van big data lakes heeft aangepakt om menselijk gedrag te begrijpen en winkels te verbeteren, zal er nog steeds meer begrip van gedrag zijn voor de wetenschap en retailers om te leren.

Dit alles is nog maar net begonnen, maar het kantelpunt voor computervisie is bereikt. De komende jaren zullen de enorme veranderingen onthullen die computervisie voor retailers en consumenten zal brengen, waardoor winkels veel meer kunnen doen dan ooit tevoren.