Иван Щербаков
Руководитель проектного отдела компании DSSL
Условно источники потерь на торговой точке (или на складе, хабе, РЦ) можно разделить на следующие:
В данной статье мы постараемся рассмотреть основные точки потерь и способы их уменьшения. Предлагаю совершить путешествие по магазину, отметить главные зоны рисков и способы их сокращения средствами видеоаналитики.
Путь товара в магазине начинается с приемки на склад – на дебаркадере, иногда прямо в торговом зале. Сотрудники обязаны пересчитать пришедший товар, свериться с документами и зафиксировать поступление. Именно здесь происходит много списаний товаров принимающими сотрудниками, корректировок приходов, особенно в FMCG-секторе. Обычно причиной указывается некомплектность, порча, вскрытая упаковка, недостача товара при сравнении с документами.
На этом этапе может помочь модуль контроля приемки в системе видеонаблюдения. Функционально это ПО, синхронизирующее видеоизображение с камеры над местом, где происходит приемка, с данными учетной программы торговой точки. В системе видеонаблюдения фиксируются все манипуляции, производимые сотрудниками с помощью терминалов сбора данных (ТСД) при приемке. По итогам работы можно анализировать, у кого из сотрудников сколько списаний, редактирований и отмен, при этом получая видеоподтверждение каждому событию. Наиболее подозрительные сцены могут выделяться в инциденты с уведомлением вышестоящих лиц.
В продовольственном ритейле во время хранения товаров в подсобных помещениях и на складах часто происходят случаи, когда сотрудники употребляют продукты прямо на местах. Обычная система видеонаблюдения с полным покрытием, без слепых зон, снижает данный показатель до минимума: под видеокамерами люди не готовы нарушать правила. Обязательно предусматривается наблюдение за холодильными камерами.
Относительно новый вид мошенничества связан с управлением персоналом на местах и требует особенного внимания: на работу выходит меньшее количество людей, чем числится в ведомости и выделяется окладов из центра.
Основная задача в таких случаях – четко отслеживать наличие сотрудников на рабочих местах в течение рабочего времени. Обычно для ее решения внедрялся контроль доступа через биометрию, но практика показывает, что "пальцы" могут не соответствовать реальному сотруднику. Карточки СКУД легко передаются из рук в руки. Выходом из данной ситуации является распознавание лиц сотрудников на протяжении рабочего дня. Как правило, такие системы подразумевают интеграцию с календарем смен и базой персонала компании. Модуль распознавания лиц в подсобных помещениях работает при условии, что сотрудники должны попадать в поле зрения не менее Х раз, что является подтверждением рабочего дня. Следуя заданной логике, система создает тревожный инцидент, если кто-то из сотрудников "теряется".
Наиважнейшее значение для снижения недополученной выручки приобретают модули контроля наполненности полок. Продвинутые версии программного обеспечения позволяют распознавать каждую единицу товара, стоящего на полке, сравнивать с планограммой, учитывать наличие остатков на складах и уведомлять ответственных лиц о необходимости выкладки товаров на полку. Минусом такого подхода являются жесткие требования к установке камер: фактически напротив стеллажа и на небольшой высоте. Поэтому мониторинг обычно ведется за наиболее активными товарными группами: молочными, мясными продуктами, свежими фруктами и овощами. Окупаемость внедрения такой системы для сетевых ритейлеров обычно происходит в рамках одного года. Для непродуктового ритейла больше подходят модули контроля наличия пустых полок, позволяющие фиксировать незаполненные торговые места, где мог бы располагаться товар.
В обоих случаях основная задача – повысить доступность товара для клиентов, получить максимальную отдачу от торговых площадей и минимизировать зависимость от человеческого фактора. На выходе системы создают тревожные инциденты по заданной логике и оповещают ответственных людей.
Данный подход в перспективе показывает более выскоую эффективность в сравнении с работой мерчендайзеров, которые сейчас наиболее распространены. Независимость от времени и человеческого фактора возводит в максимум отдачу от системы.
В стремлении предоставить покупателям только свежие продукты или быструю консультацию часто возникает необходимость контролировать наличие сотрудника в определенном месте торговой точки, будь то перебор фруктов и овощей либо помощь у акционного товара. Для этих целей обычно используют модули распознавания "свой/чужой" с разделением людей по цвету одежды/униформы. Наличие сотрудника фиксируется несколько раз день, а отчетность, получаемая на выходе, позволяет построить обезличенную статистику о нахождении персонала в важной для бизнеса зоне.
Мы привыкли к очередям в магазинах, особенно в часы пик, и скорость открытия новых касс напрямую влияет на наше мнение о магазине.
Контроль очередей сохраняет лояльность клиентов. С точки зрения ритейлера есть два способа контролировать очереди:
В первом случае в действие приводится следующая логика: при наличии очередей перед кассами система предварительно проверяет, есть ли еще свободные кассы, и только после этого уведомляет директора торговой точки о необходимости открыть дополнительные кассы. Скорость реакции обычно в переделах 1–2 минут. С учетом развития нейросетевой видеоаналитики точность алгоритмов определения очереди растет с каждым годом. Этот вариант позволяет максимально быстро реагировать на очереди, а главное – повышает лояльность покупателей.
Они видят заботу о себе.
Во втором случае продавец пытается сделать кассы всегда заранее открытыми, поэтому для начала несколько месяцев копятся данные о пиках посещаемости магазина и выявляется корреляция с количеством чеков. По итогам анализа выводятся минимальные количества работающих касс при определенных порогах количества посетителей. В этом варианте всегда возможны флуктуации в праздники, в зависимости от погоды, он менее надежен, но более экономичен. Подсчет обычно проводится только на входной группе.
На кассе сотрудники магазина имеют дополнительные возможности нанести ущерб компании. Применение личных карт лояльности, несанкционированных скидок, имитация сканирования товаров, продажа товара с невозможным весом и другие виды мошенничества, в том числе в сговоре с покупателем, – такие негативные моменты помогает пресекать контроль кассовых операций. Сегодня это наиболее используемый модуль аналитики на рынке, который показывает короткие сроки окупаемости и имеет четкие просчитываемые выгоды.
Распознавание лиц мошенников – актуальная задача для любого ритейла.
Многие компании активно пилотируют и тестируют современные решения по распознаванию лиц мошенников, в которых ключевым вопросом является наполнение базы данных лиц. Набор баз мошенников (более корректный вариант – "забывчивых покупателей") происходит силами служб безопасности на местах. Контроль качества исходной фотографии при этом имеет первостепенное значение.
В РФ действует ИАС "СТОП Шоплифтер", собирающая базу данных мошенников для всех компаний, участвующих в проекте. Правда, данных о наличии инструментов для гибкой интеграции с системами распознаваний лиц у нас нет.
"Забывчивые покупатели" в продуктовом ритейле обычно действуют в одиночку, принося при этом меньшие убытки, чем, например, в сфере бытовой электроники, косметики, где мы часто имеем дело с организованными группировками, использующими отлаженные схемы в разных торговых точках сети. В данном случае очень важным является вопрос синхронизации баз лиц между торговыми точками с небольшими задержками.
На рынке встречаются решения, которые пока не нашли своего практического применения в ритейле, одно из них – тепловые карты магазинов. Знание наиболее проходимых или привлекательных мест для посетителей пока не удается сконвертировать в конкретную коммерческую выгоду. Возможно, данный тип анализа получит дальнейшее развитие в совмещении с распознаванием гендерной принадлежности и возрастных групп покупателей при условии покрытия камерами 100% торговой площади магазина. Здесь речь будет идти не о потерях, а дополнительных выгодах, которые можно приобрести за счет таргетированной рекламы.
Использование видеоаналитических модулей значительно упрощает поиск подозрительных инцидентов в торговых точках, но обязывает иметь персонал для своевременной отработки таких инцидентов. В день с торговой точки площадью 400–600 кв. м может приходить до 10–20 различного рода инцидентов, которые требуют детального просмотра и решения. Нанимать для этого операторские центры или организовывать специализированные отделы внутри компаний – выбор заказчика, который обычно определяется уровнем детализации задач и зависит от размеров торговой сети.
Крупные торговые сети сталкиваются с необходимостью создания центров мониторинга инцидентов, где, кроме задач по снижению потерь, решаются вопросы по дисциплинарному контролю.
Использование вышеуказанных инструментов приведет к сокращению неустановленных потерь в торговле:
Опубликовано: Журнал "Системы безопасности" #6, 2018
Информация и фото с