В 2015 году компания «Яндекс» провела аналитику данных, предоставленных разработчиками популярной игры World of tanks. Целью исследования было повысить лояльность игроков, затратив при этом минимум усилий и финансовых вложений.
Объем анализируемой информации был огромен – рассматривалось более 100 параметров (данные о сделанных покупках, количество и тип боёв, проведенных в играх, количество уничтоженных вражеских танков, опыт и других) 100 000 уникальных игроков.
Для решения задачи была применена технология обработки больших данных – Big Data. По сути,
Big Data - это комплекс методов и инструментов по обработке неструктурированной и структурированной информации с целью получения человеком конкретных результатов.
Частный случай технологии Big Data – видеоаналитика. Чтобы лучше понять, как работает видеоаналитика, стоит для начала ответить на вопрос:
- приносит ли Ваше видеонаблюдение деньги?
Традиционно вопрос об установке системы видеонаблюдения возникает в связи с желанием обеспечить своему бизнесу защиту от нерадивых клиентов, сотрудников и различных злоумышленников.
Таким образом, до недавнего времени видеонаблюдение рассматривалось как вынужденная статья расходов в бюджете компании.
Однако уже действующая система видеонаблюдения способна окупать себя и приносить реальный доход.
Что если использовать камеры для анализа выражения лиц клиентов с целью оценить уровень удовлетворенности? Или прогнозировать продажи на основе данных о реальном потоке клиентов?
Также можно анализировать эффективность использования торговых площадей, действий персонала, координировать количество и персонала в смене и график работы в зависимости от потока посетителей.
Сегодня мы уже можем говорить о целом ряде успешных российских проектов по использованию возможностей анализа больших объемов данных, получаемых с видеокамер, баз данных клиентов, базы складских остатков и других источников:
Федеральная сеть гипермаркетов. Новая система позволила анализировать и планировать наиболее подходящие рекламные кампании, контролировать качество обслуживания покупателей, тем самым повышая их лояльность, а также оптимизировать нагрузку на персонал, позволяя наиболее эффективно подобрать количество сотрудников.
Московский метрополитен. Создание системы автоматического обнаружения тревожных ситуаций и сбора статистических данных о пассажиропотоке.
Крупный торговый центр в Санкт-Петербурге. Анализ данных с камер позволяет вести подсчет посетителей, корректировать стоимость квадратных метров различных торговых точек, в зависимости от их проходимости. Кроме того, анализ получаемых данных позволяет прогнозировать прибыль.
Банк с широкой филиальной структурой получил возможность вести подсчет посетителей, а также предупреждать появление очередей. Кроме того, технологии Big Data позволяют рассчитать конверсию и оценить эффективность маркетинговых программ.
На сегодняшний день, потенциал применения видеоаналитики в бизнесе очень велик. Это то, что должно закладываться в IT бюджеты по умолчанию, особенно если инфраструктура предусматривает массовое скопление людей.
В данной статье мы рассмотрели Видеоаналитику, как частный пример BigData, но, ествественно, BigData и Аналитка больших неструктурированных данных - это очень обширное понятие! И применяется данная технология не только к видеоданным. Следите за новыми выпусками блога, и мы расскажем о новых частных примерах Big Data.
Если у вас остались вопросы по решениям Видеоаналитики – обращайтесь к нам, специалистам компании ОЛЛИ, по телефону +7 (812) 703-30-60 или по электронной почте zakaz@olly.ru
