Главное Авторские колонки Вакансии Образование
😼
Выбор
редакции
909 0 В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем

Лицо вместо карточки: как выстроить систему лояльности с помощью распознавания лиц

Современные системы видеонаблюдения – это уже не просто безопасность и запись видео «на всякий случай». Как строятся системы лояльности с помощью распознавания лиц рассказал Игорь Сумин, бренд-менеджер компании Macroscop.
Мнение автора может не совпадать с мнением редакции

b_5c66ab9b6d7e9.jpg

Основная часть крупных игроков рынка использует именные или персональные карты, чтобы вновь и вновь возвращать клиента и увеличивать его LTV. "Пятёрочка", "М.Видео", "Лукойл," S7, Лента и многие другие имеют свои карты, которые работают и дают свои результаты.

Чаще всего используется один из трех типов программ лояльности.

Первый – подарочная программа лояльности. Данный тип работает по принципу: «собери 100 купонов и получи скидку 50% на дорогие сковородки из Германии» или «Заправься на 1000 рублей и получи кофе за 1 рубль». Такая программа проста в запуске, однако не позволяет знать необходимую для анализа информацию о клиенте.

Второй – бонусная программа лояльности. Данный тип предполагает начисление баллов клиенту за покупку определенных групп товаров. У бонусов есть еще одно важное свойство – они периодически сгорают. Ограничение по времени заставляют покупателя зайти в магазин и успеть потратить бонусы. Бонусная программа позволяет получить контакты и нужную информацию о покупателе для маркетинговых рассылок, однако программа не сработает и не вернет покупателя в магазин, если бонусов нет.

Третий – дисконтная программа лояльности. Данный тип предполагает наличие у покупателя специальной карты со скидкой, которую зачастую можно увеличивать, приобретая в предыдущем месяце на определенную сумму. Такая программа уже позволяет знать о покупателе больше данных, однако, пользуются данной картой не только её владельцы, а также их друзья и знакомые. В таком случае появляется минус – большие потери розницы на скидках.

Сейчас почти каждый является участником как минимум одной из трех программ лояльности. Клиент получает подарки, бонусы в виде виртуальных денег или скидку на покупку. Однако на практике карты лояльности передаются друзьям или знакомым и, таким образом, скидку получают не только постоянные клиенты, а разовые, что сказывается на выручке компании. Также современные тенденции развития телефонной индустрии приводят к тому, что человек ходит в магазин только с телефоном и не берет с собой ни портмоне, ни скидочные/дисконтные карты.

Уже существует несколько вариантов решения данной проблемы.

  • Для того чтобы опередить тренд перехода на использование телефона для всех нужд, в качестве инструмента, упрощающего жизнь клиента, можно использовать технологию распознавания лиц. В таком случае лицо человека будет являться поводом для подарка или бонусов для оплаты части заказа. Лицо клиента с его согласия заносится в базу и при следующем появлении человека на входе в магазин или на кассе, консультант/продавец сразу узнает всю историю покупок клиента, его скидку, накопленные баллы и иную информацию о клиенте, которая содержится в базе.
  • Для контроля истинного владельца карты лояльности дополнительно к карте присваивается фото её владельца. После того, как карта отсканирована, автоматически распознаётся лицо клиента. При совпадении двух параметров система применяет скидку. С помощью такой связки при использовании карты лояльности продавец/кассир точно будет уверен, что скидка предоставляется именно постоянному клиенту, а не его другу или знакомому.

Используя технологию распознавания лиц можно также выяснять, сколько времени каждый постоянный клиент находится в магазине. Для этого достаточно посчитать разницу между временем распознаванием его лица на входе в магазин с временем распознаванием его на кассе.

Кроме постоянных клиентов, заранее можно «узнать» и нежелательных посетителей, например серийных магазинных воров.

Тестирование решений основанных на видеоаналитике сейчас идёт в "Пятёрочке", "Перекрестке" и в сети Billa.

+1
В избр. Сохранено
Авторизуйтесь
Вход с паролем
Комментарии
Выбрать файл
Блог проекта
Расскажите историю о создании или развитии проекта, поиске команды, проблемах и решениях
Написать
Личный блог
Продвигайте свои услуги или личный бренд через интересные кейсы и статьи
Написать

Spark использует cookie-файлы. С их помощью мы улучшаем работу нашего сайта и ваше взаимодействие с ним.