Давняя фантазия розничных ИТ-специалистов заключается в том, что RFID будет развернут на уровне товара. Теоретически это позволило бы и продавцу, и покупателю точно знать, где находится каждый предмет, что упростило бы как инвентаризацию, так и поиск этой своенравной коробки с кукурузными хлопьями со вкусом клубники. Но экономическая целесообразность размещения RFID-метки, стоимость которой по-прежнему держится на уровне около пяти центов за каждую, сделала ее нежизнеспособной для всех продуктов, кроме самых дорогих.
Задержите эту мысль на мгновение. Теперь давайте рассмотрим Amazon Go, попытку Amazon создать полностью автоматизированный физический магазин. Но вместо RFID-меток используются камеры и видеоаналитика. Предположительно, он начинается с совершенно точного снимка каждого предмета в магазине и точно знает, где он находится.
Затем он наблюдает за покупателями и экстраполирует то, что происходит дальше, помещается ли товар в корзину (предполагаемое намерение совершить покупку) или проверяется и кладется обратно. В идеале он также должен был бы отметить и запомнить, если товар был возвращен в неправильное место SKU, не на ту полку или даже в неправильный проход. (Как он может попасть не в тот ряд? Это происходит, когда покупатель кладет товар в свою корзину, а затем находит лучшую альтернативу в другом проходе и просто кладет уже отвергнутый товар туда, где она в данный момент находится.)
Одна большая проблема с Amazon Go, поскольку он сейчас используется в начальных тестовых магазинах, заключается в том, что это подход «мы будем делать все правильно большую часть времени» вместо «нам нужно делать все правильно почти все время». проблема. Предотвращение убытков и мобильная проверка/оплата требуют гораздо более высокого уровня точности и аккуратности, чем, например, функции инвентаризации и определения местоположения товара на мобильных устройствах покупателей. Как мы процитировали аналитика Forrester Брендана Уитчера, который сказал на прошлой неделе, не пройдет много времени, прежде чем студенты колледжей поймут, что они могут «создать толпу, и магазин не будет знать, что они только что схватили».
Вот дурацкая идея: что, если бы магазин использовал подход к видеоаналитике Amazon Go в качестве гораздо более дешевой альтернативы RFID на уровне товара? Справедливости ради следует отметить, что правильно выполненная видеоаналитика требует больших затрат на развертывание и тонкую настройку, но после ее полной настройки текущие расходы становятся намного ниже, чем на уровне RFID. Удаление меток RFID просто замедляет процесс оформления заказа и увеличивает трудозатраты как на удаление метки, так и на ее повторное прикрепление к другим продуктам для возобновления цикла. Короче говоря, многоразовое использование вряд ли будет жизнеспособным.
И RFID на уровне товара также требует полного сотрудничества со стороны каждого поставщика, что довольно сложно.
Прелесть видеоаналитики в том, что она не требует помощи от поставщиков. Это не совсем точно, но пока это лучше, чем ручная инвентаризация (которой она должна быть) и требует гораздо меньше труда, это победа. Проблема Amazon Go в том, что она пытается использовать видеоаналитику для решения не той проблемы.
Давайте посмотрим на это с точки зрения покупателя. Во-первых, чтобы быть жизнеспособным, это требует мобильных устройств. Это не зависит от приложения — мобильного Интернета должно быть достаточно — но это должно дать покупателям вескую причину загрузить приложение, что является маркетинговой победой.
Рассмотрим продуктовый магазин. Скажем, покупатель пытается найти очень специфический товар (смешанные орехи, но без арахиса и несоленые, или, может быть, пакет йогурта без вкуса банана). Во-первых, эта возможность могла бы сказать: «Извините. Последний был куплен 90 минут назад. Он должен вернуться в магазин во вторник днем. Не хотите ли вы щелкнуть здесь, чтобы сделать заказ по специальному заказу, чтобы мы могли отложить его для вас на стойке обслуживания клиентов?»
Более того, этот подход позволил бы добиться большей точности. В настоящее время все, что розничный продавец знает о наличии товара, это то, что ему может сообщить POS: вчера у нас было 12 товаров на складе, и 12 были отсканированы на POS сегодня, так что теперь у нас их нет. С помощью видеоаналитики розничный продавец узнает, когда товар был удален из его позиции SKU, но это еще не конец истории. Он также будет знать, находится ли этот предмет в чьей-то корзине. И он будет знать, стоит ли эта тележка в очереди к кассе (и почти наверняка недоступна) или просто где-то в проходе (вероятно, недоступна, но все же есть шанс, что покупатель передумает и удалит ее из своей корзины).
А что, если она передумает и решит поместить этот предмет в любой случайный проход, в котором она стоит в данный момент? Это приложение могло бы взорвать мозг второго покупателя, сказав: «У нас осталась только одна из этих конкретных банок ореховой смеси, но она была потеряна. Вы найдете его в отделе бумажных товаров. Нажмите здесь, и я проведу вас в пределах трех дюймов от его текущего местоположения».
Видеоаналитика с мобильным доступом может стать прекрасной технологией для розничной торговли, но только в том случае, если она используется для решения правильной проблемы.
Авторское право © 2017 IDG Communications, Inc.