Главная»Блог»Сравнение счетчиков посетителей для магазинов и торговых центров

Сравнение счетчиков посетителей для магазинов и торговых центров

Сравнение счетчиков посетителей для магазинов и торговых центров

На данный момент на рынке РФ, задача под подсчету трафика для магазинов и торговых центров решается с применением следующих технологий

  • 2D и 3D счетчики посетителей  - автономные устройства, совмещающие в себе и камеру и подсчет трафика. Используемый метод подсчета - сверху, распознавая голову и плечи. Размещаются под углом 90% прямо над площадью подсчета. 
  • Инфракрасные счетчики посетителей. Cчитают всех кто пересек инфракрасный луч. Размещаются горизонтально на дверях или антикражных воротах.
  • Счетчики посетителей на базе видеопотока. Это обычная ip камера и специальное ПО на сервере. Камера размещается на потолке, до 30” к объекту подсчета, сразу охватывая несколько входов. Можно совмещать с обычными система видео-наблюдения.
  • Распознавание лиц на базе видеопотока. Решение состоит из качественной  ip камеры и специального ПО на сервере. Распознает лица людей, при желании система может сохранять лица заносить их в базу.
  • Wi-fi аналитика или wifi радары. Сенсоры, которые фиксируют все телефоны с включенным wi-fi в заданной зоне и собирают информацию о их поведению. 

Задачи которые решают ритейлеры и управляющие компании с помощью данных систем представлены в таблице №1. 

Задача / Технология

2D счетчик посетителей 

3D счетчик посетителей

Инфракрасные счетчики посетителей

Счетчики на базе видеопотока

Распознавание лиц на базе видеопотока

Wi-fi аналитика

1.      Сбор данных о посещаемости внутри торгового центра или магазина 

a.      Подсчет количества посетителей

+

+

+

+

+

50-60%

b.      Подсчет количества уникальных посетителей

+

+

2.      Сбор данных о посетителях 

a.      Пол

+

+

b.      Возраст

через рост

+

+

c.      Уровень дохода

+

d.      Периодичность (частота) визитов

+

+

e.      Давность визитов

+

+

f.       Принадлежность к той или иной аудитории / сегменту  

+

+

g.      Пересечение с другими аудиториями / сегментами

+

+

h.     По источникам трафика / откуда пришли в магазин / доля он-лайн трафика в оф-лайне 

+

+

3.      Сбор данных о содержании визита 

a.      Время проведенное посетителями внутри объекта

+

+

b.      Маршрут перемещений посетителя 

+

+


Выбор перспективных систем для подсчета покупателей в магазинах и ТЦ 

В итоге проведенного анализа, очевидно, что на рынке нет одной системы или одной технологии, которая идеально отвечала бы сразу всем требованиями и была бы в состоянии обрабатывать сразу все заявленные типы данных. Таким образом задача выбора системы для аналитики поведения посетителей находится не в выборе между разными подрядчиками с разными технологиями, а, скорее, в правильном выборе наиболее многофункциональной системы, которая либо уже содержит в себе несколько источников данных, либо может легко вобрать в себя данные совершенно иного типа, легко с ними интегрироваться, использовать связку онлайн / офлайн, и одновременно позволять интегрировать в систему данные.

Требования к системе для торговых центров и магазинов могут  быть удовлетворены с помощью как минимум 2-х систем разного типа:

  • счётчиков посетителей для сбора данных о посещаемости внутри объекта, 
  • систем аналитики поведения посетителей (для сбора данных о посетителях и содержании их визитов) 

ОБЗОР СЧЕТЧИКОВ ПОСЕЩАЕМОСТИ ДЛЯ МАГАЗИНОВ И ТЦ 

Таблица №2. Сравнение систем подсчета посетителей магазинов и торговых центров

Возможности/Тип системы

IP-камера (с наклоном оси)

IP-камера (вертикальная)

2D-счетчик

3d-счетчики

Инфракрасный счетчик

Подсчет, % погрешности

около 5

около 15

около 15

около 3

около 10

(при увеличение интенсивности потока, погрешность увеличивается)

Наклон оптической оси

+

-

-

-

-

Мультиплатформенность

+

+

-

-

-

Место установки любое

+

-

-

-

-

Система двойного назначения (использование в системе видеонаблюдения)

+

условно

-

-

-

Подсчет мимо проходящих потоков

+

условно

-

+

-

Подсчет одной камерой нескольких проходов

+

условно

-

условно

-

Построение плотностей, скоростей потоков. (в зоне видимости)

+

Малая площадь охвата

Малая площадь охвата

Малая площадь охвата

-


Краткие итоги проведенного сравнения:

2D счетчик (Антивор, Ватком, Axis, Elementstore)

Минусы – высокая погрешность на интенсивных потоках, жесткая привязка к размещению оборудования, облачное хранение данных;
Плюсы – средняя стоимость оборудования

3D счетчик (Антивор, Ватком, Axis, Elementstore)

Минусы – высокая стоимость оборудования, жесткая привязка к размещению оборудования, облачное хранение данных;
Плюсы – низкая погрешность

Инфракрасный счетчик (Актрон)

Минусы – средняя погрешность, проблема работы рядом с тепловыми завесами, высокая стоимость;
Плюсы – нет, устаревшая технология. 

IP-камера вертикального расположения (ITV, Macroscop, Trassir, Axis)

Минусы – те же что и у 2D-счетчиков, а так же разработчики ПО не работают на прямую с рынком, только через интеграторов, что приводит к сложности обслуживания и поддержки, система отчетности не соответствует требованиям рынка;
Плюсы – низкая стоимость

IP-камера с любым оптическим наклоном (CleverCamera) 

Минусы – требования к вычислительным ресурсам;
Плюсы – средняя стоимость оборудования, возможность использовать камеры в системе охранного видеонаблюдения, подсчет автомобилей и людей на улице, плотности потоков в зоне видимости камеры, локальное хранение данных

Резюме: идеальным решением будет поставка систем с оптическим наклоном, из за возможности их двойного назначения и приемлемого уровня погрешности или использование 3D счетчиков.

Выбор одной или другой типов систем должен быть обусловлен полной стоимостью проекта в связке с системами двойного назначения (фактически это количеством новых камер или устройств, которые надо поставить для реализации подсчета трафика).

ОБЗОР ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ  CБОРА ДАННЫХ О ПОСЕТИТЕЛЯХ И СОДЕРЖАНИИ ИХ ВИЗИТОВ

Задачу по сбору данных о посетителях возможно решить двумя системами:

  1. Системы на базе Wi-fi аналитики.

Позволяют собирать данные о МАС# адресах находящихся смартфонов в зоне их действия, позволяя идентифицировать посетителей и отслеживать их перемещения, длительность и периодичность визитов. Возможность совмещать собранные адреса с данными рекламных площадок позволяет производить оценку эффективности он-лайн рекламы, проводить отдельные кампании на собранные аудитории и получать данные о соц. демографическом портрете посетителей (пол, возраст, интересы). Wi-Fi аналитика используется более чем в 150 торговых центрах РФ и у огромного количества рителейров, технология полностью соответствует закону о персональных данных. 

  1. Системы распознавания лиц 

Позволяют с помощью технологий распознавания лиц определять возраст,  пол посетителей и периодичность посещения. Системы основанные на базе распознавания лиц на базе видео-потока, в теории могут служить единой базой для аналитики поведения трафика, но на сегодняшний момент нет коммерческих внедрений в ТЦ на территории РФ (по крайне мере мне об этом не известно), а полный их функционал ограничен законом о персональных данных и не решенной проблемой распознавания лиц в профиль. Но, если рассматривать только фиксацию пола и возраста для RTB рекламы, применение данной технологии возможно с указанным ограниченным функционалом. 

На сегодняшний день мне не известны примеры коммерческих внедрений данной технологии в торговых центрах, есть единичные внедрения у ритейлеров.  

Развитию систем препятствует:

  • Законодательство, так как возможно нарушение 137 УК РФ(Нарушение неприкосновенности частной жизни), а последующая идентификация посетителя в социальных сетях нарушает закон о персональных данных.
  • Программные ограничения, делающие не пока невозможным распознавание лиц в профиль, а значит выдвигающие высокие требования к расположению камер и их количеству.
  • Однако, так как данные системы базируются на системах видео-наблюдения, в будущем их внедрение возможно на базе текущей системы видео-наблюдения торгового центра или магазинов. 

В связи с вышеперечисленным, альтернативы wi-fi аналитике для решения задачи сбора данных о посетителях торгового центра и содержании их визитов на сегодняшний день отсутствует.

Автор: Григорий Рзянин, управляющий партнер
геомаркетингового агентства ONE by ONE
Вы можете задать вопрос автору по адресу info@1-by-1.ru