Предиктивная аналитика: что это такое простыми словами

Систематическое воровство в магазинах ежегодно приносит торговому бизнесу миллиарды убытков. Это от 2 до 5 % выручки торговых сетей. Ущерб покрывается всеми: владельцами, персоналом и добросовестными клиентами, которые готовы покупать товары по завышенной цене, рассчитанной на частичное покрытие понесенных потерь.

Как предотвратить воровство? Можно ли свести факты его проявления к нулю, или существенно снизить количество краж? На вопрос отвечают эксперты компании “42”.

Предиктивная видеоаналитика: что это такое простыми словами?

Исследователи, посвятившие годы изучению поведения воров и обычных покупателей, пришли к выводу, что последовательность их действий в магазине и сами действия имеют существенные отличия. Методы этих исследований применяются для создания алгоритмов математического моделирования и предиктивной (предсказательной, прогнозной) аналитики.

Современные высокие технологии способны распознать присутствие вора в магазине в режиме реального времени. Как это работает? На территории магазина срабатывает система обработки видеопотоков с камер видеонаблюдения. Сотрудник магазина получает сигнал на свой рабочий гаджет о том, что на территории торгового зала находится потенциальный злоумышленник, и затем имеет возможность предотвратить кражу.

Почему люди воруют в магазинах?

Некоторыми крупными сетями магазинные кражи рассматриваются как издержки производства. Будущие убытки осознаются владельцами бизнеса еще до открытия магазинов. Поэтому, планируя установку систем безопасности, сегодня многие принимают решение использовать возможности предиктивной аналитики через видеонаблюдение.

Причин для краж может быть несколько:

• азарт и желание добыть “запретный плод” бесплатно и незаметно;
• трудные жизненные обстоятельства;
• вооруженное ограбление.

К краже товаров часто побуждает их обилие и разнообразие. Эксперты называют это импульс-шопингом, когда в торговом зале возникает желание купить все и сразу.

Бесконфликтное воровство в магазинах имеет свое название – шоплифтинг. Чтобы защитить свой бизнес от обманщиков и мошенников недостаточно надеяться на действующее законодательство. В любой ситуации, в которой имеет место шоплифтинг, срабатывает человеческий фактор. Ошибки, допускаемые людьми, однажды решившимися на воровство, могут стать для них фатальными, а также стоить им конфискации имущества. Новоявленный вор рискует приобрести испорченную репутацию, быть оштрафованным и стать осужденным.

Как работает предиктивная видеоаналитика?

Предиктивная аналитика может рассматриваться в качестве научной дисциплины и отрасли Индустрии 4.0, изучающей методы и способы составления прогнозов.

 Функции системы предиктивной видеоаналитики:

• обработка непрерывного видеопотока с камер в режиме реального времени;
• анализ поведения покупателей;
• подача информационного сигнала о присутствии вора на мобильное приложение сотрудника магазина.

Преимущества такого метода защиты очевидны:

• снижение потерь от воровства;
• предотвращение краж и предупреждение различных опасных ситуаций;
• внедрение предиктивной аналитики можно осуществить удаленно.

Для точного расчета будущего поведения объекта в предиктивной аналитике достаточно получить достоверные данные о прошлом и текущих состояниях. Вы регулярно сталкиваетесь с предиктивной аналитикой в своей жизни.

В каких отраслях используется предиктивная аналитика:

• торговля на бирже;
• логистика (незаменима при формировании цепи поставок);
• промышленность (помогает предотвращать аварии на крупных и мелких производствах);
• страхование;
• банковский сектор;
• образование;
• медицина и фармакология.  

Также в аналитике используются методы эмпирического моделирования, статистического и параметрического анализа, машинное обучение, нейронные сети и ряд других технологий. Но сначала нужно собрать, накопить и обработать данные.

Такое обширное внедрение предиктивной аналитики во все сферы человеческой жизни стало возможным, благодаря тотальной цифровизации оборудования и, как следствие, применением автоматизированных систем управления в технологических процессах (АСУ).

Цифровизация позволила подключить к оборудованию датчики, интерфейсы и системы сбора данных, чтобы отслеживать работу производственных мощностей, своевременно выявляя критические отклонения, предупреждая о них и защищая установки от перегрузки и работы в запредельном режиме.

В комплекс предиктивной аналитики входят методы анализа данных и способы их интерпретации. Такая концепция положительно влияет на будущее принятие успешных решений, опираясь на результаты прошлого события.

Предиктивная аналитика и торговля

Мир хорошо принял и активно внедрил инструменты предиктивной аналитики во все сферы человеческой деятельности. Особо радостно новые технологии были встречены в сфере торговли, маркетинга и финансов. Например, банковские системы получили возможность создания портретов неплатежеспособных клиентов. Таким образом теперь отсеиваются большинство заявок на кредиты.

Обобщая вышесказанное, можно дать ответ на вопрос, что такое предиктивная видеоаналитика простыми словами для магазинов и торговых сетей — это комплекс цифровых операций, внедренный в систему видеонаблюдения, который предсказывает поведение посетителей, оперативно распознавая потенциального вора.

В структуру предиктивной аналитики входят:

• элементы классической статистики;
• теории игр;
• матанализ.

Сегодня корпорации ритейла и дистрибьюторы подчеркивают важность применения предиктивной аналитики в своем бизнесе. С ее помощью они научились:

• составлять прогнозы покупательского спроса;
• вести учет замещения товаров в периоды действия акций и скидок;
• учета товарного замещения для позиций во время акций и скидок;
• формировать карту вариативности стоимости товаров с акцентом на сезонность и спрос;
• учитывать климатические особенности, расположение и размер магазина или торговой площади;
• уточнения статистических показателей конкурирующих фирм и так далее.

Предиктивная видеоаналитика нужна магазину, чтобы минимизировать риск возникновения краж. Предсказание строится на результатах, полученных от исследуемых единиц. Собранные массивы данных обрабатываются и составляется прогноз. В структуру программного обеспечения современного видеонаблюдения, устанавливаемого в магазинах, включены функции предиктивного анализа. Российские компании не упускают возможность повсеместно оптимизировать свои бизнес-процессы, установив такие системы.

Специалисты, отслеживающие и контролирующие работу основного инструментария предиктивной аналитики, говорят, что одним из главных инструментов в видеонаблюдении нового поколения является использование профильных языков программирования. К самым востребованным языкам следует отнести:

• Python
• RapidMiner
• Knime HR
• IBM SPSS Modeler
• Watson Analytics
• SAS Enterprise Miner
• Oracle Big Data Preparation

Каждая программная среда, перечисленная в вышеуказанном списке, используется при составлении прогнозов.

Предиктивная аналитика любит точные выборки и величины. Если специалист не будет обладать достаточным количеством сведений, сложно сказать насколько точным окажется ожидаемый прогноз. Поэтому, разрабатывая ПО для систем видеонаблюдения, разработчики максимально серьезно подходят к работе над каждым компонентом создаваемого продукта. И, в первую очередь, акцент идет на сбор данных, которые потом будут проанализированы и смоделированы в полезный результат.

Чем поможет предиктивная аналитика современному владельцу бизнеса? Ее следует воспринимать как эффективный инструмент, с помощью которого можно принимать важные управленческие решения, предотвращающие возможные многомиллионные убытки еще на стадии “зародыша”.

Эксперты компании “42” считают, что интеграция предиктивной видеоаналитики в установленное видеонаблюдение, если и не станет панацеей, то будет играть решающую роль в предупреждении краж в вашем магазине и сокращении их количества.