Нейросетевая видеоаналитика автодилерского центра

Это один из довольно крупных кейсов с точки зрения объема задач, которые необходимо решить, а также с точки зрения специфики бизнес-процессов заказчика. Данный кейс будет, в первую очередь, интересен владельцам автобизнеса.

Заказчик

Заказчиком по данному кейсу может выступить один из дилерских автоцентров. В типичном дилерском центре можеь быть представлено несколько брендов, сама же компания-заказчик может иметь несколько дилерских салонов.

Внедрение системы может осуществляться параллельно с запуском объекта заказчика при прямом взаимодействии с корпорацией-изготовителем автомобилей. Это означает наличие возможности прямого делегирования требований от завода по соблюдению регламентов бизнес–процессов и наличие соответствующего контроля со стороны корпорации.

Первым этапом осуществляется переписка на уровне мидл-менеджмента:ожидания — возможности — обсуждение схемы действий — пожелания — ответы … Отметим, что реализация пожеланий заказчика требует решения целого комплекса задач — от персонализации трафика (распознавание лиц со сложных углов и больших расстояний) до фиксации многочисленных манипуляций посетителей: в каких местах автосалона прохаживались, в какой последовательности, где задерживались дольше, на что обращали внимание и т.д. Параллельно же необходимо обеспечивать полный контроль соблюдения сотрудниками своих регламентов.

• какие проблемы нужно не допустить;
• какие процессы нужно контролировать;
• какую информацию нужно собирать.

Что контролирет система:

• Оценка эффективности рекламных кампаний. Наличие данного блока обусловлено тем, что разные марки автомобилей могут находиться в рамках одного пространства. Поэтому система охватывает и разделяет разные входы, выходы и лестницы: отслеживания кто и откуда зашел, куда вышел, в какое время, чем интересовался, чем заинтересовался больше и т.д.
• Определение активности продавцов-консультантов. Наличие измеряемых показателей по этому вопросу для компаний данного профиля очевидны.
• контроль дисциплины персонала. Разумеется, от соблюдения установленных регламентов зависят не только результаты работы центра, но и репутация бренда в целом.
• Выявление или предотвращение возможных хищений в ходе сервисного обслуживании автомобилей. Проблема хищений в автобизнесе можно смело отнести к “болям” всех компаний данной сферы.

Как правило, в сфере автоуслуг существует два типа нарушений:

Первое: в сервисную зону заезжают машины, на которые не открывается заказ-наряд. Соответственно, работы по этим машинам-“невидимкам” не попадают в систему учета со всеми вытекающими…

Второе: заказ-наряд на автомобиль выдается, но выполняются другие работы (например, в систему учета занесли “осмотр гаек”, а по факту механик перебирает всю подвеску) со всеми вытекающими…

Это если говорить о прямом ущербе компании. Но есть еще другие ситуации — определяющие косвенный ущерб. Например, учет норма-часов. Вы заехали проверить затяжку болтов. Эта услуга занимает условно один норма-час. Механик выполнил услугу за пару минут, так сказать на “скорую руку”, и ушел заниматься “своими” делами. Вы уехали, колеса отвалились… В результате, вы остались недовольны брендом, а возможны и судебные разбирательства — это ущерб, который сложно контролировать. Но именно этого, как правило, требуют брендовые западные корпорации от своих партнеров в странах СНГ, и именно с этим справляется система на основе нейросетевой видеоаналитики.

В результате поготовки техического задания формируется следующий тиаой список задач для нейронной сети:

• Подсчет уникальных посетителей (без учета сотрудников) с персонализацией трафика по лицам.
• Оценка внимания посетителей к автомобилям, выставленных в шоу-руме.
• Контроль взаимодействия продавца-консультанта с вошедшим клиентом: работает продавец весь день с одним клиентом или это разные клиенты, пришли ли они в первый раз или приходят уже вторую неделю и т.п. Если до внедрения системы недобросовестные менеджеры могли приписывать себе необходимые значения показателей (для получения бонусов, конечно), то после внедрения системы этот фактор “приписок” будет исключен, а эффективность работы продавцов станет измеряться в конкретных цифрах.
• Контроль нахождения хостес и мастеров-консультантов на рабочем месте.
• Трекинг перемещений посетителей по залу.
• Контроль въездов автомобилей в зону сервиса, включая автоматическое сравнение времени нахождения автомобиля с учётной системой.
• Подсчёт продуктивного времени мастера при работе с автомобилем, включая автоматическое сравнение его рабочих часов с учётной системой.

При внедрении системы задачи по объекту разделяются на три блока:

• автосервис;
• шоу-рум;
• безопасность периметра.

Для каждой группы задачи заказчик выделяет сотрудника, который курирует проект с точки зрения логики бизнес-процессов, а также в каком виде выводить сгенерированную отчетную информацию. Причем, работу можно выполнять аже тогда, когда центр еще не начал работу.

Рассказывает сотрудник группы интеграции:

“На втором выезде нас попросили начать обучение нейророботов… Представьте, в помещении центра еще где-то монтировалась мебель, окрашивались стены, т.е. центр не работает, а значит обучать, по сути, нечему… Но все-таки мы нашли выход из положения: взяли одну машину и начали гонять ее по центру, чтобы собрать статистику и сформировать первичный датасет.“

Обучение нейророботов — процесс, при котором данные с видеокамер работающего объекта передаются в дата-центр компании-исполнителя. На основании полученных записей нейророботы обучаются распознавать нужные объекты и события, необходимые для решения задач конкретного объекта. Спустя небольшое время с момента запсука центра дообучение нейросети завершается и программа начинает работать в полную силу.

Результаты внедрения или перейдем к цифрам

• Количество не учтенных системой клиентов центра: исключается.
• Общее время отсутствия мастеров-консультантов в зоне сервиса: в среднем 5 минут в день.
• Количество автомобилей, въехавших в зону сервиса без оформления в учетной системе: исключается.
• Количество автомобилей, оформленных после въезда в зону сервиса: исключается.
• Количество упущенных клиентов (вошел в зону шоурума, не подошел продавец-консультант): минимизируется.
• Все случаи нарушений типизированы и отражены в виде отчетов-графиков. При этом каждое нарушение  зафиксировано на видео и подтверждает отчет системы.

Точность работы программы составляет около 98%.

• Возрастает лояльность (возвращаемость) клиентов сервиса.
• Уменьшается процента упущенных клиентов.
• Предотвращаются хищения. Из-за внедрения системы контроля времени нахождения автомобиля в зоне сервиса, стало невозможным нецелевое использование оборудования сервиса и ремонт автомобилей “мимо кассы”.
• Оптимизируюися расходы на маркетинг. Отдел маркетинга получает инструмент для оценки трафика не на основании гипотез, а на базе реальной оценки интереса клиентов к той или иной марке автомобиля. Это влияет на сокращение нецелевого рекламного бюджета.

Следует отметить, что, в среднем, система окупается за 2-4 месяца.