Inspector Cloud, или точное знание о приключениях продуктов на полке

20 сентября 2017 г.

ПАРИЖ. На проходящей здесь Неделе ритейла представлены разработки девяти сколковских компаний. Российский торгпред Владимир Туров, посетивший стенд «Сколково», высоко оценил уровень проектов, отметив в беседе с Sk.ru, что они не только «следуют за рынком, но и сами создают новые рынки».

Одну из таких разработок представляет команда из Сколтеха Inspector Cloud. Все, что производители и торговые сети хотели знать о жизни на полках, но не знали, у кого спросить, умещается на экране смартфона.


Павел Бойко. Фото: Sk.ru

 

Обычно термин shelf life воспринимается узко, как максимальный срок хранения продуктов, в течение которого они могут находиться, условно говоря, на полке магазина, сохраняя свои потребительские свойства. Между тем жизнь на этой самой магазинной полке гораздо сложнее и интереснее, что, собственно доказывает продукт компании Inspector Cloud.

«Похоже, мы нащупали такую точку, в которой сходятся давние потребности производителей и торговых сетей и возможности новейших технологий машинного зрения, - говорит Sk.ru основатель и CTO Inspector Cloud Павел Бойко. - Мы даем понимание того, что на самом деле происходит на полке. Ритейл почти весь оцифрован: производство, логистика, складские запасы, - все это хорошо учтено. А вот что происходит непосредственно на полке перед клиентом, в особенности в маленьких магазинчиках в масштабах страны, не знает практически никто. Целые армии людей обходят эти торговые точки, проверяют, что там творится. Как технологическая компания, мы даем инструмент, позволяющий точно, быстро и дешево оценить ситуацию».

Люди, роботы, бренды - все соревнуются на Paris Retail Week в борьбе за покупателя. Фото: Sk.ru

У Inspector Cloud два типа клиентов: производители (бренды) и торговые сети. Всего за один год, что существует компания, она уже работает с такими крупными клиентами, как PepsiCo, L'Oreal, Wrigley, X5 Retail Group. Ситуация развивается настолько стремительно, что, запустив месяц назад свою рекламу в Google, компания получила предложения со всех континентов.

В каком-то смысле Inspector Cloud – идеальный продукт экосистемы «Сколково». Технология компании – полностью собственная, создана в группе computer vision Сколтеха, где Павел Бойко работает старшим научным сотрудником. В R&D участвовали студенты в рамках программы industrial immersion. Научный консультант команды – профессор Сколтеха Виктор Лемпицкий, который раньше долго работал в Оксфорде и в компании Яндекс. «Он один из лучших специалистов по компьютерному зрению в России, - продолжает Павел Бойко. – Тот факт, что профессор Лемпицкий нас консультирует, - дорогого стоит: тут такая область, где можно либо знать, что делать, – и сделать, либо полгода блуждать методом проб и ошибок, потому что машинное обучение – на две трети наука, на треть искусство. Одни и те же методы у одних людей работают, а у других не работают. У нас работают».

«Похоже, мы нащупали такую точку, в которой сходятся давние потребности производителей и торговых сетей и возможности новейших технологий машинного зрения»

Так возможности Сколтеха реализовались в удачном коммерческом проекте, а благодаря возможностям «Сколково» Inspector Cloud в составе бизнес-миссии Фонда участвует в крупнейшем в Европе профильном мероприятии Paris Retail Week. И уже в первые часы, по словам П.Бойко, это принесло его компании много новых полезных контактов.

Основатель Inspector Cloud рассказывает, в чем состоят те потребности, которые удовлетворяет разработка: «В крупных сетях все на виду, там картина более понятна, хотя, допустим, у «Пятерочки» 10 тысяч магазинов, в каждом по две сотни стеллажей, и поди разберись, что на каждом происходит. Сетям и производителям очень важно понимать, как и что продается. Особенно это касается товаров импульсивного спроса, таких, как газировка или чипсы. Если они правильно представлены на полках, вы их, скорее всего, купите. Если эти товары незаметны, вы вряд ли даже вспомните о них. Поэтому в их продажах первостепенную роль играет то, как товар представлен на полке, наши клиенты должны это знать и контролировать ситуацию.

Мы достаем из фотографии всю возможную информацию. Можем подсчитать долю товара на полке: допустим, вы, как производитель, имеете 25% в такой-то категории. Мы видим, где расположены товары относительно уровня глаз покупателя. Как правило, у производителя есть собственная планограмма, и мы имеем возможность сравнить этот план с фактическим состоянием и показать ошибки. Причем мы можем сразу показать это сотруднику в торговой точке, чтобы он оперативно исправил ситуацию. У всех производителей есть листы must have: что обязано быть в каждой точке, - это ключевые товары, которые дают основную выручку. Мы сразу показываем, все ли обязательные товары имеются или чего-то не хватает. Если данного товара нет в наличии, мы бессильны, но, если он есть на складе или в подсобке, сотрудник обязан поставить его на полку.

Мы видим ценники, соответственно, можем показать, сколько товар стоит, находится ли товар в том диапазоне цен, который допускает производитель, и он также может составить себе впечатление о конкурентной ситуации, сравнив цены на свои товары с ценами конкурентов. Мы видим признаки акций. То есть если идет какая-то скидка, производитель понимает, насколько верно проводится акция (если это его акция), а если это акция конкурента, он имеет возможность оценить, на какие товары конкурент скинул цены. И вся эта информация извлекается из одного источника, из набора фотографий в торговой точке, и агрегируется в формы, которые нужны клиенту. Сетям нужна одна информация, брендам – другая. Крупные бренды зачастую сами говорят, какая именно информация им нужна, у них есть 37 показателей, которые они отслеживают, и мы им выдаем эти 37 показателей».

«Тут такая область, где можно либо знать, что делать, – и сделать, либо полгода блуждать методом проб и ошибок, потому что машинное обучение – на две трети наука, на треть искусство. Одни и те же методы у одних людей работают, а у других не работают. У нас работают»

В СМИ часто встречаются истории о том, как недобросовестные менеджеры сетей идут на разнообразные ухищрения, манипулируют с расстановкой товаров на полках. По идее разработка Inspector Cloud должна помогать производителю видеть все эти маленькие хитрости. Павел Бойко, однако, считает, что времена, когда сотрудники сетей злонамеренно продвигали одни товары за счет других ушли в прошлое: «По нашему опыту, несоответствие фактической выкладки плановой есть не результат чьей-то злой воли, а на 90 с лишним процентов объясняется сложностью самой работы: надо правильно расставить тысячи товаров в ограниченное время», - говорит он.

Когда представитель компании, существующей всего год, ссылается на свой опыт на рынке, это может вызывать двойственное отношение. Но вот неполный список проектов Inspector Cloud в России и за ее пределами.

«В России у нас завершается несколько больших пилотных проектов, в частности, мы прошли корпоративный акселератор компании PepsiCo, владеющей брендами Pepsi, Lay's, Adrenalin и другими, и сейчас ведем с ними проект по традиционной рознице: мы даем им информацию по небольшим магазинчикам по всей России.

Закончили большой пилотный проект с L’Oreal по косметическим средствам, сейчас эта история развивается. Мы работаем с Wrigley – пока не в России, но в Казахстане и Белоруссии: еще один большой пилотный проект. Мы работаем с рядом производителей DIY - это товары для дома. Мы делали проекты в России с моторными маслами на автозаправках. По торговым сетям мы сотрудничаем с компанией X5 Retail Group, с разными ее сетями, а также с некоторыми другими, которые пока не могу называть».

По словам Павла Бойко, участие компании в Paris Retail Week должно позволить Inspector Cloud расширить клиентскую базу и, возможно, выйти на сложные французский и другие европейские рынки.