Amazon y otros han aumentado la conciencia de cómo se puede acelerar (y en el futuro) la experiencia de compra en la tienda usando la visión por computadora para permitir que una persona pague y quite artículos sin interactuar con un cajero, humano o de otro tipo. Hoy, una startup anuncia fondos para su propia visión sobre cómo usar la detección de video basada en IA para obtener más información de la experiencia minorista. Deep North, que ha creado una plataforma de análisis que genera información para los minoristas en función de los videos del CCTV y otras cámaras que esos minoristas ya utilizan, anuncia hoy que ha recaudado $ 25.7 millones en fondos, una ronda de la Serie A que planea utilizar para continuar expandiendo su plataforma.
La IA de Deep North actualmente mide parámetros tales como entradas y salidas diarias; ocupación; tiempos de cola; conversiones y mapas de calor: una lista y una hoja de ruta del producto que planea seguir creciendo con esta última inversión. Dice que el uso de cámaras para desarrollar sus conocimientos es más preciso y escalable que las soluciones actuales que incluyen dispositivos como balizas, etiquetas RFID, redes móviles, rastreo de teléfonos inteligentes y datos de compras. Una instalación típica toma un fin de semana para hacer.
La financiación está dirigida por London VC Celeres Investments (patrocinador de la startup autónoma Phantom AI, entre otros), con participación también de Engage, AI List Capital y otros. La startup no está revelando su valoración, y anteriormente Deep North no ha revelado cuánto ha recaudado.
Anteriormente conocida como VMAXX, la startup basada en el Área de la Bahía, según el CEO y cofundador Rohan Sanil, actualmente está en uso por clientes en los Estados Unidos y Europa. No revela los nombres de los clientes, pero Sanil dijo que la lista incluye centros comerciales, minoristas, negocios inmobiliarios comerciales y centros de transporte.
En la actualidad, hay una serie de juegos de análisis minorista en el mercado, pero hasta ahora la gran mayoría de ellos se han basado en el uso de otros tipos de datos no visuales (y no de video) para construir sus imágenes de cómo está funcionando un negocio. , incluidos registros de ventas, pagos con tarjeta, balizas en la tienda, WiFi en la tienda y uso de teléfonos inteligentes.
Esta lista es, de hecho, extensa y ya proporciona una cantidad sorprendente de datos sobre el comprador promedio, pero tiene sus inconvenientes. Algunas personas no usan WiFi en la tienda; las balizas no son tan ubicuas como los CCTV; ciertos datos de compras son un falso positivo, en el sentido de que si no compra nada, es más difícil rastrear por qué no y dónde todo salió mal al llevarlo a comprar; y quizás lo más importante es que no puedes ver cómo se comportan los compradores, dónde miran y cómo caminan.
“Los datos recopilados [by these other means] solo tiene una precisión del 30-60% y luego se extrapola ”, señala Sanil en una publicación de blog. Y ese no es el único desafío. “El otro es el enorme costo de la tecnología junto con el software, que requiere un equipo de programadores para obtener algo más allá del análisis de existencias, además de estar encerrado en un solo proveedor”.
Los sistemas de video “tienen mucho más sentido”, agrega, y también lo hace el uso de los que ya están instalados en las ubicaciones de los minoristas. “Los clientes que vemos no tienen interés en implementar y pagar infraestructura adicional, cuando la tienda promedio ya tiene varias cámaras, y una típica tienda grande tiene docenas. Hacer que nuestra visión funcione significa cuantificar lo que una cámara puede ver, y ver a través de las cámaras que ya están en uso ”. La compañía generalmente se integra con el 60-70% de las cámaras instaladas de una compañía para ejecutar sus análisis.
Es esa diferenciación lo que ha atraído a los inversores. “La plataforma de Deep North permite a los minoristas obtener información en tiempo real sobre puntos de datos que antes eran inalcanzables en el mundo físico. Al aprovechar las imágenes de video existentes para comprender la actividad y el comportamiento, los operadores ahora pueden tomar decisiones informadas con la ayuda de su motor de análisis prescriptivo “, dijo Azhaan Merchant de Celeres Investments, en un comunicado.
CCTV ha tenido un perfil problemático en el mundo de la privacidad de datos, donde las personas lo señalan como el enemigo número uno en nuestra economía de vigilancia en rápida expansión, y han señalado irónicamente que rara vez es adecuado para el propósito que originalmente se propuso, que está disuadiendo e identificando ladrones de tiendas. Es notable para mí que Deep North en realidad nunca usa el término CCTV. (“Los clientes usan una variedad de términos para sus cámaras, incluyendo CCTV, redes de cámaras y cámaras de prevención de pérdidas, por lo que hemos optado por utilizar un término más amplio que los abarque”, dijo un portavoz).
Independientemente de cómo elija llamarlos, si un minorista ya ha dado el salto a la instalación de estas cámaras, usarlas para análisis le da a ese negocio otra forma de obtener un mejor retorno de la inversión. Sanil dice que, en cualquier caso, su plataforma respeta la privacidad.
“Deep North no puede determinar la identidad de ninguna persona capturada a través de imágenes en la tienda”, dijo. “No tenemos la capacidad de vincular los metadatos a un solo individuo. Además, Deep North no captura información de identificación personal (PII) y fue desarrollado para gobernar y preservar la integridad de todos y cada uno de los más altos estándares posibles de anonimización. Deep North no retiene ninguna PII, y solo almacena metadatos derivados que producen métricas como la cantidad de entradas, la cantidad de salidas, etc. Deep North se esfuerza por cumplir con todas las políticas de privacidad existentes, incluidas GDPR y la Ley de Privacidad del Consumidor de California “. (Tiene operaciones en Europa donde necesitaría cumplir con GDPR).
Aún así, la combinación de visión por computadora de Deep North con tecnología minorista es una señal de una tendencia más grande. Muchos proveedores de cámaras de seguridad han comenzado a incorporar el análisis minorista en sus ofertas más amplias, y aquellos que se están concentrando en la salida, como Amazon pero también las nuevas empresas como Trigo, probablemente también consideren esta área. A más largo plazo, como los minoristas, pero también sus proveedores de TI, buscan obtener más inteligencia sobre cómo están trabajando sus negocios en un intento por mejores márgenes, es probable que veamos aún más jugadores en este espacio.
Para Deep North, eso podría significar también expandirse a un conjunto más amplio de productos que no solo son capaces de generar información sobre cómo las personas compran, sino también de utilizarlas para construir recomendaciones sobre cómo se distribuyen las tiendas, o incitan a los compradores a saber qué podrían considerar lo siguiente mientras navegan.
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