Eylül ayında birkaç gece çoğu zaman yeter: okulların açılmasının ardından okul malzemeleri reyonu sökülür, yerine sonbahar ürünleri gelir, gondol başları yeniden kurulur, markaların teslim ettiği standlar monte edilir. Okul dönemi için yapılan yeniden yerleşim bazen satış alanının büyük bir bölümünü etkiler. Sabaha kadar merchandising planına uyulmuş, etiketler yerleştirilmiş olur ve reyon gösterişli görünür. Buna karşın, kameraların artık neyi görüntülediğine bakmaya kimse gitmemiştir.

Tavana sabitlenmiş bir kamera, reyon yer değiştirdiğinde onu takip etmez. Haziran ayındaki kusursuz açı, eylülde bir kakemononun arkasını ya da bir koli yığınının üstünü görüntüleyebilir. Ekrana bakan kişi için bu sinir bozucudur. Riskli hareketleri (çantaya kaydırılan bir ürün, açılmış bir ambalaj, kasadan önce tüketilmiş bir ürün) tespit etmesi gereken yapay zekâ destekli bir video analizi için ise kullanılabilir bir görüntüyü sessiz bir görüntüden ayıran şey çoğu zaman budur.

Yeniden yerleşim, yapay zekânın analiz edebildiklerini neden değiştirir?

Bir hareketi okuyabilmek için analizin yeterince aydınlatılmış bir sahneye, elleri ve nesneleri gösteren bir açıya ve lens ile müşterinin ürünü aldığı nokta arasında engelsiz bir görüş alanına ihtiyacı vardır. Bir yeniden yerleşim, kamera ayarlarına hiç dokunulmamış olsa bile bunların hepsini bir anda bozabilir.

Kayıp önleme ekipleri bu konuyu iyi bilir. ECR Retail Loss'un mağazada riskin artması üzerine hazırladığı literatür taraması görüş hatlarını vurgular: satış noktasında, özellikle riskli ürünlerde görünürlüğü korumak, fazla yüksek raflardan ve dağınık alanlardan kaçınmak gerekir. Bir çalışanın bakışını engelleyen şey kameranın merceğini de, ardından görüntülerine dayanan her şeyi de engeller.

Aydınlatma: gözün düzelttiği, sensörün ise katlandığı şey

Göz, ışık farklarına sürekli uyum sağlar. Bir sensör ise çok daha az. Üstelik okul dönemi başlangıcı aydınlatmayı sıklıkla altüst eder: bir kampanya için eklenen spotlar, teşhir standına entegre edilmiş LED şerit, yeniden dekore edilmiş vitrin ve kısalan günleri saymıyoruz bile.

  • Arkadan gelen ışık: girişe ya da vitrine bakan bir kamera, siluetleri açık bir fonun önünde siyah olarak gösterir. Arka ışık telafisi yeterince etkili değilse ne eller ne de ürünler seçilebilir.
  • Göz kamaşması: merceğe doğrultulmuş bir spot, ışıklı bir teşhir standı ya da çok parlak bir ambalaj, görüntünün bir kısmını, tam da ürünün bulunduğu kısmı doyuma uğratır.
  • Gölge alanları: uzatılmış bir reyon sonu ya da daha yüksek bir gondol başı, dijital gürültünün ayrıntıları boğduğu karanlık cepler oluşturur.
  • Gün içindeki değişimler: saat 10'da doğru görünen görüntü, gün ışığı azalıp yapay aydınlatma devreye girdiğinde günün sonunda kullanılamaz hale gelebilir.

Bu nedenle görüntüyü yoğun saatlerde değerlendirmek gerekir. Sabah, açılıştan önce, mağaza boşken ve ışık sabitken yapılan kontrol çoğu zaman yanlış bir güven verir.

Kamera açıları: yalnızca koridorları değil, elleri görmek

Birçok kamera, koridorları boydan boya görecek şekilde yerleştirilmiştir. Bu, trafiği izlemek için pratiktir ama bir hareketi okumak için çok daha az. Bir reyon yön değiştirdiğinde ya da bir gondol kısaltıldığında, müşterilerin ürünü aldığı yer kayar. Kamera hâlâ koridoru görüntüler, ancak eylem artık görüş alanının kenarında, ters açıda ya da çok uzakta gerçekleşir.

Sık görülen bir durum: reyon tam kameranın altında kalır. Bakış açısı fazla dikey olur, başlar ve omuzlar görünür, vücudun önündeki eller ise nadiren görünür. Tersine, hassas ürün sırası koridorun sonunda yer aldığında, hareketler yalnızca birkaç piksele sığar. Bir de sığ açı kalır, yani reyona yandan bakan kameranın açısı: ilk müşteri önünde durur durmaz alt raflar görünmez olur.

Çözünürlük sonucu doğrudan etkiler. Yüksek çözünürlüklü ana akış üzerinde çalışan bir analiz, yani substream yerine mainstream, uzak bir bölgede daha fazla ayrıntıyı korur. Oxania'nın tercihi budur: tespit, mağazaya kurulan özel bir GPU üzerinde yerel olarak çalışır ve her alert için ilgili noktaya otomatik kademeli yakınlaştırma yapılır. Yine de hiçbir çözünürlük gizlenmiş bir ürünü kurtaramaz: el görüş alanında değilse analiz edilecek hiçbir şey yoktur.

PLV, gondol başları, koliler: bir gecede beliren engeller

Engeller, görüntü okunabilirliğinin kaybolmasının sık görülen nedenidir ve çoğu zaman düzeltilmesi en kolay olanıdır. Ticari kampanyayla birlikte gelirler ve zamanında nadiren kaldırılırlar.

  • Asılı PLV malzemeleri: tavana asılan kakemonolar, bannerlar ve fiyat panoları çoğu zaman tam kamera yüksekliğine denk gelir.
  • Yükseltilmiş gondol başları: öncekinden daha yüksek bir marka teşhir standı, ardından gelen koridorun tamamının görüşünü kapatabilir.
  • Takviye kolileri ve paletleri: koridor sonuna « birkaç saatliğine » bırakılırlar, ama bazen orada birkaç gün kalırlar.
  • Promosyon adaları: malzeme sepetleri ve sezonluk paletler, iki mobilya arasında yeni köşeler açar.

İyi bir yerleşim düzeni de zamanla eskir. ECR Retail Loss, risk artışı üzerine hazırladığı taramada 1992'de yayımlanan bir deneyi aktarır: riskli ürünler kasalara yaklaştırılmıştı. Başlangıçta fire (démarque) konusunda elde edilen kazanç zamanla ortadan kalktı, çünkü fireye göre değil satışlarına göre değerlendirilen ekipler bu yerleşimi bıraktı. Kuruluş, düşük firelı markaların on bir alışkanlığı başlıklı çalışmasında, bu markalarda kayıp önlemenin genellikle yeni mağaza tasarımı gibi projeleri yürüten çapraz fonksiyonlu ekipler içinde yer aldığını belirtir. Daha küçük ölçekli bir yeniden yerleşim de aynı refleksi hak eder.

Her reyon değişikliğinden sonra izlenecek kontrol listesi

Bir ekibi bütün gün meşgul etmeye gerek yok. Her yeniden yerleşimde tekrarlanan kısa bir rutin, işin özünü yakalar.

  1. Referans görüntü saklamak: çalışmalardan önce ilgili her kameranın görüntüsünü kaydedin, ardından öncesini ve sonrasını yan yana karşılaştırın.
  2. Hassas raf metrajlarını belirlemek: en çok risk altındaki ürünler (değerli küçük ürünler, aksesuarlar, okul dönemi elektroniği) görüş alanının okunabilir bir bölümünde kalmalı, yalnızca « görüntünün bir yerinde » değil.
  3. Hareket testi yapmak: yeniden yerleştirilen her reyonun önünde ekipten biri bir ürün alır, elinde çevirir, sonra bir sepete ya da çantaya koyar. Eller ve ürün baştan sona görünür kalmalıdır.
  4. Birden fazla saatte kontrol etmek: arkadan aydınlatmayı, yansımaları ve karanlık alanları tespit etmek için sabah, öğleden sonra ve gün sonunda.
  5. Engelleri gözden geçirmek: kamerayı gizleyen şey yerinden oynatılır, olmuyorsa kameranın yönü değiştirilir.
  6. Bölge ve zaman dilimi bazında istatistikleri izlemek: yeniden yerleşimin hemen ardından bir bölgede alert sayısının ani düşmesi mutlaka iyi bir haber değildir. Bazen görüntünün okunamaz hale geldiğini ele verir.
  7. Ayarları entegratöre bırakmak: yön değiştirme, optik değişimi ya da kamera ekleme, kamera parkını bilen kurulumcunun işidir.

Yeniden yerleşim planı kesinleştiği anda entegratörünüzü bilgilendirmek, üç hafta sonra bir kör noktayı keşfetmenizi önler. Entegratörlerin yapay zekâ kameralarının verimliliğindeki rolü üzerine yazımız bu iş birliğini ayrıntılı olarak anlatıyor. Bir değişiklik gerekirse, mağaza için doğru kamerayı seçme rehberi size yardımcı olacaktır.

Bir yapay zekâ sisteminin güvenilirliği yalnızca modeline bağlı değildir. 2019'da kabul edilen ve 2024'te güncellenen OECD yapay zekâ ilkeleri, dayanıklılığı, güvenliği ve emniyeti temel değerleri arasında sayar. Mağazada bu dayanıklılık tavanda da belirlenir: bir spot, bir kakemono ve bir palet arasında. Teknoloji tespit eder, sonrasına ekip karar verir; yeter ki görüntü ona bir şey göstersin. En basit yol, kameraların kontrolünü her yeniden yerleşimin takvimine, etiketleme ile aynı düzeyde eklemektir. Kamera başına birkaç dakika, analizi güvenilir tutmaya ve yıl sonu reyon değişikliklerine kadar bilinmeyen firelerı (démarque inconnue) azaltmayı sürdürmeye yardımcı olur.