• Новости
• Блоги
• Аналитика
• Новости компаний
• В СНГ и в мире
• Анонсы

Addreality вывела на рынок решение по распознаванию лиц

Новое решение поможет ритейлерам и брендам управлять офлайн-общением с клиентами на основе четких измерений и аналитики данных. При помощи видеоаналитики система измеряет и оценивает аудиторию, создает контекстные интерактивные сценарии для различных групп людей.

Решение измеряет и анализирует поведение офлайн-аудитории в реальном времени, таргетирует контент для целевых групп и оптимизирует взаимодействие с посетителями. Решение предназначено для сетевых магазинов, предприятий HoReCa, банков, а также социально-культурных и учебных учреждений. Addreality Face дополнит основной продукт разработчика – платформу Addreality для управления цифровыми коммуникациями.

Addreality Face поможет ритейлерам и брендам управлять офлайн-общением с клиентами на основе четких измерений и аналитики данных. При помощи видеоаналитики система измеряет и оценивает аудиторию, создает контекстные интерактивные сценарии для различных групп людей. Систему можно внедрить в любые DOOH-решения (Digital out-of-home), например, использовать на цифровом рекламном щите или витрине.

Addreality Face определяет лица меньше, чем за 0,2 секунды, оценивает воздействие сообщения с точностью до 95%, подсчитывает OTS (opportunity-to-see) и время внимания, а также позволяет проводить А/В-тестирование. Гендерная классификация происходит с точностью до 90%, а возрастная включает 4 категории – дети, молодые взрослые, взрослые и люди старшего возраста. Система также распознает длину и цвет волос, расу, тип растительности на лице, надетые аксессуары и одежду. При этом персональные данные посетителей будут в безопасности: модуль Addreality Face на аналитике

без аттрибуции.

«Системы распознавания лиц и видеоаналитики традиционно применяются в системах безопасности. Мы же направили наши силы на оптимизацию коммуникаций с посетителями. Наши технологии нацелены не на слежение за людьми, а на то, чтобы сделать их жизнь удобнее – например, дать действительно полезную информацию на потребительской группе. Addreality Face поможет создавать интерактивные сценарии взаимодействия и сделает коммуникации с людьми более персонализированными – в любых местах, от магазина до музея. С помощью видеоаналитики компании смогут понять, получила ли целевая аудитория их сообщения, как отреагировала на них и как можно развить коммуникации. В отличие от digital-среды, в офлайне такие данные получить намного сложнее. Теперь у брендов и ретейлеров появился эффективный инструмент для этого», – комментирует Сергей Галеев, генеральный директор Addreality.

По оценке экспертов Addreality, появление на рынке решений в области видеоаналитики изменит не только принцип взаимодействия брендов с людьми, но и весь рынок наружной и внутренней рекламы. «Решения, подобные Addreality Face, прокладывают дорогу для programmatic-технологий – автоматизированного процесса закупки рекламы по модели CPV (cost per view ­– оплата за просмотр). Система распознавания лиц, установленная в конкретном магазине, предоставляет аналитику и демографические данные посетителей для RTB (Real Time Bidding – закупка рекламы в реальном времени на основе аукциона). На основании этих данных рекламодатель видит, в каком именно магазине находится его целевая аудитория и насколько там эффективна демонстрация рекламы. Технологии позволят удаленно закупить рекламное размещение в выбранной точке и показывать рекламу целевому потребителю».

Технологии распознавания лиц и видеоаналитики постепенно внедряются компаниями по всему миру. В частности, в 2015 году бренды Walmart, Giorgio Armani и Macy’s объявили о старте разработки собственных решений, Ant Financial Services Group использует Face ++, первую в Китае платформу для распознавания лиц, разработанную Megvii, а KFC China тестирует технологию, предлагая выбор продуктов питания, основанный на возрасте, половой принадлежности и настроении людей. Одним из самых известных проектов в этой области является магазин без касс и персонала Amazon Go.

Оставить свой комментарий:

Комментарии по материалу