Glazok для магазинов решает разные задачи: часть клиентов держит камеры ради архива на случай спорных ситуаций, часть — ради онлайн-доступа к точкам с телефона, и только часть подключает именно подсчёт посетителей. Эта статья не про Glazok для магазинов в целом, а конкретно про подсчёт: два способа, которые доступны в сервисе, и как выбрать между ними для сети магазинов одежды.

Если вы ещё выбираете между технологиями подсчёта, начните с материала о том, чем подсчёт по линии отличается от подсчёта по лицам — здесь мы говорим уже о практике внедрения.

Подсчёт посетителей в магазине одежды

Что именно считает fashion-ритейл

У магазина одежды длинный цикл выбора: человек заходит, обходит зал, примеряет, уходит подумать и возвращается. Из-за этого трафик на входе и число чеков расходятся сильнее, чем в продуктовой рознице, а сама цифра посещаемости без разбивки по часам почти бесполезна.

Поэтому в fashion считают не «сколько всего за месяц», а:

  • поток по часам и дням недели — чтобы ставить смены продавцов под пик, а не равномерно;
  • динамику по неделям — чтобы отделить эффект сезона от эффекта акции;
  • сравнение точек сети между собой — одинаковый ли трафик у магазинов с разной арендой и площадью;
  • соотношение трафика и чеков за один и тот же период.

В примерочных камеры не устанавливаются, поэтому вся аналитика строится по входной группе и торговому залу.

Два способа посчитать посетителей

  • По пересечению линии: тариф «Подсчёт посетителей», 5 940 ₸/мес за камеру. Что даёт: поток на входе, раздельно вход и выход, точность подсчёта по линии — до 95%.
  • По распознаванию лиц: Face Recognition (Basic / Standard / Premium), 18 900 / 28 500 / 41 100 ₸/мес за камеру. Что даёт: уникальные и новые посетители, повторные визиты, чёрные и белые списки.

Когда нужна метрика посещаемости. Тариф «Подсчёт посетителей» считает людей, пересекающих заданную в кадре линию, и пишет короткие видеоролики событий в облако. Один из объектов сети магазинов одежды в Казахстане ведёт учёт по двум линиям на входе — за день это больше 1600 фиксаций входа суммарно по объекту; данные приведены обезличенно.

Когда считают по лицам. Второй счётчик работает не по факту прохода, а по лицу как идентификатору: он показывает не только сколько человек зашло, но и сколько из них уникальных и кто пришёл повторно. Для магазина одежды это ответ на вопрос, который линейный счётчик закрыть не может, — какая доля трафика возвращается в течение месяца и кто из посетителей постоянный. Тариф Basic — до 1 000 лиц в сутки и облачная запись 5 суток; Standard и Premium рассчитаны до 3 000 лиц в сутки и отличаются глубиной архива. Этот же модуль закрывает работу с чёрными и белыми списками.

На той же посадочной есть примеры сетей, которые подключили Glazok ради архива записей или онлайн-доступа к точкам без аналитики, — это отдельная задача, к подсчёту посетителей отношения не имеет, и в этой статье не разбирается.

Магазины делятся примерно поровну

Единой «правильной» схемы для розницы нет: часть магазинов подключает счётчик по линии, часть — по лицам, и обе группы решают свою задачу.

Линию выбирают, когда нужен объективный поток и предсказуемая работа в любых условиях: широкий вход, плотный поток в выходные, витрина с контровым светом. Цифра трафика получается дешевле, а требования к камере проще — её достаточно разместить над проходом.

Распознавание лиц выбирают, когда цифры трафика уже недостаточно и нужен ответ про людей, а не про проходы: сколько уникальных посетителей, кто вернулся, кто ходит регулярно. Это дороже и требовательнее к установке камеры, но даёт данные, которых у линейного счётчика нет в принципе.

Какая технология точнее в конкретных условиях — узкий вход, плотный поток, головные уборы, контровой свет с витрины — разобрано в сравнении двух счётчиков.

Отчеты по посетителям в системе видеонаблюдения

Как выглядит отчёт и что с ним делать

Отчёт линейного счётчика

Данные накапливаются автоматически, отчёт собирается в личном кабинете в разделе «Посетители» → «Отчёты». При создании задаются три параметра: период, детализация — по дням или по часам — и объекты, по которым строится отчёт. Готовый файл выгружается в формате .xlsx на вкладке «Готовые отчёты» и состоит из двух листов: сводного по объекту, где на каждый час дня выведено одно число — суммарный вход по всем камерам объекта, — и листа «Исходные данные», где то же самое разложено по каждой камере отдельно, со столбцами «Вход» и «Выход» на каждый час.

Если на входе в магазин установлено несколько камер или линий — например, отдельная линия на каждой из двух дверей, — сводный отчёт складывает их в одну цифру трафика по объекту, а «Исходные данные» показывают вклад каждой камеры и позволяют свериться, если по одному входу проходит заметно больше людей, чем по другому.

Отдельно от отчётов в разделе «Посетители» есть панель «Сводка» с показателем «Проходящие мимо» и расчётной «Конверсией» — долей прохожих, которые зашли в магазин. Для этого на объекте отдельно подключается подсчёт трафика мимо витрины; без него карточки конверсии остаются пустыми. Это готовая метрика внутри сервиса — отдельная от ручной сверки трафика с чеками, о которой ниже.

Отчёт по распознаванию лиц

Строится в отдельном разделе кабинета — «Лица» → «Отчёты», не там же, где отчёты линейного счётчика. Здесь четыре типа отчётов: «Демография», «Посетители», «Рабочее время» и «Эмоции». Для подсчёта нужен отчёт «Посетители» — он показывает три метрики по дням и по часам:

  • Всего посетителей — общее число фиксаций лица камерой;
  • Уникальные посетители — сколько разных людей было зафиксировано;
  • Новые посетители — сколько из уникальных лиц камера видит впервые за выбранный период.

Разница между «всего» и «уникальных» — это и есть повторные попадания одного и того же человека в кадр за день: в реальном недельном отчёте это порядка 900–1150 фиксаций в день против 210–280 уникальных лиц, то есть в среднем 3–4 фиксации на посетителя — за счёт входа, выхода и задержки в зоне обзора камеры.

Второе важное отличие — при создании отчёта можно исключить конкретные списки лиц из подсчёта: например, сотрудников, менеджеров, руководителей, уже занесённых в «Известные лица» или «Чёрный список». Это снимает главную причину завышения цифр в рознице — персонал, который иначе засчитывается как посетитель при каждом проходе мимо камеры. У линейного счётчика такой настройки нет: там персонал можно вывести из подсчёта только физически, разметкой зоны или линии.

Два практических момента, которые экономят время:

  • Отчёты формируются по часовому поясу аккаунта, а не камеры. Если сеть работает в разных городах и часовой пояс объекта отличается от пояса аккаунта, данные будут приведены к поясу аккаунта — это нужно учитывать, когда сравниваете часы пик между точками.
  • Под регулярную отчётность создаётся шаблон с автоматической рассылкой, чтобы недельный отчёт приходил на почту сам, а не собирался руками каждый понедельник.

Дальше выгрузка в .xlsx сопоставляется с числом чеков за тот же период — так трафик превращается в конверсию. Подробнее логика управленческих решений на основе этих цифр разобрана в статье «Подсчёт посетителей через камеру», а сравнение точек между собой — в материале «Видеоаналитика для сети точек».

Что влияет на достоверность цифр

Ошибки в отчёте почти всегда возникают не в облаке, а на входной группе. Но требования у двух счётчиков разные, и камера, которая хорошо считает по линии, часто не подходит для распознавания лиц.

Для подсчёта по линии:

  • камера ставится строго над зоной прохода и смотрит вертикально вниз. Наклонный ракурс — главная причина погрешности: алгоритму нужно откалибровать средний размер объекта в кадре, а при взгляде под углом человек у ближнего края кадра и у дальнего выглядят по-разному, и калибровка «плывёт». При виде сверху размер объекта стабилен, и настройка становится заметно точнее;
  • в зоне подсчёта человек виден целиком, без перекрытия стойками, манекенами и рекламными конструкциями;
  • входная группа освещена равномерно: витрина с контровым светом в солнечный день — типичная причина расхождений;
  • линия задаётся так, чтобы её не пересекал служебный проход персонала, иначе продавцы попадут в трафик.

Для подсчёта по лицам:

  • камера ставится на высоте около 1,8 метра и направляется так, чтобы лица большую часть времени были в кадре анфас, а не сверху;
  • разрешение подбирается под дистанцию — ориентир около 1 Мп на каждый метр расстояния до человека;
  • светочувствительность камеры — не менее 0,1 люкс, битрейт видеопотока — не ниже 2 Мбит/с;
  • головные уборы, капюшоны и резкий контровой свет снижают качество распознавания сильнее, чем точность подсчёта по линии;
  • персонал в кадре не обязательно мешает подсчёту: если сотрудники занесены в список «Сотрудники» или «Известные лица», их можно исключить из отчёта на этапе создания, не трогая настройку камеры.

Порядок подключения камер и настройки описан в разделе «Инструкции». Если точка новая или часть камер нужно заменить, подобрать оборудование и заказать монтаж можно в нашем магазине Manggis в Алматы; там же есть камеры с поддержкой сервиса Glazok.

Вопросы и ответы

Сколько стоит подсчёт посетителей для магазина одежды в Казахстане?

Тариф «Подсчёт посетителей» — 5 940 ₸ в месяц за камеру. Он включает подсчёт людей, пересекающих заданную линию в кадре, и запись коротких роликов событий в облако. Полный список тарифов — на странице тарифов.

Нужно ли покупать отдельный счётчик или турникет?

Нет. Подсчёт работает поверх обычной IP-камеры, подключённой к облаку, — отдельное оборудование на входе не требуется. Если камера над входом уже стоит, чаще всего достаточно сменить тариф и задать зону подсчёта.

Сколько магазинов можно подключить к одному кабинету?

Ограничения по числу точек нет: камеры всех магазинов сети подключаются к одному личному кабинету, отчёт можно построить как по отдельному объекту, так и по нескольким сразу.

Можно ли получать отчёт автоматически?

Да. В кабинете создаётся шаблон отчёта с автоматической рассылкой — файл приходит на почту с заданной периодичностью.

Чем подсчёт по линии отличается от подсчёта по лицам?

Подсчёт по линии фиксирует факт прохода и менее требователен к ракурсу и освещению. Подсчёт по лицам работает с лицом как с идентификатором и даёт дополнительные данные, но требует, чтобы камера видела лица входящих. Развёрнутое сравнение — в отдельной статье.

Что делать, если магазины в разных городах?

Подключать их к одному аккаунту и помнить, что отчёты приводятся к часовому поясу аккаунта. Для корректного сравнения часов пик между городами это нужно учитывать при чтении выгрузки.

Можно ли узнать, какой процент прохожих заходит в магазин?

Да, если помимо счётчика посетителей подключить подсчёт трафика мимо витрины. Тогда в панели «Сводка» появляются карточки «Проходящие мимо» и «Конверсия» — доля прохожих, которые зашли внутрь. Без подключённого подсчёта трафика мимо эти карточки остаются пустыми.

Как отличить продавцов от покупателей в статистике?

При распознавании лиц — программно: сотрудников заносят в список «Сотрудники» или «Известные лица» и исключают его из отчёта при создании, персонал перестаёт попадать в цифры посетителей. При подсчёте по линии так сделать нельзя — там персонал выводят из-под учёта только физически, прокладывая линию в стороне от служебного прохода.

С чего начать

Выбор между линией и распознаванием лиц зависит от того, какой вопрос важнее для сети — точный поток по всем точкам или данные о повторных и уникальных посетителях. Оставьте заявку, и мы поможем выбрать способ подсчёта под вашу сеть и настроим зоны на существующих камерах.