«Умные» весы автоматически распознают продукт, который взвешивает покупатель, что позволяет сократить время, затрачиваемое на этот процесс, и повысить качество обслуживания.
«Умные» весы определяют товар за счет встроенной камеры, которая фотографирует размещенную на весовой платформе продукцию. Затем фото отправляется на сервер распознавания, где нейросеть анализирует изображение и выводит покупателю наиболее вероятные варианты товаров. Этой технологией до конца 2023 года будут оснащены более 1,5 тыс. весов самообслуживания в 200 магазинах больших форматов — супермаркетах и суперсторах.
Система распознает весь ассортимент весовых товаров. Это более 800 SKU в таких категориях, как свежие и замороженные фрукты и овощи, конфеты, полуфабрикаты, морепродукты, снеки и др. Технология применяется для товаров в прозрачной упаковке (полиэтиленовых пакетах, сетках или авоськах). Точность распознавания составляет 98%, при этом система самообучается, запоминая выбор покупателя при взвешивании товара.
«Магнит» тестировал технологию «умных» весов в 37 магазинах больших форматов в течение 2021–2022 годов. Пилотный проект продемонстрировал рост доходности по категориям весовых товаров на 0,3% за счет снижения пересорта. В 2023 году компания планирует провести пилотный проект в магазинах «у дома», оснастив этой технологией весы, которые используют кассиры.
«Применение „умных“ весов позволяет улучшить качество обслуживания за счет технологии видеораспознавания: теперь покупателю не нужно запоминать код весового товара, а сам процесс взвешивания становится быстрее. Кроме того, это решение помогает нам эффективнее управлять ассортиментом и бороться с проблемой пересорта, особенно актуальной для весовых продуктов. Мы довольны результатами пилотного проекта и готовы масштабировать технологию „умных“ весов на 200 магазинов больших форматов», — рассказал Эдуард Ирышков, директор департамента розничных технологий сети «Магнит»
«Магнит» уже использует технологию распознавания изображений с помощью нейросети для контроля выкладки товаров на полке: нейросеть распознает изображения товаров по фотографии и контролирует соответствие выкладки продукции на стеллажах заявленному плану-схеме (планограмме). Система анализирует наличие необходимых товаров и их остаток на складе магазина, последовательность выкладки, расположение позиций на первой линии и другие показатели.