МАРИЯ: Меня зовут Мария Грачева. Я являюсь директором по технологическим альянсам компании Addreality. Сегодня все большее количество представителей бизнеса, ритейла, банковского сектора, фармацевтических и производственных компаний заинтересованы в развитии технологий Digital Signage. Есть новые технологии, которые протестированы и могут сейчас предлагаться заказчикам для использования уже в коммерческих масштабах.

ПАВЕЛ: Поподробнее, что за новые технологии, раскройте секрет?

МАРИЯ: Например, последнее время мы много обсуждаем связь офлайн и онлайн.

ПАВЕЛ: Для таргетирования?

МАРИЯ: Все верно – online to online – конверсия и таргетирование посетителей внутри ритейла.

Как это происходит? На сегодняшний день созданы технологии Wi-Fi аналитики, которые определяют людей офлайн, считывая Mac-данные их смартфонов. После того, как человек один раз оказался в ритейл магазине, бренды рекламодателя могут таргетировать дальнейшие сообщения уже в онлайн на смартфон и доставлять тот же самый повторный контент. В бизнес-области такая технология называется ретаргетинг или ремаркетинг. Это сегодняшний тип ретаргетинга посетителей, который начинает уже приобретать большие масштабы и использоваться компаниями все чаще.

ПАВЕЛ: За счет чего это стало возможным? Я слышал, что Google договорился с Master-card о том, чтобы осуществлять как раз такую связку в офлайн. Не знаю, насколько это законно. По российским законам насколько это возможно? Не противоречит ли это законодательству по пресловутым персональным данным и так далее?

МАРИЯ: Да, мы понимаем всю политику, которая связана с усилением защиты персональных данных, закон GDPR, прочие вещи. Мы можем заявить, что на сегодняшний день – повторюсь, на сегодняшний день – такие данные, как Mac-адрес, Face ID либо зашифрованная биометрическая маска пользователя не являются персональными данными.

Что относится к персональным данным? Это имя человека, его адрес, место работы, номер мобильного телефона. Мы используем технологии Wi-Fi аналитики и видеораспознавания образов, и в нашем случае это все происходит крайне обезличено: мы не можем идентифицировать, что это Иванов Николай Николаевич или кто-то другой. Мы знаем, что это мужчина определенного возраста.

ПАВЕЛ: Так называемые обезличенные данные?

МАРИЯ: Да, все верно.

ПАВЕЛ: Хорошо. Что еще появилось за последнее время? Я слышал, что у вас вышел продукт, связанный с определением эмоций, с face-аналитикой и так далее. Насколько он сейчас уже используется в ритейле?

МАРИЯ: Технология распознавания образов на самом деле не является ноу-хау нашей или другой компании на российском рынке. Технология Face ID впервые была разработана компанией Apple прежде всего для своих собственных пользователей для защиты устройств против несанкционированного доступа. Но сегодня многие производители программного обеспечения действительно используют аналогичные алгоритмы для создания своих собственных технологий.

Как это происходит? Когда человек оказывается впервые перед камерой, оснащенной алгоритмами распознавания образа, которые разрабатывает компания Addreality или другие аналогичные компании, то изображение человека зашифровывается. Получается векторная маска, которая состоит из символов и букв. Она уникальна для каждого отдельного пользователя.

Зачем это нужно? Для создания омниканальности – как раз той самой омниканальности, когда пользователь или покупатель, будучи поклонником определенного бренда, торговой марки, приходит в магазин в Москве и выбирает какой-то продукт, и бренд его узнает. Digital Signage запоминает, что этот человек приходит к нам с регулярностью один раз в месяц, смотрит, как правило, на те или иные товарные группы. Когда этот человек оказывается в другом городе или даже в другой стране, где размещены Digital Signage поверхности, оборудованные аналогичными технологиями, этого человека можно распознать и предложить ему тот же самый товар, к которому он привык и склонен купить более, чем любые другие. Для этого требуются подобные маски и идентификаторы данного пользователя.

Но опять же, как я уже сказала по поводу Mac-адресов, данные технологии лучше работают вкупе, то есть помимо видеораспознавания человека нам желательно знать, что этот человек еще имеет определенные преференции в плане выбора товара, которые мы получаем исходя из его предыдущих поисковых запросов со смартфона в течении предыдущих 72 часов.

ПАВЕЛ: Большая интеграция многих разных сервисов, рекламных площадок и систем требуется? Фактически для того, чтобы эту омниканальность обеспечивать, нужно закладывать огромное количество данных пользовательской аналитики со смартфона. Может быть, я пересел на компьютер и не залогинен там в браузере. Дальше я пришел в магазин, меня словил Wi-Fi. Я к тому, насколько это реалистично, что такое огромное количество систем будут связаны в единую аналитику? Или это уже есть?

МАРИЯ: На самом деле это существует.

ПАВЕЛ: Где можно с этим познакомиться?

МАРИЯ: Например, есть крупная компания бьюти бренд Рив Гош, в которой сейчас происходит пилотирование – пока еще пилотирование – технологии видеораспознавания образов и создание векторных масок для покупателей.

Зачем это нужно бренду-владельцу оборудования? Для увеличения и усовершенствования своей собственной программы лояльности. Когда данные самого ритейлера объединяются с внешними данными, которые предоставляем мы либо интернет-компании как владельцы информации обо всех и обо всем, о каждом из нас, то это позволяет бренду-владельцу оборудования гораздо лучше обслуживать своих покупателей, зная о них максимум.

Допустим, я прихожу в магазин Рив Гош и, если я являюсь поклонницей бренда Шанель или Биотерм, я бы хотела, чтобы предложения как раз касались этих брендов, а не других, к которым я индифферентна. То же самое касается каждого из нас. Мы все являемся поклонниками тех или иных косметических марок. Действительно, для нас релевантен контент, который отображается на экранах, а также еще и ценовое предложение.

ПАВЕЛ: Может быть, вы знаете еще какие-то интересные технологии, которые предлагают ваши коллеги? Есть ли очевидные тренды, которые сейчас можно выделить?

МАРИЯ: Трек Digital Signage является самым масштабным на сегодняшний день в России. Если говорить про что-то абсолютно новое в индустрии, что произошло за последние полгода-год, то мне бы хотелось выделить технологию по продаже рекламы внутри офлайн-пространств, которая называется programmatic в офлайн. В июне этого года Яндекс совместно с компанией Addreality анонсировали старт данной технологии.

Как это работает? Когда человек (пользователь) внутри ритейл-пространства оказывается перед экраном, оснащенном камерой, мы идентифицируем его пол и возраст. Эти данные в течение 200 мс передаются на сервера Яндекса как нашего онлайн-партнера, обрабатываются, и дальше на сервере происходит аукцион среди рекламодателей. Этот аукцион называется в профессиональной среде Real Time Bidding.

Далее на основании запрограммированного аукциона происходят торги, и определенный бренд, который предоставил максимальную стоимость, выигрывает право на показ конкретного объявления. После этого объявление транслируется на экране, перед которым стоит пользователь.

С начала старта просмотра на личный счет владельца оборудования (в нашем случае ритейлера) зачисляется определенная сумма денег, эквивалентная стоимости просмотра. Таким образом владелец имеет возможность окупить свое оборудование. Мы знаем, что зачастую системы Digital Signage дорогостоящие и требуют профессионального, качественного, яркого оборудования. Я говорю про экраны и плееры.

ПАВЕЛ: И про создание контента еще отдельно.

МАРИЯ: Разумеется. У каждого владельца бренда возникает вопрос – как это все окупить, поскольку это огромные инвестиции. Мы предоставляем эту возможность путем использования этой технологии.

ПАВЕЛ: Может быть, вы считали, насколько это может окупиться в случае, когда у меня, например, небольшое кафе или один ресторан - не сетевое заведение, а 1-2 точки в Москве? Мне интересно узнать – то, о чем вы рассказываете, применимо только к большому сетевому бизнесу или все-таки это история, которая потихонечку будет заходить в малый и средний бизнес?

МАРИЯ: На самом деле на старте технологии мы видим, что максимальная отдача в плане денег, монетизации, и в плане вовлечения аудитории случается, как правило, в высоко трафиковых точках. Для нас это торговые центры и ритейл (супер и гипермаркеты), где зачастую проходимость в день составляет 3-4 тысячи человек. Это и АЗС. В этих локациях окупить оборудование владелец может по нашим подсчетам в течении одного года, и дальше уже перейти просто к зарабатыванию денег. Я думаю, что это приятно и интересно многим. Сейчас действительно запросы на использование такой технологии к нам поступают в очень большом количестве.

Что касается сложностей, которые мы наблюдаем сейчас на рынке, я бы хотела выделить момент, связанный с созданием контента. На самом деле никто не отменял закон четырех P: Product (продукт), Price (цена), Place (дистрибуция/место продаж), Promotion (продвижение или собственно реклама). Но почему-то компании-владельцы систем Digital Signage иногда об этом забывают.

Мы считаем, что эффективность Digital Signage систем во многом определяется тем, что воспроизводится на экране. Какое действие ожидается от человека, который увидел это объявление, и вообще знает ли владелец этого оборудования, кто сейчас стоит перед экраном? Зачастую эти моменты упускаются.

Но к счастью, разработчики программного обеспечения абсолютно разных, даже не связанных между собой платформ, озаботились этой историей. На сегодня существуют уже технологии, которые позволяют создавать контент, так сказать, на лету, или адаптивный контент.

Как это происходит? Уже существуют заложенные на платформе под программным обеспечением специальные шаблоны. В них достаточно добавить некий креативный контент в виде картинок и дать текстовое описание своей акции, и объявление сразу же начинает воспроизводиться на экране в высоком качестве, как будто бы только что вышло из рекламного продакшена. Такое уже есть.

Более того, одна и та же рекламная компания может отображаться по-разному в зависимости от того, кто стоит перед экраном и смотрит сейчас эфир. Если это представитель молодежи, то креативный контент может быть гораздо более ярким, слоганы более дерзкими. Для более старшего поколения контент может быть консервативнее. Даже есть системы, которые позволяют увеличивать шрифт объявления, когда система видит, что перед ней стоит пожилой человек.

ПАВЕЛ: Что происходит, когда есть группа людей? Каким образом система будет себя вести, если очень разные пользователи смотрят сейчас на экран? Это отдельный сценарий, когда есть разная аудитория?

МАРИЯ: Есть выборка. На самом деле распознавание аудитории, которая находится в фокусе камеры, происходит отдельно каждого индивида. Например, системы, которыми пользуемся мы, позволяют идентифицировать группу пользователей так, чтобы она определилось как семья: когда в фокусе находятся мужчина, женщина плюс ребенок.

ПАВЕЛ: То есть по сути можно выделять какие-то объекты?

МАРИЯ: Да, что это семья. Есть возможность выделять группы, объединенные чем-то общим.

ПАВЕЛ: Что это может быть?

МАРИЯ: Например, национальность. Думаю, что это было бы крайне полезно для использования в аэропортах, куда приезжают представители разных стран и национальностей.

ПАВЕЛ: Насколько точно это можно определять? Понятно, что очень точно определяется пол – я слышал - 93%.

МАРИЯ: 97%.

ПАВЕЛ: 97% - это определение пола. Есть определение возраста – я так понимаю, что 60-70% точности. Очень интересно узнать про цифры. Что еще и с какой вероятностью можно определить?

МАРИЯ: В нашей системе мы используем порядка 18 типов дескрипторов человека.

ПАВЕЛ: То есть это то, что определяется, и что можно каким-то образом классифицировать?

МАРИЯ: Да. Среди этих дескрипторов выделяются эмоции, цвет волос и глаз, наличие бороды и очков, каких-то специальных брендов, которые камера может распознать.

ПАВЕЛ: Например, шильдики?

МАРИЯ: Если шильдик есть на одежде, то камера сможет его распознать и тоже ассоциировать человека с каким-то аудиторным сегментом. Это особенно часто нужно интернет-компаниям при сегментации своей аудитории, поскольку сегментация происходит не только по полу и возрасту, но еще и по уровню достатка. Также это немаловажно, например, автомобильным брендам.

Существует очень интересные кейсы. Например, на автозаправочных станциях Shell при приближении автомобиля к пункту заправки, на котором находится Digital Signage-экран, камера распознает марку автомобиля. При выборе объявления учитывается эта марка, а также возраст автомобиля. То есть если человек подъехал на относительно стареньком BMW, то, скорее всего, ему будет предложено обновить автомобиль до более современной модели того же самого бренда.

Есть еще важный момент, связанный с интеграцией. Я бы хотела отметить то, что система Digital Signage отличается от обычных цифровых экранов, которых множество в России. Не все цифровые экраны можно причислить к Digital Signage. Важным элементом Digital Signage является подключение к интернет-сети. Это может быть и внутренняя сеть заказчика, и внешний вход в интернет. На основании того, что экран подключен к интернету, он может принимать из внешней сети определенные команды.

Чтобы загрузить туда объявление, не нужно приходить туда с флешкой. Контент загружается по сети, отображается в режиме реального времени и меняется в зависимости от ситуации.

ПАВЕЛ: Я правильно понимаю, что все мы идем в мир, где очень точно таргетируется аудитория, исходя из этого подсовывается абсолютно уникальный, может быть, прямо созданный на лету контент. Есть ли еще какие-то понятные ожидания от будущего, которые мы можем увидеть?

МАРИЯ: Очень хотелось бы рассказать что-то уникальное про российский рынок. На самом деле российский рынок Digital Signage не стоит на месте – он развивается. Но, к сожалению, пока технологии примерно на 4-5 лет отстают от тех, которые уже используются повсеместно в Соединенных Штатах Америки.

ПАВЕЛ: Что мешает идти вровень?

МАРИЯ: Востребованность бизнесом.

ПАВЕЛ: Почему? Бизнес не считает деньги? Если вы показываете в цифрах, что это действительно работает: есть увеличение конверсии и чека – что мешает владельцу бизнеса увидеть эти цифры, проверить и согласиться?

МАРИЯ: Слово «поверить» в российском бизнесе очень часто отсутствует: «Я не верю в то, что сам не вижу». Поэтому мы рекомендуем своим новым клиентам, которые обращаются к нам за Digital Signage-технологиями, всегда проводить пилотирование. Вне зависимости даже от того, что у заказчика уже сформирована внутренняя потребность в наличии таких систем, мы все равно рекомендуем пропилотировать.

Не всегда заказчики знают, зачем нужна технология Digital Signage и как ее можно использовать. Поэтому несмотря на то, что продвинутые инновационные технологии по видеораспознаванию образов и по компьютерному зрению (видео и Wi-Fi аналитике) существуют и могут быть тиражированы, они не всегда привлекательны для заказчика.

На сегодняшний день триггером, почему заказчики выбирают систему Digital Signage, чаще всего является экономия на печатных пост-материалах, когда печатные постеры заменяются на цифровые экраны.

ПАВЕЛ: Вполне логично. Если я вас правильно услышал, сейчас основная сложность во внедрении всей этой красоты, о которой мы с вами говорим – это отсутствие подтвержденных валидизированных кейсов, которые бы явно показывали то, что становится хорошо: деньги меньше тратятся, а больше зарабатываются?

МАРИЯ: На самом деле кейсы такие есть, где в абсолютном и относительном значении выражена эффективность данных систем. Но заказчики, которые получают такие результаты, крайне неохотно этими результатами готовы делиться со своими конкурентами. А зачем? Если я нашел технологию, которая помогает мне растить чек на 15-20%, я не хочу, чтобы мой конкурент, который находится на соседней улице, использовал то же самое. Я теряю тогда конкурентное преимущество.

Естественно, мы как технологическая компания пытаемся делиться такими кейсами, которые показывают эффективность Digital Signage - насколько это возможно и нам разрешено.

ПАВЕЛ: Спасибо за этот разговор.

МАРИЯ: Спасибо вам за приглашение.