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Deep North为AI筹集了2570万美元,该公司使用CCTV构建零售分析

发布时间:2020/03/13 商业 浏览次数:624

 
亚马逊和其他公司已经提高了人们对如何使用计算机视觉加快(以及未来)店内购物体验的认识,使人们无需与收银员,人类或其他任何人交互就可以付款和取走商品。如今,一家初创公司宣布自己为如何使用基于AI的视频检测提供资金,从而从零售体验中获得更多见解。 Deep North已建立了一个分析平台,可以根据央视的视频和零售商已经使用的其他摄像机为零售商建立见解,今天宣布,该公司已筹集了2570万美元的资金,计划进行A轮融资用于继续扩展其平台。
Deep North的AI目前会测量每日入场和出场等参数;占用;排队时间;转化和热图-列表和产品路线图,它计划通过这项最新投资继续增长。它说,与目前的解决方案(包括信标,RFID标签,移动网络,智能手机跟踪和购物数据等设备)相比,使用相机来构建洞察力更加准确和可扩展。典型的安装需要一个周末来完成。
资金由伦敦风险投资公司Celeres Investments(自动驾驶初创公司Phantom AI的支持者)牵头,Engage,AI List Capital和其他机构也参与其中。这家初创公司没有透露其估值,并且此前Deep Deep还没有透露其筹集了多少资金。
据首席执行官兼联合创始人Rohan Sanil称,这家位于湾区的初创公司以前称为VMAXX,目前在美国和欧洲的客户中使用。它没有透露客户名称,但Sanil表示,该名单包括购物中心,零售商,商业房地产企业和交通枢纽。
当今市场上有许多零售分析工具,但到目前为止,绝大多数零售分析工具都是基于使用其他种类的非可视(非视频)数据来构建其业务运作情况的图片的,包括销售记录,卡付款,店内信标,店内WiFi和智能手机使用情况。
实际上,该列表是广泛的,并且已经提供了有关平均购物者数量惊人的数据,但是它具有缺点。有些人不使用店内WiFi;信标不如央视普遍存在;某些购物数据是误报,从某种意义上说,如果您什么都不买,那么就很难追踪为什么不买东西,以及在导致购物的过程中哪里出了问题。也许,最重要的是,您看不到购物者的行为,他们在哪里看和走路。
Sanil在博客中指出:“(通过其他方式收集的)数据只有30-60%准确,然后推断出来。”这不是唯一的挑战。 “另一个是技术和软件的巨大成本-这要求一组程序员才能获得除了库存分析之外的所有东西-再加上被锁定在一个供应商中。”
他补充说,视频系统“更具意义”,使用已经安装在零售商所在地的视频系统也是如此。 “我们看到的客户没有兴趣部署和支付额外的基础设施,因为一般的商店已经有几台摄像机,而一家典型的大型盒子商店已经有几十台。使我们的视觉发挥作用意味着量化摄像机可以看到的内容,并查看已经在使用中的摄像机。”该公司通常会与公司已安装摄像机的60-70%集成以运行其分析。
正是这种差异吸引了投资者。 “ Deep North的平台使零售商能够实时了解物理世界以前无法获得的数据点。 Celeres Investments的Azhaan Merchant在一份声明中说:“通过利用现有的视频片段来了解活动和行为,运营商现在可以借助其规范性分析引擎做出明智的决策。”
闭路电视在数据隐私世界中存在问题,人们将其定位为我们快速发展的监视经济中的头号敌人,并且具有讽刺意味的是,它很少符合最初打算服务的目的。正在阻止和识别入店行窃者。对我来说,值得注意的是Deep Deep实际上从未使用过CCTV这个词。 (“客户对摄像机使用各种术语,包括闭路电视,摄像机网络和防损摄像机,因此我们选择使用更宽泛的术语来涵盖它们,”一位发言人说。)
无论您选择哪种方式,如果零售商已经实现了安装这些摄像头的飞跃,则将它们用于分析将为该业务提供另一种获得更好投资回报的方式。 Sanil表示,无论如何,其平台都尊重隐私。
他说:“深北地区无法确定通过店内镜头捕获的任何个人的身份。” “我们无法将元数据链接到任何个人。此外,深北网络不捕获个人身份信息(PII),而是根据最高的匿名化标准来管理和维护每个人的完整性。 Deep North不会保留任何PII,只会存储派生的元数据,该元数据会生成条目,退出数量等指标。DeepNorth努力遵守所有现有的隐私政策,包括GDPR和《加州消费者隐私法》。” (它在欧洲有业务,需要遵守GDPR。)
尽管如此,Deep North将计算机视觉与零售技术相结合仍是一个更大趋势的信号。许多安全摄像机提供商已开始将零售分析纳入其更广泛的产品中,而那些专注于结帐的公司(例如亚马逊)以及初创公司(如Trigo)也可能会考虑这一领域。从长远来看,随着零售商以及他们的IT提供商希望获得有关其业务运作方式的更多情报,以争取更高的利润,我们可能会在这个领域看到更多的参与者。
对于Deep North来说,这可能还意味着扩展到更广泛的产品集合,这些产品不仅能够洞悉人们的购物方式,而且可以利用这些产品为店面布局提供建议,或者提示购物者如何购物他们在浏览时可能会考虑下一步。