Telecamere e sensori che monitorano il carrello, gli acquisti e il percorso nel supermercato. È il progetto sullo Smart Retail finanziato dalla Provincia di Trento e firmato Spindox Labs. Un occhio in più alla spesa.
La fase di analisi sta per concludersi. Negli Spindox Labs, il polo di innovazione di Spindox fondato a Trento due anni fa, è tutto pronto per il lancio del nuovo progetto dedicato allo Smart Retail. Si tratta di SpinRetail, una ricerca strutturata in 24 mesi che si propone di inventare una nuova generazione di supermercato e un nuovo modo di fare la spesa. Smart Retail significa monitorare movimenti e comportamenti dei consumatori all’interno dei punti vendita della GDO. Tutto ciò grazie a un sofisticato sistema di tag e telecamere abbinate a carrelli e scaffali.
L’obiettivo di SpinRetail è l’individuazione di KPI che possano supportare i retailer nella gestione degli scaffali, dall’allestimento all’approvvigionamento, con un occhio anche al diffuso problema del taccheggio. Mentre informazioni come quelle messe a disposizione dalle heatmap potranno suggerire disposizioni delle merci più user friendly, il controllo in tempo reale degli scaffali potrà inviare alert sia quando la quantità di merce esposta inizierà a scarseggiare sia quando un prodotto, invece di finire nel carrello, scivolerà sotto un cappotto.
I ricercatori degli Spindox Labs saranno affiancati dalla Fondazione Bruno Kessler con i due team E3DA e TeV. Il primo raduna specialisti di IoT e dell’utilizzo di sensori per l’efficienza energetica. Il Technology of Vision, invece, si occupa prevalentemente di AI e conta esperti della tecnologia della visione e dell’utilizzo di telecamere per il riconoscimento di immagini e oggetti (Computer Vision, Image Analysis e Visual Pattern Recognition). Il loro supporto sarà fondamentale per la realizzazione del sottosistema dello Smart Retail che si occuperà di raccogliere dati su:
1) I movimenti delle persone: quali sono i percorsi più affollati, quali le aree di sosta, perché vengono scelti determinati spazi e per quanto tempo.
2) I comportamenti in rapporto al carrello: quali prodotti i consumatori mettono in carrello, come li afferrano, li scelgono, dove li spostano o dove i prodotti stessi finiscono, se non sono nel cestello.
Per capire meglio gli sviluppi di SpinRetail, abbiamo incontrato Cristiano Carlevaro e Danilo Del Fio, rispettivamente Office Manager e Lead Developer di Spindox Labs.
Spindox Labs e Fondazione Bruno Kessler, insieme per SpinRetail
«Il progetto di Smart Retail di Spindox Labs, partito il 1° ottobre 2017, utilizzerà un sistema di sensori connessi, oggetti interconnessi, Internet of Things (il cosiddetto Internet delle cose, ndr) utilizzando tecniche di intelligenza artificiale, in particolare image recognition e object detection (riconoscimento di oggetti all’interno di un’immagine)», esordisce Cristiano.
«L’obiettivo principale del sistema» – continua Danilo – «è mappare i movimenti degli utenti attraverso tecnologie non invasive, avvalendosi di dispositivi noti e di uso comune, come gli smartphone». Oltre alla rilevazione della posizione dell’utente e del suo carrello all’interno del punto vendita, il sistema di Smart Retail di Spindox utilizzerà strumenti visivi per monitorare lo spostamento dei prodotti all’interno dello stesso carrello e sulle mensole degli scaffali. A questo scopo, sarà inoltre utilizzata una tecnologia in grado di misurare la pressione, così da registrare eventuali inserimenti o prelevamenti dei prodotti dagli scaffali».
Tutto questo servirà inoltre a identificare e prevenire i furti nel punto vendita. Quando infatti un cliente prenderà un prodotto senza inserirlo nel proprio carrello, il sistema farà attivare una telecamera dedicata al caso sospetto. «Da quel momento in poi “ti seguo”», aggiunge Cristiano. «Se poi il consumatore posa il prodotto, la telecamera smetterà di tenerlo d’occhio». Tutto questo a patto che il cliente abbia fatto login sull’app abbinata al sistema.
Ma quindi sarà sufficiente non lanciare l’app per non essere beccati? No, al contrario. SpinRetail lancerà un alert preventivo per tutti i clienti non identificati. Insomma: uno Smart Retail di nome e di fatto.
Tecnologie e architettura software
Ci sono diverse tecnologie allo stato dell’arte coinvolte nel sistema, ciascuna delle quali studiata e scelta per una determinata funzionalità. Per la gestione della localizzazione indoor, sebbene esistano diverse tecnologie che permettono di raggiungere livelli diversi di accuratezza (dal WiFi al RFID, all’utilizzo del magnetismo terrestre), Danilo ha spiegato come l’utilizzo di antenne e ancore sia ottimale al raggiungimento di un livello di accuratezza elevato. Questa tecnologia permetterebbe di utilizzare dispositivi già in possesso dagli utenti – sui quali deve essere preventivamente installata un’applicazione in grado di rispondere agli stimoli dell’antenna –, oppure tag ultra low power che potranno essere montati, per esempio, sui carrelli.
In fase di analisi, Cristiano ci ha raccontato: «abbiamo capito quali tecnologie utilizzare e quali no, quali sono i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna: WiFi, troppo impreciso; RFID, potrebbe essere troppo costoso perché dobbiamo etichettare tutti gli oggetti. UWB è una tecnologia troppo cara e molto imprecisa. Il bluetooth quindi ci sembra la tecnologia più adatta a fare tracking. Ci siamo basati sulla letteratura, su ciò che altri hanno già fatto. E abbiamo comprato il prodotto migliore che c’era sul mercato. Così abbiamo deciso di fare tracking con tecnologia bluetooth low energy (BLE). Ma non possiamo sapere come andrà finché non compriamo tutto ciò che ci serve, lo testiamo e scopriamo che – speriamo di no – non è adatto a fare quello che desideriamo noi. Nel caso, reiteriamo e proviamo ancora».
L’approccio utilizzato in questo tipo di progetti non è quello classico. «Non si può scegliere la metodologia Kanban o Agile, come avviene normalmente nei progetti di consulenza. Quando si porta avanti un progetto di ricerca non si sa cosa si scoprirà: si parte da un’analisi dell’ambiente, dell’environment, di quello che si vuole andare a ricercare. Poi si inizia a reiterare. Non si può seguire un programma preciso».
«Per gestire l’inserimento o il prelevamento dei prodotti nel e dal carrello, saranno implementate interfacce visive in grado di riconoscere i prodotti e gestirli compatibilmente con l’operazione effettuata», prosegue Danilo. Sarà ovviamente necessaria un’associazione tra il carrello e l’utente che lo utilizzerà. A questo proposito, Cristiano ci ha anticipato l’intenzione di inserire un lettore di tessere socio sul carrello che, oltre a sbloccarlo fisicamente – invece di utilizzare l’euro – permetterebbe al sistema di sapere immediatamente chi è il cliente e quali sono le sue abitudini di spesa.
L’intero sistema farà uso di componenti infrastrutturali e architetturali in grado di gestire l’enorme mole di dati generati dalle parti coinvolte. Sarà inoltre necessario utilizzare algoritmi di machine learning in grado di imparare a riconoscere i prodotti inseriti nel carrello. Oltre ai vari componenti, che saranno le fonti dati, saranno presenti dei moduli in grado di fornire diversi tipi di feedback agli attori coinvolti. Feedback di tipo gestionale e di audit, che permetteranno di monitorare il comportamento degli utenti, gestire eventuali criticità, configurare il sistema o visualizzare delle statistiche su prodotti, utenti o altre informazioni utili. Un altro tipo di feedback verrà fornito agli stessi consumatori attraverso i loro smartphone.
«Vista l’eterogeneità dei servizi offerti dal sistema, l’architettura software seguirà il paradigma dei microservice», specifica Danilo. «Tale architettura permetterà ai vari servizi coinvolti di scalare in modo indipendente dagli altri in base alle necessità».
ROI, spesa automatica, offerte mirate in real time: «Ciao, Cristiano. Bentornato!»
Un altro obiettivo di Cristiano e dei suoi colleghi è quello di riuscire a sviluppare una soluzione di Smart Retail che abbia per i retailer un rapporto costo-efficienza sostenibile. Insomma, un prodotto che sia vendibile e conveniente per i supermercati. «Nel progetto di ricerca c’è una parte in cui si esplicita quanto costa allo store il nostro prodotto e quale ritorno di investimento avrebbe il supermercato ad acquistarlo. Per contenere i costi, utilizzeremo una fusione di più tipologie di sensori facendo un unico sistema, che in accademia si chiama sensor fusion. Poi bisognerà fare un bilancio, per esempio: con 5 hotspot, 5 tag, i server che li gestisce e lo switch, solo per traccare utenti e carrelli la spesa iniziale è consistente. Ma per ora siamo solo in fase di test, dobbiamo capire cosa funzionerà.»
Infatti quando chiediamo a Cristiano a che punto siamo, lui risponde: «siamo in una fase di analisi che sta entrando in una fase di sviluppo, stiamo iniziando a capire qual è la l’architettura software che dovremmo disegnare (cloud oriented, microservizi). Abbiamo comprato il primo sistema di tracking, abbiamo un set di carrelli della spesa in ufficio. Abbiamo iniziato a fare il training per le telecamere degli oggetti. Stiamo fotografando e acquisendo tutti i prodotti che si trovano al supermercato per addestrare una libreria di machine learning: stiamo iniziando a fare il dataset delle immagini dei prodotti per la libreria di ML.»
«Se il mio supermercato mi dicesse: “Bentornato, Cristiano. So che ti piace molto il latte, che ne dici di un’offerta esclusiva sul prossimo litro di parzialmente scremato?”, credo che sarei molto contento di tornare nel punto vendita e di avere uno sconto». E, al pari di Cristiano, saranno in molti a essere contenti quando, grazie a SpinRetail, i punti vendita saranno in grado di mettere in campo strategie di marketing flessibili e costruite sempre più su misura dei propri consumatori. Come, per esempio, cambiare in real time i prezzi dei prodotti in base alle caratteristiche di determinati segmenti di clientela. O gestire le offerte in modo da sfruttare al meglio anche i giorni e le fasce orarie di bassa affluenza. Dando del tu alle persone che fanno la spesa.
