비디오 감시를 이용해 리테일 업체의 손실을 줄이는 방법

Addy Ho

온라인 리테일러와의 경쟁과 매장 내 쇼핑 습관으로의 변화로 인해, 수익률 확보가 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 직원이나 고객의 절도를 통한 재고 손실은 유통업체들에게 중대한 도전이 될 수 있습니다. 실제로 유럽 리테일러들은 연간 약 490억 유로의 손실을, 미국에서는 약 610억 달러의 손실을 보고 있습니다. 이는 재정적 피해를 직접적으로 부각시킬 뿐만 아니라 온라인 상거래와 점포 내 상거래 간의 격차가 더욱 확대되는 것을 보여줍니다.

효과적인 해결책은 인간의 행동에서 시작해야

손실과 관련된 지속적인 문제를 해결하는 것은 인간의 행동 및 도둑의 다른 동기들에 대한 지식에서 출발해야 합니다. 리테일러는 이러한 통찰력을 활용하여 필요한 보안 솔루션의 유형과 설계에 대한 현명한 결정을 내릴 수 있습니다. 비디오 감시는 가장 많이 배치된 물리적 손실 방지 기술이며 비정상적이고 의심스러운 동작을 모니터링하는 데 사용됩니다. 하지만, 일화적 증거는 CCTV의 억제 효과가 점점 떨어지고 있다는 것을 시사합니다. 이러한 이유로, 솔루션에 더 많은 인텔리전스를 통합하려는 움직임이 있습니다.

기본 사항부터 시작하여 보안 감시 시스템이 최대한 효과적으로 작동하는지 확인하는 것이 중요합니다. 매장의 포괄적 커버리지는 특히 계산대(POS)와 출구 등 리스크가 큰 분야에서 핵심입니다. 일단 이러한 기본 구역들을 영상 분석 기술을 결합한 적절한 고해상도 카메라를 사용해 커버하면 손실률을 줄이는 데 매우 유용할 수 있습니다.

방향 감지, 가치있는 것으로 입증

비디오 기반 인원 계수는 소매업에서는 이미 잘 활용되는 솔루션이지만, 음식 소매업에서는 널리 사용되지 않습니다. 고객이 구매 의향 없이 들어가는 경우가 거의 없고 전환율이 거의 100%에 달하기 때문입니다. 많은 음식 소매업자들은 영수증의 개수를 통해 방문객의 수를 측정합니다. 그러나 식품 소매업자들은 진짜 문제가 입구를 통해 나가는(역자 주: 입구와 출구가 다른 경우) 손님들에게 있다는 발견했는데, 이는 의심스러운 행위의 지표이자 잠재적으로 상품 절도 사건을 가리키는 지표입니다.

이 문제에 능동적으로 대응하는 한 가지 방법은 방향 감지(디렉션 디텍션) 기술을 사용하는 것입니다. 방문자 수 추적 외에도, 방향 감지 기능을 갖춘 분석 애플리케이션은 사람이 바람직하지 않은 방향으로 나가려고 할 때(예: 입구 게이트를 통해 나가는 경우) 경보를 트리거할 수 있습니다. 이렇게 감지했을 때 깜빡이는 불빛이나 사운드 알림으로 직원이나 보안 요원에게 경보를 보내 의심스러운 행위가 있다는 것을 알리면 더 효과적일 수 있습니다.

무작위 스크리닝을 통해 내부 절도로부터 보호

고가품 전문점 및 대형 유통 센터에서는 일반적으로 재고 손실이 큽니다. 한 가지 중요한 요소는 내부 절도입니다. 직원 절도는 리테일 손실의 주요 요소이지만, 전세계적으로 고객 절도만큼 초점을 맞추지 못할 수 있는 것이 일반적입니다.

불행히도, 직원들이 물건을 유용하기 위해 사용할 수 있는 많은 전략들이 있습니다: 소모품 소비, 계산대에서 현금 빼내기, 뒷문으로 물건을 몰래 빼돌리기, 그리고 ‘sweet-hearting(고객과 결탁하여 직원들이 포스(POS)에서의 절도를 돕는 행위). 이러한 범죄의 대부분은 한 가지 공통점을 가지고 있습니다. 직원 전용 구역과 같이 적절한 비디오 보안 감시가 부족한 구역에서 이루어진다는 것입니다.

매장 내 적절한 위치에 보안 감시 커버리지를 늘리는 것 외에도 소매업체가 종업원 절도를 줄이는 데 사용할 수 있는 가장 좋은 전략 중 하나는 현장 직원 검사(불시 점검)입니다. 그러나 이 전략이 신중하게 수행되지 않으면 고용주들은 직원들의 사기를 떨어뜨릴 위험이 있습니다. 향상된 인원 계수 분석을 사용하면, 특정 직원을 부당하게 대상으로 한다는 주장이 제기될 걱정 없이 효율적이고 체계적으로 이러한 현장 점검을 수행할 수 있습니다. 이러한 분석 시스템은 맞춤 구성 가능합니다. 선택 비율을 조정할 수 있고, 정밀 체크가 필요할 때 보안 요원에게 알리는 방법도 결정할 수 있습니다. 무작위 선택(랜덤 셀렉터) 기술은 출구와 셀프 체크아웃(자율 계산대) 모두에 적합합니다.

고급 비디오 분석, 고위험 구역에서 가치가 있음이 증명

직원과 고객 모두 비용을 지불하지 않고 상점에서 물건을 훔치기 위해 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다. 특히 POS(유인 및 무인 POS 모두)와 같은 특정 구역은 고위험 구역입니다. 비디오 분석을 통해 장바구니 자동 분석을 수행하여 장바구니에 들어있었는데 결제되지 않은 항목을 식별함으로써 도난을 방지할 수 있습니다. 똑똑한 알고리즘을 사용하여 쇼핑객들이 셀프서비스 계산대에서 품목 스캔을 하지 않는 사건을 탐지할 수도 있습니다. 이러한 유형의 솔루션은 소매업계의 손실 방지 담당자에게 빠르게 설득력을 얻고 있습니다.

비디오(감시 카메라)는 여전히 가장 많이 사용되는 물리적 손실 방지 기술이지만, 통합된 접근 방식을 채택하면 가장 큰 보상을 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 효과적인 POS 비디오 감시와 면제 기반 보고(거래 분석 및 비정상적인 행동 포착) 및 전자식 도난방지 감시 장치(EAS)를 결합하는 것은 매우 효과적인 억제책입니다.

소매업이 계속 변화하고 발전함에 따라, 손실 방지 담당자들 역시 이에 적응해야 합니다. 이용 가능한 모든 최신 기술을 활용함으로써 손실률을 줄일 수 있는 범위가 넓어졌습니다. 소매점에서 비디오 감시는 이미 매우 광범위하게 이루어지고 있으며 하드웨어에 대한 투자가 이미 이루어졌기 때문에 비디오 분석 솔루션을 현명하게 사용하는 것이 타당합니다. 비디오 분석 애플리케이션은 상대적으로 저렴한 가격으로 구입할 수 있고, 손실률을 줄일 시 얻을 수 있는 잠재적 이익을 고려하면 그 비용은 더 소소할 것입니다. 이러한 방식으로 소매업체는 기술을 최대한 활용하여 매출 이익을 지킬 수 있습니다.

 

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