Случаи мошенничества (фрода, fraud — англ. «обман», «фальсификация») в мерчандайзинге часты и увы, неизбежны. Полевой персонал — вероятно, в силу специфики труда без надзора руководства, изобретателен на различные уловки, чтобы работать меньше, а зарабатывать больше. Поэтому для компаний, имеющих в штате мерчандайзеров, всегда актуален вопрос аудита и проверок деятельности сотрудников.
Сотрудники ShelfMatchTM рассказали о видах фрода в мерчандайзинге и об опыте технологического преодоления ловушек нерадивых сотрудников.
Цели мошенничества
Основная цель фрода — искусственное повышение производительности. Поскольку полевые специалисты, занятые съемкой витрин и составлением отчетов, зачастую имеют сдельную оплату труда, то манипулирование фотографиями позволяет создать видимость большего количества посещенных точек продаж и отснятых витрин и, соответственно, получить большее вознаграждение.
Другой случай, когда гонорар специалиста зависит не от количества сделанных фотографий, а от качества работы, то есть достигнутых KPI. В этом случае чем более качественные с точки зрения выкладки фотографии он предоставит заказчику, тем больше баллов и, как следствие, большее вознаграждение он получит.
Виды мошенничества
Детектирование дубликатов фотографий
Дублирование фотографий — наиболее распространенный тип мошенничества. Мерчандайзер загружает в систему одну и ту же фотографию с промежутком несколько дней или недель. Фотография эта может быть реальным снимком из торговой точки, а может быть и скачанной из специальной подборки: у мерчандайзеров существуют группы и чаты по обмену качественными фотографиями полок, в которых собрана большая база изображений. Смысл такой уловки не нанести визит в магазин, но отправить супервайзеру старое неактуальное фото полок с товарами, как если бы сотрудник посетил торговую точку.
Как работать с таким фродом?
С одной стороны, поиск дубликатов изображений — это достаточно известная, понятная и решённая задача для машинного обучения. Сервис обработки фото создаёт цифровой отпечаток (digital fingerprint) фотографии, записывает его в базу, создаёт такой виртуальный отпечаток для всех входящих изображений и сравнивает каждый новый фингерпринт с предыдущими, находя, тем самым, повторяющиеся изображения.
С другой стороны, в нашем контексте эта задача не так однозначна, как может показаться на первый взгляд. Существует несколько сложностей, которые затрудняют работу.
Во-первых, что считать дубликатом? Казалось бы, ответ прост: точно такое же изображение витрины. Но при таком понимании дубликата систему будет достаточно легко обмануть. Например, можно немного обрезать исходное изображение, даже частично пожертвовать какими-то SKU на фото, и тогда, с точки зрения машинного зрения, абсолютным дубликатом оно уже не будет — хотя будет дубликатом, с точки зрения информационного наполнения. И это первая сложность, которую приходится учитывать при построении системы по поиску дубликатов изображений.
Во-вторых, за какой период осуществлять поиск по базе предыдущих визитов? Эта сложность лежит в плоскости серверных мощностей. Одно дело, когда у нас есть некая база изображений фиксированного размера. А другое дело, когда эта база ежедневно прирастает на несколько десятков тысяч картинок и больше. В итоге, нужно решать вопрос с физическим местом для хранения отпечатков и скоростью сравнения каждого отпечатка со всей базой. Можно периодически очищать базу от старых записей, но рано или поздно мерчандайзеры получат шанс повторять предыдущие изображения.
Несмотря на эти нюансы, сервис ShelfMatch позволяет защитить вас от настырных и очевидных попыток подлога фото.
Детектирование фотографий плохого качества
Нередки случаи, когда сотрудники загружают в систему фотографии плохого качества, по которым невозможно провести качественный аудит. Это могут быть засвеченные, смазанные, нечеткие фотографии, снимки, сделанные под случайным углом, фотографии, на которых не виден весь стеллаж, и прочие негодные файлы. Причина, по которой сотрудники делают такие фото, — это заданный объём данных. Проще сделать и отправить супервайзеру много некачественных фото, чем стараться делать качественные, добротные снимки. И, конечно, играет роль человеческий фактор: все могут ошибаться и нечаянно сделать плохую фотографию.
Как работать с таким фродом?
В сервисе ShelfMatch за оценку качества фотографий визита отвечает специализированный отдельный модуль. Обработка фотографии происходит в 2 этапа:
1. Предобработка — входящее изображение полки пропускается через несколько нейронных сетей, которые оценивают ряд параметров. Результаты предобработки позволяют не пропускать откровенно плохие фотографии, а мерчандайзер получает быстрый запрос на новое, качественное фото
2. Постобработка — оценка качества не всей фотографии, а отдельно каждого маленького кусочка изображения, содержащего SKU или ценник.
«Это не я, это он!»
Поскольку работа полевых специалистов привязана к гаджетам, ПО, интернет-покрытию и прочим обстоятельствам непреодолимой силы, велико искушение переложить ответственность за невозможность работы на внешние причины. Наиболее часто встречающиеся объяснения звучат так:
— «Приложение не запустилось/не работало, и я не смог выполнить свои обязанности».
— «ПО съело всю батарею на телефоне, и он разрядился».
— «Из-за вашего приложения у меня завис телефон».
— «Интернет в торговой точке не ловил, я ничего не смог отправить».
Как работать с таким фродом?
Отслеживать с помощью специального ПО состояние оборудования сотрудника (например, с каким уровнем заряда батареи он вышел на точку). Отслеживать его действия в приложении и поведение самого приложения (действительно ли оно зависало).
Манипуляции с геолокацией
Этот метод довольно стар и использовался мерчандайзерами еще до внедрения ретейлерами технологии распознавания изображений. Смысл состоял в том, что специалисты в отчете отмечали, что делали фото в одном магазине, а по факту находились в другом. Стоит отметить, что такой обман был возможен до тех пор, пока вендоры не ввели отслеживание геопозиции сотрудников.
В современном мире этот сценарий претерпел технологическое усовершенствование: теперь полевые специалисты подменяют или обнуляют (то есть делают так, что реальные GPS-координаты пропадают) свое местоположение, используя приложения типа «fake GPS», обманывающие системы отслеживания передвижений. Мотивацией для использования поддельной геолокации могут быть более высокие баллы за посещения определенной торговой точки (например, вновь открывшейся) или более удобное к сотруднику местоположение магазина.
Как работать с таким фродом?
По известной нам статистике, порядка 5% мерчандайзеров делают попытки обмануть работодателей использованием подобных программ. Оптимальным решением данной задачи на настоящий момент считается использование постоянного мониторинга геолокации сотрудников. Супервайзеры могут видеть маршрут передвижения мерчандайзера по магазину и между торговыми точками с привязкой ко времени и, тем самым, отслеживать карту перемещений и время, проведенное сотрудником в каждом магазине. Также существует система алертов, при которой сотрудник, покинув точку раньше времени, получает оповещение на устройство. При невозвращении назад система включает таймер обратного отсчета, а агент получает новое уведомление, что его визит может быть помечен как потенциально мошеннический.
Манипуляции с геолокацией
Этот метод довольно стар и использовался мерчандайзерами еще до внедрения ретейлерами технологии распознавания изображений. Смысл состоял в том, что специалисты в отчете отмечали, что делали фото в одном магазине, а по факту находились в другом. Стоит отметить, что такой обман был возможен до тех пор, пока вендоры не ввели отслеживание геопозиции сотрудников.
В современном мире этот сценарий претерпел технологическое усовершенствование: теперь полевые специалисты подменяют или обнуляют (то есть делают так, что реальные GPS-координаты пропадают) свое местоположение, используя приложения типа «fake GPS», обманывающие системы отслеживания передвижений. Мотивацией для использования поддельной геолокации могут быть более высокие баллы за посещения определенной торговой точки (например, вновь открывшейся) или более удобное к сотруднику местоположение магазина.
Как работать с таким фродом?
По известной нам статистике, порядка 5% мерчандайзеров делают попытки обмануть работодателей использованием подобных программ. Оптимальным решением данной задачи на настоящий момент считается использование постоянного мониторинга геолокации сотрудников. Супервайзеры могут видеть маршрут передвижения мерчандайзера по магазину и между торговыми точками с привязкой ко времени и, тем самым, отслеживать карту перемещений и время, проведенное сотрудником в каждом магазине. Также существует система алертов, при которой сотрудник, покинув точку раньше времени, получает оповещение на устройство. При невозвращении назад система включает таймер обратного отсчета, а агент получает новое уведомление, что его визит может быть помечен как потенциально мошеннический.
Подмена камеры и замена объекта в кадре
Сторонние приложения «поддельных камер» широко доступны в магазине приложений. Эти приложения имеют интерфейс, очень схожий с реальной камерой, однако делать фото они не умеют: вместо этого они используют поддельные изображения (в нашем случае — чужие фотографии витрин), предварительно загруженные в хранилище устройства (смартфона/планшета). Таким образом, нечестные агенты при фотографировании стеллажей используют приложение «поддельной камеры» и загружают туда фотографии с идеальной выкладкой из общих баз данных.
Как работать с таким фродом?
Замена системной камеры собственным программным обеспечением. Разработка специального алгоритма для проверки уникальности изображений. Запрет использования одинаковых изображений в одной системе.
Постановочное фото
Этот тип фрода можно назвать наиболее творческим. Мерчандайзер, имея материальную заинтересованность в размещении определенных SKU (к примеру, новинок ассортимента) в выгодных местах («золотая полка», прикассовая зона), расставляет SKU в необходимых местах на полке, фотографирует их, отправляет отчет и после снова убирает товар с точек премиального размещения.
Как работать с таким фродом?
Этот вид мошенничества является самым трудноотслеживаемым, поскольку на программном уровне обнаружить фотографирование одного товара в нескольких зонах магазина непросто, как и невозможно запретить мерчандайзеру перемещать товары по точке.
Однако на практике видна связь с уменьшением количества накруток этого типа с изменением программы поощрения специалиста: если нет дополнительных бонусов за размещение товара в премиальных местах магазина, то нет и оснований для фрода.
Технически непродвинутый фрод
До этого мы говорили о мошенничестве, которое так или иначе связано с использованием технологий. Но есть и «непродвинутый» фрод, и он встречается довольно часто. Нам известны случаи, когда агентство нанимает одного сотрудника и вручает ему 2 смартфона для выполнения работы, чтобы тот выполнял работу за двух специалистов. Соответственно, и с клиента агентство берет оплату за 2 специалистов, хотя по факту оплачивается работа только одного сотрудника.
Да и сами мерчандайзеры порой параллельно работают по нескольким контрактам, уделяя каждому не полноценный рабочий день, а только пару часов. Это может критически сказываться на качестве мерчандайзинговой деятельности в торговой точке.
Как работать с таким фродом?
При возможности запретить двум и более специалистам посещать одну торговую точку. В случае, если это ограничение не осуществимо на практике и клиенту необходима одновременная работа нескольких представителей в одной точке, можно выставить другие ограничения: например, разрешать посещать гипермаркеты, но запрещать посещать более мелкие магазины.
