كيف يساعد التعرف على الصور في مراقبة أرفف البيع بالتجزئة

تم التحديث في 23 أكتوبر 2021

بحسب جارتنربحلول عام 2025 ، ستتم إدارة 90٪ من تفاعلات العملاء في صناعة البيع بالتجزئة بواسطة الذكاء الاصطناعي. أحدث التطورات في تقنية الذكاء الاصطناعي وخوارزميات التعلم العميق تعمل على تغيير صناعة البيع بالتجزئة. مع وجود عدد كبير من مجموعات البيانات التي تضم آلاف الصور على الرفوف ، يمكن للشركات الآن الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لمراقبة تواجدها في متاجر البيع بالتجزئة بشكل أفضل.

مراقبة رفوف البيع بالتجزئة يساعد في التعرف على ظروف المنتج على الرفوف مثل توفر, تشكيلات, الفضاء, التسعير, العروض الخاصه و أكثر من ذلك بكثير. إنه يمكّن الشركات من اتخاذ إجراءات تصحيحية فورية. يمكن أن تتحسن خوارزميات الذكاء الاصطناعي بالتأكيد الامتثال بلانوجرام من خلال توفير رؤى دقيقة لرؤية المخزون. ستكون الشركات قادرة على مراقبة وقياس مدة مثيلات المخزون ، مما سيؤدي إلى تحسين وضع المنتج في المتجر.

كيف تعمل مراقبة رفوف البيع بالتجزئة

لا توجد تغييرات كثيرة في الروتين اليومي للممثلين الميدانيين بصرف النظر عن حقيقة أن لديهم المزيد من المرونة من حيث جودة الصور التي يشاركونها مع فريق التحليل. يوجد في الصناعة الحالية الكثير من الاختناقات التي تؤثر على الرؤى النهائية التي يمثل فيها الفشل في تحليل الصور غير الواضحة مشكلة رئيسية. يؤدي هذا إلى زيادة الوقت والتكاليف التي تتحملها الشركة لاسترداد صور جديدة لتحليلها حديثًا.

يتعين على المندوبين الميدانيين فقط النقر فوق صور جميع الأرفف ذات الصلة وإطعامها إلى ملفاتهم نظام مراقبة رفوف البيع بالتجزئة. واحدة من المخمدات في عملية التدقيق الآلي للبيع بالتجزئة هي العوائق عندما ينقر الوكلاء الميدانيون على صور الرف. يتم الاهتمام بهذا أيضًا من خلال مراقبة رفوف البيع بالتجزئة حيث يتعلم النظام بسرعة مع الحد الأدنى من مدخلات التدريب ، وتصبح العملية بأكملها قابلة للتطوير بدرجة كبيرة. وبالتالي ، يمكن تجاهل فقدان الصور بسبب العرقلة أثناء التصوير.

تحلل خوارزمية الذكاء الاصطناعي جميع أنواع المدخلات لتقديم رؤى. قدرتها على تحليل الصور ذات الجودة الرديئة تعزز مصداقية النتائج النهائية. تواجه الأنظمة التقليدية صعوبة في تحليل الصور غير الواضحة / منخفضة الإضاءة وهذا ليس هو الحال عند استخدام الذكاء الاصطناعي. يعد الخلط بين المنتجات المتشابهة مشكلة أخرى مثيرة للجدل يتم حلها عند نشر الذكاء الاصطناعي في نظام التعرف على الصور الخاص بك عمليات تدقيق التجزئة الآلي.

النقاط الموازية استفاد من قوة الذكاء الاصطناعي لإنشاء ShelfWatch ، وهي خدمة لتحليل الرف بالذكاء الاصطناعي تُمكّن المندوبين الميدانيين بالمرونة والشركات ذات قابلية التوسع. يقضي ShelfWatch على جميع العقبات في عملية التدقيق التقليدية للبيع بالتجزئة التي تستهلك حاليًا عائدات CPG والعلامات التجارية للبيع بالتجزئة. يمكن فهم مدى مزاياها بالكامل من خلال تحليل كل صاحب مصلحة في عملية تدقيق التجزئة.

مندوبي المبيعات / الميدانيين -

يواجه المندوبون تحديات كبيرة أثناء جمع البيانات على شكل صور ومقاطع فيديو. هناك نقص في التوحيد في أنماط التكديس عبر تجار التجزئة مما يؤدي إلى أنواع مختلفة من الصور من حيث اتجاه المخزون والإضاءة وتحديد المواقع. يكافح العاملون الميدانيون مع الحفاظ على الاتساق بالبيانات التي يجمعونها لأن مثل هذه الصور غير القياسية تستغرق وقتًا أطول في التحليل. وفي السعي وراء الصور القياسية ، يقع العملاء الميدانيون فريسة لأنواع أخرى من تحيزات الإدراك البشري.

يساعد ShelfWatch الممثلين الميدانيين من خلال منحهم المرونة لالتقاط جميع الصور الممكنة في أي اتجاه أو إضاءة أو موضع. هذه المرونة مسموح بها لأن ShelfWatch لا تعتمد على الصور الموحدة القياسية لإعطاء مخرجات دقيقة. باستخدام أحدث خوارزميات الذكاء الاصطناعي ، تستطيع ShelfWatch تحليل حتى أكثر الصور تشوهًا لأنه يستخدم تقنية التعرف على حزم الذكاء الاصطناعي.

شركاء التجزئة -

عمليات تدقيق الامتثال هي مهام صعبة لتجار التجزئة أيضًا. للامتثال لمخطط التخطيط المحدد مسبقًا ، يعد جزءًا من اتفاقية خدمة بين بائع التجزئة والعلامات التجارية. إذا تبين في التقييم النهائي أن تجار التجزئة ينتهكون الاتفاقية من خلال عرض عدد قليل جدًا من المنتجات ، أو من خلال عدم وضع المنتجات بشكل صحيح ، فقد يؤدي ذلك إلى فرض عقوبات وحتى إنهاء العقود (في الحالات القصوى).

نظرًا لأن ShelfWatch يسمح للممثلين الميدانيين بالمرونة أثناء جمع البيانات ، فإنه يساعد أيضًا تجار التجزئة على الامتثال لاتفاقيات الخدمة لأن جميع الصور التي تم جمعها من قبل المندوبين يتم تحليلها بغض النظر عن الضوء ، وتحديد المواقع ، وتوجيه المنتجات على الرف. هذا يحفظ تجار التجزئة من تقارير التدقيق الخاطئة لأنه حتى إذا لم يكن الرف الخاص بهم مكدسًا جيدًا من حيث تحديد المواقع والإضاءة ، فإن Shelf Watch ستكتشف جميع الكائنات الموجودة على الرف ، مما يقلل من حالات عدم الامتثال بسبب سوء جمع البيانات.

العلامات التجارية

يستفيد مصنعو CPG من حلنا المدعوم بالذكاء الاصطناعي. إنهم قادرون على تحليل جميع أنواع الصور من عمليات تدقيق البيع بالتجزئة الخاصة بهم باستخدام الرف. It تساعد العلامات التجارية CPG على حساب مؤشرات الأداء الرئيسية لمتجر مثالي، والحصول على إحصاءات فورية وتنفيذها أثناء التواجد في المتجر.

أحببت المدونة؟ اقرأ هذا الآخر مدونة لفهم كيفية فوز الذكاء الاصطناعي باستراتيجية البيع بالتجزئة.

هل تريد أن ترى أداء علامتك التجارية على الرفوف؟ انقر هنا لجدولة عرض تجريبي مجاني.