ShelfWatch - برنامج تنفيذ التجزئة القائم على التعرف على الصور الذكية

تم التحديث في 10 نوفمبر 2021

الحاضر ترتيب الرف KPI التقييمات باستخدام برنامج تنفيذ التجزئة القياسي الخاص بك ، غالبًا ما تستغرق وقتًا طويلاً ويصعب إدارتها حول ذروة العمل. مطلوب إدخال يدوي دقيق لضمان تطابق المنتجات الموجودة على الرف مع مخطط التخطيط. علاوة على ذلك ، فإن الافتقار إلى الرؤية والبيانات المحدثة يمنع العلامات التجارية للسلع الاستهلاكية من معالجة المشكلات بشكل استباقي. خلال فترة المبيعات الحاسمة ، يمكن أن يؤدي نقص البيانات إلى اتخاذ قرارات دون المستوى الأمثل.

ووفقا ل دراسة، "ما يصل إلى 81٪ من الشركات ذكرت أنها غير راضية عن قدرتها على التنفيذ في البيع بالتجزئة. وقال 86٪ آخرون إنهم غير راضين عن جهود ترويج التجارة ".

بدافع  الرف، كل هذه الزيادات يمكن معالجتها بسهولة تامة. أداة قوية وخالية من المتاعب ، ShelfWatch قادرة على العمل على مجموعة واسعة من قنوات البيع بالتجزئة. في هذه المدونة ، نوجهك عبر جميع جوانب ShelfWatch التي تجعلها تبرز بين حلول برامج التعرف على الصور الموجودة في البيع بالتجزئة.

1. ملاحظات جودة الصورة في الوقت الفعلي وغير المتصل

تعد جودة الصورة معيارًا مهمًا لضمان الدقة العالية في التعرف على الصور. التعرف على مستوى SKU أو الامتثال عرض السعر ممكن فقط عندما تكون الصورة غير واضحة وخالية من الوهج. يحتوي تطبيق ShelfWatch للجوال على خوارزمية جودة صورة في الوقت الفعلي يمكنها اكتشاف الصور ذات الجودة الرديئة وتوجيه مندوب المبيعات لإعادة التقاط الصور. يعمل هذا الاكتشاف على الجهاز ، وبالتالي ، فهو متاح في وضع عدم الاتصال.

يمكن لمندوبي المبيعات التقاط صور عالية الجودة بسهولة حتى في المناطق الخالية من الإنترنت ويتم تحميل الصور تلقائيًا عند توفر اتصال بالإنترنت. من خلال تجربتنا في العمل مع CPG والعلامات التجارية للبيع بالتجزئة ، وجدنا أنه قبل استخدام ShelfWatch ، كانت جودة الصور التي تم جمعها في الميدان منخفضة جدًا بحيث لا يمكن تحليلها بواسطة الذكاء الاصطناعي أو البشر أيضًا في كثير من الحالات. يؤدي هذا غالبًا إلى تأخيرات غير ضرورية وتحليلات غير كاملة. يضع برنامج تنفيذ البيع بالتجزئة الحالي اللوم على مندوبي المبيعات في حالة الصور الباهتة أو المبهرة ، ويلقي المسؤولية على CPG والعلامات التجارية للبيع بالتجزئة لتدريب مندوبيهم المشغولين.

يجب أن يكون برنامج تنفيذ البيع بالتجزئة المثالي الذي يستخدم التعرف على الصور قويًا وذكيًا لضمان جمع صور عالية الجودة دون أي تدريب إضافي للممثلين.

2. التعرف على الصور على الجهاز (ODIN)

أحد أكبر قيود حلول التدقيق التي تدعم الذكاء الاصطناعي هو إعطاء نتائج دقيقة على الفور. لتقديم دقة عالية ، فإن قوة الحوسبة المطلوبة عالية. ومع ذلك ، فإن الأجهزة المحمولة التي يستخدمها المندوبون لها موارد حسابية محدودة ويجب على المرء توخي الحذر لتجنب الاستهلاك المفرط للبطارية لجهاز المندوبين خشية أن يحتاج إلى شحن جهازه بعد كل زيارتين أو ثلاث زيارات. هذا هو المكان حل ODIN لـ ParallelDots يفوز. نجح فريق علوم البيانات لدينا في تحسين الخوارزمية الخاصة بنا بهذه الطريقة ، حيث يمنحك ShelfWatch أفضل ما في العالمين - الدقة والسرعة.

التعرف على الصور على الجهاز (ODIN) هو العرض الأكثر تطورًا من ParallelDots المستقر. يسمح بالإبلاغ الفوري من صور الرف التي يلتقطها ممثلو المجال من خلال معالجتها على أجهزتهم المحمولة باليد. برنامج ODIN سريع ويعمل دون اتصال بالإنترنت. قمنا بتشغيل طيارين مع اثنين من العملاء لميزة التعرف على الجهاز التي تم الإعلان عنها مؤخرًا. النتائج مشجعة وتجاوزت توقعات العملاء. تعد ميزة ODIN عرضًا فريدًا وشهادة على نظامنا الأساسي للتعرف على الصور الفائق لبيئة البيع بالتجزئة. نحن نشجع العملاء على استخدام ميزة ODIN للنطاقات التي يتم فيها مشاركة عدد قليل من وحدات SKU ، وتخضع لتغييرات غير متكررة.

3. إزالة الازدواجية

غالبًا ما يحدث أنه أثناء جمع البيانات ، يلتقط مندوبو المبيعات صورًا متعددة لنفس الرف من زوايا مختلفة. هذه مشكلة خطيرة لأنها قد تؤدي إلى ازدواج حساب مقاييس الرف (مثل نصيب من الرف) والتي بدورها تؤثر على الرؤى. تتقن ShelfWatch هذه المشكلة بكفاءة عالية. تعمل خوارزمية إزالة الازدواجية على تحسين جودة البيانات عن طريق الكشف عن الصور المكررة والتأكد من عدم احتساب المقاييس مرتين.

لقد استفدنا أيضًا من هذه الخوارزمية لاكتشاف الاحتيال في عمليات التدقيق المنتظمة لتنفيذ البيع بالتجزئة لشركة التبغ. غالبًا ما يقدم المدققون الميدانيون صورة قديمة للإشارة إلى أنهم قد أكملوا التدقيق. باستخدام خوارزمية إزالة الازدواجية ، تمكنا من إظهار مثل هذه الحالات وتقليل احتمالات الاحتيال في عمليات التدقيق الميداني. في غضون ثلاثة أشهر من دمج ShelfWatch ، كان هناك تحسن بنسبة 90٪ في جودة البيانات مما أدى إلى رؤى موثوقة.

4. التكامل مع برامج تنفيذ التجزئة الأخرى - تطبيقات SFA و DMS

بينما يوفر ShelfWatch التطبيق الخاص به لالتقاط البيانات في الميدان ، فإننا نفهم أن مندوبي المبيعات يستخدمون بالفعل الأجهزة المحمولة التي يوفرها بائعو التشغيل الآلي لـ Salesforce وسوف تجد أنه من الصعب التبديل بين تطبيقات متعددة في هذا المجال.

لدينا رف ساعة متكامل مع العديد من بائعي SFA وجميع ميزات ShelfWatch مثل فحوصات جودة الصورة في الوقت الفعلي ورؤى الرف في الوقت الفعلي تعمل في الحل المتكامل أيضًا.

5. إعداد سريع وسريع لتدريب الذكاء الاصطناعي

تحت الغطاء ، يدير معظم محرك التعرف على الصور شبكة عصبية لاكتشاف وحدات SKU ومواد نقاط البيع في متاجر البيع بالتجزئة. ومع ذلك ، فإن الشبكات العصبية ، وخاصة الشبكات العصبية العميقة ، تشتهر بالحاجة إلى كمية كبيرة من البيانات لتدريبها والحصول على دقة 90٪ وما فوق.

أيضًا ، يجب شرح بيانات التدريب يدويًا قبل أن يتم تغذيتها بالشبكة العصبية. يتم عرض مثال على صورة مشروحة أدناه.

ومع ذلك ، سيكون لدى الشركة المصنعة الكبيرة 200-300 SKU عبر فئات متعددة من علاماتها التجارية الخاصة و 100-200 SKU أخرى قد ترغب في تتبعها لمنافسيها. يعد إنشاء مجموعة بيانات مشروحة يدويًا تغطي 300-500 SKU مهمة شاقة ومكلفة للغاية.

سيستغرق معظم بائعي التعرف على الصور فترة إعداد تتراوح من 90 إلى 120 يومًا يقومون خلالها بجمع البيانات والتعليق عليها يدويًا. كما يمكنك أن تتخيل ، فهذه عملية مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً ولا تتناسب بشكل جيد معها إطلاق منتج جديد أو خلال فترة ذروة العروض الترويجية.

يعد إعداد Shelfwatch عملية بسيطة ومباشرة من خطوتين. أولا ، تحتاج إلى المشاركة صورة واحدة فقط من SKU التي تريد تتبعها. وثانيًا ، اطلب من الممثلين الميدانيين التقاط صور لأرفف منافذ البيع بالتجزئة باستخدام تطبيق الهاتف المحمول الخاص بنا. يتم تدريب خوارزمية ShelfWatch بهذه الطريقة يقوم تلقائيًا بتحليل الصور لإعطاء تحليل تنافسي مثل حصة الرف ، والامتثال بلانوجرام.

6. فعاله من حيث التكلفه

تم صنع ShelfWatch من دولة ما توصلت إليه التكنولوجيا لإعطاء أفضل النتائج دون الحاجة إلى إنفاق الكثير من المال. من خلال تقنيتنا الفائقة ، ندعم تكاليف تشغيل منخفضة نظرًا لقلة الموارد المطلوبة لإعداد ShelfWatch. تتحكم الخوارزمية الخاصة بنا في جودة البيانات على مستوى التجميع لإخراج التحليل القياسي والموضوعي.

7. تنبيهات WhatsApp -

يتم اشتقاق القيمة الحقيقية من ShelfWatch عندما يتم إبراز جميع حالات تنفيذ البيع بالتجزئة دون المستوى المطلوب على الفور لأصحاب المصلحة المناسبين. نرسل تنبيهات تلقائية عبر WhatsApp / البريد الإلكتروني إلى قادة الفريق الميداني للتدخلات السريعة. هذا العرض الجديد يجعل رؤى ShelfWatch أكثر قابلية للتنفيذ - مما يؤدي إلى a آلية ردود فعل قوية بين بائع التجزئة والممثل الميداني ومقر CPG.

شهادة ISO 27001: 2013 -

إنه لمن دواعي سرورنا أن نعلن أننا الآن ISO 27001: 2013 معتمد. للحصول على الشهادة ، تم التحقق من الامتثال الأمني ​​لـ ParallelDots من قبل شركة تدقيق مستقلة بعد إظهار نهج مستمر ومنظم لإدارة وحماية بيانات الشركة والعملاء. هذه الشهادة هي شهادة على التزامنا بخصوصية البيانات وأمانها.

وجدت هذه المدونة مفيدة؟ اقرا هذا  مدونة لمعرفة المزيد حول كيفية توفير منتجات ParallelDots لحلول فعالة لأساليب تنفيذ البيع بالتجزئة التقليدية لتحسين وجود العلامة التجارية ورؤيتها.

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