Πώς βοηθά η Αναγνώριση φωτογραφιών στην παρακολούθηση ραφιών λιανικής

Ενημερώθηκε στις 23 Οκτωβρίου 2021

Σύμφωνα με τον Γκάρτνερ, έως το 2025, το 90% των αλληλεπιδράσεων με τους πελάτες στον κλάδο λιανικής θα διαχειρίζεται η τεχνητή νοημοσύνη. Η τελευταία πρόοδος στην τεχνολογία AI και οι αλγόριθμοι βαθιάς μάθησης αλλάζουν τη βιομηχανία λιανικής. Με ένα μεγάλο αριθμό συνόλων δεδομένων που περιλαμβάνουν χιλιάδες εικόνες ραφιών, οι εταιρείες μπορούν τώρα να αξιοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη για να παρακολουθούν καλύτερα την παρουσία τους στα ράφι λιανικής.

Παρακολούθηση ραφιών λιανικής βοηθά στην αναγνώριση των συνθηκών του προϊόντος στα ράφια όπως διαθεσιμότητα, ποικιλίες, χώρος, τιμολόγηση, προαγωγές και πολλά άλλα. Εξουσιοδοτεί τις εταιρείες να λαμβάνουν άμεσα διορθωτικά μέτρα. Οι αλγόριθμοι AI μπορούν σίγουρα να βελτιωθούν συμμόρφωση πλανογράμματος παρέχοντας ακριβείς πληροφορίες ορατότητας αποθεμάτων. Οι εταιρείες θα μπορούν να παρακολουθούν και να συγκρίνουν τη διάρκεια των αποθεμάτων, γεγονός που θα οδηγήσει σε καλύτερη τοποθέτηση προϊόντων στο κατάστημα.

Πώς λειτουργεί η παρακολούθηση ραφιών λιανικής

Δεν υπάρχουν πολλές αλλαγές στην καθημερινή ρουτίνα των αντιπροσώπων του γηπέδου, εκτός από το γεγονός ότι έχουν μεγαλύτερη ευελιξία όσον αφορά την ποιότητα των εικόνων που μοιράζονται με την ομάδα ανάλυσης. Η τρέχουσα βιομηχανία έχει πολλά σημεία συμφόρησης που επηρεάζουν τις τελικές ιδέες στις οποίες η αποτυχία ανάλυσης ασαφών εικόνων είναι ένα σημαντικό ζήτημα. Αυτό οδηγεί σε αύξηση του χρόνου και του κόστους για την εταιρεία να ανακτήσει νέες εικόνες για νέα ανάλυση.

Οι εκπρόσωποι του γηπέδου πρέπει απλώς να κάνουν κλικ στις φωτογραφίες όλων των σχετικών ραφιών και να τις τροφοδοτούν στα δικά τους σύστημα παρακολούθησης ραφιών λιανικής. Ένας από τους αποσβεστήρες στη διαδικασία αυτοματοποιημένου ελέγχου λιανικής είναι η παρεμπόδιση όταν οι πράκτορες πεδίου κάνουν κλικ στις εικόνες του ραφιού. Αυτό λαμβάνεται επίσης υπόψη από την παρακολούθηση ραφιών λιανικής καθώς το σύστημα μαθαίνει γρήγορα με ελάχιστες εισόδους εκπαίδευσης και ολόκληρη η λειτουργία γίνεται εξαιρετικά επεκτάσιμη. Έτσι, η απώλεια φωτογραφιών λόγω παρεμπόδισης ενώ η φωτογραφία μπορεί να αγνοηθεί.

Ο αλγόριθμος AI αναλύει όλους τους τύπους εισόδων για να παρέχει πληροφορίες. Η ικανότητά του να αναλύει εικόνες κακής ποιότητας ενισχύει την αξιοπιστία των τελικών αποτελεσμάτων. Τα παραδοσιακά συστήματα δυσκολεύονται να αναλύσουν ασαφείς/χαμηλού φωτισμού εικόνες, κάτι που δεν συμβαίνει όταν χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη. Η σύγχυση μεταξύ προϊόντων παρόμοιας εμφάνισης είναι ένα άλλο επίμαχο ζήτημα που επιλύεται όταν το AI αναπτύσσεται στο σύστημα αναγνώρισης φωτογραφιών σας για αυτοματοποιημένοι έλεγχοι λιανικής.

Παράλληλες κουκίδες έχει αξιοποιήσει τη δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για να δημιουργήσει το ShelfWatch, μια υπηρεσία ανάλυσης ραφιών τεχνητής νοημοσύνης που εξουσιοδοτεί τους αντιπροσώπους πεδίου με ευελιξία και τις εταιρείες με επεκτασιμότητα. Το ShelfWatch εξαλείφει όλα τα αδιέξοδα της παραδοσιακής διαδικασίας ελέγχου λιανικής που καταναλώνει επί του παρόντος τα έσοδα της CPG και των εμπορικών σημάτων λιανικής. Η έκταση των πλεονεκτημάτων του μπορεί να γίνει πλήρως κατανοητή αναλύοντας κάθε ενδιαφερόμενο μέρος στη διαδικασία ελέγχου λιανικής.

Πωλήσεις/Εκπρόσωποι πεδίου –

Οι εκπρόσωποι αντιμετωπίζουν μεγάλες προκλήσεις κατά τη συλλογή δεδομένων με τη μορφή εικόνων και βίντεο. Υπάρχει έλλειψη ομοιομορφίας στη στοίβαξη μοτίβων μεταξύ των λιανοπωλητών, γεγονός που οδηγεί σε διαφορετικά είδη εικόνων όσον αφορά τον προσανατολισμό, το φωτισμό και τη θέση. Οι πράκτορες πεδίου αγωνίζονται με τη διατήρηση της συνέπειας με τα δεδομένα που συλλέγουν επειδή τέτοιες μη τυπικές εικόνες χρειάζονται περισσότερο χρόνο για να αναλυθούν. Και στην αναζήτηση τυπικών εικόνων, οι πράκτορες πεδίου πέφτουν θύματα άλλων τύπων προκαταλήψεων ανθρώπινης αντίληψης.

Το ShelfWatch βοηθά τους αντιπροσώπους του πεδίου παρέχοντάς τους την ευελιξία να τραβήξουν όλες τις πιθανές φωτογραφίες σε οποιονδήποτε προσανατολισμό, φωτισμό ή θέση. Αυτή η ευελιξία επιτρέπεται επειδή το ShelfWatch δεν εξαρτάται από τυπικές ομοιόμορφες εικόνες για να παρέχει ακριβή έξοδο. Χρησιμοποιώντας αλγόριθμους τεχνητής νοημοσύνης τελευταίας τεχνολογίας, το ShelfWatch είναι σε θέση να αναλύει ακόμη και τις πιο παραμορφωμένες εικόνες επειδή χρησιμοποιεί τεχνολογία αναγνώρισης πακέτων AI.

Συνεργάτες λιανικής –

Οι έλεγχοι συμμόρφωσης είναι δύσκολες εργασίες και για τους λιανοπωλητές. Η συμμόρφωση με το προκαθορισμένο πλανόγραμμα αποτελεί μέρος του συμφωνία παροχής υπηρεσιών μεταξύ του λιανοπωλητή και των εμπορικών σημάτων. Εάν στην τελική αξιολόγηση διαπιστωθεί ότι οι έμποροι λιανικής παραβιάζουν τη συμφωνία εμφανίζοντας πολύ λίγα προϊόντα ή μη τοποθετώντας σωστά τα προϊόντα, μπορεί να επισύρει κυρώσεις και ακόμη και καταγγελία συμβάσεων (σε ακραίες περιπτώσεις).

Εφόσον το ShelfWatch επιτρέπει στους αντιπροσώπους να είναι ευέλικτοι κατά τη συλλογή δεδομένων, βοηθά επίσης τους λιανοπωλητές να συμμορφώνονται με τις συμφωνίες παροχής υπηρεσιών, επειδή όλες οι εικόνες που συλλέγονται από τους αντιπροσώπους αναλύονται ανεξάρτητα από το φως, τη θέση και τον προσανατολισμό των προϊόντων στο ράφι. Αυτό εξοικονομεί τους λιανοπωλητές από ψευδείς αναφορές ελέγχου, επειδή ακόμα κι αν το ράφι τους δεν είναι καλά στοιβαγμένο ως προς τη θέση και το φωτισμό, το Shelf Watch θα εντοπίσει όλα τα αντικείμενα στο ράφι, μειώνοντας έτσι τα περιστατικά μη συμμόρφωσης λόγω κακής συλλογής δεδομένων.

Μάρκες

Οι κατασκευαστές CPG επωφελούνται από τη λύση μας που λειτουργεί με AI. Είναι σε θέση να αναλύσουν όλους τους τύπους εικόνων από τους ελέγχους λιανικής τους χρησιμοποιώντας Ρολόι Shelf. It βοηθά τις επωνυμίες CPG να υπολογίσουν το δικό τους Τέλεια KPI καταστήματος, και λάβετε άμεσες πληροφορίες και εφαρμόστε τις ενώ βρίσκεστε στο κατάστημα.

Σας άρεσε το blog; Διαβάστε αυτό το άλλο blog για να κατανοήσετε πώς η τεχνητή νοημοσύνη κερδίζει τη στρατηγική λιανικής.

Θέλετε να δείτε την απόδοση της επωνυμίας σας στα ράφια; Κάντε κλικ εδώ για να προγραμματίσετε μια δωρεάν επίδειξη.