Kuidas fototuvastus aitab jaemüügiriiulite jälgimisel

Värskendatud 23. oktoobril 2021

Gartneri sõnulAastaks 2025 haldab 90% klientidega suhtlemisest jaemüügisektoris tehisintellekt. Tehisintellekti tehnoloogia ja süvaõppe algoritmide uusimad edusammud muudavad jaekaubandust. Tänu suurele hulgale andmekogudele, mis sisaldavad tuhandeid riiulipilte, saavad ettevõtted nüüd tehisintellekti kasutada, et oma jaemüügiriiulil paremini jälgida.

Jaemüügiriiulite jälgimine aitab tuvastada toote tingimusi riiulitel nagu kättesaadavus, sortimendid, ruum, hinnapoliitika, tutvustusi ja paljud teised. See annab ettevõtetele võimaluse võtta koheseid parandusmeetmeid. AI-algoritmid võivad kindlasti paraneda planogrammi järgimine pakkudes täpset teavet aktsiate nähtavuse kohta. Ettevõtted saavad jälgida ja võrrelda laoseisude kestust, mis toob kaasa parema tootepaigutuse kauplustes.

Kuidas jaemüügiriiulite jälgimine töötab

Väljakukordajate igapäevarutiinis pole palju muutusi peale selle, et neil on analüüsimeeskonnaga jagatavate piltide kvaliteedi osas suurem paindlikkus. Praegusel tööstusel on palju kitsaskohti, mis mõjutavad lõplikke teadmisi, mille puhul on suur probleem ebaselgete piltide analüüsimisel. See toob kaasa ettevõtte aja ja kulude suurenemise uute piltide hankimiseks värske analüüsi jaoks.

Väljaku esindajad peavad lihtsalt klõpsama kõigi asjakohaste riiulite piltidel ja söötma need neile jaemüügiriiulite jälgimise süsteem. Üks automaatse jaemüügiauditi protsessi piduritest on takistused, kui väliagendid klõpsavad riiulipilte. Selle eest hoolitseb ka jaemüügiriiulite jälgimine, kuna süsteem õpib kiiresti minimaalse koolitussisendiga ja kogu toiming muutub väga skaleeritavaks. Seega võib pildistamise takistamisest tingitud piltide kadumist ignoreerida.

Tehisintellekti algoritm analüüsib ülevaate saamiseks igat tüüpi sisendeid. Selle võime analüüsida halva kvaliteediga pilte suurendab lõpptulemuste usaldusväärsust. Traditsioonilistel süsteemidel on raske analüüsida ebaselgeid / vähese valgusega pilte, mis pole AI kasutamisel nii. Segadus sarnase välimusega toodete vahel on veel üks vaidlusi tekitav probleem, mis laheneb, kui teie fototuvastussüsteemis kasutatakse tehisintellekti. automatiseeritud jaemüügiauditid.

ParallelDots on kasutanud tehisintellekti jõudu, et luua ShelfWatch, tehisintellekti riiulianalüüsi teenus, mis annab kohapealsetele esindajatele paindlikkuse ja ettevõtetele mastaapsuse. ShelfWatch kõrvaldab kõik ummikud traditsioonilises jaemüügiauditi protsessis, mis praegu sööb CPG ja jaemüügibrändide tulusid. Selle eeliste ulatust saab täielikult mõista jaemüügiauditi protsessi iga sidusrühma analüüsimisel.

Müügiesindajad -

Piltide ja videote kujul andmete kogumisel seisavad esindajad silmitsi suurte väljakutsetega. Jaemüüjate virnastamismustrid ei ole ühtsed, mistõttu on laoseisu, valgustuse ja positsioneerimise osas erinevad pildid. Väliagendid võitlevad järjepidevuse säilitamisega nende kogutud andmetega sest selliste ebastandardsete piltide analüüsimine võtab kauem aega. Ja standardsete kujutiste poole püüdlemisel langevad väliagendid muud tüüpi inimtaju eelarvamuste ohvriks.

ShelfWatch aitab väljaku esindajaid, andes neile paindlikkuse teha kõiki võimalikke pilte mis tahes orientatsiooni, valgustuse või asukohaga. Selline paindlikkus on lubatud, kuna ShelfWatch ei sõltu täpse väljundi andmiseks standardsetest ühtsetest piltidest. Kasutades nüüdisaegseid AI algoritme, suudab ShelfWatch analüüsida isegi kõige moonutatud pilte sest see kasutab AI-pakkide tuvastamise tehnoloogiat.

Jaemüügipartnerid –

Vastavusauditid on rasked ülesanded ka jaemüüjatele. Eelseadistatud planogrammi järgimine on osa teenindusleping jaemüüja ja kaubamärkide vahel. Kui lõpphinnangus leitakse, et jaemüüjad rikuvad lepingut liiga väheste toodete väljapanekuga või toodete valesti paigutamisega, võib see kaasa tuua trahvi ja isegi lepingu lõpetamise (äärmuslikel juhtudel).

Kuna ShelfWatch võimaldab kohapealsetel esindajatel andmete kogumisel olla paindlik, aitab see ka jaemüüjatel järgida teeninduslepinguid, kuna kõiki esindajate kogutud pilte analüüsitakse olenemata valgusest, riiulil olevate toodete asukohast ja orientatsioonist. See säästab jaemüüjaid valede auditiaruannete eest, sest isegi kui nende riiul ei ole paigutuse ja valgustuse osas korralikult virnastatud, tuvastab Shelf Watch kõik riiulil olevad esemed, vähendades seega kehvast andmete kogumisest tingitud mittevastavust.

Kaubamärgid

CPG-tootjad saavad meie AI-toega lahendusest kasu. Nad on võimelised analüüsima igat tüüpi pilte oma jaemüügiaudititest kasutades ShelfWatch. It aitab CPG kaubamärkidel oma välja arvutada Täiuslikud poe KPI-d, hankige vahetu statistika ja rakendage seda poes olles.

Kas blogi meeldis? Lugege seda teist blogi et mõista, kuidas AI võidab jaemüügistrateegia.

Kas soovite näha, kuidas teie enda bränd riiulitel toimib? Klõpsake siin tasuta demo ajastamiseks.