چگونه تشخیص عکس در نظارت بر قفسه خرده فروشی کمک می کند

به روز شده در 23 اکتبر 2021

به گفته گارتنر، تا سال 2025، 90 درصد از تعاملات مشتری در صنعت خرده فروشی توسط هوش مصنوعی مدیریت می شود. آخرین پیشرفت در فناوری هوش مصنوعی و الگوریتم های یادگیری عمیق، صنعت خرده فروشی را تغییر می دهد. با تعداد زیادی مجموعه داده شامل هزاران تصویر قفسه، شرکت ها اکنون می توانند از هوش مصنوعی برای نظارت بهتر بر حضور قفسه های خرده فروشی خود استفاده کنند.

نظارت بر قفسه های خرده فروشی به شناخت شرایط محصول در قفسه ها کمک می کند دسترس پذیری, مجموعه ها, فضا, قیمت گذاری, تبلیغات و خیلی بیشتر. این به شرکت ها اجازه می دهد تا اقدامات اصلاحی فوری انجام دهند. الگوریتم های هوش مصنوعی قطعا می توانند بهبود پیدا کنند انطباق پلانوگرام با ارائه بینش های دقیق رویت سهام. شرکت‌ها می‌توانند مدت زمان نمونه‌های موجودی را نظارت و محک بزنند، که منجر به قرارگیری بهتر محصول در فروشگاه می‌شود.

نظارت بر قفسه های خرده فروشی چگونه کار می کند

تغییر چندانی در روال روزانه نمایندگان میدانی به جز این واقعیت که آنها از نظر کیفیت تصاویری که با تیم تجزیه و تحلیل به اشتراک می گذارند انعطاف بیشتری دارند. صنعت فعلی تنگناهای زیادی دارد که بر بینش نهایی تأثیر می‌گذارد که در آن شکست در تجزیه و تحلیل تصاویر نامشخص یک مسئله اصلی است. این منجر به افزایش زمان و هزینه های شرکت برای بازیابی تصاویر جدید برای تجزیه و تحلیل تازه می شود.

نمایندگان میدان فقط باید روی عکس‌های تمام قفسه‌های مربوطه کلیک کنند و آن را به خودشان برسانند سیستم نظارت بر قفسه های خرده فروشی. یکی از دمپرها در فرآیند حسابرسی خرده‌فروشی خودکار، انسداد زمانی است که عوامل میدانی روی عکس‌های قفسه کلیک می‌کنند. این نیز با نظارت بر قفسه‌های خرده‌فروشی مورد توجه قرار می‌گیرد زیرا سیستم با حداقل ورودی‌های آموزشی به سرعت یاد می‌گیرد و کل عملیات بسیار مقیاس‌پذیر می‌شود. بنابراین، از دست دادن تصاویر به دلیل انسداد در هنگام عکاسی قابل چشم پوشی است.

الگوریتم هوش مصنوعی همه انواع ورودی ها را برای ارائه بینش تجزیه و تحلیل می کند. توانایی آن در تجزیه و تحلیل تصاویر بی کیفیت، اعتبار نتایج نهایی را افزایش می دهد. سیستم‌های سنتی برای تجزیه و تحلیل تصاویر نامشخص/کم نور مشکل دارند که در استفاده از هوش مصنوعی چنین نیست. سردرگمی بین محصولات مشابه یکی دیگر از مسائل بحث برانگیز است که با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم تشخیص عکس شما حل می شود. حسابرسی های خرده فروشی خودکار.

Parallel Dots از قدرت هوش مصنوعی برای ایجاد ShelfWatch استفاده کرده است، یک سرویس تجزیه و تحلیل قفسه هوش مصنوعی که به نمایندگان میدانی با انعطاف‌پذیری و شرکت‌ها با مقیاس‌پذیری قدرت می‌دهد. ShelfWatch تمام مشکلات موجود در فرآیند حسابرسی خرده فروشی سنتی را که در حال حاضر به درآمد CPG و مارک های خرده فروشی می خورد، حذف می کند. با تجزیه و تحلیل هر یک از ذینفعان در فرآیند حسابرسی خرده فروشی می توان میزان مزایای آن را به طور کامل درک کرد.

نمایندگان فروش/حوزه -

نمایندگان در هنگام جمع آوری داده ها به صورت عکس و فیلم با چالش های بزرگی روبرو هستند. عدم یکنواختی در الگوهای انباشته در میان خرده‌فروشان وجود دارد که منجر به انواع مختلفی از تصاویر از نظر جهت‌گیری، نورپردازی و موقعیت‌یابی می‌شود. عوامل میدانی با حفظ ثبات مبارزه می کنند با داده هایی که جمع آوری می کنند زیرا چنین تصاویر غیر استانداردی برای تجزیه و تحلیل زمان بیشتری نیاز دارند. و در تعقیب تصاویر استاندارد، عوامل میدانی طعمه انواع دیگر سوگیری های ادراک انسانی می شوند.

ShelfWatch با دادن انعطاف‌پذیری به نمایندگان میدانی برای گرفتن همه عکس‌های ممکن در هر جهت، نور یا موقعیتی به آنها کمک می‌کند. چنین انعطاف پذیری مجاز است زیرا ShelfWatch برای ارائه خروجی دقیق به تصاویر یکنواخت استاندارد وابسته نیست. ShelfWatch با استفاده از پیشرفته ترین الگوریتم های هوش مصنوعی قادر به تجزیه و تحلیل حتی مخدوش ترین تصاویر است. زیرا از فناوری تشخیص بسته های هوش مصنوعی استفاده می کند.

شرکای خرده فروشی -

ممیزی انطباق برای خرده فروشان نیز وظایف سختی است. مطابقت با پلانوگرام از پیش تنظیم شده بخشی از قرارداد خدمات بین خرده فروش و برندها. اگر در ارزیابی نهایی مشخص شود که خرده فروشان با نمایش محصولات بسیار کم، یا با قرار ندادن محصولات به درستی قرارداد را نقض می کنند، می تواند جریمه ها و حتی فسخ قراردادها (در موارد شدید) را به همراه داشته باشد.

از آنجایی که ShelfWatch به نمایندگان میدانی اجازه می‌دهد هنگام جمع‌آوری داده‌ها انعطاف‌پذیر باشند، همچنین به خرده‌فروشان کمک می‌کند تا از قراردادهای خدماتی پیروی کنند، زیرا تمام تصاویر جمع‌آوری‌شده توسط نمایندگان صرف‌نظر از نور، موقعیت و جهت‌گیری محصولات در قفسه تجزیه و تحلیل می‌شوند. این امر خرده فروشان را از گزارش های ممیزی نادرست نجات می دهد زیرا حتی اگر قفسه آنها از نظر موقعیت و روشنایی به خوبی روی هم قرار نگیرد، Shelf Watch تمام اشیاء موجود در قفسه را شناسایی می کند، بنابراین موارد عدم انطباق را به دلیل جمع آوری ضعیف داده ها کاهش می دهد.

مارک های

سازندگان CPG از راه حل مبتنی بر هوش مصنوعی ما سود می برند. آنها قادر به تجزیه و تحلیل انواع تصاویر از ممیزی خرده فروشی خود با استفاده از منگوله. It به برندهای CPG کمک می کند تا خود را محاسبه کنند KPIهای فروشگاه کامل، و بینش های فوری دریافت کنید و آنها را در فروشگاه اجرا کنید.

وبلاگ را دوست داشتید؟ این دیگر را بخوانید وبلاگ برای درک اینکه چگونه هوش مصنوعی برنده استراتژی خرده فروشی است.

آیا می خواهید ببینید که برند شما در قفسه ها چگونه عمل می کند؟ کلیک اینجا کلیک نمایید برای برنامه ریزی یک نسخه ی نمایشی رایگان.