Miten valokuvien tunnistus auttaa vähittäiskaupan hyllyjen valvonnassa

Päivitetty 23

Gartnerin mukaan, vuoteen 2025 mennessä 90 prosenttia vähittäiskaupan asiakasvuorovaikutuksista on tekoälyn hallinnassa. Tekoälyteknologian ja syväoppimisalgoritmien viimeisin edistysaskel muuttavat vähittäiskauppaa. Suuri määrä tietojoukkoja, jotka sisältävät tuhansia hyllykuvia, voivat nyt hyödyntää tekoälyä valvoakseen paremmin vähittäismyyntihyllyjään.

Vähittäiskaupan hyllyn seuranta auttaa tunnistamaan tuotteen olosuhteet hyllyillä, kuten saatavuus, valikoimat, tila, hinnoittelu, ylennykset ja paljon muuta. Se antaa yrityksille mahdollisuuden ryhtyä välittömiin korjaaviin toimiin. AI-algoritmit voivat ehdottomasti parantaa planogrammien noudattaminen tarjoamalla tarkkoja tietoja varaston näkyvyydestä. Yritykset voivat seurata ja vertailla varastotilanteiden kestoa, mikä johtaa parempaan tuotesijoitteluun myymälässä.

Kuinka vähittäiskaupan hyllyn valvonta toimii

Kenttätoimijoiden päivittäisessä rutiinissa ei juurikaan muutu, lukuun ottamatta sitä, että heillä on enemmän joustavuutta analysointiryhmän kanssa jakamien kuvien laadun suhteen. Nykyisellä toimialalla on monia lopullisiin näkemyksiin vaikuttavia pullonkauloja, joissa epäselvien kuvien analysoinnin epäonnistuminen on suuri ongelma. Tämä lisää aikaa ja kustannuksia yritykselle uusien kuvien hakemiseen uutta analysointia varten.

Kenttäedustajien tarvitsee vain napsauttaa kuvia kaikista asiaankuuluvista hyllyistä ja syöttää ne omalle vähittäiskaupan hyllyn valvontajärjestelmä. Yksi automaattisen vähittäiskaupan auditointiprosessin vaimentimista on este, kun kenttätyöntekijät napsauttavat hyllyn kuvia. Tästäkin huolehditaan vähittäiskaupan hyllyn valvonnalla, kun järjestelmä oppii nopeasti minimaalisilla koulutuspanoksilla ja koko toiminnasta tulee erittäin skaalautuva. Siten kuvien menetys, joka johtuu tukkeutumisesta valokuvauksen aikana, voidaan jättää huomiotta.

Tekoälyalgoritmi analysoi kaiken tyyppisiä syötteitä antaakseen oivalluksia. Sen kyky analysoida huonolaatuisia kuvia parantaa lopputulosten uskottavuutta. Perinteisten järjestelmien on vaikea analysoida epäselviä/heikkovalokuvia, mikä ei ole mahdollista tekoälyä käytettäessä. Sekaannukset saman näköisten tuotteiden välillä on toinen kiistanalainen ongelma, joka ratkaistaan, kun tekoäly otetaan käyttöön valokuvantunnistusjärjestelmässäsi automaattiset vähittäiskaupan auditoinnit.

Rinnakkaispisteet on hyödyntänyt tekoälyn voimaa luodakseen ShelfWatchin, tekoälyanalyysipalvelun, joka antaa kenttäedustajille joustavuutta ja yrityksille skaalautuvuutta. ShelfWatch poistaa kaikki tukokset perinteisessä vähittäiskaupan auditointiprosessissa, joka syö tällä hetkellä CPG:n ja vähittäismyyntibrändien tuloja. Sen etujen laajuus voidaan ymmärtää täysin analysoimalla jokaista sidosryhmää vähittäiskaupan auditointiprosessissa.

Myynti / kenttäedustajat -

Edustajat kohtaavat suuria haasteita kerätessään tietoja kuvien ja videoiden muodossa. Jälleenmyyjien pinoamismallit eivät ole yhdenmukaisia, mikä johtaa erilaisiin kuviin varaston suunnan, valaistuksen ja sijoituksen suhteen. Kenttäagentit kamppailevat johdonmukaisuuden ylläpitämisessä keräämiensä tietojen kanssa koska tällaisten epätyypillisten kuvien analysointi kestää kauemmin. Ja tavoitellessaan standardikuvia kenttäagentit joutuvat muun tyyppisten ihmisten havaintoharhojen uhriksi.

ShelfWatch auttaa kenttätoimijoita antamalla heille joustavuutta ottaa kaikki mahdolliset kuvat missä tahansa suunnassa, valaistuksessa tai asennossa. Tällainen joustavuus on sallittua, koska ShelfWatch ei ole riippuvainen tavallisista yhtenäisistä kuvista tarkan tulosteen saamiseksi. Uusimpien AI-algoritmien avulla ShelfWatch pystyy analysoimaan jopa vääristyneimmät kuvat koska se käyttää tekoälypakettien tunnistustekniikkaa.

Vähittäismyyntikumppanit –

Vaatimustenmukaisuustarkastukset ovat vaikeita tehtäviä myös jälleenmyyjille. Esiasetetun planogrammin noudattaminen on osa palvelusopimus jälleenmyyjän ja tuotemerkkien välillä. Jos loppuarvioinnissa todetaan jälleenmyyjien rikkovan sopimusta näyttämällä liian vähän tuotteita tai sijoittamalla tuotteita väärin, se voi johtaa seuraamuksiin ja jopa sopimusten irtisanomiseen (äärimmäisissä tapauksissa).

Koska ShelfWatch mahdollistaa kenttäedustajien joustavuuden tiedonkeruun aikana, se auttaa myös jälleenmyyjiä noudattamaan palvelusopimuksia, koska kaikki edustajien keräämät kuvat analysoidaan riippumatta tuotteiden valosta, sijainnista ja suunnasta hyllyllä. Tämä säästää jälleenmyyjät vääriltä tarkastusraporteilta, koska vaikka heidän hyllynsä ei olisi hyvin pinottu sijoituksen ja valaistuksen suhteen, Shelf Watch havaitsee kaikki hyllyllä olevat esineet ja vähentää näin huonosta tiedonkeruusta johtuvia vaatimustenvastaisuuksia.

Merkki

CPG-valmistajat hyötyvät tekoälyllä toimivasta ratkaisustamme. He pystyvät analysoimaan kaikentyyppisiä kuvia vähittäiskaupan auditoinneistaan ​​käyttämällä HyllyKello. It auttaa CPG-brändejä laskemaan omat Täydelliset Storen KPI:t, saat välittömiä oivalluksia ja ota ne käyttöön myymälässäsi.

Piditkö blogista? Lue tämä toinen blogi ymmärtääksesi kuinka tekoäly voittaa vähittäiskaupan strategian.

Haluatko nähdä, kuinka oma tuotemerkki suoriutuu hyllyillä? Klikkaus tätä ajoittaa ilmainen demo.