रिटेल शेल्फ मॉनिटरिंग में फोटो रिकग्निशन कैसे मदद करता है

23 अक्टूबर, 2021 को अपडेट किया गया

गार्टनर के अनुसार, 2025 तक, खुदरा उद्योग में 90% ग्राहक संपर्क AI द्वारा प्रबंधित किए जाएंगे। एआई प्रौद्योगिकी और गहन शिक्षण एल्गोरिदम में नवीनतम प्रगति खुदरा उद्योग को बदल रही है। हजारों शेल्फ छवियों वाले बड़ी संख्या में डेटा सेट के साथ, कंपनियां अब अपनी खुदरा शेल्फ उपस्थिति की बेहतर निगरानी के लिए कृत्रिम बुद्धि का लाभ उठा सकती हैं।

खुदरा शेल्फ निगरानी अलमारियों पर उत्पाद की स्थिति को पहचानने में मदद करता है जैसे कि उपलब्धता, संकलन, अंतरिक्ष, कीमत निर्धारण, प्रोन्नति और बहुत सारे। यह कंपनियों को तत्काल सुधारात्मक कार्रवाई करने का अधिकार देता है। एआई एल्गोरिदम निश्चित रूप से सुधार कर सकता है प्लानोग्राम अनुपालन सटीक स्टॉक दृश्यता अंतर्दृष्टि प्रदान करके। कंपनियां स्टॉक इंस्टेंस की अवधि की निगरानी और बेंचमार्क करने में सक्षम होंगी, जिससे इन-स्टोर उत्पाद प्लेसमेंट बेहतर होगा।

खुदरा शेल्फ निगरानी कैसे काम करती है

क्षेत्र प्रतिनिधि की दैनिक दिनचर्या में बहुत अधिक परिवर्तन इस तथ्य के अलावा नहीं हैं कि उनके पास विश्लेषण टीम के साथ साझा की जाने वाली तस्वीरों की गुणवत्ता के मामले में अधिक लचीलापन है। वर्तमान उद्योग में बहुत सारी अड़चनें हैं जो अंतिम अंतर्दृष्टि को प्रभावित करती हैं जिसमें अस्पष्ट छवियों का विश्लेषण करने में विफलता एक प्रमुख मुद्दा है। इससे कंपनी को नए विश्लेषण के लिए नई छवियों को पुनः प्राप्त करने के लिए समय और लागत में वृद्धि होती है।

फील्ड प्रतिनिधि को बस सभी प्रासंगिक अलमारियों की तस्वीरें क्लिक करनी होती हैं और उन्हें उन्हें खिलाना होता है खुदरा शेल्फ निगरानी प्रणाली. जब फील्ड एजेंट शेल्फ पिक्चर्स क्लिक करते हैं, तो ऑटोमेटेड रिटेल ऑडिट प्रक्रिया में एक बाधा बाधा होती है। यह भी खुदरा शेल्फ निगरानी द्वारा ध्यान रखा जाता है क्योंकि सिस्टम न्यूनतम प्रशिक्षण इनपुट के साथ जल्दी से सीखता है, और पूरा ऑपरेशन अत्यधिक स्केलेबल हो जाता है। इस प्रकार, फोटोग्राफी के दौरान रुकावट के कारण चित्रों के नुकसान को नजरअंदाज किया जा सकता है।

एआई एल्गोरिदम अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए सभी प्रकार के इनपुट का विश्लेषण करता है। खराब गुणवत्ता वाली छवियों का विश्लेषण करने की इसकी क्षमता अंतिम परिणामों की विश्वसनीयता को बढ़ाती है। पारंपरिक प्रणालियों में अस्पष्ट/कम रोशनी वाली छवियों का विश्लेषण करने में कठिन समय होता है जो एआई का उपयोग करते समय ऐसा नहीं होता है। समान दिखने वाले उत्पादों के बीच भ्रम एक और विवादास्पद मुद्दा है जो आपके फोटो पहचान प्रणाली में एआई को तैनात करने पर हल हो जाता है स्वचालित खुदरा लेखा परीक्षा.

पैरेललडॉट्स शेल्फवॉच बनाने के लिए एआई की शक्ति का लाभ उठाया है, एक एआई शेल्फ विश्लेषण सेवा जो लचीलेपन के साथ फील्ड प्रतिनिधि और स्केलेबिलिटी वाली कंपनियों को सशक्त बनाती है। शेल्फवॉच पारंपरिक खुदरा ऑडिट प्रक्रिया में सभी ग्रिडलॉक को समाप्त करती है जो वर्तमान में सीपीजी और खुदरा ब्रांडों के राजस्व में खा रही है। रिटेल ऑडिट प्रक्रिया में प्रत्येक हितधारक का विश्लेषण करके इसके लाभों की सीमा को पूरी तरह से समझा जा सकता है।

सेल्स/फील्ड प्रतिनिधि –

चित्रों और वीडियो के रूप में डेटा एकत्र करते समय प्रतिनिधि को बड़ी चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। खुदरा विक्रेताओं में स्टैकिंग पैटर्न में एकरूपता की कमी है जो स्टॉक ओरिएंटेशन, लाइटिंग और पोजिशनिंग के मामले में विभिन्न प्रकार की तस्वीरों की ओर ले जाती है। फील्ड एजेंट निरंतरता बनाए रखने के लिए संघर्ष करते हैं उनके द्वारा एकत्र किए गए डेटा के साथ क्योंकि ऐसे गैर-मानक चित्रों का विश्लेषण करने में अधिक समय लगता है। और मानक छवियों की खोज में, फील्ड एजेंट अन्य प्रकार के मानवीय धारणा पूर्वाग्रहों के शिकार हो जाते हैं।

शेल्फवॉच किसी भी अभिविन्यास, प्रकाश व्यवस्था या स्थिति में सभी संभावित चित्र लेने के लिए उन्हें लचीलापन देकर फील्ड प्रतिनिधि की मदद करता है। इस तरह के लचीलेपन की अनुमति है क्योंकि शेल्फवॉच सटीक आउटपुट देने के लिए मानक समान छवियों पर निर्भर नहीं है। अत्याधुनिक एआई एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए, शेल्फवॉच सबसे विकृत छवियों का भी विश्लेषण करने में सक्षम है क्योंकि इसमें AI पैक्स रिकग्निशन टेक्नोलॉजी का इस्तेमाल किया गया है।

खुदरा भागीदार -

अनुपालन ऑडिट खुदरा विक्रेताओं के लिए भी कठिन काम है। प्री-सेट प्लानोग्राम का अनुपालन करना किसका हिस्सा है? खुदरा विक्रेता और ब्रांडों के बीच सेवा समझौता. यदि अंतिम मूल्यांकन में खुदरा विक्रेताओं को बहुत कम उत्पादों को प्रदर्शित करके, या उत्पादों को सही ढंग से स्थिति नहीं देकर समझौते का उल्लंघन करते पाया जाता है, तो यह दंड और यहां तक ​​कि अनुबंधों की समाप्ति (अत्यधिक मामलों में) को आकर्षित कर सकता है।

चूंकि शेल्फवॉच डेटा एकत्र करते समय फ़ील्ड प्रतिनिधि को लचीला होने की अनुमति देता है, यह खुदरा विक्रेताओं को सेवा समझौतों का पालन करने में भी मदद करता है क्योंकि प्रतिनिधि द्वारा एकत्र की गई सभी छवियों का विश्लेषण शेल्फ पर उत्पादों के प्रकाश, स्थिति और अभिविन्यास के बावजूद किया जाता है। यह खुदरा विक्रेताओं को झूठी ऑडिट रिपोर्ट से बचाता है क्योंकि भले ही उनकी शेल्फ स्थिति और प्रकाश व्यवस्था के मामले में अच्छी तरह से खड़ी न हो, शेल्फ वॉच शेल्फ पर सभी वस्तुओं का पता लगाएगी, इस प्रकार खराब डेटा संग्रह के कारण गैर-अनुपालन की घटनाओं को कम करेगी।

ब्रांड्स

सीपीजी निर्माता हमारे एआई-पावर्ड समाधान से लाभान्वित होते हैं। वे उपयोग करके अपने खुदरा ऑडिट से सभी प्रकार के चित्रों का विश्लेषण करने में सक्षम हैं शेल्फ. It CPG ब्रांडों को उनकी गणना करने में मदद करता है परफेक्ट स्टोर केपीआई, और तत्काल अंतर्दृष्टि प्राप्त करें और स्टोर में रहते हुए उन्हें लागू करें।

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