शेल्फवॉच - एक स्मार्ट छवि पहचान आधारित खुदरा निष्पादन सॉफ्टवेयर

10 नवंबर, 2021 को अपडेट किया गया

वर्तमान शेल्फ व्यवस्था KPI आपके मानक खुदरा निष्पादन सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने वाले मूल्यांकन, अक्सर समय लेने वाले होते हैं और कार्य-पीक के आसपास प्रबंधन करना मुश्किल होता है। यह सुनिश्चित करने के लिए सावधानीपूर्वक मैनुअल इनपुट की आवश्यकता है कि शेल्फ पर उत्पाद प्लानोग्राम के साथ मेल खाते हैं। इसके अलावा, दृश्यता और अप-टू-डेट डेटा की कमी उपभोक्ता वस्तुओं के ब्रांडों को समस्याओं से लगातार निपटने से रोकती है। एक महत्वपूर्ण बिक्री अवधि के दौरान, डेटा की कमी से उप-निर्णय लेने का कारण बन सकता है।

एक के अनुसार अध्ययन, "लगभग 81% कंपनियों ने बताया कि वे खुदरा क्षेत्र में निष्पादन करने की अपनी क्षमता से असंतुष्ट हैं। अन्य 86% ने कहा कि वे अपने व्यापार संवर्धन प्रयासों से संतुष्ट नहीं हैं।

- शेल्फ, इन सभी अतिरेक से काफी आसानी से निपटा जा सकता है। एक शक्तिशाली और परेशानी मुक्त उपकरण, शेल्फवॉच खुदरा चैनलों के व्यापक स्पेक्ट्रम पर चलने में सक्षम है। इस ब्लॉग में, हम आपको शेल्फ़वॉच के उन सभी पहलुओं से रूबरू कराते हैं जो इसे रिटेल में मौजूदा इमेज रिकग्निशन सॉफ़्टवेयर समाधानों में से एक बनाते हैं।

1. रीयल-टाइम, ऑफ़लाइन छवि गुणवत्ता प्रतिक्रिया

छवि पहचान की उच्च सटीकता सुनिश्चित करने के लिए छवि गुणवत्ता एक महत्वपूर्ण मानदंड है। SKU स्तर की मान्यता या मूल्य प्रदर्शन अनुपालन यह तभी संभव है जब छवि धुंधली और चकाचौंध से मुक्त न हो। शेल्फ़वॉच मोबाइल ऐप में रीयल-टाइम इमेज क्वालिटी एल्गोरिथम है जो खराब गुणवत्ता वाली छवियों का पता लगा सकता है और बिक्री प्रतिनिधि को फ़ोटो फिर से लेने का निर्देश देता है। यह डिटेक्शन डिवाइस पर काम करता है और इसलिए ऑफलाइन मोड में उपलब्ध है।

बिक्री प्रतिनिधि बिना इंटरनेट क्षेत्र में भी आसानी से उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां ले सकते हैं और जब भी कोई इंटरनेट कनेक्शन उपलब्ध होता है तो छवियां स्वचालित रूप से अपलोड हो जाती हैं। सीपीजी और खुदरा ब्रांडों के साथ काम करने के हमारे अनुभव में, हमने पाया कि शेल्फवॉच का उपयोग करने से पहले, क्षेत्र में एकत्र की गई छवियों में से 15-20% इतनी कम गुणवत्ता वाली थीं कि एआई या कई मामलों में, मनुष्यों द्वारा भी विश्लेषण नहीं किया जा सकता था। यह अक्सर अनावश्यक देरी और अपूर्ण विश्लेषण की ओर जाता है। मौजूदा खुदरा निष्पादन सॉफ्टवेयर धुंधली या चमकदार तस्वीरों के मामले में बिक्री प्रतिनिधि पर दोष डालता है, और अपने व्यस्त प्रतिनिधि को प्रशिक्षित करने के लिए सीपीजी और खुदरा ब्रांडों पर जिम्मेदारी डालता है।

एक आदर्श खुदरा निष्पादन सॉफ्टवेयर जो छवि पहचान का उपयोग करता है, यह सुनिश्चित करने के लिए मजबूत और स्मार्ट होना चाहिए कि उच्च गुणवत्ता वाली तस्वीरें प्रतिनिधि के लिए बिना किसी अतिरिक्त प्रशिक्षण के एकत्र की जाती हैं।

2. ऑन-डिवाइस छवि पहचान (ओडीआईएन)

एआई-सक्षम ऑडिट समाधानों की सबसे बड़ी सीमाओं में से एक तत्काल सटीक परिणाम देना है। उच्च सटीकता प्रदान करने के लिए, आवश्यक कंप्यूटिंग शक्ति अधिक है। हालांकि, प्रतिनिधि द्वारा उपयोग किए जाने वाले हैंडहेल्ड उपकरणों में सीमित गणना संसाधन होते हैं और किसी को प्रतिनिधि के डिवाइस की अत्यधिक बैटरी खपत से बचने के लिए सावधान रहना होगा, ऐसा न हो कि उसे हर 2 या 3 यात्राओं के बाद अपने डिवाइस को चार्ज करने की आवश्यकता हो। यह कहाँ है ParallelDots' ODIN समाधान जीतता है। हमारी डेटा साइंस टीम हमारे एल्गोरिथम को इस तरह से अनुकूलित करने में सफल रही है, कि शेल्फ़वॉच आपको दोनों दुनिया के सर्वश्रेष्ठ - सटीकता और गति प्रदान करती है।

ऑन-डिवाइस इमेज रिकग्निशन (ओडीआईएन) पैरेललडॉट्स स्टेबल की सबसे अत्याधुनिक पेशकश है। यह फ़ील्ड प्रतिनिधि द्वारा अपने हाथ से पकड़े गए डिवाइस पर संसाधित करके कैप्चर की गई शेल्फ़ फ़ोटो से तत्काल रिपोर्टिंग की अनुमति देता है। ओडिन तेज है और पूरी तरह से ऑफलाइन काम करता है। हमने हाल ही में घोषित ऑन-डिवाइस पहचान सुविधा के लिए कुछ क्लाइंट्स के साथ पायलट चलाए। परिणाम उत्साहजनक हैं और ग्राहकों की अपेक्षाओं को पार कर गए हैं। ओडीआईएन सुविधा खुदरा वातावरण के लिए हमारे बेहतर छवि पहचान मंच के लिए एक अनूठी पेशकश और वसीयतनामा है। हम ग्राहकों को उन डोमेन के लिए ओडीआईएन सुविधा का उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित करते हैं जहां कम संख्या में एसकेयू शामिल हैं, और वे अक्सर परिवर्तन से गुजरते हैं।

3. डी-डुप्लीकेशन

बहुत बार ऐसा होता है कि डेटा एकत्र करते समय, बिक्री प्रतिनिधि विभिन्न कोणों से एक ही शेल्फ की कई छवियां लेते हैं। यह एक गंभीर समस्या है क्योंकि इससे शेल्फ मेट्रिक्स की दोहरी गिनती हो सकती है (जैसे शेल्फ का हिस्सा) जो बदले में, अंतर्दृष्टि को प्रभावित करता है। शेल्फवॉच इस समस्या को बहुत कुशलता से मास्टर करती है। इसका डी-डुप्लीकेशन एल्गोरिदम डुप्लिकेट छवियों का पता लगाकर डेटा की गुणवत्ता में सुधार करता है और यह सुनिश्चित करता है कि मेट्रिक्स डबल-काउंटेड नहीं हैं।

हमने एक तंबाकू कंपनी के लिए खुदरा निष्पादन के नियमित ऑडिट में धोखाधड़ी का पता लगाने के लिए भी इस एल्गोरिथम का लाभ उठाया। फील्ड ऑडिटर अक्सर यह इंगित करने के लिए एक पुरानी छवि प्रस्तुत करते हैं कि उन्होंने ऑडिट पूरा कर लिया है। डी-डुप्लीकेशन एल्गोरिथम का उपयोग करके, हम ऐसे उदाहरणों को सामने लाने और फील्ड ऑडिट में धोखाधड़ी की संभावनाओं को कम करने में सक्षम थे। शेल्फ़वॉच को एकीकृत करने के तीन महीनों के भीतर, डेटा गुणवत्ता में 90% सुधार हुआ, जिससे विश्वसनीय अंतर्दृष्टि प्राप्त हुई।

4. अन्य खुदरा निष्पादन सॉफ्टवेयर के साथ एकीकरण - एसएफए और डीएमएस ऐप्स

जबकि शेल्फ़वॉच क्षेत्र में डेटा कैप्चर करने के लिए अपना ऐप प्रदान करता है, हम समझते हैं कि बिक्री प्रतिनिधि पहले से ही सेल्सफोर्स ऑटोमेशन विक्रेताओं द्वारा प्रदान किए गए हैंडहेल्ड का उपयोग कर रहे हैं और क्षेत्र में कई ऐप के बीच स्विच करना बोझिल होगा।

हमारे पास है एकीकृत शेल्फ घड़ी कई एसएफए विक्रेताओं के साथ और शेल्फवॉच की सभी सुविधाएं जैसे रीयल-टाइम छवि गुणवत्ता जांच और रीयल-टाइम शेल्फ अंतर्दृष्टि एकीकृत समाधान में भी काम करती हैं।

5. AI . को प्रशिक्षित करने के लिए त्वरित सेटअप और तेज़

हुड के तहत, अधिकांश छवि पहचान इंजन खुदरा स्टोर में एसकेयू और पीओएस सामग्री का पता लगाने के लिए एक तंत्रिका नेटवर्क चलाता है। हालांकि, तंत्रिका नेटवर्क, विशेष रूप से गहरे तंत्रिका नेटवर्क उन्हें प्रशिक्षित करने और 90% और उससे अधिक सटीकता प्राप्त करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा की आवश्यकता के लिए कुख्यात हैं।

इसके अलावा, प्रशिक्षण डेटा को तंत्रिका नेटवर्क को फीड करने से पहले मैन्युअल रूप से एनोटेट करने की आवश्यकता होती है। एक एनोटेट छवि का एक उदाहरण नीचे दिखाया गया है।

हालाँकि, एक बड़े निर्माता के पास अपने स्वयं के ब्रांडों की कई श्रेणियों में 200-300 SKU होंगे और अन्य 100–200 SKU होंगे जिन्हें वे अपने प्रतिस्पर्धियों के लिए ट्रैक करना चाहते हैं। 300-500 SKU को कवर करने वाला मैन्युअल रूप से एनोटेट किया गया डेटासेट बनाना एक थकाऊ और बहुत महंगा काम है।

अधिकांश इमेज रिकग्निशन वेंडर 90–120 दिनों का सेटअप समय लेंगे, जिसके दौरान वे डेटा एकत्र करते हैं और मैन्युअल रूप से एनोटेट करते हैं। जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, यह एक महंगी और समय लेने वाली प्रक्रिया है और इसके लिए अच्छा पैमाना नहीं है नया उत्पाद लॉन्च या पीक प्रमोशन समय के दौरान।

शेल्फ़वॉच की स्थापना एक सरल, दो-चरणीय सीधी प्रक्रिया है। सबसे पहले, आपको साझा करने की आवश्यकता है केवल एक छवि जिन SKU को आप ट्रैक करना चाहते हैं। और दूसरा, अपने फील्ड प्रतिनिधि को हमारे मोबाइल एप्लिकेशन का उपयोग करके रिटेल आउटलेट की अलमारियों की तस्वीरें लेने के लिए कहें। शेल्फ़वॉच के एल्गोरिथ्म को इस तरह से प्रशिक्षित किया जाता है कि यह शेयर-ऑफ-शेल्फ, और प्लानोग्राम अनुपालन जैसे प्रतिस्पर्धी विश्लेषण देने के लिए स्वचालित रूप से छवियों का विश्लेषण करता है।

6। प्रभावी लागत

शेल्फवॉच के साथ बनाया गया है अत्याधुनिक प्रौद्योगिकी बहुत सारा पैसा खर्च किए बिना इष्टतम परिणाम देने के लिए। हमारी बेहतर तकनीक के साथ, हम शेल्फवॉच को स्थापित करने के लिए आवश्यक कम संसाधनों के कारण कम परिचालन लागत का समर्थन करते हैं। हमारा एल्गोरिदम मानक, वस्तुनिष्ठ विश्लेषण लाने के लिए संग्रह स्तर पर डेटा गुणवत्ता को नियंत्रित करता है।

7. व्हाट्सएप अलर्ट -

शेल्फ़वॉच से वास्तविक मूल्य तब प्राप्त होता है जब खुदरा निष्पादन से नीचे के सभी उदाहरणों को तुरंत सही हितधारकों के सामने उजागर किया जाता है। हम त्वरित हस्तक्षेप के लिए फील्ड टीम के नेताओं को व्हाट्सएप/ईमेल के माध्यम से स्वचालित अलर्ट भेजते हैं। यह नई पेशकश शेल्फवॉच अंतर्दृष्टि को और अधिक कार्रवाई योग्य बनाती है - जिससे एक मजबूत प्रतिक्रिया तंत्र रिटेलर, फील्ड प्रतिनिधि और सीपीजी मुख्यालय के बीच।

आईएसओ 27001:2013 प्रमाणन -

यह बेहद खुशी की बात है कि हम यह घोषणा करते हैं कि अब हम हैं आईएसओ 27001: 2013 प्रमाणित है. प्रमाणन प्राप्त करने के लिए, ParallelDots के सुरक्षा अनुपालन को कंपनी और ग्राहक डेटा के प्रबंधन और सुरक्षा के लिए एक सतत और व्यवस्थित दृष्टिकोण का प्रदर्शन करने के बाद एक स्वतंत्र ऑडिट फर्म द्वारा मान्य किया गया था। यह प्रमाणपत्र डेटा गोपनीयता और सुरक्षा के प्रति हमारी प्रतिबद्धता का प्रमाण है।

यह ब्लॉग उपयोगी पाया? इस पढ़ें ब्लॉग इस बारे में अधिक जानने के लिए कि कैसे ParallelDots उत्पाद ब्रांड की उपस्थिति और दृश्यता में सुधार के लिए पारंपरिक खुदरा निष्पादन विधियों के लिए प्रभावी समाधान प्रदान करते हैं।

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