In che modo il riconoscimento fotografico aiuta nel monitoraggio degli scaffali al dettaglio

Aggiornato il 23 ottobre 2021

Secondo Gartner, entro il 2025, il 90% delle interazioni con i clienti nel settore della vendita al dettaglio sarà gestito dall'IA. Gli ultimi progressi nella tecnologia AI e negli algoritmi di deep learning stanno cambiando il settore della vendita al dettaglio. Con un gran numero di set di dati che comprendono migliaia di immagini di scaffali, le aziende possono ora sfruttare l'intelligenza artificiale per monitorare meglio la loro presenza sugli scaffali al dettaglio.

Monitoraggio dello scaffale al dettaglio aiuta a riconoscere le condizioni del prodotto sugli scaffali come disponibilità, assortimenti, spazio, prezzi, promozioni e molti altri. Consente alle aziende di intraprendere azioni correttive immediate. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono sicuramente migliorare conformità planogramma fornendo informazioni accurate sulla visibilità delle scorte. Le aziende saranno in grado di monitorare e confrontare la durata delle istanze di stock, il che porterà a un migliore posizionamento dei prodotti in negozio.

Come funziona il monitoraggio dello scaffale al dettaglio

Non molti cambiamenti nella routine quotidiana dei rappresentanti sul campo, a parte il fatto che hanno una maggiore flessibilità in termini di qualità delle immagini che condividono con il team di analisi. L'industria attuale ha molti colli di bottiglia che influenzano le intuizioni finali in cui l'incapacità di analizzare le immagini poco chiare è un grosso problema. Ciò comporta un aumento dei tempi e dei costi per l'azienda per recuperare nuove immagini per nuove analisi.

I rappresentanti sul campo devono solo fare clic sulle immagini di tutti gli scaffali pertinenti e dar loro da mangiare sistema di monitoraggio dello scaffale al dettaglio. Uno degli ostacoli nel processo di controllo automatizzato della vendita al dettaglio è l'ostruzione quando gli agenti sul campo fanno clic sulle immagini degli scaffali. Anche questo è gestito dal monitoraggio dello scaffale di vendita al dettaglio poiché il sistema apprende rapidamente con input di formazione minimi e l'intera operazione diventa altamente scalabile. Pertanto, la perdita di immagini a causa di un'ostruzione durante la fotografia può essere ignorata.

L'algoritmo AI analizza tutti i tipi di input per fornire approfondimenti. La sua capacità di analizzare immagini di scarsa qualità aumenta la credibilità dei risultati finali. I sistemi tradizionali hanno difficoltà ad analizzare immagini poco chiare o con scarsa illuminazione, cosa che non avviene quando si utilizza l'intelligenza artificiale. La confusione tra prodotti dall'aspetto simile è un altro problema controverso che viene risolto quando l'intelligenza artificiale viene distribuita nel sistema di riconoscimento delle foto per audit automatici al dettaglio.

Punti Paralleli ha sfruttato la potenza dell'intelligenza artificiale per creare ShelfWatch, un servizio di analisi degli scaffali con intelligenza artificiale che offre flessibilità ai rappresentanti sul campo e alle aziende scalabilità. ShelfWatch elimina tutti gli ingorghi nel tradizionale processo di audit della vendita al dettaglio che attualmente sta divorando le entrate dei marchi CPG e al dettaglio. La portata dei suoi vantaggi può essere pienamente compresa analizzando ogni stakeholder nel processo di audit al dettaglio.

Vendite/Rappresentanti sul campo –

I rappresentanti affrontano grandi sfide mentre raccolgono dati sotto forma di immagini e video. C'è una mancanza di uniformità negli schemi di impilamento tra i rivenditori che porta a diversi tipi di immagini in termini di orientamento delle scorte, illuminazione e posizionamento. Gli agenti sul campo faticano a mantenere la coerenza con i dati che raccolgono perché tali immagini non standard richiedono più tempo per l'analisi. E nel perseguimento di immagini standard, gli agenti sul campo cadono preda di altri tipi di pregiudizi per la percezione umana.

ShelfWatch aiuta i rappresentanti sul campo dando loro la flessibilità di scattare tutte le foto possibili con qualsiasi orientamento, illuminazione o posizionamento. Tale flessibilità è consentita perché ShelfWatch non dipende da immagini uniformi standard per fornire un output accurato. Utilizzando algoritmi AI all'avanguardia, ShelfWatch è in grado di analizzare anche le immagini più distorte perché utilizza la tecnologia di riconoscimento dei pacchetti AI.

Partner al dettaglio –

Gli audit di conformità sono compiti difficili anche per i rivenditori. Rispettare il planogramma preimpostato fa parte del contratto di servizio tra il rivenditore e i marchi. Se nella valutazione finale si riscontra che i rivenditori violano l'accordo esponendo troppo pochi prodotti o non posizionando correttamente i prodotti, può comportare sanzioni e persino la risoluzione dei contratti (in casi estremi).

Poiché ShelfWatch consente ai rappresentanti sul campo di essere flessibili durante la raccolta dei dati, aiuta anche i rivenditori a rispettare i contratti di servizio perché tutte le immagini raccolte dai rappresentanti vengono analizzate indipendentemente dalla luce, dal posizionamento e dall'orientamento dei prodotti sullo scaffale. Ciò salva i rivenditori da falsi rapporti di audit perché anche se il loro scaffale non è ben impilato in termini di posizionamento e illuminazione, Shelf Watch rileverà tutti gli oggetti sullo scaffale, riducendo così l'incidenza di non conformità dovute alla scarsa raccolta dei dati.

Marchi

I produttori di CPG traggono vantaggio dalla nostra soluzione basata sull'intelligenza artificiale. Sono in grado di analizzare tutti i tipi di immagini dai loro audit al dettaglio utilizzando Orologio da scaffale. It aiuta i marchi CPG a calcolare il loro KPI perfetti del negozioe ottieni informazioni immediate e implementale mentre sei in negozio.

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