사진 인식이 소매 선반 모니터링에 도움이 되는 방법

23년 2021월 XNUMX일에 업데이트됨

가트너에 따르면, 2025년까지 소매 산업에서 고객 상호 작용의 90%가 AI에 의해 관리될 것입니다. AI 기술과 딥 러닝 알고리즘의 최신 발전은 소매 산업을 변화시키고 있습니다. 수천 개의 선반 이미지로 구성된 수많은 데이터 세트를 통해 기업은 이제 인공 지능을 활용하여 소매 선반 존재를 더 잘 모니터링할 수 있습니다.

소매 선반 모니터링 다음과 같은 선반의 제품 상태를 인식하는 데 도움이 됩니다. 유효성, 구색, 공간, 가격, 프로모션 그리고 더 많은. 기업이 즉각적인 시정 조치를 취할 수 있도록 합니다. AI 알고리즘은 확실히 향상될 수 있습니다 플래 노 그램 준수 정확한 주식 가시성 통찰력을 제공함으로써. 회사는 재고 인스턴스의 기간을 모니터링하고 벤치마킹할 수 있으므로 매장 내 제품 배치가 향상됩니다.

소매 선반 모니터링 작동 방식

현장 담당자가 분석 팀과 공유하는 사진의 품질 측면에서 유연성이 더 높다는 점을 제외하고는 현장 담당자의 일상에 큰 변화가 없습니다. 현재 산업은 최종 인사이트에 영향을 미치는 많은 병목 현상이 있으며, 불분명한 이미지를 분석하지 못하는 것이 주요 문제입니다. 이는 새로운 분석을 위해 새로운 이미지를 검색하는 회사의 시간과 비용 증가로 이어집니다.

현장 담당자는 모든 관련 선반의 사진을 클릭하고 해당 선반에 제공하기만 하면 됩니다. 소매 선반 모니터링 시스템. 자동화된 소매 감사 프로세스의 방해 요소 중 하나는 현장 에이전트가 선반 사진을 클릭할 때 방해가 되는 것입니다. 시스템이 최소한의 교육 입력으로 빠르게 학습하고 전체 작업의 확장성이 높아짐에 따라 소매 선반 모니터링에서도 이 문제를 처리합니다. 따라서 사진 촬영 중 장애물로 인한 사진 손실은 무시할 수 있습니다.

AI 알고리즘은 모든 유형의 입력을 분석하여 통찰력을 제공합니다. 저품질 이미지를 분석하는 기능은 최종 결과의 신뢰성을 높입니다. 기존 시스템은 AI를 사용할 때 그렇지 않은 불분명/저조도 이미지를 분석하는 데 어려움을 겪습니다. 유사하게 보이는 제품 간의 혼동은 AI가 사진 인식 시스템에 배포될 때 해결되는 또 다른 논쟁적인 문제입니다. 자동화된 소매 감사.

병렬 도트 AI의 힘을 활용하여 현장 담당자에게 유연성을, 기업에 확장성을 부여하는 AI 선반 분석 서비스인 ShelfWatch를 만들었습니다. ShelfWatch는 현재 CPG 및 소매 브랜드의 수익을 잠식하고 있는 기존 소매 감사 프로세스의 모든 교착 상태를 제거합니다. 소매 감사 프로세스에서 각 이해 관계자를 분석하면 이점의 범위를 완전히 이해할 수 있습니다.

영업/현장 담당자 –

담당자는 사진과 동영상의 형태로 데이터를 수집하는 동안 큰 어려움에 직면합니다. 소매업체 전반에 걸쳐 쌓는 패턴의 균일성이 부족하여 재고 방향, 조명 및 위치 측면에서 다양한 종류의 사진이 생성됩니다. 현장 상담원은 일관성 유지에 어려움을 겪습니다. 그들이 수집한 데이터로 이러한 비표준 사진은 분석하는 데 시간이 더 오래 걸리기 때문입니다. 그리고 표준 이미지를 추구하는 과정에서 현장 요원은 다른 유형의 인간 지각 편향의 희생양이 됩니다.

ShelfWatch는 모든 방향, 조명 또는 위치에서 가능한 모든 사진을 찍을 수 있는 유연성을 제공하여 현장 담당자를 돕습니다. ShelfWatch는 정확한 출력을 제공하기 위해 표준 균일 이미지에 의존하지 않기 때문에 이러한 유연성이 허용됩니다. 최첨단 AI 알고리즘을 사용하여 ShelfWatch는 가장 왜곡된 이미지도 분석할 수 있습니다. AI 팩 인식 기술을 사용하기 때문입니다.

소매 파트너 –

규정 준수 감사는 소매업체에게도 힘든 작업입니다. 사전 설정된 플래노그램을 준수하는 것은 소매업체와 브랜드 간의 서비스 계약. 최종 평가에서 소매업체가 너무 적은 수의 제품을 표시하거나 제품을 올바르게 배치하지 않아 계약을 위반한 것으로 판명되면 벌금을 부과하고 심지어 계약이 해지될 수 있습니다(극단적인 경우).

ShelfWatch를 사용하면 현장 담당자가 유연하게 데이터를 수집할 수 있으므로 담당자가 수집한 모든 이미지가 선반에 있는 제품의 조명, 위치 및 방향에 관계없이 분석되기 때문에 소매업체가 서비스 계약을 준수하는 데도 도움이 됩니다. 이는 위치 및 조명 측면에서 선반이 잘 쌓여 있지 않더라도 선반 시계가 선반에 있는 모든 물체를 감지하여 잘못된 데이터 수집으로 인한 비준수 사례를 줄이므로 잘못된 감사 보고서로부터 소매업체를 구합니다.

브랜드

CPG 제조업체는 AI 기반 솔루션의 이점을 누릴 수 있습니다. 그들은 다음을 사용하여 소매 감사의 모든 유형의 사진을 분석할 수 있습니다. 선반 시계. It CPG 브랜드가 완벽한 매장 KPI, 즉각적인 통찰력을 얻고 매장 내에서 구현합니다.

블로그가 마음에 드셨나요? 이 다른 것을 읽으십시오 블로그 AI가 소매 전략에서 승리하는 방법을 이해합니다.

자신의 브랜드가 진열대에서 어떻게 수행되고 있는지 알고 싶으십니까? 딸깍 하는 소리 여기에서 지금 확인해 보세요. 무료 데모를 예약합니다.