ShelfWatch – 스마트 이미지 인식 기반 소매 실행 소프트웨어

10년 2021월 XNUMX일 업데이트됨

본 선반 배열 KPI 표준 소매 실행 소프트웨어를 사용한 평가는 종종 시간이 많이 걸리고 업무량이 많은 시간대에 관리하기 어렵습니다. 선반에 있는 제품이 플래노그램과 일치하도록 세심한 수동 입력이 필요합니다. 또한 가시성과 최신 데이터가 부족하여 소비재 브랜드가 문제를 사전에 해결하지 못합니다. 중요한 판매 기간 동안 데이터 부족은 차선책으로 이어질 수 있습니다.

A에 따라 공부, “81%의 기업이 소매점에서의 실행 능력에 만족하지 못한다고 보고했습니다. 또 다른 86%는 무역 진흥 노력에 만족하지 못한다고 말했습니다.

와 선반 시계, 이러한 모든 중복을 아주 쉽게 해결할 수 있습니다. 강력하고 간편한 도구인 ShelfWatch는 다양한 소매 채널에서 실행할 수 있습니다. 이 블로그에서는 ShelfWatch를 소매업의 기존 이미지 인식 소프트웨어 솔루션 중에서 돋보이게 하는 모든 측면을 안내합니다.

1. 실시간 오프라인 이미지 품질 피드백

이미지 품질은 이미지 인식의 높은 정확도를 보장하는 중요한 기준입니다. SKU 레벨 인식 또는 가격 표시 준수 이미지가 흐릿하지 않고 눈부심이 없는 경우에만 가능합니다. ShelfWatch 모바일 앱에는 품질이 좋지 않은 이미지를 감지하고 영업 담당자에게 사진을 다시 찍도록 지시할 수 있는 실시간 이미지 품질 알고리즘이 있습니다. 이 감지는 장치에서 작동하므로 오프라인 모드에서 사용할 수 있습니다.

영업사원은 인터넷이 되지 않는 지역에서도 고화질의 이미지를 손쉽게 촬영할 수 있으며, 인터넷이 연결될 때마다 이미지가 자동으로 업로드됩니다. CPG 및 소매 브랜드와 협력한 경험에서 우리는 ShelfWatch를 사용하기 전에 현장에서 수집된 이미지의 15-20%가 AI 또는 많은 경우 인간이 분석하기에는 너무 낮은 품질이라는 것을 발견했습니다. 이는 종종 불필요한 지연과 불완전한 분석으로 이어집니다. 기존 소매 실행 소프트웨어는 사진이 흐리거나 흐릿한 경우 영업 담당자에게 책임을 전가하고 바쁜 담당자를 교육해야 하는 책임은 CPG 및 소매 브랜드에 있습니다.

이미지 인식을 사용하는 이상적인 소매 실행 소프트웨어는 담당자를 위한 추가 교육 없이 고품질 사진을 수집할 수 있도록 강력하고 스마트해야 합니다.

2. 온디바이스 이미지 인식(ODIN)

AI 지원 감사 솔루션의 가장 큰 한계 중 하나는 정확한 결과를 즉시 제공하는 것입니다. 높은 정확도를 제공하기 위해서는 높은 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 그러나 담당자가 사용하는 휴대용 장치는 컴퓨팅 리소스가 제한되어 있으므로 담당자가 2~3번 방문할 때마다 장치를 충전해야 하지 않도록 담당자 장치의 과도한 배터리 소모를 방지하도록 주의해야 합니다. 여기는 ParallelDots의 ODIN 솔루션 이겼다. 우리 데이터 과학 팀은 ShelfWatch가 정확성과 속도라는 두 가지 장점을 모두 제공하는 방식으로 알고리즘을 최적화하는 데 성공했습니다.

ODIN(On-Device Image Recognition)은 ParallelDots에서 제공하는 가장 최첨단 제품입니다. 이를 통해 현장 담당자가 휴대용 장치에서 처리하여 캡처한 선반 사진에서 즉시 보고할 수 있습니다. ODIN은 빠르고 완전히 오프라인에서 작동합니다. 우리는 최근에 발표된 온디바이스 인식 기능에 대해 몇 명의 클라이언트와 파일럿을 실행했습니다. 결과는 고무적이며 고객의 기대치를 초과했습니다. ODIN 기능은 소매 환경을 위한 당사의 우수한 이미지 인식 플랫폼에 대한 고유한 제안이자 증거입니다. 적은 수의 SKU가 관련되고 자주 변경되지 않는 도메인에 대해 ODIN 기능을 사용하는 것이 좋습니다.

3. 중복 제거

데이터를 수집하는 동안 영업 담당자가 다양한 각도에서 동일한 선반의 여러 이미지를 찍는 경우가 종종 있습니다. 이는 선반 메트릭(예: 선반의 몫) 이는 차례로 통찰력에 영향을 미칩니다. ShelfWatch는 이 문제를 매우 효율적으로 마스터합니다. 중복 제거 알고리즘은 중복 이미지를 감지하고 메트릭이 이중 계산되지 않도록 하여 데이터 품질을 개선합니다.

또한 우리는 이 알고리즘을 활용하여 담배 회사의 소매 실행에 대한 정기 감사에서 사기를 감지했습니다. 현장 감사인은 종종 감사를 완료했음을 나타내기 위해 이전 이미지를 제출합니다. 중복 제거 알고리즘을 사용하여 이러한 사례를 발견하고 현장 감사에서 사기 가능성을 줄일 수 있었습니다. ShelfWatch를 통합한 지 90개월 만에 데이터 품질이 XNUMX% 향상되어 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻었습니다.

4. 다른 소매 실행 소프트웨어와 통합 – SFA 및 DMS 앱

ShelfWatch는 현장에서 데이터를 캡처하기 위한 자체 앱을 제공하지만 영업 담당자는 이미 Salesforce 자동화 공급업체에서 제공하는 핸드헬드를 사용하고 있으며 현장에서 여러 앱 간에 전환하는 것이 번거롭다는 것을 알고 있습니다.

우리는이 통합 선반 시계 여러 SFA 공급업체와 실시간 이미지 품질 검사 및 실시간 선반 통찰력과 같은 ShelfWatch의 모든 기능이 통합 솔루션에서도 작동합니다.

5. 빠른 설정 및 빠른 AI 훈련

내부적으로 대부분의 이미지 인식 엔진은 신경망을 실행하여 소매점에서 SKU 및 POS 자료를 감지합니다. 그러나 신경망, 특히 심층 신경망은 훈련하고 90% 이상의 정확도를 얻기 위해 많은 양의 데이터가 필요하기로 유명합니다.

또한 훈련 데이터는 신경망에 제공되기 전에 수동으로 주석을 달아야 합니다. 주석이 달린 이미지의 예는 아래와 같습니다.

그러나 대규모 제조업체는 자체 브랜드의 여러 범주에 걸쳐 200–300 SKU를 보유하고 경쟁업체를 위해 추적할 수 있는 또 다른 100–200 SKU를 보유하게 됩니다. 300~500개의 SKU를 포함하는 수동으로 주석이 달린 데이터 세트를 생성하는 것은 지루하고 비용이 많이 드는 작업입니다.

대부분의 이미지 인식 공급업체는 데이터를 수집하고 수동으로 주석을 추가하는 데 90~120일의 설정 시간이 소요됩니다. 상상할 수 있듯이 이것은 비용이 많이 들고 시간이 많이 소요되는 프로세스이며 신제품 출시 또는 피크 프로모션 시간 동안.

Shelfwatch 설정은 간단한 XNUMX단계 프로세스입니다. 먼저 공유해야 합니다. 단 하나의 이미지 추적하려는 SKU. 둘째, 현장 담당자에게 모바일 애플리케이션을 사용하여 소매점 선반의 이미지를 촬영하도록 요청하십시오. ShelfWatch의 알고리즘은 다음과 같은 방식으로 학습됩니다. 자동으로 이미지를 분석하여 선반 점유율 및 플라노그램 준수와 같은 경쟁력 있는 분석을 제공합니다.

6. 비용 효과적

ShelfWatch는 최첨단 기술 많은 돈을 들이지 않고 최적의 결과를 제공합니다. 우수한 기술을 통해 ShelfWatch 설정에 필요한 리소스가 적기 때문에 운영 비용을 절감할 수 있습니다. 우리의 알고리즘은 수집 수준에서 데이터 품질을 제어하여 표준적이고 객관적인 분석을 이끌어냅니다.

7. WhatsApp 알림 –

ShelfWatch의 실제 가치는 모든 소매 실행 사례가 올바른 이해 관계자에게 즉시 강조 표시될 때 파생됩니다. 신속한 개입을 위해 WhatsApp/이메일을 통해 현장 팀 리더에게 자동 경고를 보냅니다. 이 새로운 오퍼링은 ShelfWatch 통찰력을 보다 실행 가능하게 만듭니다. 강력한 피드백 메커니즘 소매업체, 현장 담당자 및 CPG HQ 간에

ISO 27001:2013 인증 –

우리가 지금 발표하게 된 것을 매우 기쁘게 생각합니다. ISO 27001 : 2013 인증. 인증을 획득하기 위해 ParallelDots의 보안 규정 준수는 회사 및 고객 데이터를 관리하고 보호하기 위한 지속적이고 체계적인 접근 방식을 입증한 후 독립 감사 기관에 의해 검증되었습니다. 이 인증서는 데이터 개인 정보 보호 및 보안에 대한 당사의 약속에 대한 증거입니다.

이 블로그가 유용하다고 생각하십니까? 이것을 읽으십시오 블로그 ParallelDots 제품이 브랜드 인지도와 가시성을 향상시키기 위해 기존 소매 실행 방법에 대한 효과적인 솔루션을 제공하는 방법에 대해 자세히 알아보십시오.

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