HVORFOR OG HVORDAN PRISDETEKSJON GJENNOMKJENT BILDERKJENNELSE

Prisgjenkjenning og dens samsvar er en viktig del når det gjelder å oppnået perfekt butikkprogram.Merker ser på detaljhandel image anerkjennelse løsninger for det samme. Overvåking av prisoverholdelse gjennom prisregistrering er en viktig funksjon i vår AI-gjenkjenningsløsning for detaljhandel. I denne bloggen diskuterer vi hvorfor prisoppdagelse er viktig og gir et fugleperspektiv på hvordan teknologien fungerer.

HVORFOR BØR CPG-BEDRIFTER MONITOR VISE PRISER? 

Betydningen av overvåking av prisvisning for CPG-selskaper (Consumer Packaged Goods) kommer hovedsakelig fra høye tilfeller der feil priser vises til brukeren enn det som var ment. Noen slike tilfeller som fører til det er - 

1. Når forhandlere ikke følger den guidede prisklassen.
2. En manglende prisvisning.
3. En feil plassering av prisvisning.
4. Kampanjer (som rabatter og priser på kombinasjonspakker) kan ikke gjenspeiles i prisvisningen.
5. Prisvisning gjenspeiler ikke endrede priser.

1. HVORFOR VISE FEILPRISENE?

Årsakene til situasjonen ovenfor kan være utallige.

Forhandlere kan kutte eller øke prisene En annen årsak kan være at forhandleren kanskje ikke har en oppdatert database for endrede priser.

Ikke bare dette, når kundene flytter rundt i butikken, kan de hente et produkt og plassere det et annet sted. Dette forstyrrer produktplasseringen og dermed prisvisningen som er tildelt produktet.

Ofte er detaljistrepresentanter ansvarlige for å håndtere mange produkter. De må sette i rekkefølge flere produkter og holde det synkronisert med POSM (Point of Sale Material). Det er en stor oppgave å gjennomføre, og noen ganger kan det føre til feilaktig henrettelse. Alt dette kan potensielt føre til feilviste priser.

2. VIRKNINGEN AV FEIL VISTE PRISER

Noen forhandlere kan aggressivt kutte ned eller øke prisene. Hvis prisene økes, er det tap av salg. Hvis prisene blir kuttet, mister selskapet inntektene. Enten av disse scenariene stemmer ikke overens med selskapets strategi. 

Også en ikke oppdatert database kan føre til inkonsekvente priser på forskjellige utsalgssteder. Dette ville være i strid med merkevarestrategien din om å gi en ensartet kundeopplevelse. Denne uplanlagte inkonsekvensen i priser kan også skade forhandlerforholdene dine.

Så er det forekomsten av feil prisvisning. La oss for eksempel si at en kunde kommer inn i en butikk for å kjøpe en sjampo som tilhører merkevaren 'A'. Men når de når midtgangen, de støter på en feil prisvisning som er tilskrevet den. Den intetanende kunden kan bare anta at det er prisen på sjampoen deres og bestemmer seg for å kjøpe det billigere alternativet, si en som tilhører et merke som heter 'B'. 

Etter noen dager trenger denne kunden en balsam. Det er mer fornuftig for dem å kjøpe balsam av merke B som komplimenterer sjampoen. For ikke å nevne at folk danner en rutine og holder seg til den, noe som betyr at de nå er venner med Brand B.

Dette medfører en direkte innvirkning på salget og strategien som merkevaren har til hensikt å følge i markedet. Det er også en årsak til dårlig kundeopplevelse. Dette kan gjøre salgstapet permanent og kan også utvide til andre kategorier av merkevaren.

På samme måte vil en pris som vises feil, påvirke salget negativt når kampanjen tilbys av merket. Under kampanjer må regler for POSM overholdes, spesielt korrekt prisvisning. En feil prisvisning her vil egentlig hindre hele årsaken til kampanjen.

ULIKE MÅTER FOR OVERVAKNINGSPRIS:

Key Performance Indicators (KPI) som planogramoverholdelse, POSM-overholdelse blir hjulpet og deres standarder forbedret ved hjelp av prisoppdagingsfunksjonen. CPG-selskaper husker også først og fremst problemene som en feil prisvisning kan føre til. Som et resultat gjennomfører de prisovervåkingsøvelser som en del av deres rutinemessige butikkbesøk. Disse besøkene kan utføres av:

1. Tredjepartsrevisjon: Her lager FMCG for å implementere deres perfekte butikker, et sett med standarder ved hjelp av KPI-er. Deretter ansetter de et uavhengig revisjonsselskap for å besøke butikkene sine og se om disse standardene blir implementert.

2. Selvrapportering av feltrepresentanter: I dette tilfellet bruker selskapet sine egne feltrepresentanter som rutinemessig besøker butikker, og de sørger for at samsvar blir etablert. Uansett hvor det ikke er, gir de målte KPI-ene retning for å fortsette og prøve å skape en perfekt butikkbetingelse for deres merke.

3. Retail-partnere : Ofte oppfordres detaljhandelspartnere til å samle informasjon om prisoppdagelsesdata. Rapportene de genererer brukes av merkevarene.

Disse metodene er for det meste manuelle. Og oss mennesker? Vi er utsatt for skjevhet. 

Selvrapportering fra selskapets salgsrepresentanter er i hovedsak en interessekonflikt. De kan ikke videreformidle virkeligheten på bakken for å sikre at salgsmålet oppnås for måneden. 

Og som for forhandlere, spesielt i allmenn handel, er det fravær av et standardisert system som effektivt katalogiserer merkevaresalg i forskjellige kategorier. Uansett er deres perspektiv når de lagrer informasjon butikkens salg og ikke merkevarehelse.

Dette har ført til fremveksten av en ny spiller: AI-drevet bildegjenkjenning og gjenkjenning av objekter løsning som tilstreber overholdelse av detaljhandel på en objektiv og målt måte.

BILDEREGNKJENNING FOR PRISDETEKSJON:

Denne løsningen innebærer en programvare som bruker bildegjenkjenning for å identifisere merkevare og kategori og objektgjenkjenningsteknologi for å identifisere SKUer. 

Her bruker selgerne eller tredjepartsrevisorene kameraer eller mobiltelefoner for å ta bilder av hyllene. Deretter blir disse bildene sendt til skyserveren der AI behandler det. Den oppdager SKU og beregner deretter KPI-ene tilknyttet den. De kan inkludere utsolgt, hylleandel og prisoppdagelse.

Forstå teknologien mer detaljert:

AI er opplært til å gjenkjenne merkevarens SKUer ved hjelp av bilder hentet fra FMCG. Når den distribueres på felt, følger den følgende prosess for å utføre prisoppdagelse:

NØKKELTINGER TIL Å TAKKE FOR OPPGÅENDE PRISDETEKSJON: 

Det er visse gode fremgangsmåter som er knyttet til hver prosess. Å vedta dem hjelper til med hensiktsmessig bruk av ressursen. Det betyr at ressursene blir utnyttet til sitt fulle potensiale, og merkevaren får maksimalt utbytte av det. 

Image Recognition AI-systemer for prisoppdagelse følger også denne normen. Det er visse sett med praksis som, når den følges, hjelper merkevaren til å dra nytte av teknologien. Noen slike gode fremgangsmåter er:

1. GOD BILDEKVALITET: 

Et bilde av god kvalitet er viktig. Bilder som ikke viser frem SKU-en ordentlig vil bli avvist av AI umiddelbart. 

Hva er betydningen av et bilde av 'dårlig kvalitet' og 'god kvalitet'?

Bilder av dårlig kvalitet er egentlig de bildene som er uskarpe, eller som er for svake eller har blending på dem, og de kan mangle riktig retning. Dette gjør dem vanskelige å beregne.

Et bilde av god kvalitet er det som er uskarpt, ikke er for svakt eller for lyst og har riktig retning.

Dette hjelper til med å skille riktig SKU tatt på bildet. Å ta gode bilder (rundt 10 megapiksler +) hjelper deg å lese prisvisningene effektivt. Det som følger er en godt trent AI som følgelig fører til mer nøyaktighet.

2. OPPRETTE EN SKU-PRISLISTE:

Det er en god praksis å lage en database med priser for de involverte SKU-ene. Som diskutert ovenfor, på grunn av, si; en kortvarig mangel på planogramoverholdelse, produktet forskyver sin posisjon og skaper en tvetydig situasjon i prisutdelingen. Når den leveres med et lager med SKU-prisvisning, kan AI dyppe ned i denne ressursen og sjekke den estimerte prisen på SKU mot det den har oppdaget.

For eksempel, hvis forvirret om prisen er $ 2.99, $ 29.90 eller $ 299.00; å vite at ønsket pris er $ 3.00, vil hjelpe AI. Denne opplæringen vil hjelpe AI med å fungere bedre og raskere, og gir nesten nøyaktighet over tid.

3. ANALYSERING AV PRISVISNINGER FOR NØKKELSKUER OG KAMPANJER:

Når en begynner, er det en god praksis å først fokusere på helt-SKU-ene dine og spesielle kampanjer, og deretter flytte til andre SKU-er av merket. Ettersom fordelene høstet ved prisoppdagelse beregnes, kan dette gradvis utvides til andre SKUer også.

Å ha en prisvisning i detaljhandelens bildegjenkjenningsløsning hjelper merkevaren til å oppnå sanntids innsikt. Selgerne kan da rette opp uønskede situasjoner som oppstår fra det. Over tid hjelper prisvisning av prisvisning sammen med andre KPIer til å lage robuste planogrammer. Følgelig observeres en positiv kundeinteraksjon med merkevaren som fører til økt salg og verditilskudd til merkevaren din.

Vil du vite mer om andre hylle-KPIer? Les vår neste blogg å finne ut.

For å se hvordan ditt eget merke presterer i hyllene, klikk her. for å planlegge en gratis demo av ShelfWatch.

Khyati Agarwal er medlem av Digital Marketing-teamet på ParallelDots. Når hun ikke lager innhold for ParallelDots, liker hun å være oppdatert med nyheter, og elsker å lese om politikk og religion

Siste innlegg av Khyati Agarwal (se alle)

Kilde: https://blog.paralleldots.com/cpg-retail/the-why-and-how-of-price-detection-through-retail-image-recognition/