Como o reconhecimento de fotos ajuda no monitoramento de prateleiras de varejo

Atualizado em 23 de outubro de 2021

De acordo com o Gartner, até 2025, 90% das interações com os clientes no setor retalhista serão geridas por IA. O mais recente avanço na tecnologia de IA e algoritmos de aprendizagem profunda estão mudando o setor de varejo. Com um grande número de conjuntos de dados compreendendo milhares de imagens de prateleiras, as empresas podem agora aproveitar a inteligência artificial para monitorar melhor sua presença nas prateleiras do varejo.

Monitoramento de prateleira de varejo ajuda a reconhecer as condições do produto nas prateleiras, como disponibilidade, sortimentos, espaço, preços, promoções e muitos mais. Ele capacita as empresas a tomar ações corretivas imediatas. Algoritmos de IA podem definitivamente melhorar cumprimento do planograma fornecendo insights precisos de visibilidade de estoque. As empresas poderão monitorar e avaliar a duração dos períodos de estoque, o que levará a uma melhor colocação dos produtos nas lojas.

Como funciona o monitoramento das prateleiras do varejo

Não há muitas mudanças no dia a dia dos representantes de campo além do fato de eles terem mais flexibilidade na qualidade das fotos que compartilham com a equipe de análise. A indústria atual tem muitos gargalos que afetam os insights finais, nos quais a falha na análise de imagens pouco claras é um problema importante. Isso leva a um aumento no tempo e nos custos para a empresa recuperar novas imagens para novas análises.

Os representantes de campo só precisam clicar nas imagens de todas as prateleiras relevantes e alimentá-las aos seus sistema de monitoramento de prateleira de varejo. Um dos obstáculos no processo automatizado de auditoria de varejo é a obstrução quando os agentes de campo clicam nas fotos das prateleiras. Isso também é resolvido pelo monitoramento das prateleiras do varejo, à medida que o sistema aprende rapidamente com o mínimo de informações de treinamento e toda a operação se torna altamente escalável. Assim, a perda de fotos devido à obstrução durante a fotografia pode ser ignorada.

O algoritmo de IA analisa todos os tipos de entradas para fornecer insights. A sua capacidade de analisar imagens de má qualidade aumenta a credibilidade dos resultados finais. Os sistemas tradicionais têm dificuldade em analisar imagens pouco claras/com pouca luz, o que não acontece quando se usa IA. A confusão entre produtos de aparência semelhante é outro problema controverso que é resolvido quando a IA é implantada em seu sistema de reconhecimento de fotos para auditorias automatizadas de varejo.

Pontos Paralelos aproveitou o poder da IA ​​para criar o ShelfWatch, um serviço de análise de prateleira de IA que capacita os representantes de campo com flexibilidade e as empresas com escalabilidade. O ShelfWatch elimina todos os impasses no processo tradicional de auditoria de varejo que atualmente está consumindo a receita do CPG e das marcas de varejo. A extensão das suas vantagens pode ser totalmente compreendida através da análise de cada parte interessada no processo de auditoria de varejo.

Representantes de vendas/campo –

Os representantes enfrentam grandes desafios ao coletar dados na forma de fotos e vídeos. Há uma falta de uniformidade nos padrões de empilhamento entre os varejistas, o que leva a diferentes tipos de imagens em termos de orientação, iluminação e posicionamento do estoque. Os agentes de campo lutam para manter a consistência com os dados que coletam porque essas imagens fora do padrão demoram mais para serem analisadas. E na busca por imagens padrão, os agentes de campo são vítimas de outros tipos de preconceitos de percepção humana.

O ShelfWatch ajuda os representantes de campo, dando-lhes a flexibilidade de tirar todas as fotos possíveis em qualquer orientação, iluminação ou posicionamento. Essa flexibilidade é permitida porque o ShelfWatch não depende de imagens uniformes padrão para fornecer resultados precisos. Usando algoritmos de IA de última geração, o ShelfWatch é capaz de analisar até as imagens mais distorcidas porque usa tecnologia de reconhecimento de pacotes de IA.

Parceiros de varejo –

As auditorias de conformidade também são tarefas difíceis para os varejistas. Cumprir o planograma pré-estabelecido faz parte do contrato de serviço entre o varejista e as marcas. Se na avaliação final for constatado que os varejistas estão violando o acordo ao exibir poucos produtos ou ao não posicionar os produtos corretamente, isso pode gerar penalidades e até rescisão de contratos (em casos extremos).

Como o ShelfWatch permite que os representantes de campo sejam flexíveis na coleta de dados, ele também ajuda os varejistas a cumprir os contratos de serviço porque todas as imagens coletadas pelos representantes são analisadas independentemente da luz, posicionamento e orientação dos produtos na prateleira. Isto evita que os retalhistas tenham falsos relatórios de auditoria porque mesmo que a sua prateleira não esteja bem empilhada em termos de posicionamento e iluminação, o Shelf Watch detectará todos os objectos na prateleira, reduzindo assim a incidência de não conformidade devido à má recolha de dados.

Marcas

Os fabricantes de CPG beneficiam-se da nossa solução baseada em IA. Eles são capazes de analisar todos os tipos de imagens de suas auditorias de varejo usando Relógio de Prateleira. It ajuda as marcas de CPG a calcular seus KPIs da loja perfeitae obtenha insights instantâneos e implemente-os na loja.

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