Cum ajută Recunoașterea fotografiilor în monitorizarea raftului de vânzare cu amănuntul

Actualizat la 23 octombrie 2021

Potrivit lui Gartner, până în 2025, 90% din interacțiunile cu clienții din industria de retail vor fi gestionate de AI. Cele mai recente progrese în tehnologia AI și algoritmii de învățare profundă schimbă industria de retail. Cu un număr mare de seturi de date care cuprind mii de imagini de rafturi, companiile pot acum să folosească inteligența artificială pentru a-și monitoriza mai bine prezența pe raft.

Monitorizarea raftului de vânzare cu amănuntul ajută la recunoașterea condițiilor produsului pe rafturi precum disponibilitate, sortimente, spaţiu, de stabilire a prețurilor, promoții si multe altele. Dă putere companiilor să ia măsuri corective imediate. Algoritmii AI se pot îmbunătăți cu siguranță conformitatea planogramei prin furnizarea de informații precise privind vizibilitatea stocurilor. Companiile vor putea monitoriza și compara durata stocurilor, ceea ce va duce la o mai bună plasare a produselor în magazin.

Cum funcționează monitorizarea raftului de vânzare cu amănuntul

Nu prea multe schimbări în rutina zilnică a reprezentanților de teren în afară de faptul că au mai multă flexibilitate în ceea ce privește calitatea imaginilor pe care le împărtășesc echipei de analiză. Industria actuală are o mulțime de blocaje care afectează perspectivele finale în care eșecul de a analiza imaginile neclare este o problemă majoră. Acest lucru duce la o creștere a timpului și a costurilor companiei pentru a prelua imagini noi pentru analize proaspete.

Reprezentanții de teren trebuie doar să facă clic pe fotografiile tuturor rafurilor relevante și să le alimenteze sistem de monitorizare a raftului de vânzare cu amănuntul. Unul dintre amortizoarele din procesul de audit automat al comerțului cu amănuntul este obstrucția atunci când agenții de teren fac clic pe imaginile de raft. De asemenea, acest lucru este asigurat de monitorizarea raftului de vânzare cu amănuntul, deoarece sistemul învață rapid cu intrări minime de antrenament, iar întreaga operațiune devine extrem de scalabilă. Astfel, pierderea imaginilor din cauza obstacolului în timpul fotografierii poate fi ignorată.

Algoritmul AI analizează toate tipurile de intrări pentru a oferi informații. Capacitatea sa de a analiza imagini de calitate slabă sporește credibilitatea rezultatelor finale. Sistemele tradiționale analizează cu greu imagini neclare/cu lumină scăzută, ceea ce nu este cazul când se utilizează AI. Confuzia dintre produsele cu aspect similar este o altă problemă controversată care se rezolvă atunci când AI este implementat în sistemul dvs. de recunoaștere a fotografiilor pentru audituri automate de retail.

ParallelDots a profitat de puterea AI pentru a crea ShelfWatch, un serviciu de analiză a raftului AI care oferă reprezentanților de teren flexibilitate și companiilor scalabilitate. ShelfWatch elimină toate blocajele din procesul tradițional de audit cu amănuntul, care afectează în prezent veniturile CPG și ale mărcilor de retail. Amploarea avantajelor sale poate fi pe deplin înțeleasă analizând fiecare parte interesată în procesul de audit cu amănuntul.

Reprezentanți de vânzări/de teren –

Reprezentanții se confruntă cu provocări majore în timp ce colectează date sub formă de imagini și videoclipuri. Există o lipsă de uniformitate în modelele de stivuire între comercianții cu amănuntul, ceea ce duce la diferite tipuri de imagini în ceea ce privește orientarea stocului, iluminarea și poziționarea. Agenții de teren se luptă cu menținerea consistenței cu datele pe care le colectează deoarece astfel de imagini non-standard durează mai mult pentru a fi analizate. Și în căutarea imaginilor standard, agenții de câmp cad pradă altor tipuri de prejudecăți de percepție umană.

ShelfWatch ajută reprezentanții de teren, oferindu-le flexibilitatea de a face toate fotografiile posibile în orice orientare, iluminare sau poziție. O astfel de flexibilitate este permisă deoarece ShelfWatch nu depinde de imagini uniforme standard pentru a oferi rezultate precise. Folosind algoritmi AI de ultimă generație, ShelfWatch este capabil să analizeze chiar și cele mai distorsionate imagini deoarece folosește tehnologia de recunoaștere a pachetelor AI.

Parteneri de retail –

Auditurile de conformitate sunt sarcini grele și pentru retaileri. Respectarea planogramei prestabilite face parte din acord de servicii între retailer și mărci. Dacă la evaluarea finală se constată că comercianții încalcă acordul prin afișarea prea puține produse, sau prin nepoziționarea corectă a produselor, se poate atrage penalități și chiar rezilierea contractelor (în cazuri extreme).

Deoarece ShelfWatch permite reprezentanților de teren să fie flexibili în timpul colectării datelor, ajută, de asemenea, comercianții cu amănuntul să respecte acordurile de servicii, deoarece toate imaginile colectate de reprezentanți sunt analizate indiferent de lumina, poziționarea și orientarea produselor pe raft. Acest lucru scutește comercianții de rapoarte de audit false, deoarece chiar dacă raftul lor nu este bine stivuit în ceea ce privește poziționarea și iluminarea, Shelf Watch va detecta toate obiectele de pe raft, reducând astfel incidența neconformității din cauza colectării slabe a datelor.

Mărci

Producătorii de CPG beneficiază de soluția noastră bazată pe inteligență artificială. Ei sunt capabili să analizeze toate tipurile de imagini din auditurile lor de vânzare cu amănuntul utilizând ShelfWatch. It ajută mărcile CPG să-și calculeze KPI-uri perfecte pentru magazinși obțineți informații instantanee și implementați-le în magazin.

Ti-a placut blogul? Citește-l pe acesta blogul pentru a înțelege cum AI câștigă strategia de retail.

Doriți să vedeți performanța propriei mărci pe rafturi? Clic aici pentru a programa o demonstrație gratuită.