Как распознавание фотографий помогает в мониторинге розничных полок

Обновлено 23 октября 2021 г.

По словам Гартнера, к 2025 году 90% взаимодействий с клиентами в розничной торговле будет осуществляться с помощью ИИ. Последние достижения в области технологий искусственного интеллекта и алгоритмов глубокого обучения меняют отрасль розничной торговли. Имея большое количество наборов данных, содержащих тысячи изображений полок, компании теперь могут использовать искусственный интеллект, чтобы лучше контролировать свое присутствие на розничных полках.

Мониторинг торговых полок помогает в распознавании состояния продукта на полках, таких как свободных мест, ассортимент, космосе, цены, акциями и многое другое. Это дает компаниям возможность предпринять немедленные корректирующие действия. Алгоритмы ИИ определенно могут улучшиться соответствие планограмме предоставляя точную информацию о видимости запасов. Компании смогут отслеживать и сравнивать продолжительность экземпляров акций, что приведет к лучшему размещению продуктов в магазине.

Как работает мониторинг розничной полки

Не так много изменений в повседневной жизни полевых представителей, за исключением того факта, что они стали более гибкими в отношении качества изображений, которыми они делятся с аналитической группой. В современной отрасли есть много узких мест, которые влияют на окончательное понимание, в котором неспособность проанализировать нечеткие изображения является серьезной проблемой. Это приводит к увеличению времени и затрат компании на получение новых изображений для нового анализа.

Полевым представителям просто нужно щелкнуть изображения всех соответствующих полок и передать их своим система мониторинга торговых полок. Одним из сдерживающих факторов в автоматизированном процессе аудита розничной торговли является препятствие, когда агенты на местах щелкают изображениями на полках. Об этом также заботится мониторинг розничной полки, поскольку система быстро обучается с минимальными затратами на обучение, и вся операция становится легко масштабируемой. Таким образом, потерей изображений из-за препятствий во время фотосъемки можно пренебречь.

Алгоритм ИИ анализирует все типы входных данных, чтобы предоставить информацию. Его способность анализировать изображения низкого качества повышает достоверность окончательных результатов. Традиционные системы с трудом анализируют нечеткие изображения/изображения при слабом освещении, чего нельзя сказать об использовании ИИ. Путаница между похожими продуктами — еще одна спорная проблема, которая решается, когда в вашей системе распознавания фотографий используется искусственный интеллект. автоматизированный розничный аудит.

Параллельные точки использовал возможности искусственного интеллекта для создания ShelfWatch, службы анализа полок с искусственным интеллектом, которая дает представителям на местах гибкость, а компаниям — масштабируемость. ShelfWatch устраняет все тупиковые ситуации в традиционном процессе аудита розничной торговли, который в настоящее время съедает доходы CPG и розничных брендов. Степень его преимуществ можно полностью понять, проанализировав каждую заинтересованную сторону в процессе аудита розничной торговли.

Торговые/местные представители –

Представители сталкиваются с серьезными проблемами при сборе данных в виде изображений и видео. У розничных продавцов отсутствует единообразие в схемах укладки, что приводит к разным типам изображений с точки зрения ориентации, освещения и расположения товаров. Полевые агенты борются за поддержание согласованности с данными, которые они собирают потому что такие нестандартные картинки дольше анализируются. И в погоне за стандартными изображениями полевые агенты становятся жертвами других типов предубеждений человеческого восприятия.

ShelfWatch помогает представителям на местах, предоставляя им возможность делать все возможные снимки в любой ориентации, освещении или положении. Такая гибкость допускается, потому что ShelfWatch не зависит от стандартных унифицированных изображений для получения точных результатов. Используя самые современные алгоритмы искусственного интеллекта, ShelfWatch может анализировать даже самые искаженные изображения. потому что он использует технологию распознавания пакетов AI.

Розничные партнеры –

Аудит соответствия — непростая задача и для ритейлеров. Соблюдение заранее установленной планограммы является частью соглашение об обслуживании между ритейлером и брендами. Если при окончательной оценке будет установлено, что розничные продавцы нарушают соглашение, демонстрируя слишком мало товаров или неправильно размещая товары, это может повлечь за собой штрафы и даже расторжение контрактов (в крайних случаях).

Поскольку ShelfWatch позволяет торговым представителям быть гибкими при сборе данных, это также помогает ритейлерам соблюдать соглашения об обслуживании, поскольку все изображения, собранные торговыми представителями, анализируются независимо от освещения, расположения и ориентации продуктов на полке. Это избавляет розничных продавцов от ложных отчетов об аудите, потому что даже если их полки не правильно расположены с точки зрения позиционирования и освещения, Shelf Watch обнаружит все предметы на полке, тем самым уменьшая количество случаев несоблюдения требований из-за плохого сбора данных.

БРЕНДЫ

Производители потребительских товаров получают выгоду от нашего решения на основе искусственного интеллекта. Они могут анализировать все типы изображений из своих розничных аудитов с помощью Полка. It помогает брендам потребительских товаров рассчитать KPI идеального магазина, а также получайте мгновенную информацию и применяйте ее прямо в магазине.

Понравился блог? Прочтите это другое Блог чтобы понять, как ИИ побеждает в розничной стратегии.

Хотите увидеть, как ваш собственный бренд работает на полках? щелчок здесь запланировать бесплатную демонстрацию.