การจดจำภาพถ่ายช่วยในการตรวจสอบชั้นวางขายปลีกได้อย่างไร

อัปเดตเมื่อ 23 ตุลาคม 2021

อ้างอิงจาก Gartnerภายในปี 2025 การโต้ตอบกับลูกค้า 90% ในอุตสาหกรรมค้าปลีกจะได้รับการจัดการโดย AI ความก้าวหน้าล่าสุดของเทคโนโลยี AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกกำลังเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมค้าปลีก ด้วยชุดข้อมูลจำนวนมากที่ประกอบด้วยภาพชั้นวางหลายพันภาพ ขณะนี้บริษัทต่างๆ สามารถใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อติดตามการมีอยู่ของชั้นวางขายปลีกได้ดียิ่งขึ้น

การตรวจสอบชั้นวางขายปลีก ช่วยในการจดจำสภาพสินค้าบนชั้นวาง เช่น ความพร้อมใช้งาน, การแบ่งประเภท, ช่องว่าง, การตั้งราคา, โปรโมชั่น และอื่น ๆ อีกมากมาย. ช่วยให้บริษัทต่างๆ ดำเนินการแก้ไขได้ทันที อัลกอริทึม AI สามารถปรับปรุงได้อย่างแน่นอน การปฏิบัติตามแผนผัง โดยให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการมองเห็นสต็อกที่แม่นยำ บริษัทต่างๆ จะสามารถตรวจสอบและเปรียบเทียบระยะเวลาของอินสแตนซ์สต็อก ซึ่งจะทำให้การจัดวางผลิตภัณฑ์ในร้านค้าดีขึ้น

การตรวจสอบชั้นวางขายปลีกทำงานอย่างไร

กิจวัตรประจำวันของตัวแทนภาคสนามไม่ได้เปลี่ยนแปลงมากนัก นอกเหนือจากข้อเท็จจริงที่ว่าพวกเขามีความยืดหยุ่นมากขึ้นในแง่ของคุณภาพของรูปภาพที่พวกเขาแบ่งปันกับทีมวิเคราะห์ อุตสาหกรรมปัจจุบันมีปัญหาคอขวดมากมายที่ส่งผลต่อข้อมูลเชิงลึกขั้นสุดท้าย ซึ่งความล้มเหลวในการวิเคราะห์ภาพที่ไม่ชัดเจนเป็นปัญหาหลัก สิ่งนี้นำไปสู่การเพิ่มเวลาและค่าใช้จ่ายให้กับบริษัทในการดึงภาพใหม่เพื่อการวิเคราะห์ที่สดใหม่

ตัวแทนภาคสนามเพียงแค่คลิกรูปภาพของชั้นวางที่เกี่ยวข้องทั้งหมดแล้วป้อนให้กับพวกเขา ระบบตรวจสอบชั้นวางขายปลีก. แดมเปอร์ตัวหนึ่งในกระบวนการตรวจสอบการขายปลีกแบบอัตโนมัติเป็นสิ่งกีดขวางเมื่อเจ้าหน้าที่ภาคสนามคลิกที่รูปภาพชั้นวาง สิ่งนี้ได้รับการดูแลด้วยการตรวจสอบชั้นวางขายปลีก เนื่องจากระบบเรียนรู้ได้อย่างรวดเร็วด้วยอินพุตการฝึกอบรมขั้นต่ำ และการดำเนินการทั้งหมดสามารถปรับขนาดได้สูง ดังนั้นการสูญเสียภาพอันเนื่องมาจากสิ่งกีดขวางขณะถ่ายภาพจึงสามารถละเลยได้

อัลกอริทึม AI จะวิเคราะห์อินพุตทุกประเภทเพื่อนำเสนอข้อมูลเชิงลึก ความสามารถในการวิเคราะห์ภาพคุณภาพต่ำช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์สุดท้าย ระบบดั้งเดิมมีปัญหาในการวิเคราะห์ภาพที่ไม่ชัดเจน/แสงน้อย ซึ่งไม่ใช่กรณีเมื่อใช้ AI ความสับสนระหว่างสินค้าที่ดูคล้ายคลึงกันเป็นอีกปัญหาที่ถกเถียงกันซึ่งจะได้รับการแก้ไขเมื่อมีการปรับใช้ AI ในระบบจดจำภาพของคุณสำหรับ การตรวจสอบการค้าปลีกอัตโนมัติ.

จุดคู่ขนาน ได้ใช้ประโยชน์จากพลังของ AI เพื่อสร้าง ShelfWatch ซึ่งเป็นบริการวิเคราะห์ชั้นวาง AI ที่ให้อำนาจตัวแทนภาคสนามด้วยความยืดหยุ่นและบริษัทที่มีความสามารถในการปรับขนาดได้ ShelfWatch กำจัด gridlocks ทั้งหมดในกระบวนการตรวจสอบการค้าปลีกแบบดั้งเดิมที่กำลังกินรายได้ของ CPG และแบรนด์ค้าปลีก ขอบเขตของข้อได้เปรียบสามารถเข้าใจได้อย่างเต็มที่โดยการวิเคราะห์ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียแต่ละรายในกระบวนการตรวจสอบการค้าปลีก

ตัวแทนขาย/ภาคสนาม –

ตัวแทนต้องเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญในขณะที่รวบรวมข้อมูลในรูปแบบของรูปภาพและวิดีโอ รูปแบบการเรียงซ้อนในร้านค้าปลีกนั้นขาดความสม่ำเสมอ ซึ่งนำไปสู่รูปภาพประเภทต่างๆ ในแง่ของการวางแนวสต็อก การจัดแสง และการวางตำแหน่ง เจ้าหน้าที่ภาคสนามต่อสู้กับการรักษาความสม่ำเสมอ ด้วยข้อมูลที่พวกเขารวบรวม เพราะภาพที่ไม่ได้มาตรฐานดังกล่าวใช้เวลาในการวิเคราะห์นานขึ้น และในการแสวงหาภาพมาตรฐาน เจ้าหน้าที่ภาคสนามตกเป็นเหยื่อของอคติในการรับรู้ประเภทอื่นๆ ของมนุษย์

ShelfWatch ช่วยเจ้าหน้าที่ภาคสนามโดยให้ความยืดหยุ่นในการถ่ายภาพที่เป็นไปได้ทั้งหมดในทุกทิศทาง แสง หรือตำแหน่ง อนุญาตให้ใช้ความยืดหยุ่นดังกล่าวได้เนื่องจาก ShelfWatch ไม่ได้ขึ้นอยู่กับภาพที่สม่ำเสมอมาตรฐานเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ ด้วยการใช้อัลกอริธึม AI ที่ล้ำสมัย ทำให้ ShelfWatch สามารถวิเคราะห์ได้แม้กระทั่งภาพที่บิดเบี้ยวที่สุด เพราะมันใช้เทคโนโลยีการจดจำแพ็ค AI

พันธมิตรค้าปลีก –

การตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนดเป็นงานที่ยากสำหรับผู้ค้าปลีกเช่นกัน เพื่อให้สอดคล้องกับแผนผังที่ตั้งไว้ล่วงหน้าเป็นส่วนหนึ่งของ ข้อตกลงการให้บริการระหว่างผู้ค้าปลีกกับแบรนด์. หากในการประเมินขั้นสุดท้ายพบว่าผู้ค้าปลีกละเมิดข้อตกลงโดยแสดงผลิตภัณฑ์น้อยเกินไป หรือโดยการวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ไม่ถูกต้อง อาจดึงดูดบทลงโทษและแม้กระทั่งการบอกเลิกสัญญา ( ในกรณีร้ายแรง )

เนื่องจาก ShelfWatch ช่วยให้ตัวแทนภาคสนามมีความยืดหยุ่นในขณะที่รวบรวมข้อมูล ยังช่วยให้ผู้ค้าปลีกปฏิบัติตามข้อตกลงในการให้บริการ เนื่องจากภาพทั้งหมดที่รวบรวมโดยตัวแทนจะได้รับการวิเคราะห์โดยไม่คำนึงถึงแสง ตำแหน่ง และทิศทางของผลิตภัณฑ์บนชั้นวาง วิธีนี้ช่วยประหยัดผู้ค้าปลีกจากรายงานการตรวจสอบที่ผิดพลาด เนื่องจากแม้ว่าชั้นวางของพวกเขาจะไม่ได้เรียงซ้อนกันอย่างดีในแง่ของการวางตำแหน่งและแสง แต่ Shelf Watch จะตรวจจับวัตถุทั้งหมดบนชั้นวาง ซึ่งช่วยลดอุบัติการณ์ของการไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนดเนื่องจากการรวบรวมข้อมูลที่ไม่ดี

แบรนด์

ผู้ผลิต CPG ได้รับประโยชน์จากโซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของเรา พวกเขาสามารถวิเคราะห์รูปภาพทุกประเภทจากการตรวจสอบการขายปลีกโดยใช้ ชั้นวางนาฬิกา. It ช่วยให้แบรนด์ CPG คำนวณ KPI ของร้านค้าที่สมบูรณ์แบบและรับข้อมูลเชิงลึกทันทีและนำไปใช้งานในร้านค้า

ชอบบล็อก? อ่านต่อ บล็อก เพื่อทำความเข้าใจว่า AI ชนะกลยุทธ์การค้าปลีกอย่างไร

ต้องการดูว่าแบรนด์ของคุณทำงานบนชั้นวางอย่างไร คลิก  โปรดคลิกที่นี่เพื่ออ่านรายละเอียดเพิ่มเติม เพื่อกำหนดเวลาการสาธิตฟรี