Fotoğraf Tanıma, Perakende Raf İzlemede Nasıl Yardımcı Olur?

23 Ekim 2021'de güncellendi

Gartner'a göre2025 yılına kadar perakende sektöründeki müşteri etkileşimlerinin %90'ı yapay zeka tarafından yönetilecek. Yapay zeka teknolojisindeki en son gelişmeler ve derin öğrenme algoritmaları perakende sektörünü değiştiriyor. Binlerce raf görüntüsünden oluşan çok sayıda veri seti sayesinde şirketler artık perakende raflarındaki varlıklarını daha iyi izlemek için yapay zekadan yararlanabiliyor.

Perakende raf izleme gibi raflardaki ürün koşullarının tanınmasına yardımcı olur. kullanılabilirliği, çeşitler, uzay, fiyatlandırma, promosyonlar ve daha fazlası. Şirketlere anında düzeltici önlemler alma yetkisi verir. Yapay zeka algoritmaları kesinlikle gelişebilir planogram uyumu Doğru stok görünürlüğü bilgileri sağlayarak. Şirketler, stok örneklerinin süresini izleyip karşılaştırabilecek ve bu da mağaza içi ürün yerleşiminin daha iyi olmasını sağlayacak.

Perakende raf izleme nasıl çalışır?

Analiz ekibiyle paylaştıkları resimlerin kalitesi konusunda daha fazla esnekliğe sahip olmaları dışında saha temsilcilerinin günlük rutinlerinde pek bir değişiklik yok. Mevcut sektörde, net olmayan görüntülerin analiz edilememesinin önemli bir sorun olduğu, nihai öngörüleri etkileyen birçok darboğaz bulunmaktadır. Bu, şirketin yeni analizler için yeni görüntüler almasına yönelik zaman ve maliyetlerin artmasına neden olur.

Saha temsilcilerinin tek yapması gereken ilgili tüm rafların resimlerine tıklamak ve bunu kendi üyelerine göndermektir. perakende raf izleme sistemi. Otomatik perakende denetim sürecindeki engellerden biri, saha temsilcilerinin raf resimlerine tıklamasının engellenmesidir. Sistem minimum eğitim girdisi ile hızlı bir şekilde öğrendiğinden ve tüm operasyon yüksek düzeyde ölçeklenebilir hale geldiğinden, bu da perakende raf izleme yoluyla halledilir. Böylece fotoğraf çekerken tıkanma nedeniyle fotoğraf kaybı yaşanması göz ardı edilebilir.

Yapay zeka algoritması, içgörü sağlamak için her türlü girişi analiz eder. Düşük kaliteli görüntüleri analiz etme yeteneği, nihai sonuçların güvenilirliğini artırır. Geleneksel sistemler, net olmayan/düşük ışıklı görüntüleri analiz etmekte zorlanır, ancak yapay zeka kullanıldığında durum böyle değildir. Benzer görünümlü ürünler arasındaki karışıklık, fotoğraf tanıma sisteminizde yapay zeka kullanıldığında çözülen başka bir tartışmalı sorundur. otomatik perakende denetimleri.

paralel noktalar saha temsilcilerine esneklik ve şirketlere ölçeklenebilirlik sağlayan bir yapay zeka raf analiz hizmeti olan ShelfWatch'u oluşturmak için yapay zekanın gücünden yararlandı. ShelfWatch, şu anda CPG ve perakende markalarının gelirini tüketen geleneksel perakende denetim sürecindeki tüm tıkanıklıkları ortadan kaldırıyor. Avantajlarının kapsamı, perakende denetim sürecindeki her bir paydaşın analiz edilmesiyle tam olarak anlaşılabilir.

Satış/Saha temsilcileri –

Temsilciler, resim ve video biçiminde veri toplarken büyük zorluklarla karşılaşıyor. Perakendeciler arasında istifleme modellerinde tekdüzelik eksikliği mevcut; bu da stok oryantasyonu, aydınlatma ve konumlandırma açısından farklı türde resimlere yol açıyor. Saha ajanları tutarlılığı korumakta zorlanıyor topladıkları verilerle çünkü bu tür standart dışı resimlerin analiz edilmesi daha uzun sürüyor. Ve standart görüntülerin peşinde saha ajanları, diğer insan algısı önyargılarının kurbanı oluyor.

ShelfWatch, saha temsilcilerine herhangi bir yönde, ışıkta veya konumda mümkün olan tüm fotoğrafları çekme esnekliği vererek yardımcı olur. Böyle bir esnekliğe izin veriliyor çünkü ShelfWatch doğru çıktı sağlamak için standart tek tip görüntülere bağımlı değil. En son teknolojiye sahip yapay zeka algoritmalarını kullanan ShelfWatch, en bozuk görüntüleri bile analiz edebiliyor çünkü AI paketleri tanıma teknolojisini kullanıyor.

Perakende Ortakları –

Uyumluluk denetimleri perakendeciler için de zorlu görevlerdir. Önceden belirlenmiş planograma uymak işin bir parçasıdır. perakendeci ve markalar arasındaki hizmet sözleşmesi. Nihai değerlendirmede perakendecilerin çok az ürün sergileyerek veya ürünleri doğru konumlandırmayarak sözleşmeyi ihlal ettikleri tespit edilirse, bu durum cezalara ve hatta sözleşmelerin feshine (ekstrem durumlarda) maruz kalabilir.

ShelfWatch, saha temsilcilerinin veri toplarken esnek olmalarına olanak sağladığı için perakendecilerin hizmet anlaşmalarına uymasına da yardımcı olur çünkü temsilciler tarafından toplanan tüm görüntüler, raftaki ürünlerin ışığına, konumuna ve yönüne bakılmaksızın analiz edilir. Bu, perakendecileri yanlış denetim raporlarından kurtarır, çünkü rafları konumlandırma ve aydınlatma açısından iyi istiflenmemiş olsa bile, Raf İzleme raftaki tüm nesneleri algılayacak ve böylece yetersiz veri toplanmasından kaynaklanan uyumsuzluk vakaları azalacaktır.

Markalar

CPG üreticileri yapay zeka destekli çözümümüzden yararlanıyor. Perakende denetimlerindeki her türlü resmi, kullanarak analiz edebilirler. rafİzle. It CPG markalarının hesaplamalarına yardımcı olur Mükemmel Mağaza KPI'ları, anında içgörüler elde edin ve bunları mağazadayken uygulayın.

Blogu beğendiniz mi? Bunu diğerini oku blog Yapay zekanın perakende stratejisini nasıl kazandığını anlamak için.

Kendi markanızın raflarda nasıl bir performans gösterdiğini görmek ister misiniz? Tıklayın okuyun ücretsiz bir demo planlamak için.