ShelfWatch – Akıllı Görüntü Tanıma tabanlı Perakende Yürütme Yazılımı

Güncellenme tarihi: 10 Kasım 2021

Şimdi raf düzenlemesi KPI Standart perakende yürütme yazılımınızı kullanan değerlendirmeler genellikle zaman alıcıdır ve iş yoğunluğu sırasında yönetilmesi zordur. Raftaki ürünlerin planogramla eşleştiğini garanti etmek için dikkatli bir şekilde manuel giriş yapılması gerekir. Üstelik görünürlük ve güncel veri eksikliği, tüketim ürünleri markalarının sorunları proaktif bir şekilde ele almasını engelliyor. Kritik bir satış döneminde veri eksikliği, optimal olmayan kararlara yol açabilir.

Bir göre ders çalışma, “Şirketlerin %81'i perakende satıştaki performanslarından memnun olmadıklarını bildirdi. Diğer %86'lık kesim ise ticareti teşvik çabalarından memnun olmadıklarını söyledi”.

İle rafİzletüm bu işten çıkarmaların üstesinden kolaylıkla gelinebilir. Güçlü ve sorunsuz bir araç olan ShelfWatch, geniş bir perakende kanalı yelpazesinde çalışma kapasitesine sahiptir. Bu blogda, ShelfWatch'ı perakendedeki mevcut Görüntü Tanıma Yazılımı çözümleri arasında öne çıkaran tüm yönleriyle size yol göstereceğiz.

1. Gerçek Zamanlı, Çevrimdışı Görüntü Kalitesi geri bildirimi

Görüntü Kalitesi, Görüntü Tanıma'nın yüksek doğruluğunu sağlamak için önemli bir kriterdir. SKU düzeyi tanıma veya fiyat görüntüleme uyumluluğu yalnızca görüntü bulanık olmadığında ve parlamadan uzak olduğunda mümkündür. ShelfWatch mobil uygulaması, düşük kaliteli görüntüleri tespit edebilen ve satış temsilcisine fotoğrafları yeniden çekmesi talimatını verebilen gerçek zamanlı bir görüntü kalitesi algoritmasına sahiptir. Bu algılama cihazda çalışır ve bu nedenle çevrimdışı modda kullanılabilir.

Satış temsilcileri, internetin olmadığı bir bölgede bile kolaylıkla yüksek kaliteli görüntüler çekebiliyor ve görüntüler, internet bağlantısı mevcut olduğunda otomatik olarak yükleniyor. CPG ve perakende markalarıyla çalışma deneyimimizde, ShelfWatch'ı kullanmadan önce sahada toplanan görüntülerin %15-20'sinin yapay zeka veya birçok durumda insanlar tarafından da analiz edilemeyecek kadar düşük kalitede olduğunu gördük. Bu genellikle gereksiz gecikmelere ve eksik analizlere yol açar. Mevcut perakende yürütme yazılımı, bulanık veya parlak fotoğraflar olması durumunda suçu satış temsilcilerine yüklüyor ve yoğun temsilcilerini eğitme sorumluluğunu CPG ve perakende markalarına yüklüyor.

Görüntü tanımayı kullanan ideal bir perakende yürütme yazılımı, temsilcilere herhangi bir ek eğitim gerekmeden yüksek kaliteli fotoğrafların toplanmasını sağlamak için sağlam ve akıllı olmalıdır.

2. Cihaz Üzerinde Görüntü Tanıma (ODIN)

Yapay zeka destekli denetim çözümlerinin en büyük sınırlamalarından biri, doğru sonuçların anında verilmesidir. Yüksek doğruluk sağlamak için gereken bilgi işlem gücü yüksektir. Bununla birlikte, temsilciler tarafından kullanılan el tipi cihazlar sınırlı bilgi işlem kaynaklarına sahiptir ve her 2 veya 3 ziyaretten sonra cihazını şarj etmek zorunda kalmamak için temsilcinin cihazının aşırı pil tüketiminden kaçınmaya dikkat edilmelidir. burası ParallelDots'un ODIN çözümü kazanır. Veri bilimi ekibimiz, algoritmamızı ShelfWatch'un size her iki dünyanın da en iyisini (doğruluk ve hız) sunacağı şekilde optimize etmeyi başardı.

Cihaz İçi Görüntü Tanıma (ODIN), ParallelDots kararlılığının en ileri ürünüdür. Saha temsilcilerinin yakaladığı raf fotoğraflarının el cihazlarında işlenerek anlık olarak raporlanmasına olanak sağlar. ODIN hızlıdır ve tamamen çevrimdışı çalışır. Yakın zamanda duyurulan cihaz içi tanıma özelliği için birkaç müşteriyle pilot denemeler yaptık. Sonuçlar cesaret verici ve müşteri beklentilerini aştı. ODIN özelliği, perakende ortamına yönelik üstün görüntü tanıma platformumuza yönelik benzersiz bir teklif ve kanıttır. Müşterilerimizin, az sayıda SKU içeren ve sık sık değişiklik yapılmayan alan adları için ODIN özelliğini kullanmalarını öneririz.

3. Tekilleştirme

Satış temsilcilerinin veri toplarken aynı rafın çeşitli açılardan birden fazla fotoğrafını çekmesi sıklıkla görülür. Bu ciddi bir sorundur çünkü raf metriklerinin (örneğin, raf payı) bu da öngörüleri etkiler. ShelfWatch bu sorunun üstesinden çok verimli bir şekilde geliyor. Tekilleştirme algoritması, yinelenen görüntüleri tespit ederek ve ölçümlerin iki kez sayılmamasını sağlayarak veri kalitesini artırır.

Bir tütün şirketinin perakende satış işlemlerinin düzenli denetimlerinde dolandırıcılığı tespit etmek için de bu algoritmadan yararlandık. Saha denetçileri genellikle denetimi tamamladıklarını belirtmek için eski bir görsel sunarlardı. Tekilleştirme algoritmasını kullanarak bu tür durumları ortaya çıkarabildik ve saha denetimlerinde dolandırıcılık olasılığını azaltabildik. ShelfWatch'un entegre edilmesinden sonraki üç ay içinde veri kalitesinde %90'lık bir iyileşme görüldü ve bu da güvenilir içgörülere yol açtı.

4. Diğer perakende yürütme yazılımlarıyla entegrasyon – SFA ve DMS uygulamaları

ShelfWatch, sahadaki verileri yakalamak için kendi uygulamasını sağlarken, satış temsilcilerinin hali hazırda Salesforce otomasyon satıcıları tarafından sağlanan el bilgisayarlarını kullandığını ve sahadaki birden fazla uygulama arasında geçiş yapmanın zahmetli olduğunu anlıyoruz.

Sahibiz entegre ShelfWatch birden fazla SFA satıcısıyla birlikte çalışır ve ShelfWatch'un gerçek zamanlı görüntü kalitesi kontrolleri ve gerçek zamanlı raf öngörüleri gibi tüm özellikleri entegre çözümde de çalışır.

5. Hızlı Kurulum ve Yapay Zekayı eğitmek için hızlı

Temel olarak, Görüntü Tanıma motorunun çoğu, perakende mağazalardaki SKU'ları ve POS Malzemelerini tespit etmek için bir sinir ağı çalıştırıyor. Ancak sinir ağları, özellikle de derin sinir ağları, kendilerini eğitmek ve %90 ve üzeri doğruluk elde etmek için büyük miktarda veriye ihtiyaç duymasıyla ünlüdür.

Ayrıca, eğitim verilerinin sinir ağına beslenmeden önce manuel olarak açıklanması gerekir. Açıklamalı bir görüntünün bir örneği aşağıda gösterilmektedir.

Bununla birlikte, büyük bir üreticinin kendi markalarının birden fazla kategorisinde 200-300 SKU'su ve rakipleri için takip etmek isteyebileceği 100-200 SKU'su daha olacaktır. 300-500 SKU'yu kapsayan, manuel olarak açıklama eklenmiş bir veri kümesi oluşturmak sıkıcı ve çok pahalı bir iştir.

Çoğu Görüntü Tanıma satıcısının, verileri toplaması ve manuel olarak açıklama eklemesi için 90-120 günlük kurulum süresi gerekir. Tahmin edebileceğiniz gibi bu pahalı ve zaman alıcı bir süreçtir ve yeni ürün lansmanları veya promosyonların yoğun olduğu zamanlarda.

Shelfwatch'ı kurmak basit, iki adımlı basit bir işlemdir. İlk önce paylaşmanız gerekiyor sadece bir resim İzlemek istediğiniz SKU'ların listesi. İkincisi, saha temsilcilerinizden mobil uygulamamızı kullanarak perakende satış mağazasının raflarının resimlerini çekmelerini isteyin. ShelfWatch'ın algoritması öyle bir şekilde eğitilmiştir ki raf payı ve planogram uyumluluğu gibi rekabetçi bir analiz sunmak için görüntüleri otomatik olarak analiz eder.

6. Uygun Maliyetli

ShelfWatch ile yapılmıştır en gelişmiş teknoloji Çok fazla para harcamanıza gerek kalmadan optimum sonuçları vermek. Üstün teknolojimiz sayesinde, ShelfWatch kurulumunda daha az kaynağa ihtiyaç duyulması nedeniyle düşük işletme maliyetlerini destekliyoruz. Algoritmamız standart, objektif analizleri ortaya çıkarmak için veri kalitesini toplama düzeyinde kontrol eder.

7. WhatsApp Uyarıları –

ShelfWatch'un gerçek değeri, ortalamanın altında perakende satış uygulamalarının tüm örneklerinin anında doğru paydaşlara vurgulanmasıyla elde edilir. Hızlı müdahale için saha ekip liderlerine WhatsApp/e-posta yoluyla otomatik uyarı gönderiyoruz. Bu yeni teklif, ShelfWatch içgörülerini daha eyleme geçirilebilir hale getirerek, sağlam geri bildirim mekanizması perakendeci, saha temsilcisi ve CPG Genel Merkezi arasında.

ISO 27001:2013 Sertifikası –

olduğumuzu büyük bir mutlulukla duyuruyoruz. ISO 27001: 2013 sertifikalı. Sertifikayı almak için ParallelDots'un güvenlik uyumluluğu, şirket ve müşteri verilerinin yönetilmesi ve korunmasına yönelik sürekli ve sistematik bir yaklaşım sergilendikten sonra bağımsız bir denetim firması tarafından doğrulandı. Bu sertifika, veri gizliliği ve güvenliğine olan bağlılığımızın bir kanıtıdır.

Bu blogu faydalı buldunuz mu? Oku bunu blog ParallelDots ürünlerinin, marka varlığını ve görünürlüğünü artırmak için geleneksel perakende yürütme yöntemlerine nasıl etkili çözümler sağladığı hakkında daha fazla bilgi edinmek için.

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