ریٹیل شیلف مانیٹرنگ میں تصویر کی شناخت کس طرح مدد کرتی ہے۔

23 اکتوبر 2021 کو اپ ڈیٹ ہوا۔

گارٹنر کے مطابق2025 تک، خوردہ صنعت میں صارفین کے 90% تعاملات کا انتظام AI کے ذریعے کیا جائے گا۔ AI ٹیکنالوجی میں تازہ ترین ترقی اور گہری سیکھنے کے الگورتھم خوردہ صنعت کو بدل رہے ہیں۔ ہزاروں شیلف امیجز پر مشتمل ڈیٹا سیٹس کی ایک بڑی تعداد کے ساتھ، کمپنیاں اب اپنی ریٹیل شیلف کی موجودگی کی بہتر نگرانی کے لیے مصنوعی ذہانت کا فائدہ اٹھا سکتی ہیں۔

ریٹیل شیلف کی نگرانی شیلف پر مصنوعات کے حالات کو تسلیم کرنے میں مدد کرتا ہے جیسے دستیابی, درجہ بندی, خلائی, قیمتوں کا تعین, پروموشنز اور بہت سے. یہ کمپنیوں کو فوری اصلاحی اقدامات کرنے کا اختیار دیتا ہے۔ AI الگورتھم یقینی طور پر بہتر ہو سکتے ہیں۔ پلانوگرام کی تعمیل سٹاک کی مرئیت کی درست بصیرت فراہم کر کے۔ کمپنیاں اسٹاک مثالوں کی مدت کی نگرانی اور بینچ مارک کرنے کے قابل ہوں گی، جس سے اسٹور میں مصنوعات کی بہتر جگہ کا تعین ہوگا۔

ریٹیل شیلف کی نگرانی کیسے کام کرتی ہے۔

فیلڈ نمائندوں کے روزمرہ کے معمولات میں زیادہ تبدیلیاں اس حقیقت کے علاوہ نہیں ہیں کہ ان کے پاس تصویروں کے معیار کے لحاظ سے زیادہ لچک ہوتی ہے جو وہ تجزیہ ٹیم کے ساتھ شیئر کرتے ہیں۔ موجودہ صنعت میں بہت سی رکاوٹیں ہیں جو حتمی بصیرت کو متاثر کرتی ہیں جس میں غیر واضح تصاویر کا تجزیہ کرنے میں ناکامی ایک بڑا مسئلہ ہے۔ اس سے کمپنی کو نئے تجزیے کے لیے نئی تصاویر حاصل کرنے کے لیے وقت اور اخراجات میں اضافہ ہوتا ہے۔

فیلڈ کے نمائندوں کو صرف تمام متعلقہ شیلفوں کی تصویروں پر کلک کرنا ہوگا اور اسے ان کے لیے فیڈ کرنا ہوگا۔ خوردہ شیلف کی نگرانی کے نظام. خودکار ریٹیل آڈٹ کے عمل میں رکاوٹوں میں سے ایک رکاوٹ ہے جب فیلڈ ایجنٹ شیلف کی تصویروں پر کلک کرتے ہیں۔ اس کا بھی ریٹیل شیلف مانیٹرنگ کے ذریعے خیال رکھا جاتا ہے کیونکہ نظام کم از کم تربیتی ان پٹ کے ساتھ تیزی سے سیکھتا ہے، اور پورا آپریشن انتہائی قابل توسیع ہو جاتا ہے۔ اس طرح، فوٹو گرافی کے دوران رکاوٹ کی وجہ سے تصاویر کے نقصان کو نظر انداز کیا جا سکتا ہے۔

AI الگورتھم بصیرت فراہم کرنے کے لیے تمام قسم کے ان پٹ کا تجزیہ کرتا ہے۔ خراب معیار کی تصاویر کا تجزیہ کرنے کی اس کی صلاحیت حتمی نتائج کی ساکھ کو بڑھاتی ہے۔ روایتی نظاموں کو غیر واضح/کم روشنی والی تصاویر کا تجزیہ کرنے میں سخت دقت ہوتی ہے جو کہ AI استعمال کرتے وقت ایسا نہیں ہوتا ہے۔ ملتے جلتے نظر آنے والی مصنوعات کے درمیان الجھن ایک اور متنازعہ مسئلہ ہے جو اس وقت حل ہو جاتا ہے جب آپ کے فوٹو ریکگنیشن سسٹم میں AI کو تعینات کیا جاتا ہے۔ خودکار خوردہ آڈٹ.

متوازی ڈاٹس ShelfWatch بنانے کے لیے AI کی طاقت کا فائدہ اٹھایا ہے، ایک AI شیلف تجزیہ سروس جو فیلڈ نمائندوں کو لچک کے ساتھ اور اسکیل ایبلٹی والی کمپنیوں کو بااختیار بناتی ہے۔ ShelfWatch روایتی ریٹیل آڈٹ کے عمل میں ان تمام رکاوٹوں کو ختم کرتا ہے جو فی الحال CPG اور ریٹیل برانڈز کی آمدنی کو کھا رہے ہیں۔ ریٹیل آڈٹ کے عمل میں ہر اسٹیک ہولڈر کا تجزیہ کرکے اس کے فوائد کی حد کو پوری طرح سے سمجھا جاسکتا ہے۔

سیلز/فیلڈ کے نمائندے -

تصاویر اور ویڈیوز کی شکل میں ڈیٹا اکٹھا کرتے ہوئے نمائندوں کو بڑے چیلنجز کا سامنا کرنا پڑتا ہے۔ خوردہ فروشوں میں اسٹیکنگ پیٹرن میں یکسانیت کا فقدان ہے جو اسٹاک کی سمت بندی، روشنی اور پوزیشننگ کے لحاظ سے مختلف قسم کی تصویروں کی طرف لے جاتا ہے۔ فیلڈ ایجنٹ مستقل مزاجی کو برقرار رکھنے کے لیے جدوجہد کرتے ہیں۔ ان کے جمع کردہ ڈیٹا کے ساتھ کیونکہ ایسی غیر معیاری تصویروں کا تجزیہ کرنے میں زیادہ وقت لگتا ہے۔ اور معیاری امیجز کے حصول میں، فیلڈ ایجنٹس انسانی ادراک کی دیگر اقسام کا شکار ہو جاتے ہیں۔

ShelfWatch فیلڈ کے نمائندوں کو کسی بھی سمت، روشنی یا پوزیشننگ میں تمام ممکنہ تصویریں لینے میں لچک دے کر مدد کرتا ہے۔ اس طرح کی لچک کی اجازت ہے کیونکہ ShelfWatch درست آؤٹ پٹ دینے کے لیے معیاری یکساں تصاویر پر منحصر نہیں ہے۔ جدید ترین AI الگورتھم کا استعمال کرتے ہوئے، ShelfWatch انتہائی مسخ شدہ تصاویر کا بھی تجزیہ کرنے کے قابل ہے کیونکہ یہ AI پیک کی شناخت کی ٹیکنالوجی کا استعمال کرتا ہے۔

ریٹیل پارٹنرز -

تعمیل آڈٹ خوردہ فروشوں کے لیے بھی مشکل کام ہیں۔ پہلے سے طے شدہ پلانوگرام کی تعمیل کرنا اس کا حصہ ہے۔ خوردہ فروش اور برانڈز کے درمیان سروس کا معاہدہ. اگر حتمی تشخیص میں خوردہ فروش بہت کم پروڈکٹس دکھا کر، یا پروڈکٹس کو صحیح طریقے سے پوزیشن نہ دے کر معاہدے کی خلاف ورزی کرتے ہوئے پائے جاتے ہیں، تو یہ جرمانے اور یہاں تک کہ معاہدوں کو ختم کر سکتا ہے (انتہائی صورتوں میں)۔

چونکہ ShelfWatch ڈیٹا اکٹھا کرنے کے دوران فیلڈ کے نمائندوں کو لچکدار ہونے کی اجازت دیتا ہے، اس لیے یہ خوردہ فروشوں کو سروس کے معاہدوں کی تعمیل کرنے میں بھی مدد کرتا ہے کیونکہ نمائندوں کے ذریعے جمع کی گئی تمام تصاویر کا تجزیہ کیا جاتا ہے، شیلف پر موجود مصنوعات کی روشنی، پوزیشننگ اور واقفیت سے قطع نظر۔ یہ خوردہ فروشوں کو جھوٹی آڈٹ رپورٹس سے بچاتا ہے کیونکہ اگرچہ ان کا شیلف پوزیشننگ اور لائٹنگ کے لحاظ سے اچھی طرح سے اسٹیک نہیں ہے، شیلف واچ شیلف پر موجود تمام اشیاء کا پتہ لگائے گی، اس طرح ناقص ڈیٹا اکٹھا کرنے کی وجہ سے عدم تعمیل کے واقعات میں کمی آئے گی۔

گیسٹ بک

CPG مینوفیکچررز ہمارے AI سے چلنے والے حل سے فائدہ اٹھاتے ہیں۔ وہ استعمال کرکے اپنے خوردہ آڈٹ سے تمام قسم کی تصویروں کا تجزیہ کرنے کے قابل ہیں۔ شیلف واچ. It CPG برانڈز کو ان کا حساب لگانے میں مدد کرتا ہے۔ پرفیکٹ اسٹور KPIs، اور فوری بصیرت حاصل کریں اور اسٹور میں رہتے ہوئے انہیں لاگو کریں۔

بلاگ پسند آیا؟ یہ دوسرا پڑھیں کے بلاگ یہ سمجھنے کے لیے کہ AI خوردہ حکمت عملی کیسے جیت رہا ہے۔

دیکھنا چاہتے ہیں کہ آپ کا اپنا برانڈ شیلف پر کیسا کارکردگی دکھا رہا ہے؟ کلک کریں۔ یہاں ایک مفت ڈیمو شیڈول کرنے کے لئے.