Nhận dạng ảnh giúp ích như thế nào trong Giám sát kệ bán lẻ

Cập nhật vào ngày 23 tháng 2021 năm XNUMX

Theo Gartner, đến năm 2025, 90% tương tác của khách hàng trong ngành bán lẻ sẽ được quản lý bởi AI. Tiến bộ mới nhất trong công nghệ AI và các thuật toán học sâu đang thay đổi ngành bán lẻ. Với một số lượng lớn tập dữ liệu bao gồm hàng nghìn hình ảnh về giá kệ, các công ty hiện có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo để giám sát tốt hơn sự hiện diện trên kệ bán lẻ của họ.

Giám sát kệ bán lẻ giúp nhận biết tình trạng sản phẩm trên kệ, chẳng hạn như sẵn có, các loại, không gian, giá, chương trình khuyến mãi và nhiều thứ khác nữa. Nó cho phép các công ty thực hiện các hành động sửa chữa ngay lập tức. Thuật toán AI chắc chắn có thể cải thiện tuân thủ planogram bằng cách cung cấp thông tin chi tiết chính xác về khả năng hiển thị hàng hóa. Các công ty sẽ có thể theo dõi và đánh giá thời gian của các đợt tồn kho, điều này sẽ dẫn đến việc bố trí sản phẩm trong cửa hàng tốt hơn.

Cách thức hoạt động của giám sát kệ bán lẻ

Không có nhiều thay đổi trong thói quen hàng ngày của các đại diện hiện trường ngoài việc họ linh hoạt hơn về chất lượng hình ảnh mà họ chia sẻ với nhóm phân tích. Ngành công nghiệp hiện tại có rất nhiều nút thắt ảnh hưởng đến những hiểu biết cuối cùng, trong đó việc không phân tích được những hình ảnh không rõ ràng là một vấn đề lớn. Điều này dẫn đến việc tăng thời gian và chi phí cho công ty để lấy các hình ảnh mới để phân tích mới.

Các đại diện hiện trường chỉ cần nhấp vào hình ảnh của tất cả các giá có liên quan và đưa nó vào hệ thống giám sát kệ bán lẻ. Một trong những yếu tố cản trở trong quá trình kiểm tra bán lẻ tự động là cản trở khi các đại lý tại hiện trường nhấp vào hình ảnh giá kệ. Điều này cũng được thực hiện bằng cách giám sát kệ bán lẻ vì hệ thống trở nên học hỏi nhanh chóng với đầu vào đào tạo tối thiểu và toàn bộ hoạt động trở nên có khả năng mở rộng cao. Do đó, việc mất ảnh do vật cản trong khi chụp ảnh có thể được bỏ qua.

Thuật toán AI phân tích tất cả các loại đầu vào để cung cấp thông tin chi tiết. Khả năng phân tích hình ảnh chất lượng kém của nó giúp nâng cao độ tin cậy của kết quả cuối cùng. Các hệ thống truyền thống gặp khó khăn trong việc phân tích hình ảnh không rõ ràng / ánh sáng yếu, điều này không xảy ra khi sử dụng AI. Sự nhầm lẫn giữa các sản phẩm trông giống nhau là một vấn đề gây tranh cãi khác được giải quyết khi AI được triển khai trong hệ thống nhận dạng ảnh của bạn cho kiểm tra bán lẻ tự động.

ParallelDots đã tận dụng sức mạnh của AI để tạo ra ShelfWatch, một dịch vụ phân tích giá kệ bằng AI giúp trao quyền cho các đại diện hiện trường sự linh hoạt và các công ty có khả năng mở rộng. ShelfWatch loại bỏ tất cả các tắc nghẽn trong quy trình kiểm toán bán lẻ truyền thống hiện đang ăn vào doanh thu của CPG và các thương hiệu bán lẻ. Có thể hiểu đầy đủ về mức độ lợi thế của nó bằng cách phân tích từng bên liên quan trong quá trình kiểm toán bán lẻ.

Đại diện Bán hàng / Hiện trường -

Các đại diện phải đối mặt với những thách thức lớn trong khi thu thập dữ liệu dưới dạng hình ảnh và video. Thiếu sự đồng nhất trong các mô hình xếp chồng giữa các nhà bán lẻ dẫn đến các loại hình ảnh khác nhau về hướng hàng, ánh sáng và vị trí. Các nhân viên hiện trường đấu tranh với việc duy trì tính nhất quán với dữ liệu họ thu thập bởi vì những bức ảnh không chuẩn như vậy sẽ mất nhiều thời gian hơn để phân tích. Và trong việc theo đuổi những hình ảnh chuẩn, các tác nhân hiện trường trở thành con mồi của các kiểu thành kiến ​​nhận thức khác của con người.

ShelfWatch giúp các đại diện hiện trường bằng cách cho họ khả năng linh hoạt để chụp tất cả các bức ảnh có thể theo bất kỳ hướng, ánh sáng hoặc vị trí nào. Tính linh hoạt như vậy được cho phép vì ShelfWatch không phụ thuộc vào hình ảnh đồng nhất tiêu chuẩn để đưa ra đầu ra chính xác. Sử dụng các thuật toán AI hiện đại, ShelfWatch có thể phân tích ngay cả những hình ảnh bị bóp méo nhất vì nó sử dụng công nghệ nhận dạng gói AI.

Đối tác Bán lẻ -

Đánh giá tuân thủ cũng là nhiệm vụ khó khăn đối với các nhà bán lẻ. Để tuân thủ biểu đồ được thiết lập trước là một phần của thỏa thuận dịch vụ giữa nhà bán lẻ và thương hiệu. Nếu trong lần đánh giá cuối cùng, các nhà bán lẻ bị phát hiện vi phạm thỏa thuận do trưng bày quá ít sản phẩm hoặc không định vị sản phẩm một cách chính xác, điều đó có thể bị phạt và thậm chí chấm dứt hợp đồng (trong trường hợp nghiêm trọng).

Vì ShelfWatch cho phép đại diện hiện trường linh hoạt trong khi thu thập dữ liệu, nên nó cũng giúp các nhà bán lẻ tuân thủ các thỏa thuận dịch vụ vì tất cả hình ảnh do đại diện thu thập được phân tích bất kể ánh sáng, vị trí và hướng của sản phẩm trên kệ. Điều này giúp các nhà bán lẻ tránh được các báo cáo kiểm toán sai vì ngay cả khi kệ của họ không được xếp chồng lên nhau tốt về vị trí và ánh sáng, Shelf Watch sẽ phát hiện tất cả các đối tượng trên kệ, do đó giảm tỷ lệ không tuân thủ do thu thập dữ liệu kém.

Thương hiệu

Các nhà sản xuất CPG được hưởng lợi từ giải pháp hỗ trợ AI của chúng tôi. Họ có thể phân tích tất cả các loại hình ảnh từ các cuộc kiểm tra bán lẻ của họ bằng cách sử dụng Kệ. It giúp các thương hiệu CPG tính toán KPI của cửa hàng hoàn hảo, đồng thời có được thông tin chi tiết tức thì và triển khai chúng khi ở cửa hàng.

Thích blog? Đọc cái này cái khác Blog của chúng tôi. để hiểu cách AI chiến thắng trong chiến lược bán lẻ.

Bạn muốn xem thương hiệu của riêng bạn đang hoạt động như thế nào trên kệ hàng? Nhấp chuột tại đây để lên lịch trình diễn thử miễn phí.