ShelfWatch - Phần mềm thực thi bán lẻ dựa trên nhận dạng hình ảnh thông minh

Cập nhật ngày 10 tháng 2021 năm XNUMX

Hiện tại KPI sắp xếp kệ đánh giá bằng phần mềm thực hiện bán lẻ tiêu chuẩn của bạn, thường tốn nhiều thời gian và khó quản lý khi cao điểm làm việc. Việc nhập liệu thủ công tỉ mỉ là bắt buộc để đảm bảo rằng các sản phẩm trên kệ khớp với hình chữ nhật. Hơn nữa, việc thiếu khả năng hiển thị và dữ liệu cập nhật ngăn cản các thương hiệu hàng tiêu dùng giải quyết các vấn đề một cách chủ động. Trong giai đoạn bán hàng quan trọng, việc thiếu dữ liệu có thể dẫn đến các quyết định không tối ưu.

Theo một nghiên cứu, “Có tới 81% công ty báo cáo rằng họ không hài lòng với khả năng hoạt động của mình tại hệ thống bán lẻ. 86% khác cho biết họ không hài lòng với nỗ lực xúc tiến thương mại của mình ”.

Với Kệ, tất cả những phần dư thừa này có thể được giải quyết khá dễ dàng. Một công cụ mạnh mẽ và không phức tạp, ShelfWatch có khả năng chạy trên nhiều kênh bán lẻ. Trong blog này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua tất cả các khía cạnh của ShelfWatch giúp nó nổi bật trong số các giải pháp Phần mềm nhận dạng hình ảnh hiện có trong bán lẻ.

1. Phản hồi về chất lượng hình ảnh ngoại tuyến, thời gian thực

Chất lượng Hình ảnh là một tiêu chí quan trọng để đảm bảo độ chính xác cao của Nhận dạng Hình ảnh. Nhận dạng cấp SKU hoặc tuân thủ hiển thị giá chỉ có thể thực hiện được khi hình ảnh không bị mờ và không bị lóa. Ứng dụng ShelfWatch dành cho thiết bị di động có thuật toán chất lượng hình ảnh theo thời gian thực có thể phát hiện hình ảnh chất lượng kém và hướng dẫn đại diện bán hàng chụp lại ảnh. Tính năng phát hiện này hoạt động trên thiết bị và do đó, khả dụng ở chế độ ngoại tuyến.

Các đại diện bán hàng có thể dễ dàng chụp ảnh chất lượng cao ngay cả trong khu vực không có internet và hình ảnh được tự động tải lên bất cứ khi nào có kết nối internet. Theo kinh nghiệm làm việc với CPG và các thương hiệu bán lẻ, chúng tôi nhận thấy rằng trước khi sử dụng ShelfWatch, 15–20% hình ảnh được thu thập tại hiện trường có chất lượng quá thấp để được phân tích bởi AI hoặc trong nhiều trường hợp là cả con người. Điều này thường dẫn đến sự chậm trễ không cần thiết và phân tích không đầy đủ. Phần mềm thực thi bán lẻ hiện tại đổ lỗi cho các đại diện bán hàng trong trường hợp ảnh mờ hoặc mờ, và thúc đẩy CPG & các thương hiệu bán lẻ đào tạo các đại diện bận rộn của họ.

Một phần mềm thực hiện bán lẻ lý tưởng sử dụng nhận dạng hình ảnh, phải mạnh mẽ và thông minh để đảm bảo thu thập được các bức ảnh chất lượng cao mà không cần đào tạo thêm cho các đại diện.

2. Nhận dạng hình ảnh trên thiết bị (ODIN)

Một trong những hạn chế lớn nhất của các giải pháp kiểm tra hỗ trợ AI là đưa ra kết quả chính xác ngay lập tức. Để mang lại độ chính xác cao, đòi hỏi khả năng tính toán cao. Tuy nhiên, các thiết bị cầm tay được đại diện sử dụng có tài nguyên tính toán hạn chế và người ta phải cẩn thận để tránh tiêu thụ quá nhiều pin cho thiết bị của đại diện, vì anh ta cần phải sạc thiết bị của mình sau mỗi 2 hoặc 3 lần truy cập. Đây là đâu Giải pháp ODIN của ParallelDots chiến thắng. Nhóm khoa học dữ liệu của chúng tôi đã thành công trong việc tối ưu hóa thuật toán của chúng tôi theo cách như vậy, ShelfWatch mang đến cho bạn điều tốt nhất của cả hai thế giới - độ chính xác và tốc độ.

Nhận dạng hình ảnh trên thiết bị (ODIN) là tính năng tiên tiến nhất từ ​​ổn định ParallelDots. Nó cho phép báo cáo tức thì từ các bức ảnh kệ được chụp bởi các đại diện hiện trường bằng cách xử lý chúng trên thiết bị cầm tay của họ. ODIN nhanh và hoạt động hoàn toàn ngoại tuyến. Chúng tôi đã chạy thử nghiệm với một số khách hàng cho tính năng nhận dạng trên thiết bị được công bố gần đây. Kết quả đáng khích lệ và vượt quá mong đợi của khách hàng. Tính năng ODIN là một sản phẩm độc đáo và là minh chứng cho nền tảng nhận dạng hình ảnh vượt trội của chúng tôi cho môi trường bán lẻ. Chúng tôi khuyến khích khách hàng sử dụng tính năng ODIN cho các miền có số lượng SKU thấp và chúng trải qua các thay đổi không thường xuyên.

3. Khử trùng lặp

Rất thường xảy ra rằng trong khi thu thập dữ liệu, các đại diện bán hàng chụp nhiều hình ảnh của cùng một kệ từ nhiều góc độ khác nhau. Đây là một vấn đề nghiêm trọng vì nó có thể dẫn đến việc đếm gấp đôi số liệu về giá (chẳng hạn như chia sẻ của kệ) do đó, ảnh hưởng đến thông tin chi tiết. ShelfWatch làm chủ vấn đề này rất hiệu quả. Thuật toán khử trùng lặp của nó cải thiện chất lượng dữ liệu bằng cách phát hiện các hình ảnh trùng lặp và đảm bảo các chỉ số không bị tính hai lần.

Chúng tôi cũng tận dụng thuật toán này để phát hiện gian lận trong các cuộc kiểm tra định kỳ đối với hoạt động bán lẻ cho một công ty thuốc lá. Các chuyên gia đánh giá hiện trường sẽ thường gửi một hình ảnh cũ để cho biết rằng họ đã hoàn thành cuộc đánh giá. Sử dụng thuật toán khử trùng lặp, chúng tôi có thể xác định các trường hợp như vậy và giảm khả năng gian lận trong các cuộc kiểm tra thực địa. Trong vòng ba tháng kể từ khi tích hợp ShelfWatch, chất lượng dữ liệu đã được cải thiện 90%, dẫn đến thông tin chi tiết đáng tin cậy.

4. Tích hợp với phần mềm thực thi bán lẻ khác - ứng dụng SFA và DMS

Mặc dù ShelfWatch cung cấp ứng dụng riêng để thu thập dữ liệu tại hiện trường, nhưng chúng tôi hiểu rằng các đại diện bán hàng đã sử dụng thiết bị cầm tay do các nhà cung cấp tự động hóa của Salesforce cung cấp và sẽ cảm thấy rất phức tạp khi chuyển đổi giữa nhiều ứng dụng trong lĩnh vực này.

Chúng ta có ShelfWatch tích hợp với nhiều nhà cung cấp SFA và tất cả các tính năng của ShelfWatch như kiểm tra chất lượng hình ảnh theo thời gian thực và thông tin chi tiết về giá theo thời gian thực cũng hoạt động trong giải pháp tích hợp.

5. Thiết lập nhanh & Nhanh chóng để đào tạo AI

Dưới mui xe, hầu hết công cụ Nhận dạng hình ảnh chạy mạng nơ-ron để phát hiện SKU và Vật liệu POS trong các cửa hàng bán lẻ. Tuy nhiên, mạng nơ-ron, đặc biệt là mạng nơ-ron sâu nổi tiếng là cần một lượng lớn dữ liệu để đào tạo chúng và có độ chính xác từ 90% trở lên.

Ngoài ra, dữ liệu huấn luyện cần phải được chú thích thủ công trước khi nó có thể được cung cấp cho mạng nơ-ron. Dưới đây là một ví dụ về hình ảnh có chú thích.

Tuy nhiên, một nhà sản xuất lớn sẽ có 200–300 SKU trên nhiều loại nhãn hiệu của riêng họ và 100–200 SKU khác mà họ có thể muốn theo dõi đối thủ cạnh tranh của mình. Tạo tập dữ liệu được chú thích thủ công bao gồm 300–500 SKU là một công việc tẻ nhạt và rất tốn kém.

Hầu hết các nhà cung cấp Nhận dạng hình ảnh sẽ mất 90–120 ngày thiết lập thời gian để họ thu thập và ghi chú dữ liệu theo cách thủ công. Như bạn có thể tưởng tượng, đây là một quá trình tốn kém và tốn thời gian và không quy mô tốt cho ra mắt sản phẩm mới hoặc trong thời gian khuyến mãi cao điểm.

Thiết lập Shelfwatch là một quy trình đơn giản gồm hai bước. Trước tiên, bạn cần chia sẻ chỉ một hình ảnh của SKU mà bạn muốn theo dõi. Và thứ hai, hãy yêu cầu đại diện lĩnh vực của bạn chụp ảnh các kệ hàng của cửa hàng bán lẻ bằng ứng dụng di động của chúng tôi. Thuật toán của ShelfWatch được đào tạo theo cách nó tự động phân tích hình ảnh để đưa ra phân tích cạnh tranh như chia sẻ giá trị và tuân thủ planogram.

6. Chi phí hiệu quả

ShelfWatch đã được thực hiện với công nghệ kỹ thuật để mang lại kết quả tối ưu mà không cần phải chi nhiều tiền. Với công nghệ vượt trội của mình, chúng tôi hỗ trợ chi phí vận hành thấp vì cần ít tài nguyên hơn khi thiết lập ShelfWatch. Thuật toán của chúng tôi kiểm soát chất lượng dữ liệu ở cấp độ thu thập để đưa ra phân tích tiêu chuẩn, khách quan.

7. Cảnh báo WhatsApp -

Giá trị thực từ ShelfWatch được tính khi tất cả các trường hợp thực hiện bán lẻ dưới mệnh giá được đánh dấu ngay lập tức cho các bên liên quan phù hợp. Chúng tôi gửi cảnh báo tự động qua WhatsApp / email tới các trưởng nhóm hiện trường để có biện pháp can thiệp nhanh chóng. Ưu đãi mới này giúp thông tin chi tiết về ShelfWatch dễ hành động hơn - dẫn đến cơ chế phản hồi mạnh mẽ giữa nhà bán lẻ, đại diện hiện trường và CPG HQ.

Chứng nhận ISO 27001: 2013 -

Chúng tôi vô cùng vui mừng thông báo rằng chúng tôi hiện đang ISO 27001: Chứng nhận 2013. Để đạt được chứng nhận, việc tuân thủ bảo mật của ParallelDots đã được xác nhận bởi một công ty kiểm toán độc lập sau khi chứng minh một cách tiếp cận liên tục và có hệ thống để quản lý và bảo vệ dữ liệu của công ty và khách hàng. Chứng chỉ này là minh chứng cho cam kết của chúng tôi đối với quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Tìm thấy blog này hữu ích? Đọc này  Blog của chúng tôi. để biết thêm về cách các sản phẩm của ParallelDots cung cấp các giải pháp hiệu quả cho các phương pháp thực hiện bán lẻ truyền thống nhằm cải thiện sự hiện diện và khả năng hiển thị của thương hiệu.

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.