更新于23年2021月XNUMX日
根据Gartner的说法到2025年，零售行业90%的客户互动将由AI管理。人工智能技术和深度学习算法的最新进展正在改变零售行业。凭借包含数千个货架图像的大量数据集，公司现在可以利用人工智能来更好地监控其零售货架的存在。
零售货架监控 有助于识别货架上的产品状况，例如 可用性, 品种, 空间, 价格, 节假日 还有很多。它使公司能够立即采取纠正措施。 AI算法绝对可以改进 货架图合规 通过提供准确的库存可见性见解。公司将能够监控库存实例的持续时间并对其进行基准测试，这将导致更好的店内产品放置。
零售货架监控的工作原理
除了在与分析团队共享的图片质量方面具有更大的灵活性之外，现场代表的日常工作没有太大变化。当前行业存在很多影响最终洞察的瓶颈，其中无法分析不清晰的图像是一个主要问题。这导致公司检索新图像进行新分析的时间和成本增加。
现场代表只需点击所有相关货架的图片并将其提供给他们 零售货架监控系统。自动零售审核过程中的障碍之一是现场代理点击货架图片时的阻碍。零售货架监控也可以解决这一问题，因为系统可以通过最少的培训输入快速学习，并且整个操作变得高度可扩展。因此，拍摄时由于遮挡而造成的图片丢失可以忽略不计。
人工智能算法分析所有类型的输入以提供见解。它分析低质量图像的能力提高了最终结果的可信度。传统系统很难分析不清楚/低光图像，但使用人工智能时却并非如此。外观相似的产品之间的混淆是另一个有争议的问题，当人工智能部署在照片识别系统中时，这个问题就会得到解决。 自动化零售审核.
平行点 利用人工智能的力量创建了 ShelfWatch，这是一项人工智能货架分析服务，可为现场代表提供灵活性，为公司提供可扩展性。 ShelfWatch 消除了传统零售审核流程中的所有僵局，这些流程目前正在蚕食消费品和零售品牌的收入。通过分析零售审计过程中的每个利益相关者，可以充分了解其优势程度。
销售/现场代表 –
代表们在收集图片和视频形式的数据时面临着重大挑战。零售商之间的堆放模式缺乏统一性，导致库存方向、照明和位置方面的图片不同。现场代理努力保持一致性 以及他们收集的数据 因为这样的非标准图片需要更长的时间来分析。在追求标准图像的过程中，现场特工陷入了其他类型的人类感知偏差。
ShelfWatch 可以帮助现场代表灵活地在任何方向、光线或位置拍摄所有可能的照片。允许这种灵活性是因为 ShelfWatch 不依赖于标准统一图像来提供准确的输出。 ShelfWatch 使用最先进的人工智能算法，甚至能够分析最扭曲的图像 因为它采用了AI包识别技术。
零售合作伙伴 –
对于零售商来说，合规审核也是一项艰巨的任务。遵守预设的货架图是其中的一部分 零售商与品牌商之间的服务协议。如果在最终评估中发现零售商因展示的产品太少或产品定位不正确而违反协议，则可能会受到处罚，甚至终止合同（在极端情况下）。
由于 ShelfWatch 使现场代表能够灵活地收集数据，因此它还可以帮助零售商遵守服务协议，因为无论货架上产品的光线、位置和方向如何，都会对代表收集的所有图像进行分析。这可以使零售商免受虚假审计报告的影响，因为即使他们的货架在定位和照明方面堆放得不好，Shelf Watch也会检测货架上的所有物品，从而减少因数据收集不良而导致不合规的发生率。
品牌
CPG 制造商受益于我们的人工智能解决方案。他们能够通过使用分析零售审核中的所有类型的图片 货架观察. It 帮助 CPG 品牌计算其 完美商店 KPI，并获得即时见解并在店内实施。
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