Wie die Fotoerkennung bei der Regalüberwachung im Einzelhandel hilft

Aktualisiert am 23. Oktober 2021

Laut Gartner, bis 2025 werden 90 % der Kundeninteraktionen im Einzelhandel von KI verwaltet. Die neuesten Fortschritte in der KI-Technologie und Deep-Learning-Algorithmen verändern die Einzelhandelsbranche. Mit einer großen Anzahl von Datensätzen, die Tausende von Regalbildern umfassen, können Unternehmen jetzt künstliche Intelligenz nutzen, um die Präsenz ihrer Einzelhandelsregale besser zu überwachen.

Regalüberwachung im Einzelhandel hilft beim Erkennen von Produktzuständen in Regalen wie z Verfügbarkeit, Sortimente, Raum, gebühr, Promotions und viele mehr. Es befähigt Unternehmen, sofort Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. KI-Algorithmen können definitiv verbessert werden Planogramm-Konformität durch die Bereitstellung genauer Einblicke in die Bestandstransparenz. Unternehmen werden in der Lage sein, die Dauer von Lagerinstanzen zu überwachen und zu bewerten, was zu einer besseren Produktplatzierung im Geschäft führt.

So funktioniert die Regalüberwachung im Einzelhandel

Am Tagesablauf der Außendienstmitarbeiter ändert sich nicht viel, abgesehen davon, dass sie in Bezug auf die Qualität der Bilder, die sie mit dem Analyseteam teilen, flexibler sind. Die aktuelle Branche hat viele Engpässe, die sich auf endgültige Erkenntnisse auswirken, bei denen das Versäumnis, unklare Bilder zu analysieren, ein großes Problem darstellt. Dies führt zu einem Anstieg von Zeit und Kosten für das Unternehmen, um neue Bilder für eine erneute Analyse abzurufen.

Die Außendienstmitarbeiter müssen nur auf die Bilder aller relevanten Regale klicken und sie an ihre senden Regalüberwachungssystem für den Einzelhandel. Einer der Dämpfer im automatisierten Prüfungsprozess im Einzelhandel ist die Behinderung, wenn Außendienstmitarbeiter auf Regalbilder klicken. Auch dies wird durch die Regalüberwachung im Einzelhandel erledigt, da das System mit minimalem Schulungsaufwand schnell lernt und der gesamte Betrieb hochgradig skalierbar wird. Somit kann ein Bildverlust aufgrund von Behinderungen während des Fotografierens ignoriert werden.

Der KI-Algorithmus analysiert alle Arten von Eingaben, um Erkenntnisse zu liefern. Seine Fähigkeit, Bilder von schlechter Qualität zu analysieren, erhöht die Glaubwürdigkeit der Endergebnisse. Herkömmliche Systeme haben Schwierigkeiten bei der Analyse unklarer/schwacher Bilder, was bei der Verwendung von KI nicht der Fall ist. Verwirrung zwischen ähnlich aussehenden Produkten ist ein weiteres umstrittenes Problem, das gelöst wird, wenn KI in Ihrem Fotoerkennungssystem eingesetzt wird automatisierte Retail-Audits.

ParallelPunkte hat die Leistungsfähigkeit der KI genutzt, um ShelfWatch zu entwickeln, einen KI-Regalanalysedienst, der Außendienstmitarbeitern Flexibilität und Unternehmen Skalierbarkeit bietet. ShelfWatch eliminiert alle Blockaden im traditionellen Einzelhandelsprüfungsprozess, der derzeit die Einnahmen der CPG- und Einzelhandelsmarken beeinträchtigt. Das Ausmaß seiner Vorteile kann vollständig verstanden werden, indem jeder Stakeholder im Auditprozess des Einzelhandels analysiert wird.

Vertrieb/Außendienst –

Beim Sammeln von Daten in Form von Bildern und Videos stehen die Außendienstmitarbeiter vor großen Herausforderungen. Es gibt einen Mangel an Einheitlichkeit bei den Stapelmustern bei den Einzelhändlern, was zu unterschiedlichen Arten von Bildern in Bezug auf Bestandsausrichtung, Beleuchtung und Positionierung führt. Außendienstmitarbeiter kämpfen mit der Aufrechterhaltung der Konsistenz mit den Daten, die sie sammeln weil die Analyse solcher nicht standardmäßigen Bilder länger dauert. Und bei der Suche nach Standardbildern fallen Außendienstmitarbeiter anderen Arten menschlicher Wahrnehmungsverzerrungen zum Opfer.

ShelfWatch hilft den Außendienstmitarbeitern, indem es ihnen die Flexibilität gibt, alle möglichen Bilder in jeder Ausrichtung, Beleuchtung oder Positionierung aufzunehmen. Eine solche Flexibilität ist möglich, da ShelfWatch nicht von einheitlichen Standardbildern abhängig ist, um eine genaue Ausgabe zu liefern. Mithilfe modernster KI-Algorithmen ist ShelfWatch in der Lage, selbst die am stärksten verzerrten Bilder zu analysieren weil es die Technologie zur Erkennung von KI-Paketen verwendet.

Handelspartner –

Compliance-Audits sind auch für Einzelhändler eine schwierige Aufgabe. Das Einhalten des voreingestellten Planogramms gehört dazu Servicevertrag zwischen dem Händler und den Marken. Wird bei der abschließenden Bewertung festgestellt, dass die Händler gegen die Vereinbarung verstoßen, indem sie zu wenige Produkte zeigen oder die Produkte nicht richtig positionieren, kann dies Strafen bis hin zur Vertragskündigung ( im Extremfall ) nach sich ziehen.

Da ShelfWatch den Außendienstmitarbeitern eine flexible Datenerfassung ermöglicht, hilft es auch den Händlern, die Servicevereinbarungen einzuhalten, da alle von den Außendienstmitarbeitern gesammelten Bilder unabhängig von Licht, Positionierung und Ausrichtung der Produkte im Regal analysiert werden. Dies bewahrt Einzelhändler vor falschen Prüfberichten, denn selbst wenn ihr Regal in Bezug auf Positionierung und Beleuchtung nicht gut gestapelt ist, erkennt Shelf Watch alle Gegenstände im Regal und reduziert so die Fälle von Nichteinhaltung aufgrund schlechter Datenerfassung.

Marken

CPG-Hersteller profitieren von unserer KI-gestützten Lösung. Sie sind in der Lage, alle Arten von Bildern aus ihren Einzelhandelsprüfungen zu analysieren, indem sie verwenden RegalWatch. It hilft CPG-Marken bei der Berechnung ihrer Perfekte Store-KPIs, erhalten Sie sofortige Einblicke und implementieren Sie diese im Geschäft.

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