Maschinelles Lernen für die Prüfung von Verkaufsstellen bei CPG-Marken

Die Sicherstellung, dass Ihre Produkte in den Verkaufsregalen ständig verfügbar, sichtbar und gut positioniert sind, ist entscheidend, um den Umsatz in den Filialen anzukurbeln. Konsumgütermarken auf der ganzen Welt haben jedoch häufig mit einer drohenden Verkaufsstrategie zu kämpfen, wie z. B. vergriffen (OOS), falsch platzierten Produkten und ineffizienter Regalauslastung durch ihre Marke. Diese Probleme können dazu führen, dass Verkaufschancen verpasst werden, die Kundenbindung beeinträchtigt wird und es ihnen schwer fällt, der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Hier kommt maschinelles Lernen (ML) ins Spiel. Maschinelles Lernen verbessert mithilfe fortschrittlicher Algorithmen und Echtzeitanalysen die Prozesse zur Regalkontrolle. So erhalten Marken tiefere Einblicke in die Lagerbestände, optimieren die Produktplatzierung und automatisieren wichtige Aufgaben.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie maschinelles Lernen in Kombination mit anderen Technologien wie Computer Vision und IoT diese Herausforderungen lösen, die Prüfung und Optimierung der Verkaufsregale verbessern und letztendlich zu besseren Verkaufsergebnissen und der Filialabwicklung führen kann.

Wichtige Erkenntnisse

• ML nutzt Echtzeitdaten von Kameras, POS-Systemen (Point-of-Sale) und Inventardaten, um vergriffene Artikel, Verstöße gegen das Planogramm und falsch platzierte Produkte zu erkennen. Dies ermöglicht CPG-Marken, datengestützte Entscheidungen zu treffen und die Regalfläche zu optimieren.
• Im Gegensatz zur herkömmlichen Objekterkennung verwenden Deep-Learning-Modelle neuronale Netze für eine genauere und schnellere Produktidentifikation. Dies gewährleistet eine genauere Regalüberwachung und ein schnelleres Handeln in Einzelhandelsumgebungen.
• ML bietet Bestandsinformationen in Echtzeit, eine verbesserte Regalplatzzuweisung und datengestützte Entscheidungsfindung. Es hilft, Fehlbestände zu reduzieren, Überbestände zu verhindern, die Produktplatzierung zu optimieren und das Einkaufserlebnis der Kunden zu verbessern.
• Parallele Punkte“ Regaluhr integriert maschinelles Lernen und KI, um Regalanalysen in Echtzeit bereitzustellen, von der Erkennung vergriffener Artikel bis hin zur Verfolgung der Einhaltung von Werbevorschriften. Die Plattform bietet Funktionen wie erweiterte Bilderkennung, Datenzugriff in Echtzeit und nahtlose Integration in bestehende Systeme.

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Was ist maschinelles Lernen bei der Prüfung und Optimierung von Verkaufsprozessen?

Maschinelles Lernen (ML) ist eine Untergruppe der künstlichen Intelligenz, die es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit ohne explizite Programmierung zu verbessern.

ML revolutioniert die Prüfung und Optimierung von Verkaufsregalen im Einzelhandel, insbesondere für Marken im Bereich Konsumgüter (CPG). Es analysiert große Datensätze von Kameras im Geschäft, POS-Systemen (Point-of-Sale) und Inventar-Feeds. ML-Tools können automatisch vergriffene Artikel, Verstöße gegen das Planogramm und falsch platzierte Produkte in Echtzeit erkennen.

Auf diese Weise können CPG-Marken sofortige, datengestützte Entscheidungen treffen, um die Verfügbarkeit und Platzierung von Produkten zu verbessern. ML kann auch den Lagerbestand optimieren, indem es Nachfragemuster vorhersagt und die Lagerbestände entsprechend anpasst, wodurch Fehlbestände und Überbestände minimiert werden. Mithilfe von ML-Systemen können Marken der Konsumgüterbranche Regalprüfungen verbessern, die Einhaltung von Werbestrategien sicherstellen und das Einkaufserlebnis verbessern, während gleichzeitig die betriebliche Effizienz und das Umsatzwachstum gesteigert werden.

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Was sind die Herausforderungen beim Shelf Auditing?

Die Verwaltung der Lagerbedingungen ist nicht so einfach wie den Überblick über den Lagerbestand zu behalten. CPG-Marken stehen bei der Optimierung der Regalfläche und der Produktverfügbarkeit vor mehreren gemeinsamen Herausforderungen.

• Hohe Out-of-Stock-Raten (OOS): Eines der wichtigsten Probleme bei der Regalkontrolle sind vergriffene Produkte (OOS). Recherche deutet darauf hin, dass rund 8% der Einzelhandelsprodukte zu einem bestimmten Zeitpunkt nicht vorrätig sind, wobei bei einigen beworbenen Artikeln OOS-Raten von bis zu 15% zu verzeichnen sind. Fehlende Produkte können zu Umsatzeinbußen und unzufriedenen Kunden führen.
• Probleme mit Überbeständen: Überbestände sind ein weiteres Problem. Überschüssige Lagerbestände binden nicht nur wertvolles Kapital, sondern erhöhen auch die Lagerkosten. Im Laufe der Zeit können unverkaufte Lagerbestände zu Verschwendung, Preisnachlässen und reduzierten Gewinnmargen führen.
• Manuelle Audits: Herkömmliche und manuelle Regalprüfungen sind auf menschlichen Einsatz angewiesen und führen häufig zu Fehlern bei der Bestandszählung, Produktplatzierung und Wiederauffüllung von Bestellungen. Diese Ungenauigkeiten wirken sich auf die Entscheidungsfindung in Echtzeit aus und machen den gesamten Prozess arbeitsintensiver und anfälliger für Ineffizienzen.
• Inkonsistente Planogrammausführung: Eine inkonsistente Ausführung kann zu einer schlechten Sichtbarkeit stark nachgefragter Produkte führen, zu verpassten Verkaufschancen führen und sich negativ auf die Gesamteffizienz der Ladengestaltung auswirken. Wenn Produkte nicht wie beabsichtigt präsentiert werden, kann dies die Kunden verwirren, die Markenpräsenz verringern und das allgemeine Einkaufserlebnis stören.
• Inkonsistente Preis- und Werbeanzeigen: Inkonsistente Preise oder abgelaufene Werbeschilder können bei Kunden für Verwirrung sorgen. Wenn Werbeaktionen nicht ordnungsgemäß ausgeführt oder nicht sichtbar sind, übersehen Kunden möglicherweise wichtige Angebote, was zu Umsatzeinbußen für CPG-Marken führt. Darüber hinaus können falsch ausgerichtete Displays die Effektivität von Marketingkampagnen untergraben und sich auf die allgemeine Markenwahrnehmung auswirken.

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Was sind die technologischen Lösungen für das Shelf Auditing?

Um die Herausforderungen der Regalprüfung zu bewältigen, kann der Einsatz fortschrittlicher Technologien wie KI, Computer Vision und maschinelles Lernen dazu beitragen, die Effizienz und Genauigkeit der Datenerfassung am Point of Sale zu verbessern. Diese Tools helfen CPG-Marken dabei, den Zustand in den Regalen in Echtzeit zu überwachen, was die Produktplatzierung, Inventarisierung und Werbedisplays erleichtert. Hier sind einige wichtige technologische Lösungen.

1. Deep Learning zur Objekterkennung

Fortschrittliche Modelle für maschinelles Lernen ermöglichen eine Deep-Learning-gestützte Objekterkennung in Echtzeit. Diese Modelle können Produkte präzise identifizieren, Situationen erkennen, in denen sie nicht vorrätig sind, und zwischen Artikeln im Regal und denen im Hinterzimmer unterscheiden, wodurch eine genaue Bestandsverwaltung und Transparenz gewährleistet werden.

2. KI-Kameras und Computer Vision

KI-gestützte Kameras, die mit Computer-Vision-Technologie ausgestattet sind, können Regale scannen und Echtzeitdaten über die Regalbedingungen liefern, einschließlich Produktplatzierung und Lagerverfügbarkeit. Diese Technologie ermöglicht eine kontinuierliche Überwachung und stellt sicher, dass die Produkte zur richtigen Zeit am richtigen Ort sind.

3. Integration mit Bestandsverwaltungssystemen

Systeme für maschinelles Lernen lassen sich nahtlos in Tools zur Bestandsverwaltung integrieren und stellen sicher, dass die bei Regalprüfungen erfassten Daten mit den Inventaraufzeichnungen übereinstimmen. Diese Abstimmung hilft dabei, einen umfassenden Überblick über die Lagerbestände zu erhalten, sodass CPG-Marken leichter datengestützte Entscheidungen treffen und Fehlbestände oder Überbestände vermeiden können.

4. Automatisiertes Regal-Auditing

Automatisiertes Regalaudit verwendet KI-gestützte Tools um den Bedarf an manuellen Kontrollen zu reduzieren und genauere und aktuellere Lagerdaten bereitzustellen. Diese Automatisierung hilft CPG-Marken dabei, ihren Regalprüfungsprozess zu verbessern, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Wahrscheinlichkeit menschlicher Fehler zu verringern.

5. Prädiktive Analytik zur Optimierung des Lagerbestands

CPG-Marken können KI-gestützte prädiktive Analysen verwenden, um die saisonale Nachfrage vorherzusagen und die Lagerbestände im Regal zu optimieren. Durch die Analyse historischer Daten und Markttrends können Marken Lagerbestände und Produktplatzierungen proaktiv anpassen, um Fehlbestände und Überbestände zu minimieren und gleichzeitig sicherzustellen, dass die Regale immer mit den richtigen Produkten bestückt sind.

Mit diesen technologischen Fortschritten können CPG-Marken ihre Einzelhandelsgeschäfte verbessern, die betriebliche Effizienz steigern und die Kundenzufriedenheit durch optimierte Regalprüfungsprozesse steigern.

Parallele Punkte bietet modernste KI-gestützte Tools wie Regaluhr um CPG-Marken dabei zu helfen, ihre Regalprüfungsprozesse zu optimieren. Mit fortschrittlicher Bilderkennung und Datenanalyse in Echtzeit bietet ShelfWatch verwertbare Einblicke in die Lagerbedingungen, die Produktverfügbarkeit und die Einhaltung von Planogrammen. Auf diese Weise können Marken zeitnahe, datengestützte Entscheidungen treffen, die die Umsetzung im Einzelhandel optimieren, Fehlbestände reduzieren und die Gesamtleistung im Geschäft verbessern.

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Was sind die Vorteile von maschinellem Lernen im Shelf Management?‍

Die Implementierung von ML und Bilderkennung im Regalmanagement bietet CPG-Marken mehrere Vorteile, die die betriebliche Effizienz, die Produktverfügbarkeit und das Kundenerlebnis erheblich verbessern können. Diese Vorteile rationalisieren nicht nur die Prozesse, sondern verbessern auch die Markentreue und die Verkaufsleistung. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:

• Verbesserter Lagerbestand: Maschinelles Lernen ermöglicht zusammen mit Computer Vision eine Regalüberwachung in Echtzeit, sodass Marken sehen können, wie ihre Produkte im Regal platziert werden, was wiederum dazu beiträgt, optimale Lagerbestände aufrechtzuerhalten, die richtige Positionierung und vieles mehr aufrechtzuerhalten. Dadurch wird sichergestellt, dass die richtigen Produkte zur richtigen Zeit verfügbar sind, was zu einem reibungsloseren Bestandsfluss und einer effizienteren Wiederauffüllung der Lagerbestände führt.
• Verbessertes Einkaufserlebnis: Wenn Produkte ständig verfügbar und korrekt im Regal platziert sind, haben Kunden ein besseres Einkaufserlebnis. Mithilfe von Tools für maschinelles Lernen können Einzelhändler sicherstellen, dass die Regale organisiert sind und gefragte Produkte leicht zu finden sind.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: Maschinelles Lernen ermöglicht es CPG-Marken, Daten zu nutzen, um intelligentere Entscheidungen in Bezug auf Produktplatzierung, Werbeaktionen und Wiederauffüllung der Lagerbestände zu treffen. Aus ML-Modellen abgeleitete Erkenntnisse können sowohl kurzfristige Maßnahmen als auch langfristige Strategien leiten. Durch die kontinuierliche Analyse der Daten aus den Regalen können Marken der Nachfrage der Verbraucher immer einen Schritt voraus sein, die betriebliche Effizienz verbessern und die Verkaufsleistung steigern.
• Optimierte Regalplatzzuweisung: ML kann auch dazu beitragen, die Nutzung der Regalfläche zu optimieren, indem die Produktleistung analysiert wird. Durch das Verständnis, welche Produkte häufig gekauft werden, können Algorithmen für maschinelles Lernen optimale Platzierungsstrategien vorschlagen. Dadurch wird sichergestellt, dass die profitabelsten Produkte in Bereichen mit hoher Sichtbarkeit positioniert werden, wodurch ihr Verkaufspotenzial maximiert wird.
• Leistungsüberwachung in Echtzeit: Maschinelles Lernen bietet Einblicke in Echtzeit und ermöglicht es Marken, ihre Regale kontinuierlich zu überwachen. Diese unmittelbare Feedback-Schleife ermöglicht es Unternehmen, schnelle Entscheidungen über Lagerbestände, Werbeanpassungen und die Wiederauffüllung der Lagerbestände zu treffen und so sicherzustellen, dass sie stets der Nachfrage der Verbraucher gerecht werden und die Verkaufschancen maximieren.

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Mit all diesen Vorteilen kann maschinelles Lernen die Regalverwaltung deutlich verbessern. Es ist jedoch wichtig zu erkennen, dass die Implementierung dieser Technologien auch mit eigenen Herausforderungen verbunden ist, die für eine erfolgreiche Einführung sorgfältig abgewogen werden müssen.

Hochwertige, beschriftete Daten ist erforderlich, um Modelle effektiv zu trainieren, deren Erfassung ressourcenintensiv sein kann. Das Kosten für den Einsatz von Systemen für maschinelles Lernen kann auch erheblich sein, insbesondere bei der Skalierung über große Filialnetzwerke oder umfangreiche Sortimente hinweg.

Zusätzlich Integration dieser Lösungen in bestehende Einzelhandelssysteme, wie Kassen- und Bestandsverwaltungssysteme, erfordern eine sorgfältige Planung, um einen nahtlosen Datenfluss und eine genaue Entscheidungsfindung zu gewährleisten. Diese Herausforderungen sind jedoch mit der richtigen Planung zu bewältigen, und das Potenzial für eine verbesserte betriebliche Effizienz macht die Investition lohnenswert.

Eine Marke, die diese Herausforderungen erfolgreich gemeistert hat, ist ein globaler Süßwarenhersteller, der Regaluhr, eine KI-gestützte Retail-Execution-Lösung von Parallele Punkte. Es verwendete maschinelles Lernen und Bilderkennungstechnologie. Dies ermöglichte es der Marke, von monatlichen zu wöchentlichen Audits überzugehen, was eine verbesserte Sichtbarkeit und Verfügbarkeit der Produkte, die Einhaltung der Planogramme und die allgemeine Ausführung im Geschäft sicherstellte.

Die Ergebnisse waren bemerkenswert:

• 84% Genauigkeit bei Regalprüfungen im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Methoden.
• 80% Verbesserung der Einhaltung des Kühlerplanogramms.
• 70% bessere Einhaltung der Kühlerreinheit.

Durch Regaluhrgewann die Marke umsetzbare Erkenntnisse in Echtzeit, die es ihren Außendienstteams ermöglichten, schnell Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. Dies führte zu einer verbesserten Produktverfügbarkeit, einer verbesserten Markensichtbarkeit und engeren Beziehungen zu Einzelhändlern. Weitere Informationen darüber, wie die Süßwarenmarke diese Verbesserungen erreicht hat, finden Sie unter klicken Sie hier.

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Fazit

Maschinelles Lernen verändert die Art und Weise, wie CPG-Marken ihre Regale verwalten, und bietet beispiellose Vorteile wie eine verbesserte Produktverfügbarkeit und Sichtbarkeit sowie eine optimierte Regalfläche. Durch den Einsatz von ML können CPG-Marken ihre Regalprüfungsprozesse optimieren, die Entscheidungsfindung verbessern und das allgemeine Kundenerlebnis verbessern. Der Erfolg dieser Initiativen hängt jedoch von der Bewältigung wichtiger Herausforderungen wie der Datenqualität, der Integration in bestehende Systeme und der anfänglichen Bereitstellungskosten ab.

Parallele Punkte bietet die ideale Lösung, um CPG-Marken dabei zu unterstützen, maschinelles Lernen in ihre Einzelhandelsabläufe zu integrieren. Unsere KI-gestützte Plattform, Regaluhr, wurde entwickelt, um in Echtzeit umsetzbare Erkenntnisse zu liefern, mit denen Sie Ihr Regalmanagement optimieren und die Ausführung im Einzelhandel verbessern können. Die wichtigsten Funktionen von Regaluhr beinhalten:

• Erweiterte Bilderkennung: Unsere Technologie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, um vergriffene Produkte, falsch platzierte Artikel und Verstöße gegen das Planogramm in Echtzeit zu erkennen und so eine effiziente Lagerverwaltung zu gewährleisten.
  
  
• Daten in Echtzeit: Erhalten Sie sofortigen Zugriff auf Daten auf SKU-Ebene zu Regalbedingungen, Lagerverfügbarkeit und Preisen. So können Sie schnell Entscheidungen treffen und Verzögerungen bei der Wiederauffüllung der Lagerbestände reduzieren.
  
  
• Umsetzbare Erkenntnisse und Compliance-Tracking: ShelfWatch bietet detaillierte Einblicke in Werbedisplays, Einhaltung des Planogrammsund Produkttransparenz, sodass Ihr Team sofort Korrekturmaßnahmen ergreifen kann.
  
  
• Wettbewerbsinformationen: Überwachen Sie die Preise, Sortimente und Werbestrategien der Konkurrenz, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und die Präsenz Ihrer Marke im Regal zu optimieren.
  
  
• Nahtlose Integration: Lässt sich problemlos in Ihre bestehenden POS- und Bestandsverwaltungssysteme integrieren, um einen genauen Datenfluss zu gewährleisten und die betriebliche Effizienz zu steigern.
  
  
• Offline-Fähigkeit: ShelfWatch ist in Gebieten mit eingeschränkter oder keiner Internetverbindung tätig und gewährleistet so eine kontinuierliche Prüfung auch an abgelegenen Standorten.
• Schnelles KI-Training: Im Gegensatz zu anderen Bilderkennungsplattformen ermöglicht ParallelDots ein schnelles KI-Training, bei dem nur ein Packshot oder Regalbilder von den Feldteams auf den Märkten aufgenommen werden. Das System kann so trainiert werden, dass es neue oder unbekannte SKUs innerhalb von Minuten mit einer Genauigkeit von 80% erkennt und innerhalb weniger Stunden ohne manuelles Eingreifen oder Markieren eine Genauigkeit von > 95% erreicht.

ParallelDots hilft Ihnen dabei, diese leistungsstarken Tools in Ihre Einzelhandelsstrategie zu integrieren und datengestützte Entscheidungen zu ermöglichen, die Ihr Geschäftsergebnis verbessern, das Einkaufserlebnis Ihrer Kunden verbessern und Ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen.

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