Wie die Fotoerkennung bei der Regalüberwachung im Einzelhandel hilft

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

Regalüberwachung im Einzelhandel hilft bei der Erkennung von Produktzuständen in Regalen wie Verfügbarkeit, Sortimente, Platz, Preisgestaltung, Promotionen und viele mehr. Es ermöglicht Unternehmen, sofortige Korrekturmaßnahmen zu ergreifen. KI-Algorithmen können sich definitiv verbessern Einhaltung des Planogramms durch die Bereitstellung genauer Einblicke in die Aktientransparenz. Unternehmen werden in der Lage sein, die Dauer von Lagerbeständen zu überwachen und zu vergleichen, was zu einer besseren Produktplatzierung im Geschäft führen wird.

So funktioniert die Regalüberwachung im Einzelhandel

Am Tagesablauf der Außendienstmitarbeiter ändert sich nicht viel, abgesehen von der Tatsache, dass sie mehr Flexibilität in Bezug auf die Qualität der Bilder haben, die sie mit dem Analyseteam teilen. In der aktuellen Branche gibt es viele Engpässe, die sich auf die endgültigen Erkenntnisse auswirken. Das Versäumnis, unklare Bilder zu analysieren, ist ein großes Problem. Dies führt zu einem erhöhten Zeit- und Kostenaufwand für das Unternehmen, um neue Bilder zur erneuten Analyse abzurufen.

Die Außendienstmitarbeiter müssen nur auf Bilder aller relevanten Regale klicken und sie an ihre Mitarbeiter senden Analysesystem für Verkaufsregale. Einer der Hindernisse im automatisierten Auditprozess im Einzelhandel ist die Behinderung, wenn Außendienstmitarbeiter auf Regalbilder klicken. Auch dafür sorgt die Überwachung der Verkaufsregale im Einzelhandel, da das System mit minimalem Schulungsaufwand schnell lernt und der gesamte Vorgang hochgradig skalierbar ist. Somit kann der Verlust von Bildern aufgrund von Hindernissen beim Fotografieren 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 es schwer, Bilder mit unklaren/schlechten Lichtverhältnissen zu analysieren, was bei der Verwendung von KI nicht der Fall ist. Die Verwirrung zwischen ähnlich aussehenden Produkten ist ein weiteres umstrittenes Problem, das gelöst wird, wenn KI in Ihrem Fotoerkennungssystem für automatisierte Audits im Einzelhandel.

Parallele Punkte hat die Leistungsfähigkeit der KI genutzt, um ShelfWatch zu entwickeln, einen KI-Regalanalysedienst, der Außendienstmitarbeitern Flexibilität und Unternehmen Skalierbarkeit bietet. ShelfWatch beseitigt alle Blockaden im traditionellen Auditprozess im Einzelhandel, die derzeit den Umsatz der Konsumgüter- und Einzelhandelsmarken schmälern. Das Ausmaß seiner Vorteile lässt sich vollständig nachvollziehen, wenn alle am Auditprozess für den Einzelhandel beteiligten Akteure analysiert werden.

Vertrieb/Außendienstmitarbeiter -

Die Mitarbeiter stehen beim Sammeln von Daten in Form von Bildern und Videos vor großen Herausforderungen. Die Stapelmuster der Einzelhändler sind nicht einheitlich, was zu unterschiedlichen Bildern in Bezug auf Warenausrichtung, Beleuchtung und Positionierung führt. Außendienstmitarbeiter haben Schwierigkeiten, die Konsistenz aufrechtzuerhalten 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 von menschlichen Wahrnehmungsverzerrungen zum Opfer.

ShelfWatch hilft den Außendienstmitarbeitern, indem es ihnen die Flexibilität gibt, alle möglichen Bilder in jeder Ausrichtung, Beleuchtung oder Position aufzunehmen. Diese Flexibilität ist möglich, da ShelfWatch nicht auf einheitliche Standardbilder angewiesen ist, um eine genaue Ausgabe zu erzielen. 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.

Einzelhandelspartner -

Compliance-Audits sind auch für Einzelhändler eine schwierige Aufgabe. Die Einhaltung des voreingestellten Planogramms ist Teil des Servicevertrags zwischen dem Einzelhändler und den Marken. Stellt sich bei der abschließenden Bewertung heraus, dass die Einzelhändler gegen die Vereinbarung verstoßen, indem sie zu wenige Produkte anbieten oder die Produkte nicht richtig positionieren, kann dies zu Strafen und sogar zur Kündigung von Verträgen führen (in extremen Fällen).

Da ShelfWatch es den Außendienstmitarbeitern ermöglicht, bei der Datenerfassung flexibel zu sein, hilft es Einzelhändlern auch dabei, die Serviceverträge einzuhalten, da alle von den Mitarbeitern gesammelten Bilder unabhängig von Licht, Position und Ausrichtung der Produkte im Regal analysiert werden. Dies schützt Einzelhändler vor falschen Auditberichten, 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 Häufigkeit von Verstößen 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 Regaluhr. Es hilft CPG-Marken bei der Berechnung ihrer Perfekte Shop-KPIs, und erhalten Sie sofortige Einblicke und setzen Sie sie im Geschäft um.

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