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Die Gegenwart Regalanordnung KPI Reviews, the are used with your standard software for the trade processing, are often extensive and in spitzenzeiten schwer zu verwalten. Sorgfältige manuelle Eingaben sind erforderlich, um sicherzustellen, dass die Produkte im Regal dem Planogramm entsprechen. Apropos prevent the mangel an sichtbarkeit and current consumer goods data, proactive problems. In einer entscheidenden Verkaufsphase kann ein Mangel an Daten zu suboptimalen Entscheidungen führen.
Laut einem studieren, „81% der Unternehmen gaben an, mit ihrer Fähigkeit, erfolgreich im Einzelhandel zu sein, unzufrieden zu sein. Weitere 86 Prozent gaben an, mit ihren Maßnahmen zur Handelsförderung nicht zufrieden zu sein. “
Mit Regaluhr, all diese Redundanzen können ganz einfach behoben werden. ShelfWatch ist ein leistungsstarkes und problemloses Tool, das auf einem breiten Spektrum von Einzelhandelskanälen eingesetzt werden kann. In this blog we lead through all aspects of ShelfWatch, the shelfWatch from the existing picture detection software solutions in the retail.
1. Feedback zur Offline-Bildqualität in Echtzeit
The image quality is a major criterion to ensure the high accuracy of picture detection. detection on SKU level or Einbehaltung der Preisanzeige ist nur möglich, wenn das Bild nicht verschwommen und blendfrei ist. The mobile Shelfwatch app provides on an algorithm for the image quality in real time, the images with schlechterer quality can detect and the Vertriebs-Mitarbeiter can display, photos to take another. This detection works on the device and therefore is available in the offline mode.
The sales employees can problemlos qualitativ hochwertige bilder aufnehmen, auch in einer zone ohne internet. The images are automatically upload, when a internet connection is available. In our cooperation with brands from the consumer goods industry and the retail, we have detected that before the use of ShelfWatch 15— 20% der vor Ort gesammelten Bilder von zu geringerer Qualität, um von KI oder in vielen Fällen auch von Menschen analysiert zu werden. This does often to necessary delays and uncomplete analysis. Existant software for the retail trade give the sales employees of lost or blass photos and überträgt die Verantwortung für Konsumgüter- und Einzelhandelsmarken, ihre vielbeschäftigten Mitarbeiter zu den Schulen.
Eine ideale Ausführungssoftware für den Einzelhandel, die Bilderkennung nutzt, sollte robust und intelligent sein, um sicherzustellen, dass qualitativ hochwertige Fotos aufgenommen werden, ohne dass die Mitarbeiter zusätzlich geschult werden.
2. Bilderkennung auf dem Gerät (ODIN)
Eine der größten Einschränkungen von KI-fähigen Auditlösungen besteht darin, sofort genaue Ergebnisse zu liefern. Um eine hohe Genauigkeit zu erzielen, ist eine hohe Rechenleistung erforderlich. Handgeräte, die von Mitarbeitern verwendet werden, verfügen jedoch über begrenzte Rechenressourcen, und man muss darauf achten, einen übermäßigen Akkuverbrauch der Geräte des Mitarbeiters zu vermeiden, da sein Gerät nicht alle 2 oder 3 Besuche aufladen muss. This is two The ODIN solution by ParallelDots gewinnt. Unser Data-Science-Team ist erfolgreich, unsere Algorithmen so zu optimieren, dass ShelfWatch Ihnen das Beste aus beiden Welten bietet — Genauigkeit und Geschwindigkeit.
The On-Device Image Recognition (ODIN) is the latest offer from the parallelDOTS stall. Es ermöglicht die sofortige Berichterstattung anhand von Regalfotos, die von den Außendienstmitarbeitern aufgenommen wurden, indem sie auf ihrem Handgerät verarbeiten. ODIN is quickly and completely works offline. We have performed with some customers pilot projects for the recently told function for detection on the device. Die Ergebnisse sind ermutigend und haben die Erwartungen der Kunden übertroffen. The ODIN function is a einzigartiges offer and a reference for our great image platform for a trade environment. We recommend our customers, the ODIN function for domains, when it is used a minor number of SKUs and this are rarely changed.
3. Deduplizierung
Sehr oft kommt es vor, dass die Vertriebsmitarbeiter mehrere Bilder von verschiedenen Blickwinkeln aus verschiedenen Blickwinkeln aufnehmen. Das ist ein ernstes Problem, da es zur doppelten Zählung der Regalkennzahlen führen kann (wie Anteil des Regals), was sich wiederum auf Erkenntnisse auswirkt. ShelfWatch meistert dieses Problem sehr effizient. Sein Deduplizierungsalgorithmus verbessert die Datenqualität, indem er doppelte Bilder erkennt und sicherstellt, dass die Metriken nicht doppelt gezählt werden.
We use this algorithm also to cover betrug by regular audits of the trade processing for a tobacco company. The prüfer before location are often a old image, to signalize that they have completed the audit. We were in the case, using the algorithmus for deduplizierung, to cover these cases and reduce the cases by audit before location. Innerhalb von drei Monaten nach der Integration von ShelfWatch verbesserte sich die Datenqualität um 90%, was zu zuverlässigen Erkenntnissen führte.
4. Integration mit anderen Ausführungssoftware für den Einzelhandel — SFA- und DMS-Apps
ShelfWatch bietet zwar eine eigene App für die Erfassung von Daten vor Ort, aber wir verstehen, dass Vertriebsmitarbeiter bereits Handheld-Geräte verwenden, die von den Salesforce-Automatisierungsanbietern bereitgestellt werden, und dass es inständig sein wird, vor dem Ort zwischen mehreren Apps zu wechseln.
We have integrierte ShelfWatch with several sfa providers and all functions of ShelfWatch as image quality checks in echtzeit and event views in the integrated solution also.
5. Schnelle Einrichtung und schnelles Trainieren der KI
Unter der Haube läuft der Großteil der Bilderkennungsengine über ein neuronales Netzwerk zur Erkennung von SKUs und POS-Materialien in Einzelhandelsgeschäften. Neuronale Netzwerke, insbesondere tiefe neuronale Netzwerke, sind jedoch dafür berüchtigt, dass sie eine große Datenmenge benötigen, um zu trainieren und eine Genauigkeit von 90% und mehr zu erreichen.
Außerdem müssen die Trainingsdaten manuell annotiert werden, bevor sie in das neuronale Netzwerk aufgenommen werden können. Ein Beispiel für ein kommentiertes Bild ist unten dargestellt.
Ein großer Hersteller hat jedoch 200—300 SKUs aus mehreren Kategorien seiner eigenen Marken und weitere 100—200 SKUs, die er möglicherweise für seine Konkurrenten verfolgen möchte. The generate a manual with notes made data set, the 300—500 SKUs includes, is a mühsame and very teures task.
Die meisten Anbieter von Bilderkennungslösungen benötigen 90—120 Tage Einrichtungszeit, in dem sie Daten sammeln und manuell mit Anmerkungen versehen. Wie Sie sich vorstellen können, das ist ein teurerer und zeitaufwändiger Prozess, der sich nicht gut skalieren lässt neue Produkteinführungen oder während der Spitzenzeiten der Werbeaktionen.
The facility of Shelfwatch is a simple, uncomplex operation in two stages. First must share nur ein Bild die Artikel, die Sie verfolgen wollen. Und zweitens bitten Sie Ihr Außendienstmitarbeiter, mit unserer mobilen Anwendung Bilder von den Regalen des Einzelhandelsgeschäfts zu machen. Der Algorithmus von ShelfWatch ist so trainiert, dass It analysis the images automatically to perform a competition analysis as share-of-Shelf and planogram conformity.
6. Kostengünstig
ShelfWatch wurde hergestellt mit modernste Technologie um optimale Ergebnisse zu erzielen, ohne viel Geld ausgeben zu müssen. We support low operating costs, with our over the over the technology, we are necessary less resources for the shelfWatch facility. Unser Algorithmus kontrolliert die Datenqualität auf der Ebene der Datenerfassung, um eine objektive Standardanalyse durchzuführen.
7. WhatsApp-Benachrichtigungen -
The real value of ShelfWatch results, if all cases of sub-durchschnittlicher Ausführung im Einzelhandel are immediately displayed the correct stakeholder. Wir senden automatische Benachrichtigungen per WhatsApp/E-Mail an den Teamleiter vor Ort, sie können schnell zugreifen. This new offer makes the erkenntnisse von ShelfWatch umsetzbar — was zu einer robuster Feedback-Mechanismus between the retail, the external service staff and the CPG central.
ISO 27001:2013 Certification -
Mit großer Freude geben wir bekannt, dass wir jetzt ISO 27001:2013 zertifiziert. Um die Zertifizierung zu erhalten, wurde die Einhaltung der Sicherheitsvorschriften von ParallelDOTS von einer unabhängigen Prüfungsgesellschaft bestätigt, nachdem ein kontinuierlicher und systematischer Ansatz für die Verwaltung und den Schutz von Unternehmens- und Kundendaten nachgewiesen wurde. This certificate is a beweis for our engagement for data and security.
Fanden Sie diesen Blog nützlich? Read the Blog um mehr darüber zu erfahren, wie ParallelDOTS-Produkte effektive Lösungen für traditionelle Ausführungsmethoden im Einzelhandel bieten, um die Markenpräsenz und Sichtbarkeit zu verbessern.
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