ShelfWatch versteht effektiv die Umgebung, in der SKUs vermarktet werden. Es liefert umsetzbare Erkenntnisse und erzeugt eine positive Feedback-Schleife, die Konsumgüterunternehmen bei der perfekten Umsetzung ihrer Geschäfte unterstützt.
Die Bilderkennungstechnologie erhöht die Produktivität des Vertriebspersonals, verbessert den Einblick in den Zustand der Regale und hilft, den Umsatz zu steigern.
Gartner Research,
„Bilderkennung kann Konsumgüterherstellern helfen, im Einzelhandel zu gewinnen“ — Ed Porter, Tuong Nguyen
ShelfWatch bietet ein vollständiges Bild Ihrer perfekten Filialausführung, indem es verschiedene KPIs berechnet, die je nach Anforderung angepasst werden können. Dazu gehören:
Unschärfe- und Winkelerkennung auf dem Gerät: Die mobile App von ShelfWatch nimmt Bilder auf, um Analysen zur Produktplatzierung und Sichtbarkeit im Regal zu verarbeiten. Sie bietet auch intelligente Funktionen wie Unschärfeerkennung und Ausrichtung auf Winkel- oder Augenhöhe während der Aufnahme von Bildern.
Offline-Modus: Bilder können auch in einer Zone ohne Internet ungehindert angeklickt und hochgeladen werden, sobald eine Internetverbindung verfügbar ist.
Berichterstattung in Echtzeit: ShelfWatch gibt mithilfe von Bildanalyse und Deep Learning nahezu in Echtzeit KPI-Feedback, das direkt in die ShelfWatch-Cloud übertragen wird, um POSM und SKUs zu erkennen.
Integration: ShelfWatch lässt sich problemlos in mehrere SFA- und DMS-Apps integrieren. Alle unsere wichtigsten Funktionen wie die Überprüfung der Bildqualität in Echtzeit und Einblicke in die Regale in Echtzeit funktionieren perfekt in der integrierten Lösung.
Unternehmens-Dashboard: Das detaillierte Insight-Dashboard von ShelfWatch bietet Wettbewerbsanalysen nach Anzahl, Präsenz, von SKUs und POSMs abgedeckter Regalfläche, Markenpräsenz in Geschäften und geografischer Aufschlüsselung über ein Karten-Overlay.
Maßgeschneiderte Berichterstattung: Jede Marke hat ihre eigenen Anforderungen an Sichtbarkeit, Einhaltung von Compliance-Standards und Berichtspflichten. Die Verwendung des Power BI-Dashboards zur Erstellung maßgeschneiderter Dashboards in Zusammenarbeit mit Marken trägt dazu bei, eine hohe Relevanz und Nutzung innerhalb der Unternehmensorganisation sicherzustellen.
Portal für Vorgesetzte: Es kann die Leistung Ihres Vertriebsmitarbeiters vergleichen und ihm helfen, seine KPIs zu verbessern. Es kann auch Probleme auf Filialebene überwachen und Benachrichtigungen an die Vertriebsteams senden.
Qualitätsfeedback: Bild Trotz Schulung machen Feldbenutzer häufig Fehler beim Fotografieren, was sich auf wichtige Mess-KPIs auswirken kann. Die ShelfWatch App verfügt über einen Assistenten für die Bildqualität, der den Benutzer warnt, wenn ein Eingabebild Probleme wie Unschärfe, Blendung, steiler Winkel, falsche Kategorie usw. aufweist.
Anleitungen zum Zusammenfügen von Bildern: Die ShelfWatch-App verfügt über eine Funktion zum Zusammenfügen, die den Benutzer dazu anleitet, ausreichend überlappende Bilder aufzunehmen (um sie zu einem vollständigen Bild zusammenzufügen). So wird sichergestellt, dass kein Produkt übersehen oder doppelt gezählt wird.
Stärkung des globalen CPG- und Einzelhandels-Ökosystems durch datengestützte Entscheidungsfindung
2 Wochen mit > 90% Genauigkeit von Anfang an
>8 Wochen, behauptet eine schnelle Einrichtung und liefert gleichzeitig eine Datengenauigkeit von unter 70%
Mühelos zu Unbekannte SKUs verfolgen und trainieren über das Saarthi-Portal
Fehlende Prozesse zum Erkennen und Trainieren von KI auf unbekannten SKUs, was zu Ad-hoc-Bearbeitung und Verzögerungen
Gleichbleibende Genauigkeit von 95%, auch mit Verdeckte/gedrehte SKUs, ähnlich aussehende SKUs oder Umgebungen mit schlechten Lichtverhältnissen
Schwierigkeiten, eine Genauigkeit von 95% zu erreichen in nicht ideale Bedingungen oder Anforderungen an komplexe Richtlinien zum Fotografieren
Erkennung innerhalb von 48 Stunden; Konkurrenz-SKUs werden im Saarthi-Portal proaktiv überwacht
Schwierigkeiten, POSM-Materialien genau zu erkennen, da das KI-Training Der Prozess ist länger als die Marktpräsenz des POSM
Hochkompatibel, verarbeitet derzeit über 3M Fotos pro Monat allein im traditionellen Handelskanal
Die meisten Piloten im traditionellen Handel haben es nicht geschafft, eine Datengenauigkeit von über 70% zu erreichen
ROI-fokussiert, starker Schwerpunkt auf Kundenerfolg, unterstützt von einem Team aus über 150 Mitgliedern; NPS von 8,0 in
vierteljährliche Umfragen
Schwierigkeiten, während des Service einen angemessenen Kundensupport zu bieten mehrere Kunden aufgrund kleine Teamgrößen und nicht skalierbare Ansätze
2 Wochen mit > 90% Genauigkeit von Anfang an
>8 Wochen, behauptet eine schnelle Einrichtung und liefert gleichzeitig eine Datengenauigkeit von unter 70%
Mühelos zu Unbekannte SKUs verfolgen und trainieren über das Saarthi-Portal
Fehlende Prozesse zum Erkennen und Trainieren von KI auf unbekannten SKUs, was zu Ad-hoc-Bearbeitung und Verzögerungen
Gleichbleibende Genauigkeit von 95%, auch mit Verdeckte/gedrehte SKUs, ähnlich aussehende SKUs oder Umgebungen mit schlechten Lichtverhältnissen
Schwierigkeiten, eine Genauigkeit von 95% zu erreichen in nicht ideale Bedingungen oder Anforderungen an komplexe Richtlinien zum Fotografieren
Erkennung innerhalb von 48 Stunden; Konkurrenz-SKUs werden im Saarthi-Portal proaktiv überwacht
Schwierigkeiten, POSM-Materialien genau zu erkennen, da das KI-Training Der Prozess ist länger als die Marktpräsenz des POSM
Hochkompatibel, verarbeitet derzeit über 3M Fotos pro Monat allein im traditionellen Handelskanal
Die meisten Piloten im traditionellen Handel haben es nicht geschafft, eine Datengenauigkeit von über 70% zu erreichen
ROI-fokussiert, starker Schwerpunkt auf Kundenerfolg, unterstützt von einem Team aus über 150 Mitgliedern; NPS von 8,0 in vierteljährlichen Umfragen
Schwierigkeiten, während des Service einen angemessenen Kundensupport zu bieten mehrere Kunden aufgrund kleine Teamgrößen und nicht skalierbare Ansätze
Fallstudie
Bei ParallelDots haben Datenschutz und Sicherheit oberste Priorität. Wir halten uns an führende Industriestandards und sind bestrebt, die Sicherheit Ihrer Daten durch eine umfassende Governance auf der gesamten Plattform zu gewährleisten.
„ParallelDots ermöglichte es uns, einen Überblick darüber zu gewinnen, wie unsere Produkte in den Regalen verschiedener Regionen und Einzelhändler platziert werden. Die von ShelfWatch bereitgestellten Daten und Erkenntnisse halfen uns, schnell Abhilfemaßnahmen zu ergreifen. Wir sind in der Lage, die Ausführung von Geschäften mit geringer Leistung zu priorisieren und die Produktivität unserer gesamten Außendienstmitarbeiter zu steigern.“
RB Gesundheit,
Manager für Kundenaktivierung
