Подсчет долей полки продуктов в торговых точках раньше был очень утомительным и, к тому же, ошибкоопасным процессом: мерчендайзеры вручную подсчитывали количество фейсов целевого продукта, а затем количество фейсов товара-конкурента для каждого магазина, где продавался продукт.
Машинное обучение недавно представило технологию распознавания изображений в мобильных приложениях для розничной торговли. Теперь это полностью изменило способ проведения мерчандайзинговых аудитов.
BrandML — это технология распознавания изображений, разработанная компанией VisitBasis, создателем приложения для аудита торговых точек, которое выбирают многие лидеры рынка товаров народного потребления и дистрибуции товаров.
BrandML позволяет мерчандайзерам рассчитать долю товара на полке, просто сфотографировав полки с нужным товаром в каждом магазине.
Нейронная сеть, поддерживающая BrandML, сначала «обучается» на изображениях, предоставленных клиентом. Это позволяет системе с точностью около 98,9 % распознавать целевые продукты на снимках, сделанных мерчендайзерами, и автоматически генерировать доли полки и другие отчеты и визуализации KPI, включая отсутствие на складе, доступность продукта, наличие конкурентов, рекламные акции, среди прочих.
VisitBasis в сочетании с BrandML становится чрезвычайно мощным мобильным приложением для аудита торговых точек с дополнительными возможностями продаж и управления каналами, поскольку VisitBasis уже обеспечивает планирование и планирование посещений с отметкой GPS, а также позволяет создавать настраиваемые формы для действий в магазине.
Хотите использовать функцию распознавания изображений для автоматического расчета доли полки Ваших продуктовых линеек в различных торговых точках?
