eLeader Shelf Recognition AI
Audyt ekspozycji sklepowej stwarza szczególne wyzwania. Po pierwsze, zadanie to wymaga identyfikacji niezwykle dużej liczby różnych SKU, rzędu kilkuset dla sklepów wielkopowierzchniowych. Po drugie każdy producent FMCG ma własną wizję układania towarów na półkach i pomiaru parametrów ekspozycji. Wielkość sprzedaży zależy od atrakcyjności półki i dostępności produktów dla konsumenta.
Monitorowanie tego obszaru jest ważnym procesem biznesowym. Nowoczesnym wsparciem realizacji tych zadań jest aplikacja eLeader Shelf Recognition współdziałająca z systemami SFA / FFM. Jej główną funkcjonalnością jest liczenie i pomiar parametrów kluczowych dla ekspozycji produktów. To wszystko na podstawie zdjęcia półki wykonanego w sklepie. Zastępuje ona żmudne i narażone na wiele błędów działanie ręczne.
Cichy sprzedawca, czyli twoja ekspozycja
Badania wykazują, że aż 75% decyzji o zakupie podejmowanych jest w sklepie przy półce. Optymalna półka to ta, która znajduje się na wysokości oczu (choć oczywiście strategia ekspozycyjna obejmuje cały regał, od dołu do góry).
Z badań i doświadczenia życiowego wiemy, że wrażenia wzrokowe są najważniejsze dla podejmowanej przez klientów decyzji zakupowej, dlatego też szczególnej uwagi wymagają takie aspekty wizualnej prezentacji produktu, czyli KPI jak udział w półce, wysokość ekspozycji, ilość dostrzeganych produktów (facing) oraz analogiczne parametry produktów konkurencyjnych.
Dzięki eLeader Shelf Recognition AI handlowiec rozpozna produkty na sklepowej półce za pomocą zdjęć, skracając czas badania półki z kilkunastu czy nawet kilkudziesięciu minut do zaledwie kilku. Krótko mówiąc, technologia rozpoznawania obrazu pomaga sprzedawcom detalicznym i producentom zrozumieć rynek i reagować szybko na zmiany w otoczeniu biznesowym.
Wiemy, że zależy ci na jak najlepszej ekspozycji produktów, dlatego też musisz mieć pewność, że twoi ludzie ułożą półkę zgodnie z obowiązującym standardem.
Zapewnienie konsumentom swobodnego dostępu do naszych produktów wymaga ciągłej analizy i utrzymania wysokich standardów ekspozycyjnych w sklepach. Technologia rozpoznawania obrazu w aplikacji eLeader Shelf Recognition AI skutecznie wspiera naszych przedstawicieli handlowych w tych czynnościach. Dzięki niej, raportują oni nieporównywalnie więcej szczegółowych informacji na temat półek sklepowych w porównaniu do okresu sprzed wdrożenia systemu.
Paweł Kaczyński
Business Systems Analyst
DANONE
Kompleksowe analizy
Skumulowanie danych w formie raportów dostarcza informacji pozwalających na wieloaspektową analizę, weryfikację założeń oraz wynikające z nich planowanie, czyli Category Management. Rozwiązanie eLeader Shelf Recognition AI gwarantuje informację lepszej jakości i bardziej obiektywną niż obarczony dużym błędem deklaratywny stan ekspozycji produktów.
Dane są nie do podważenia – mamy niemal 100% skuteczność rozpoznania. Możesz je wielokrotnie wykorzystywać do wtórnej analizy i nowych raportów. Danymi można łatwo zasilić dowolny raport – od Excela po Microsoft Power BI, który możesz otrzymać wraz z eLeader Shelf Recognition AI.
Chcesz wiedzieć jaką przewagę daje analiza sklepowej półki z pomocą sztucznej inteligencji i czego możesz się dowiedzieć o swojej konkurencji dzięki tej analizie? A może chcesz wiedzieć jakie problemy rozwiązuje automatyzacja badania stanu ekspozycji? Pobierz ebooka, w którym opisujemy jak to zrobić.
