SFA TEMELLERİ
Perakende satışta görüntü tanıma hakkında her şey
Mağazadaki raftaki malların varlığının önemi ve ticarette Görüntü tanımanın ortaya çıkması için ön koşullar.
Bir marka ürün ile müşterisi arasındaki kritik temas noktası doğrudan mağazadadır, özellikle raftadır. Bu nedenle, raftaki malların varlığı, bu raftaki konumu, miktar ve ürünle ilgili doğru bilgiler satışların nihai sonucunu etkiler.
Ürün teşhir öğelerinden en az birindeki hatalar, nedeni ne kadar çabuk tespit edip ortadan kaldırabileceğimize bağlı olarak satışların% 1'den% 5'e düşmesine neden olabilir.
Markalar ve perakendecilerin neden Görüntü tanıma kullanması gerekiyor:
Perakende, özellikle satış noktalarının sayısı, ülkeye bağlı olarak yıllık ortalama% 3-7 oranında artmaktadır. Aynı zamanda, malların üretim maliyetleri, lojistiği ve yüksek rekabet, mağazacılık ekibi ve satış temsilcileri için bütçelerde önemli bir artışa izin vermemektedir. Perakende de personel açısından optimize ediliyor, sonuç olarak rafta yüksek kaliteli işler için daha fazla kaynağa ihtiyaç olduğunu görüyoruz. Bu koşullarda, aynı bütçeyi korurken aynı yüksek kaliteli ekrana sahip birçok satış noktasına hizmet vermek ve rafla çalışmak esastır. Görüntü tanıma, raporları kontrol eden veya rakipler hakkında veri toplayan satış acentelerinin ve analistlerin ekibinin çalışma süresini kısaltarak proje optimizasyon noktalarını bulmanızı sağlayan bir teknolojidir.
Bir marka ürün ile müşterisi arasındaki kritik temas noktası doğrudan mağazadadır, özellikle raftadır. Bu nedenle, raftaki malların varlığı, bu raftaki konumu, miktar ve ürünle ilgili doğru bilgiler satışların nihai sonucunu etkiler.
Ürün teşhir öğelerinden en az birindeki hatalar, nedeni ne kadar çabuk tespit edip ortadan kaldırabileceğimize bağlı olarak satışların% 1'den% 5'e düşmesine neden olabilir.
Markalar ve perakendecilerin neden Görüntü tanıma kullanması gerekiyor:
Perakende, özellikle satış noktalarının sayısı, ülkeye bağlı olarak yıllık ortalama% 3-7 oranında artmaktadır. Aynı zamanda, malların üretim maliyetleri, lojistiği ve yüksek rekabet, mağazacılık ekibi ve satış temsilcileri için bütçelerde önemli bir artışa izin vermemektedir. Perakende de personel açısından optimize ediliyor, sonuç olarak rafta yüksek kaliteli işler için daha fazla kaynağa ihtiyaç olduğunu görüyoruz. Bu koşullarda, aynı bütçeyi korurken aynı yüksek kaliteli ekrana sahip birçok satış noktasına hizmet vermek ve rafla çalışmak esastır. Görüntü tanıma, raporları kontrol eden veya rakipler hakkında veri toplayan satış acentelerinin ve analistlerin ekibinin çalışma süresini kısaltarak proje optimizasyon noktalarını bulmanızı sağlayan bir teknolojidir.
IR ile çözülmesi gereken kritik sorunlar
1. İnsan faktörü. Bir anket doldururken, satış acenteleri (satıcılar, satış temsilcileri, denetçiler) genellikle SKU'LARI, fiyatları, miktarları vb. Dikkatlice değerlendirmezler. Sonuç olarak, anket raftaki malların mevcudiyeti hakkında yanlış bilgiler görüntüler.
2. Satış temsilcileri tarafından raporlamanın kasıtlı olarak çarpıtılması. Satış personeli ankete yanlış OSA ve OOS değerleri girer, daha önce kullanılmış fotoğrafları sfa'ya yükler ve fiyatlara ilişkin verileri bellekten doldurur. Bu eylemler, yönetimin yanlış verilere dayalı kararlar almasına yol açar. Çözümü hem SFA işlevselliği hem de Görüntü tanıma alanında olan karmaşık bir konudur.
3. Ekran standartlarına uyulmaması ve rafla çalışması. Mağaza ziyareti sırasında bir satıcı veya denetçi tarafından doldurulan veriler doğrulama gerektirir. Bu nedenle, ekranın kalitesinin kanıtı olarak kullanılan bir fotoğrafa ihtiyaç duyar. Görüntü tanıma, temel performans göstergelerini otomatik olarak kontrol eder:
4. Satış personelinin çalışmalarında rutin. İstatistiki verileri her geçen gün aynı formatta doldurma ihtiyacı, satıcıları, denetçileri ve satış temsilcilerini yorabilir ve motive edebilir. Sonuç olarak, yüksek rotasyon ve yeni çalışanlar aramak ve onları eğitmek için ek kaynaklara ihtiyaç olduğunu görüyoruz.
5. Satış acentelerinin verimsiz çalışma süresi kaybı. Ziyaretle ilgili gerekli tüm bilgileri girmek için (Rafta bulunabilirlik, Stokta kalmama, fiyatlar, rafın payı, rakibin fiyattaki promosyonu vb.), önce raftaki SKU'YU gözlerinizle manuel olarak kontrol etmeli ve ardından verileri uygulamaya manuel olarak girmelisiniz. Sfa'daki yerleşik Görüntü tanıma modülü, insan hatalarından kaçınırken verilerin çoğunu otomatik olarak almanızı sağlar.
6. Proje analistleri tarafından raporları ve fotoğrafları kontrol etmek için ek maliyetler. Genellikle, satıcının mağazayı doğru ziyaret ettiğinden ve mağazacılık standartlarının karşılandığından emin olmak için proje analistleri ziyaretlerin% 15-30'unu rastgele kontrol eder. Aynı zamanda analist fotoğrafı ve girilen verileri doğrular. Bu yüzden hala insan hataları yapabilen pahalı bir analistin çalışma saatlerine para harcıyoruz.
1. İnsan faktörü. Bir anket doldururken, satış acenteleri (satıcılar, satış temsilcileri, denetçiler) genellikle SKU'LARI, fiyatları, miktarları vb. Dikkatlice değerlendirmezler. Sonuç olarak, anket raftaki malların mevcudiyeti hakkında yanlış bilgiler görüntüler.
2. Satış temsilcileri tarafından raporlamanın kasıtlı olarak çarpıtılması. Satış personeli ankete yanlış OSA ve OOS değerleri girer, daha önce kullanılmış fotoğrafları sfa'ya yükler ve fiyatlara ilişkin verileri bellekten doldurur. Bu eylemler, yönetimin yanlış verilere dayalı kararlar almasına yol açar. Çözümü hem SFA işlevselliği hem de Görüntü tanıma alanında olan karmaşık bir konudur.
3. Ekran standartlarına uyulmaması ve rafla çalışması. Mağaza ziyareti sırasında bir satıcı veya denetçi tarafından doldurulan veriler doğrulama gerektirir. Bu nedenle, ekranın kalitesinin kanıtı olarak kullanılan bir fotoğrafa ihtiyaç duyar. Görüntü tanıma, temel performans göstergelerini otomatik olarak kontrol eder:
- Rafta bulunabilirlik
- Mağazacılık standartları
- Stokta yok
- Planogram uyumluluğu
- Fiyat uygunluğu
- Raf payı
4. Satış personelinin çalışmalarında rutin. İstatistiki verileri her geçen gün aynı formatta doldurma ihtiyacı, satıcıları, denetçileri ve satış temsilcilerini yorabilir ve motive edebilir. Sonuç olarak, yüksek rotasyon ve yeni çalışanlar aramak ve onları eğitmek için ek kaynaklara ihtiyaç olduğunu görüyoruz.
5. Satış acentelerinin verimsiz çalışma süresi kaybı. Ziyaretle ilgili gerekli tüm bilgileri girmek için (Rafta bulunabilirlik, Stokta kalmama, fiyatlar, rafın payı, rakibin fiyattaki promosyonu vb.), önce raftaki SKU'YU gözlerinizle manuel olarak kontrol etmeli ve ardından verileri uygulamaya manuel olarak girmelisiniz. Sfa'daki yerleşik Görüntü tanıma modülü, insan hatalarından kaçınırken verilerin çoğunu otomatik olarak almanızı sağlar.
6. Proje analistleri tarafından raporları ve fotoğrafları kontrol etmek için ek maliyetler. Genellikle, satıcının mağazayı doğru ziyaret ettiğinden ve mağazacılık standartlarının karşılandığından emin olmak için proje analistleri ziyaretlerin% 15-30'unu rastgele kontrol eder. Aynı zamanda analist fotoğrafı ve girilen verileri doğrular. Bu yüzden hala insan hataları yapabilen pahalı bir analistin çalışma saatlerine para harcıyoruz.
Görüntü tanıma görevleri
Sfa'nın bir parçası olarak görüntü tanıma seçeneği, otomatik olarak onaylanan KPI'LAR da dahil olmak üzere doğru ve şeffaf veriler sağlarken daha hızlı ziyaret etmeye yardımcı olur. Met KPI'LAR, pazarlama ve satış ekibi için planlarının% 100 yerine getirildiğine dair güven anlamına gelir!
Sfa'nın bir parçası olarak görüntü tanıma seçeneği, otomatik olarak onaylanan KPI'LAR da dahil olmak üzere doğru ve şeffaf veriler sağlarken daha hızlı ziyaret etmeye yardımcı olur. Met KPI'LAR, pazarlama ve satış ekibi için planlarının% 100 yerine getirildiğine dair güven anlamına gelir!
Nasıl çalışıyor?
- Adım 1Bir kullanıcı Ailet uygulamasını kullanarak bir mağazada fotoğraf çeker
- Adım 2Görüntüler anında işlenir ve tanınır
- Adım 3Satış noktasındaki satış temsilcileri ile ofisteki satış ve pazarlama yöneticileri için analitikler gerçek zamanlı olarak mevcuttur
Görüntü tanıma ile etkin bir şekilde izlenen KPI'LAR nelerdir?
Anahtar 2 Çalışmasında, projeler üzerinde ve farklı kategorilerde ve farklı mağaza formatlarında çalışma deneyimi sayesinde, aşağıdaki 8 kpı'yı takip edecek bir markaya ihtiyaç duyduk:
Anahtar 2 Çalışmasında, projeler üzerinde ve farklı kategorilerde ve farklı mağaza formatlarında çalışma deneyimi sayesinde, aşağıdaki 8 kpı'yı takip edecek bir markaya ihtiyaç duyduk:
Görüntü tanıma ile etkin bir şekilde izlenen KPI'LAR nelerdir?
Anahtar 2 Çalışmasında, projeler üzerinde ve farklı kategorilerde ve farklı mağaza formatlarında çalışma deneyimi sayesinde, aşağıdaki 8 kpı'yı takip edecek bir markaya ihtiyaç duyduk:
- Raf Kullanılabilirliği Hakkında (OSA)Planlanan ürün yelpazesini raflardaki malların gerçek mevcudiyeti ile karşılaştırın ve planın bir yüzdesini alın.
- Rafta paylaş (SOS)Sistem, üreticinin ürün yelpazesini kategorideki veya markadaki tüm ürünlerle karşılaştırır ve raftaki pay yüzdesini hesaplar.
- Stokta yok (OOS)Uygulama, ürün çeşitliliği matrisine göre stokta olmayan ürün sayısını tespit eder
- Göz seviyesiRaflarda göz hizasında (göz hizasında) malların varlığı. Raftaki düzen ve düzen (planogram). Bloklara göre düzen (BrandBlock)
- Markalı soğutucularda ve ekranlarda ürün çeşitliliği kontrolü
- Planogram Uyumu: Malların raflara hedef ve fiili yerleştirilmesi arasındaki tutarsızlığın ölçülmesi
- Fiyat izlemeTicaret noktalarındaki tanıtım faaliyetlerinin izlenmesi: fiyatların mevcudiyeti, doğruluğu, dampingin tespiti
Rakip fiyat takibi: rakiplerle fiyat karşılaştırması, fiyat endeksi hesaplaması - POSM tespiti ve sınıflandırmasıPOSM tipi algılama.
Posm'ye ait markanın belirlenmesi
Satış ekibinin çalışmalarında görüntü tanıma uygulamasının sonuçları
#1
Teşhir ve mağazacılık standartlarının mutlak kalite kontrolü
#2
Verilerin ve KPI'LARIN doğruluğu - 96-98'e kadar%
#3
Satıcının veya denetçinin ziyaret süresinin% 40'ına kadarını serbest bırakın.
#4
Serbest kalan zamanı bütçe dahilinde ek satış noktalarıyla çalışmaya veya mağazacılıktan tasarruf etmeye yatırın.
#5
Rakipler hakkında hızlı bir şekilde bilgi toplayın, bu da satış ekibiniz için derhal görevler belirleme ve satışları kaybetmeme yeteneği anlamına gelir.
#6
Satış ekibinin kalitesini kontrol etmek için maliyetleri önemli ölçüde azaltın (analistlerin çalışma süresinin% 60-80'i). Her ziyaret için fotoğrafları ve verileri doğrulayan bir analist kadrosunun tutulması isteğe bağlıdır.
#7
Satıcıların ve denetçilerin dönüş seviyesini azaltın. Otomasyon sayesinde ticaret personeli hızlı bir şekilde döngüsel eylemler gerçekleştirebilir ve malları fiziksel olarak yerleştirmek, fiyatı güncellemek ve depodaki dengeyi kontrol etmek için daha fazla zaman harcayabilir. Aynı zamanda, ağ yöneticisi ile görüşmelerde kendinizi kanıtlama ve kendinizi kanıtlama fırsatı da var!
#8
1) Ir'nin tanıtılmasının en önemli sonucu elbette satış büyümesidir. Ankete katılan müşterilerimizin 4 ülkedeki deneyimlerine göre, IR teknolojisinin tanıtımı satışları ortalama% 1,5-3 artırdı.
Durum 1.
Sorun: Satıcıların yüksek dönüşü -28%
Müşteri: büyük süt üreticisi
Önce: Daha önce, satıcılar ziyaret süresinin% 30'unu raf ve fiyatlar hakkındaki verileri doldurarak ve planogramı gerçek ekranla karşılaştırarak geçiriyorlardı. Ekip anketlerine göre, çalışanların% 70'inin işten çıkarılmasının nedeni işteki rutin ve aynı tür eylemlerden kaynaklanan yorgunluktu.
Sonra: K2W Görüntü tanımanın(link) uygulanmasından 2 ay sonra, satıcılar ziyarete% 30 daha az zaman harcadılar ve çalışanlar mağaza kategori yöneticisi ile görüşmede daha stratejik görevler ve bu görev kapsamında ek motivasyon aldılar.
Sonuç: Rotasyon 16'ya düştü%
Sorun: Satıcıların yüksek dönüşü -28%
Müşteri: büyük süt üreticisi
Önce: Daha önce, satıcılar ziyaret süresinin% 30'unu raf ve fiyatlar hakkındaki verileri doldurarak ve planogramı gerçek ekranla karşılaştırarak geçiriyorlardı. Ekip anketlerine göre, çalışanların% 70'inin işten çıkarılmasının nedeni işteki rutin ve aynı tür eylemlerden kaynaklanan yorgunluktu.
Sonra: K2W Görüntü tanımanın(link) uygulanmasından 2 ay sonra, satıcılar ziyarete% 30 daha az zaman harcadılar ve çalışanlar mağaza kategori yöneticisi ile görüşmede daha stratejik görevler ve bu görev kapsamında ek motivasyon aldılar.
Sonuç: Rotasyon 16'ya düştü%
Durum 2
Sorun: Satış noktalarını denetlemenin yüksek maliyetleri
Müşteri: büyük meşrubat üreticisi
Önce: bir ülke içindeki 7 bölgenin denetimi için 450 kişilik bir ekip çalıştı ve her ziyaret için süre 23 dakika oldu. Ayrıca, şirketin denetçilerin raporlarının güvenilirliğini kontrol eden dört analisti vardı.
Sonra: K2W Görüntü tanıma (lınk) uygulamasının ardından denetçiler ziyaret için 5 dakika harcadı ve şirket gerekli personel sayısını 190 kişiye indirdi
Sonuç: Görüntü tanıma yatırımı dikkate alınsa bile denetimlerin uygulanmasının maliyeti% 36 azaldı%
Sorun: Satış noktalarını denetlemenin yüksek maliyetleri
Müşteri: büyük meşrubat üreticisi
Önce: bir ülke içindeki 7 bölgenin denetimi için 450 kişilik bir ekip çalıştı ve her ziyaret için süre 23 dakika oldu. Ayrıca, şirketin denetçilerin raporlarının güvenilirliğini kontrol eden dört analisti vardı.
Sonra: K2W Görüntü tanıma (lınk) uygulamasının ardından denetçiler ziyaret için 5 dakika harcadı ve şirket gerekli personel sayısını 190 kişiye indirdi
Sonuç: Görüntü tanıma yatırımı dikkate alınsa bile denetimlerin uygulanmasının maliyeti% 36 azaldı%
Durum 3:
Sorun: Düşük kaliteli mağazacılık
Müşteri: şekerleme üreticisi
Önce: Mağazacılık kalitesinin denetimi, planograma uygun sistematik hatalar, fiyat etiketlerinin olmaması ve genellikle stoktaki malların bulunmadığını gösterdi. KPI tamamlamasının ortalama% 76'sı%
Sonra: K2W Görüntü tanıma uygulanarak, satıcılar ziyaretten önce fotoğraf çeker ve tanıma sonuçlarına göre hemen görev alır ve ziyaretten sonra yüksek kaliteli bir hesaplama gerçeğini doğrulayan ikinci bir fotoğraf çekilir.
Sonuç: Ortalama KPI %94'e yükseldi. Rotasyon da% 11 azaldı.
Sorun: Düşük kaliteli mağazacılık
Müşteri: şekerleme üreticisi
Önce: Mağazacılık kalitesinin denetimi, planograma uygun sistematik hatalar, fiyat etiketlerinin olmaması ve genellikle stoktaki malların bulunmadığını gösterdi. KPI tamamlamasının ortalama% 76'sı%
Sonra: K2W Görüntü tanıma uygulanarak, satıcılar ziyaretten önce fotoğraf çeker ve tanıma sonuçlarına göre hemen görev alır ve ziyaretten sonra yüksek kaliteli bir hesaplama gerçeğini doğrulayan ikinci bir fotoğraf çekilir.
Sonuç: Ortalama KPI %94'e yükseldi. Rotasyon da% 11 azaldı.
Bırak başlasın...
