eLeader Shelf Recognition AI – Unschlagbare Funktionalität

 

Wir sagen über eLeader Shelf Recognition AI, dass es die weltweit funktionellste Lösung dieser Klasse ist. Im Folgenden werden wir versuchen, diese kühne These zu beweisen. Schauen wir uns die Parameter der Produktpräsentation und die Berichte, die wir aufgrund dieser Parameter erhalten können und die Business-Bereiche, in denen das Tool Vorteile bieten kann, an.

Berichterstattung

Vollständige Informationen über die Produktpräsentation


Vorhandensein der Produkte
Facing
Regal - Nummer
Niveau der Verfügbarkeit
Regalanteil
Produktmängel
Länge der Produktpräsentation
Maximale Länge der Produktpräsentation
Fläche der Produktpräsentation
Höhe der Produktpräsentation
Erscheinung in Augenhöhe
Listungen (Regalbodenverträge)
Planogramme
Verfügbarkeit der Produkte auf der Karte

Informationen über Konkurrenz


Berichte geben nicht nur Auskunft über den Zustand der eigenen Produkte, sondern können auch viel über die Konkurrenz sagen. Dank der Erkennung der Marken der Konkurrenz erhalten wir Informationen über den Regalanteil und Trends.

Merchandising

Anpassung der Produktpräsentation an die Standards


Unabhängig von der Form, in der die Merchandising-Standards geschrieben sind, wird eLeader Shelf Recognition AI in der Lage sein, diese zu lesen und zu analysieren, wo die Produktpräsentation korrigiert werden muss. Beispiele für Parameter sind Anzahl der Facings, Nachbarschaft, Nummer des Regalbodens.

Anpassung der Produktpräsentation ans Planogramm


Wenn ein Planogramm für die Filiale entwickelt wurde (z.B. in JDA Space Planning), kann eLeader Shelf Recognition AI den Produktpräsentationsstand mit der aktuellen Vorlage vergleichen und anzeigen, welche Produkte im Regal hinzugefügt oder verschoben werden müssen, um volle Übereinstimmung zu erreichen.

Erkennung von Fremdprodukten


Eigene Displays sind ein idealer Ort, um Produkte zu verkaufen und die Marke zu bewerben. Es ist schlimm, wenn die Produkte der Konkurrenz darin enthalten sind. Die Lösung ist in der Lage, ein unerwünschtes Produkt zu erkennen und den Benutzer zu informieren, dass sich beispielsweise ein unerwünschtes Produkt im Kühlschrank befindet.

Automatische Umfragen


Die Gründe für das Fehlen von Produkten im Regal oder andere beunruhigende (oder interessante) Phänomene können durch eine Befragung zum richtigen Zeitpunkt des Besuchs diagnostiziert werden. Diese vollautomatische Funktionalität ermöglicht es Ihnen, die Situation auf dem Markt besser zu verstehen.

Perfect Store&Visit


Die Erwartungen an eine bestimmte Produktpräsentation in einer bestimmten Filiale können in die KPIs einbezogen werden. Die Anwendung der Perfect Store-Methodik bei ihrer Umsetzung erhöht die Effektivität der Besuche erheblich. eLeader Shelf Recognition AI beschleunigt und automatisiert die Phase der Erfassung von Daten über Produktpräsentation zum Zweck der Messung und Verbesserung des KPIs einer Filiale und eines bestimmten Mitarbeiters oder Besuchs.
 
MEHR ÜBER PERFECT STORE (EN)

Verkauf

Bestellungen


Das Signal zur Bestellung eines Produkts ist sein Fehlen im Regal. Das Erkennen der Abwesenheit eines Produkts kann eine gestaltete Bedingung für die automatische Hinzufügung des Produkts in den Bestellkorb sein (auch in einer vordefinierten Form, berechnet z.B. aufgrund der Historie der eigenen Bestellungen und direkt von den Distributoren).

Werbeaktionen


Ein Beispiel für die Verwendung der eLeader Shelf Recognition AI in einem breiteren Kontext ist die Funktionalität der Überprüfung der Möglichkeit, ein Geschäft als Teil einer internen Werbeaktion oder eines Loyalitätsprogramms zu prämieren. Sie brauchen nur das Modul mit relevanten Daten über die Produktpräsentation zu versorgen, und das System berechnet die Produkte auf der Grundlage des aufgenommenen Fotos und bestimmt die Möglichkeit der Übergabe der Belohnung an den Geschäftsleiter.

Automatisierte Kontrolle


Gute Nachrichten für Auditoren und Manager! Mit eLeader Shelf Recognition AI wird die Notwendigkeit von Audits in den Geschäften praktisch auf Null reduziert. Dank der Fotodokumentation und des Arbeitsablaufs, der Kontroll- und Korrekturmaßnahmen wie Umfragen oder Verhandlungen erfordert, können Kontrollen nur auf besondere Fälle beschränkt werden, oft ohne Besuch des Geschäfts.

Audit der Werbeaktionen


Die Kontrolle der Durchführung von Werbeaktionen kann automatisiert werden. Das System überprüft die Produkte, die an der aktuellen Aktion eines bestimmten Geschäfts teilnehmen. Zusätzlich prüft die Anwendung die Übereinstimmung von POS-Materialien (POSM) – ebenfalls mittels Fotoanalyse.

Optimierung

Routenplanung


Die Zeitpläne für die Besuche der einzelnen Punkte sind ein Spiel, bei dem derjenige gewinnt, der das Verkaufspotenzial in seinem Gebiet am besten einschätzt. eLeader Shelf Recognition AI liefert Informationen über das Vorhandensein von Produkten, den Regalanteil, die Anzahl der Facings oder die Einhaltung von Merchandising-Standards. Diese Informationen sind ein ausgezeichneter inhaltlicher Input, um eine Firmenrangliste mit den Verkaufsstellen zu erarbeiten, die so oft wie möglich besucht werden sollten, da sie die größten Gewinne bringen.

Retail Activity Optimization (RAO)


Ein guter Handelsvertreter sollte bei einem Besuch immer wissen, wie er auf Missstände reagieren oder gute Verkaufsergebnisse noch besser machen kann. eLeader Shelf Recognition AI liefert Vergleichszahlen, z.B. mit den drei vorigen Besuchen, erkennt Nichterfüllung von Verträgen oder Produktmängel. Die Lösung ermöglicht es, Besuchsszenarien so zu gestalten, dass die vorgeschlagenen Korrekturmaßnahmen und kontextbezogenen Materialien dem Vertreter zu dem Zeitpunkt gegeben werden, zu dem er sie benötigt.

Beispiel: Ein Produktmangel beim dritten Besuch an einem bestimmten Regalboden bedeutet, dass ein Gespräch mit dem Geschäftsleiter geführt werden sollte, um Verpflichtungen durchzusetzen oder die Vertragsbedingungen auf diejenigen zu ändern, die das Geschäft erfüllen kann.

Live-Präsentation


Live-Präsentation

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