eLeader Shelf Recognition AI


Un audit d’affichage en magasin pose des défis particuliers. Tout d’abord, la tâche nécessite l’identification d’un nombre inhabituellement élevé de références SKU différentes, de l’ordre de plusieurs centaines pour les grands magasins. Deuxièmement, chaque producteur FMCG a sa propre vision de l’empilage des marchandises sur les étagères l’empilage des marchandises sur les étagères et de la mesure des paramètres d’affichage. Le volume des ventes dépend de l’attractivité du rayon et de la disponibilité des produits pour le consommateur.

La surveillance de ce domaine est un processus commercial important. L’application eLeader Shelf Recognition coopérant avec les systèmes SFA / FFM est un support moderne pour la mise en œuvre de ces tâches. Sa principale fonctionnalité est de compter et de mesurer les paramètres clés pour l’affichage du produit. Tout est basé sur une photo de l’étagère prise dans le magasin. Il remplace l’opération manuelle fastidieuse et sujette aux erreurs.

Un vendeur silencieux, c’est-à-dire votre présentoir

La recherche montre que jusqu’à 75 % des décisions d’achat sont prises dans le magasin à côté de l’étagère. L’étagère optimale est celle qui est au niveau des yeux (même si, bien sûr, la stratégie d’affichage couvre l’intégralité de l’étagère, de bas en haut).

Nous savons d’après la recherche et l’expérience de vie que les impressions visuelles sont les plus importantes pour les décisions d’achat des clients, c’est pourquoi une attention particulière doit être accordée à ces aspects de la présentation visuelle des produits, c’est-à-dire les KPI tels que la part de rayon, la hauteur d’affichage, le nombre de produits perçus (face à ) et des paramètres de produit analogues

Grâce à eLeader Shelf Recognition AI, un commerçant reconnaîtra les produits sur une étagère de magasin à l’aide de photos, réduisant ainsi le temps de recherche en étagère d’une dizaine voire plusieurs dizaines de minutes à quelques minutes. En bref, la technologie de reconnaissance d’images aide les détaillants et les fabricants à comprendre le marché et à réagir rapidement aux changements de l’environnement commercial.

Nous savons que vous vous souciez du meilleur affichage de vos produits, vous devez donc être sûr que votre personnel organisera le rayonnage conformément à la norme en vigueur.

Offrir aux consommateurs un accès gratuit à nos produits nécessite une analyse constante et le maintien de normes d’affichage élevées dans les magasins. La technologie de reconnaissance d’image de l’application eLeader Shelf Recognition AI soutient efficacement nos représentants commerciaux dans ces activités. Grâce à cela, ils rapportent des informations incomparablement plus détaillées sur les rayons des magasins par rapport à la période précédant la mise en œuvre du système.

Paweł Kaczyński
Business Systems Analyst
DANONE

Des analyses complètes

L’accumulation de données sous forme de rapports fournit des informations qui permettent une analyse multidimensionnelle la vérification des hypothèses et la planification qui en résulte, c’est-à-dire la gestion par catégorie. La solution eLeader Shelf Recognition AI garantit une information de meilleure qualité et plus objective que l’état déclaratif d’affichage du produit avec une erreur importante.

Les données sont irréfutables – nous avons une efficacité de reconnaissance de près de 100%. Vous pouvez les réutiliser pour une analyse secondaire et de nouveaux rapports. Les données peuvent être facilement introduites dans n’importe quel rapport – d’Excel à Microsoft Power BI que vous pouvez recevoir avec eLeader Shelf Recognition AI.

Vous souhaitez savoir quel est l’intérêt de l’analyse d’un rayon de magasin à l’aide de l’intelligence artificielle et que pouvez-vous apprendre sur votre concurrence grâce à cette analyse? Ou peut-être voulez-vous savoir quels problèmes l’automatisation du test d’exposition résout? Téléchargez l’ebook dans lequel nous décrivons comment le faire.

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