Nasz serwis używa cookies. Dowiedz się więcej o plikach cookie. Korzystając ze strony wyrażasz zgodę na używanie cookies, zgodnie z aktualnymi ustawieniami przeglądarki.
Jak pozyskiwać nowych klientów w terenie? Bezpłatny e-book
POBIERZ
Aplikacja do automatycznego badania obecności, facingu i udziałów w półce na bazie zdjęć.
Alternatywa dla manualnego audytu ekspozycji.
POBIERZ BEZPŁATNY PRZEWODNIK
eLeader Shelf Recognition AI to nagradzane rozwiązanie, które analizuje zdjęcia ekspozycji i od razu dostarcza wyniki (np. obecność, facing, udziały, ceny). Narzędzie wskazuje, które elementy i KPI wymagają poprawy i jakie czynności należy wykonać. Aby móc skorzystać z wartości jakie aplikacja ze sobą niesie, wystarczy kilka prostych kroków:
Dzięki naszemu rozwiązaniu możesz usprawnić procesy stosowane w terenie (np. ankiety, audyt promocji, planowanie tras, treningi, perfect store). W Twoim zasięgu jest najbardziej funkcjonalne narzędzie tej klasy na świecie, dostępne na platformy Android i iOS.
POZNAJ MOŻLIWOŚCI
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 KaczyńskiBusiness Systems AnalystDANONE
Wprowadzenie eLeader Shelf Recognition wywoływało w 2014 roku pewien opór użytkowników. Dzisiaj, dawni sceptycy przyznają, że praca z aplikacją daje znaczące korzyści w walce o półkę i optymalizuje raportowanie wizyt.
Rafał PrusSales Support ManagerDział GTMMaspex
Dzięki eLeader Shelf Recognition możemy dużo skuteczniej kierować procesami sprzedaży, bo otrzymujemy wysokiej jakości dane z terenu. Praca z aplikacją przyczynia się do podnoszenia poziomu kluczowych dla nas parametrów: dostępności produktów oraz jakości ich ekspozycji w sklepie.
Sebastian ZapałaTerenowy Kierownik OperacyjnyDział SprzedażyNUTRICIA Polska
Rozpoznanie produktów i cen na najwyższym poziomie możliwe jest dzięki naszej neuronowej sieci, którą trenujemy na niestrudzonego analityka zdjęć półek, aktywnego w dzień i w nocy przez 365 dni w roku.
Dzięki zastosowaniu metody rozproszonego treningu system doskonali się szybko, a wdrożenie jest błyskawiczne.
WIĘCEJ NA TEMAT AI
Brakujące produkty pojawią się w zamówieniu automatycznie, a system poprosi o podanie powodów nieobecności.
Błyskawiczne sprawdzenie wypełnienia kontraktu na półkę to lepsza pozycja do negocjacji z kierownikiem sklepu.
Szybko policzony udział w półce da możliwość kompetentnej rozmowy z kierownikiem sklepu na temat jego zwiększenia.
Dla wnikliwych obserwatorów procesów rozpoznania stworzyliśmy aplikację raportowo-kontrolną dla każdego analizowanego produktu, regału czy sklepu. Narzędzie łączy w sobie warstwę danych z wizualną prezentacją sytuacji w sklepie z dokładnością do jednego produktu. Dostępne jest dla przedstawicieli i przełożonych.
Wśród firm, które postanowiły zrobić milowy krok w stronę urealnienia raportowania i pozyskania z rynku informacji wartościowych dla sił sprzedaży znalazł się DANONE, który postanowił wspierać ludzkie zmysły sztuczną inteligencją zamkniętą w aplikacji mobilnej.
CASE STUDY
Deklaratywny audyt ekspozycji
20 minut
Średni czas wprowadzania danych o produktach z klawiatury urządzenia.
Aż 70-90% symulowanych danych i fraudów
Shelf Recognition AI
90 sekund
Średni czas potrzebny na wykonanie zdjęć ekspozycji.
Tylko 1-3% nierozpoznanych produktów
Policz oszczędności
KPI ekspozycji w czasie wizyty
Niższe koszty dzięki sztucznej inteligencji
Dane wiarygodne i odporne na manipulacje, krótszy czas badania ekspozycji
Więcej decyzji podczas wizyty (inicjowanie zamówień, kontrakty, audyt promocji itd.)
Błyskawiczne wdrożenie
Najszersza funkcjonalność na świecie
Koniec z wizytami kontrolnymi
Sztuczna inteligencja zużywa moc maszyn, ale oszczędza energię ludzi
Perfect Store
Realizacja założonej strategii ekspozycyjnej nabiera tempa dzięki weryfikacji online ustawienia produktów. KPI dotąd liczone na podstawie ręcznych audytów, teraz mogą zostać automatycznie zmierzone i poprawione podczas tej samej wizyty.
WIĘCEJ O PERFECT STORE
RAO (Retail Activity Optimization)
Działania korygujące ekspozycję, zamówienia brakujących produktów lub kontekstowe ankiety mogą automatycznie uzupełniać plan wizyty zaraz po sfotografowaniu półki. Informacje ze zdjęć na temat dostępności produktów, udziału w półce czy facingu współtworzą „ranking” sklepów, wyznaczający częstotliwość i scenariusze wizyt podczas automatycznego planowania.
Business Intelligence
System BI z przyjemnością zaciągnie wszystkie parametry twojej ekspozycji, aby informacja o realizacji strategii ekspozycyjnej była aktualna i dostępna na każde wezwanie. eLeader Shelf Recognition z radością takie dane dostarczy.
POZNAJ POWER ANALYTICS
Category Management
Weryfikacja i budowanie planogramów nigdy nie były taka proste, ale prawdziwą moc eLeader Shelf Recognition ujawnia w połączeniu z eLeader mCatMan, który umożliwia merytoryczny Category Management na poziomie każdego sklepu, nawet osiedlowego.
Jeśli chcesz poczuć siłę danych płynących z eLeader Shelf Recognition AI
Wypełnij formularz – zaprezentujemy rozwiązanie oraz pokażemy w jaki sposób zyskasz na jego wdrożeniu.
To prostsze niż myślisz.
Ta strona jest zabezpieczona reCAPTCHA, obowiązuje Polityka Prywatności i Regulamin usługi Google.
Źródło: Retail Out-of-Stocks: A Worldwide Examination of Extent, Causes and Consumer Responses, 2002.
Parametry Twojej organizacji
Wyliczona liczba wizyt miesięcznie w zespole0
Wyliczona łączna długość ekspozycji do zmierzenia (km/m-c) 0
OszczędnościBadanie ręczne vs eLeader Shelf Recognition
Oszczędność na jednej wizycie (minuty)0 min 0 sek
Oszczędność w dniu pracy 1PH (minuty)0 min 0 sek
Miesięczna oszczędność na pracownika (liczba osobodni)0
Miesięczna oszczędność na zespół (liczba pełnych etatów)0
* Założenia: Ręczne zliczenie i wprowadzenie dokładnych parametrów ekspozycji na 1mb regału: 105s, maksymalny czas na zrobienie zdjęcia 1 mb ekspozycji w rozwiązaniu: 10s, liczba dni pracujących w miesiącu: 20, długość dnia pracy: 8h.
Kategoria soki pomarańczowe 100%
Hortex Liczba twarzyczek: 16
Karton 1L: 12 Butelka 1L: 2 Karton 2L: 2
Tymbark Liczba twarzyczek: 11
Karton 1L: 6 Butelka 1L: 2 Karton 1,75L: 3
Produkt Hortex sok pomarańczowy 100%
Średnia wysokość ekspozycji: 1,58 m
Liczba twarzyczek w strefie złotej rotacji
Tymbark: 33 Hortex: 36
Kategoria Sok jabłkowy 100%
Hortex Powierzchnia ekspozycji: 0,2 m2
Tymbark Powierzchnia ekspozycji: 0,11 m2
Costa Powierzchnia ekspozycji 0,02 m2