Аналитика полок и выкладки по видео и фото

Товар есть на складе магазина, но его нет на полке — и это одна из главных причин упущенных продаж в продуктовом и непродовольственном ритейле. Мерчандайзер обходит зал несколько раз в день, но между обходами полка стоит пустой часами, а вечером в пик трафика — особенно.

Соответствие выкладки планограмме проверяется выборочно, по фотоотчётам, которые сотрудники делают сами. Ошибки в ценниках обнаруживаются, когда покупатель уже на кассе.

Поставщики платят за полочное пространство, но проверить, что их товар действительно стоит там, где оговорено, ритейлер может только через аудиторов.

Решение использует стационарные камеры над стеллажами, камеры на тележках или фотографии с мобильного приложения, а модели распознают товары, пустоты и ценники.

• Детекция пустот и низкого запаса на полке с оповещением в приложение сотрудника зала.
• Распознавание SKU по внешнему виду упаковки (десятки тысяч классов) и сверка с планограммой.
• Распознавание ценников: сверка цены и наименования с кассовой базой.
• Отчёты для категорийных менеджеров и поставщиков: доля полки, соблюдение договорённостей, скорость восполнения.

Модель распознавания SKU обучается на фото упаковок из вашей сети и дообучается при обновлении ассортимента. Для старта достаточно одного магазина и 2–3 категорий с наибольшими потерями от пустой полки.

Какие данные нужны

• Видео и фото полок
• Планограммы и матрица ассортимента
• Кассовая база цен и остатки магазина