IBA Group hat eine Analyse der Warenpräsentation in Regalen für einen der größten Hersteller von Tabakprodukten automatisiert

Situation

Die Hersteller, Vertriebs- und Einzelhändler verkaufen gleiche Warengruppen in gleichen Regalen. Die Marktteilnehmer benötigen operative und zuverlässige Informationen über Handlungen von Wettbewerbern sowie über ihre eigene Position vor deren Hintergrund. Die Bewertung erfolgt manuell durch Merchandiser, Verkaufsvertreter, Supervisor und Marktforscher. Es gibt viel Handarbeit und einen Humanfaktor in diesem Prozess. Marktforscher haben keine Zeit, alle Fotos und Berichte zu verarbeiten. Infolgedessen werden Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Daten getroffen.

Businessaufgabe

Der Kunde muss die Arbeitsqualität von Merchandiser verfolgen und Informationen über die Warenpräsentation in Regalen analysieren.

Entscheidung

Die Waren werden im Verkaufsraum von Ladenmitarbeitern oder Merchandiser ausgelegt. Sie fotografieren Warenpräsentationen (reales Planogramm) und schicken sie zur Prüfung. Zur Verfügung des IBA Group-Teams waren mehrere tausend solcher Fotos, jedes von denen manuell überprüft wurde, als Ergebnis wurden ca. 100.000 Waren angeordnet.

Im Laufe der Arbeit stand das Team vor Herausforderungen, die gelöst werden mussten:

– für die Analyse nur die Fotos auswählen, auf denen die Ausrüstung mit Waren dargestellt ist;

  • die Art der Ausrüstung richtig feststellen;
  • ähnliche Waren im Rahmen einer Kategorie (z.B. Wasserflaschen von verschiedenem Volumen) verteilen;
  • Fotos von schlechter Qualität wie belichtete, abgeschnittene Fotos und Fotos mit anderen Defekten bearbeiten;
  • einen separaten Prozess der Implementierung von neuen Waren entwickeln;
  • ein Verfahren ausdenken, mehrere Fotos von langen Regalen zu einem Foto mit Hilfe von Neuronennetz zusammenzukleben.

Unsere Fachleute haben alle Schwierigkeiten überwunden und eine SaaS-Lösung für die Bewertung von realen Planogrammen anhand von Fotos entwickelt:

  1. Merchandiser und Supervisor laden Fotos der Anordnung von Wareneinheiten (SKU) in Regalen hoch.
  2. Anstelle des lokalen Servers des Unternehmens werden die Fotos ins Rechenzentrum von IBA Group hochgeladen.
  3. Das Modul mit der künstlichen Intelligenz Plano Checker analysiert die Fotos, bewertet ihre Qualität, sucht nach SKU, klassifiziert sie nach einem vorgegebenen Szenario. Bei Bedarf werden mehrere Fotos zu einem zusammengeklebt.
  4. Das Modul Plano Checker speichert Berichte auf dem Server.
  5. Die Benutzer erhalten Zugriff zu Berichten und Analytik über den Webbrowser sofort nach dem Hochladen der Fotos.

Ergebnis

Goods Checker zeigt an, welche Waren in Regalen an richtigem Platz stehen und welche neu angeordnet werden müssen. Goods Checker hilft Merchandiser, qualitativ zu arbeiten und Boni zu erhalten.

Das System stellt mit Hilfe von Computer Vision fest, ob die Ausrüstung mit den Waren auf dem Foto dargestellt ist, von welcher Art diese Ausrüstung ist sowie welche SKU-Arten darauf präsentiert sind. Die Erkennungsgenauigkeit liegt zwischen 90% und 98%, abhängig von der Warenkategorie und Fotoqualität.

Die Automatisierung lässt Zeit für die Analyse von erhaltenen Informationen. Die Lösung lässt Nachfragensprünge und Handlungen von Wettbewerbern 24/7 verfolgen. Das System klassifiziert die Daten für analytische Berichte für jeden Leiter.

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