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Die Bilderkennung (IR) hat sich ihren Platz im Werkzeugkasten der CPG-Branche redlich verdient. Sie ist schnell, skalierbar und liefert Regaldaten nahezu in Echtzeit. Aber hier ist die unangenehme Wahrheit: Egal wie leistungsfähig die Technologie ist, schlechte Eingabedaten können Ihre Ergebnisse still und leise sabotieren (genau wie jede andere fortschrittliche Technologie).
Dies ist das klassische "Garbage in, garbage out"-Prinzip, das auch im Zeitalter der künstlichen Intelligenz noch lebendig ist.
Die versteckten Kosten von schlechten Daten
Laut Gartner kostet schlechte Datenqualität Unternehmen durchschnittlich 12,9 Millionen Dollar pro Jahr. Im Kontext von CPG-Marken zeigen sich diese Kosten auf subtilere, aber ebenso schädliche Weise. Wenn Ihr IR-System mit fehlerhaften Erkenntnissen wie veralteten Katalogen, falsch etikettierten SKUs oder unvollständigen Daten zu KPIs usw. gespeist wird, kann es einfach keine zuverlässigen Informationen auf Laden-, Regal- und SKU-Ebene liefern.
Ihre Teams mögen zwar Echtzeitdaten betrachten, aber das macht sie noch lange nicht genau.
Falsch klassifizierte Produkte verzerren die Metriken für den Anteil am Regal und die Verfügbarkeit im Regal. Ungenaue Preisreferenzdateien lösen falsche Alarme aus. Das Schlimmste von allem? Ihre Außendienstmitarbeiter beginnen, an den Daten zu zweifeln. Dieser Vertrauensverlust ist nur schwer wieder gutzumachen.
KI bereinigt Ihre Daten nicht für Sie
Es ist ein weit verbreiteter Irrglaube, dass KI schlechte Daten auf magische Weise korrigiert. Das tut sie nicht (wir haben das und mehr in diesem Blog entlarvt). IR-Systeme wie Trax nutzen maschinelles Lernen, um Produkte und Regalbedingungen zu erkennen, aber sie sind in hohem Maße auf die Genauigkeit der Quelldaten, Produktbilder, Hierarchien, Details auf SKU-Ebene und händlerspezifische Konfigurationen angewiesen.
Wie Thomas Redman, weithin bekannt als "Data Doc", es ausdrückt:
"Wenn Ihre Daten schlecht sind, sind Ihre Tools für maschinelles Lernen nutzlos."
Das klingt vielleicht unverblümt, aber es ist genau richtig. IR spiegelt das Regal wider, aber die Intelligenz, die es bietet, hängt davon ab, wie gut Ihre Dateninfrastruktur es unterstützt. Stellen Sie sich das wie ein Hochleistungsauto vor. Der Motor mag erstklassig sein, aber wenn Sie ihn mit verunreinigtem Treibstoff betanken, kommen Sie nicht weit.
Saubere Daten machen alles schärfer
Die erfolgreichsten CPG-Marken betrachten Data Governance nicht als eine IT-Aufgabe im Hintergrund. Sie investieren in den Aufbau und die Pflege präziser, zentralisierter Produktkataloge. Sie gleichen die Namenskonventionen für alle Märkte an. Sie schaffen strukturierte Hierarchien, die sowohl für die Technik als auch für die Menschen, die sie nutzen, sinnvoll sind.
Untersuchungen von McKinsey haben ergeben, dass Unternehmen, die der Datenqualität Priorität einräumen, mit 1,5-mal höherer Wahrscheinlichkeit datengestützte Entscheidungen treffen, die die betriebliche Effizienz verbessern. Das ist kein marginaler Gewinn, sondern ein Wettbewerbsvorteil.
Wenn Ihre Referenzdaten sauber sind und Ihre Systeme gut integriert sind, wird IR zu einem Multiplikator. Die Erkennungsgenauigkeit verbessert sich. Die Zeit bis zur Einsichtnahme sinkt. Ihre Außendienstteams erhalten zuverlässige, gezielte Maßnahmen, auf die sie sich verlassen und nach denen sie handeln können. Und so weiter.
Vertrauen ist die Währung der Ausführung
Vertriebsmitarbeiter sind klug und praktisch veranlagt. Wenn Ihre IR-Lösung wiederholt auf fehlende Produkte hinweist, die eindeutig im Regal vorhanden sind, oder sie auffordert, Anzeigen zu reparieren, die nicht vorhanden sind, werden sie sich nicht mehr engagieren. Sie werden zu ihrem alten Verhalten zurückkehren oder die Warnungen ganz ignorieren.
Das ist kein technisches Problem, das ist ein Vertrauensproblem.
Die Aufrechterhaltung einer hohen Datenqualität ist nicht glamourös, aber sie ist entscheidend. Die besten IR-Programme basieren auf konsistenten, disziplinierten Grundlagen, nicht nur auf auffälligen Funktionen und cleveren Algorithmen.
Letzter Gedanke: Was steckt unter der Haube?
Bevor Sie Ihr IR-Programm erweitern oder optimieren, sollten Sie sich folgende Frage stellen: Geben wir ihm den richtigen Treibstoff?
Ein leistungsfähiges Bilderkennungsprogramm erfordert:
Sie brauchen keine Perfektion. Aber Sie brauchen Konsistenz, Genauigkeit und eine Rückkopplungsschleife, die Fehler schnell erkennen und korrigieren kann. Wenn die Grundlagen stimmen, hält IR, was es verspricht: Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Regalintelligenz, der Sie vertrauen können.
Lassen Sie uns reden
Sind Sie von der Qualität Ihrer IR-Inputs überzeugt? Oder zweifelt Ihr Team die Erkenntnisse ständig an? Wenden Sie sich direkt an mich oder sprechen Sie mit dem Team von Trax. Wir haben CPG-Führungskräften dabei geholfen, ihre Daten zu bereinigen und das volle Potenzial von IR zu erschließen. Wir würden uns freuen, dasselbe für Sie zu tun.
Geben Sie uns einige Informationen, damit sich die richtige Person bei Ihnen melden kann.
