טכנולוגיית זיהוי תמונה משבשת את תעשיית הקמעונאות. אבל איך מבדילים בין פתרון אחד למשנהו? ומהן התכונות החיוניות של פתרון זיהוי התמונות הטוב ביותר בשוק?
כאן נסביר את כל מה שאתה צריך לדעת לפני שאתה קונה.
תעשיית ה-CPG מוצפת בפתרונות סלולריים שמטרתם לשפר את נתח העסקאות של המכירות בשטח. הזנת הזמנות ותחזוקת רישומי הלקוחות נעשית ברובה באופן אלקטרוני, ובזמן אמת. זה הפחית את עלויות התפעול ושיפר את תהליך שרשרת האספקה, אבל אנליסטים מסכימים שזה רק קצה הקרחון. היכולת לנהל טוב יותר את הביצוע הקמעונאי ולפתוח תובנות משפיעות באמת המבוססות על אמת המדף היא הדבר הבא. גרטנר מציינת כי "כאשר שוק הביצוע והניטור הקמעונאי מתבגר, ההתמקדות עוברת מיכולות עסקה לאלו שיכולות לעזור לכוח מכירות בשטח למכור יותר ולעשות זאת באופן עקבי יותר".
את המהפכה הקרובה מובילים טכנולוגיות זיהוי תמונות ו-AI , שלא רק הופכות לאוטומציה או דיגיטציה של לכידת נתונים בחנות, אלא גם מכשירות חברות להמיר נתונים למכירות. עם זאת, ניתוח של Frost & Sullivan לאחרונה מגלה שאתגר מרכזי עבור משתמשי טכנולוגיית זיהוי תמונות הוא למצוא את הפתרון המתאים שייתן מענה ליישומים הקמעונאיים של מוצרי הצריכה הספציפיים שלהם.
עבור חברות מוצרי צריכה שמוכנות לשנות את הצעד הזה, הן צריכות לשקול בקפידה מספר פרמטרים של רכישה לפני שיבחרו בפתרון זיהוי תמונות.
מדריך לקונה: תכונות מוצר שצריך לחפש
1. התאמה לצרכים : האם עיצוב המוצר ומיקומו מושפעים ובהשראת הצרכים שלך ישירות?
ישנם יישומים רבים של Computer Vision כיום בשוק - מעקב אחר אנשים, זיהוי מחוות, סיוע לנהג, הדמיה רפואית וזיהוי פנים, אם להזכיר כמה. עם זאת, כדי להתבונן בתנאי החנות, יש לאמן את ארכיטקטורת הלמידה העמוקה הבסיסית של פתרון זיהוי התמונות על כמויות עצומות של תמונות מוצרים קמעונאיים. Trax, למשל, מיועדת לקמעונאות ומוצרי צריכה, ויש לה את מסד הנתונים של מק"ט הקמעונאי הגדול בעולם, המעבד 40,000 תמונות בשעה. יתרה מכך, המוצר האידיאלי צריך להיות יעיל יותר באופן משמעותי מאיסוף נתוני חנות ידני, ובעל גמישות להשתלב בצורה חלקה בתהליכים קיימים, בין אם זה אוטומציה של כוח המכירות או ניתוח נתונים.
2. אמינות: האם המוצר עומד בציפיות שלך לביצועים עקביים במהלך כל מחזור חייו?
עליך להיות מסוגל להסתמך על הנתונים שנוצרו על ידי זיהוי תמונה כדי לקבל החלטות עסקיות בטוחות. שני גורמים מרכזיים כאן הם דיוק וביצועים. בדוק את הדיוק בלכידת תמונה, זיהוי, חישוב ודיווח של מדדים חיוניים כמו OSA, נתח מדף, תאימות לתמחור וכן הלאה. לאחר מכן, ממצאים מהביקורת צריכים להתבצע בנקודת המכירה במהירות רבה. לדוגמה, מרגע העלאת תמונות מדף חדשות לענן Trax, תוצאות ניתנות לפעולה בזמן אמת מועברות לנציגי מכירות, עובדי חנות, מנהלים ומנהלים כל 5 דקות, בממוצע.
3. איכות: האם המוצר מציע איכות מהטובה מסוגה, עם השלמה מלאה של תכונות ופונקציות?
בחר פתרונות שיכולים לזהות ולהבדיל בין מספר מוצרים שהם כמעט זהים במראה. הפתרון הנכון צריך להתגבר על אריזות לא ברורות ומשתקפות, לזהות חללים ריקים, מוצרים בתנאי ראייה גרועים ומוצרים חסומים חלקית. האלגוריתמים הכוללים צריכים גם לזהות שינויים במחזור החיים של המוצר כמו גרסאות עיצוב חדשות, או חריגות כמו לכידת מדף לא מלאה.
4. מיצוב: האם המוצר משרת את הצורך הייחודי והבלתי מסופק שלך בצורה טובה יותר מהצעות אחרות בשוק?
מאבק מתמשך בתעשיית ה-CPG היה היכולת לעקוב אחר ביצועי המותג והמתחרים שלהם על המדף. כדי שזיהוי תמונה באמת יפתור את זה, הפירוט הוא המפתח. הפתרון האידיאלי צריך, לכל הפחות, לזהות עשרות מק"טים ייחודיים למוצר, גודלו, סוגו, מיקום המדף ומוצרים מתחרים סמוכים. הבינה המלאכותית שמאחורי מנוע הראייה הממוחשבת של Trax , למשל, מורכבת מנועים רבים המשתרעים על פני זיהוי, תפירה, גיאומטריה וציון איכות - כולם נועדו לתת לך פרטים עד למק"ט האחרון.
5. עיצוב: האם המוצר בנוי על עקרונות עיצוב התומכים בנוחות שימוש ומשיכה ויזואלית?
נוף ה-IT הטיפוסי של חברת מוצרי צריכה כבר מורכב. לכן, חפשו פתרון שמקבל תמונות קמעונאיות מכל מקור דיגיטלי, וגם משלב מדדי KPI בכלי בינה עסקית (BI) קיימים. שיקול עיצובי חשוב נוסף הוא אספקת לוחות מחוונים וניתוחים מבוססי תפקידים. מדדי מדף יכולים לשמש צוותים מעבר לכוחות השטח בלבד; לדוגמה, כגורמים סיבתיים שיעזרו להסביר את תוצאות הקידום, אשר בתורו יכול להוביל לקידום טוב יותר במחזורי העסקים העתידיים. גרטנר מאמינה שהתועלת הזו לבדה תהיה גדולה מספיק כדי להצדיק השקעה בזיהוי תדמית עבור מותגים רבים שמקדמים מכירות.
קרא את הפוסט הבא שלנו כדי להוסיף עוד 5 שיקולים קריטיים לרשימת הבדיקה שלך להערכת זיהוי תמונה.
תן לנו קצת מידע כדי שהאדם הנכון יוכל לחזור אליך.
