הכוח הנסתר של זיהוי תמונה בברים, מסעדות ובתי מרקחת

כשרוב האנשים חושבים על זיהוי תמונה (IR) במוצרי מזון, המחשבה שלהם הולכת ישר למדפים. סופרמרקטים. היפרמרקטים. מעברים עמוסים בקפידה בסחורות ארוזות. ולמען ההגינות, שם IR עשה את שמו. אבל כמו כל טכנולוגיות נהדרות, הערך האמיתי שלה טמון בכמה רחוק מעבר לתרחיש השימוש המקורי היא יכולה להימתח. (נ.ב. כתבנו על המיתוסים האחרים על IR כאן)

כיום, מותגי מוצרי צריכה מובילים מרחיבים את השימוש שלהם באינפרא אדום לתחומים חדשים: ברים, מסעדות, בתי קפה, מתחמי מזון ובתי מרקחת. סביבות אלו אולי נראות פחות מובנות, קשות יותר לסריקה ומסובכות יותר לפענוח, והן אכן כאלה, אך הן גם מלאות בתובנות מסחריות בלתי מנוצלות. ועכשיו, עם ההתקדמות בעיבוד תמונה, בינה מלאכותית ומחשוב על גבי מכשירים, הן סוף סוף בהישג יד.

אלה לא מדפים ממוצעים

מורכבותן של סביבות אלו היא בדיוק מה שהופך את IR לכל כך חזק כאן. בניגוד למדפי מכולת, שבהם יחידות המלאי ממוקמות בדרך כלל בצורה מסודרת מול החזית, ברים ומסעדות מציגים אתגר סריקה שונה מאוד:

• בקבוקים עשויים להיות מוערמים על סורגים אחוריים, מוסתרים חלקית על ידי כלי זכוכית או צוות
• תנאי התאורה משתנים באופן דרמטי בהתאם לשעות היום ולאווירה
• מוצרים מקוררים לעתים קרובות מאחורי דלתות זכוכית, יחד עם השתקפויות, מדבקות ועיבוי.
• מותגים מסוימים עשויים להופיע רק בתפריטים, כחלק מקוקטיילים או מבצעים, ולא פיזית בתצוגה.

בינתיים, בתי מרקחת מציגים מערך שונה לגמרי של משתנים. יחידות המלאי (SKU) לרוב קטנות יותר, עיצובי האריזות מורכבים יותר והקטגוריות עמוסות מאוד. המדפים עמוסים בצפיפות באריזות שלפוחיות, קרמים, בקבוקונים וקופסאות, וההבדל בין מוצר להקלה על כאבים לבין נוגד חומצה יכול להיות מילה אחת בגופן 6pt.

בקיצור: דיוק חשוב יותר מתמיד. אם הטכנולוגיה לא מצליחה להבחין בין גרסה מתחרה או מפספסת פריט בסרגל אחורי עמוס, כל הצעת הערך נופלת. אבל עם התקדמות חדשה בלמידה עמוקה, מחשוב קצה ומודלים של תמונה שאומנו על נתונים מהעולם האמיתי, שיעורי הדיוק בסביבות אלה חזקים כעת מספיק כדי להניע החלטות משמעותיות.

זו לא רק נוכחות, זה הקשר

כאן מתרחש שינוי הצעד האמיתי. בקמעונאות המסורתית, אינטרסים אינטליגנטיים מתמקדים בנוכחות, נתח שוק מהמדף, תאימות ודיוק הפלנוגרמה. במלונאות וברוקחות, הכל עניין של הקשר.

עבור מותגי אלכוהול ומשקאות, IR מודרני יכול כעת לפענח:

• באילו קוקטיילים או משקאות מוצר כלשהו מופיע
• היכן הוא ממוקם בתפריט וכיצד הוא משתווה למתחרים
• אילו חומרים בנקודת המכירה נמצאים בשימוש, ובאיזו עקביות בכל נקודות המכירה
• האם מופעלים מבצעים לזמן מוגבל או גרסאות עונתיות

משמעות הדבר היא תובנות לא רק לגבי מה שקורה בנקודת המכירה, אלא גם לגבי איך המותג שלכם מוצג בפני הצרכנים. האם אתם רשומים בתפריט? האם יש לכם מיצוב פרימיום? האם הברמן מקדם את המותג שלכם או של המתחרים?

זה ההבדל בין לדעת שהבקבוק שלך בבר, לבין לדעת שהוא חלק ממנה טרנדית עם תג מחיר של 12 דולר ורווח גבוה.

בבתי מרקחת, IR יכול לספק ערך דומה. יצרנים משתמשים בו כדי:

• ניטור זמינות על המדף של מותגים ללא מרשם
• מעקב אחר עמידה בהנחיות של רשויות הבריאות או הקמעונאים
• מדידת ביצוע של תצוגות משניות או מפרצים עונתיים
• ניתוח פעילות מתחרים לפי קטגוריה או סוג נקודת מכירה

ומכיוון ש-IR הוא כעת מהיר וניתן להרחבה, ניתן לאגד את התובנות הללו על פני טריטוריות או שווקים, וליצור לוח מחוונים מסחרי רב עוצמה עבור צוותי ביצוע של מותג, קטגוריה ושטח.

מי מוביל את המהלך?

באופן לא מפתיע, יצרני בירה ומשקאות חריפים היו בין המאמצים הראשונים במקומות אירוח. חברות מובילות עולמיות כמו AB InBev ו-Diageo הכירו זה מכבר בערך של הבנת מה קורה בקילומטר האחרון של ההשפעה, מאחורי הבר, במקרר, בתפריט. אינטרסים אינטליגנטיים (IR) מספקים להם דרך ניתנת להרחבה לעקוב אחר נוכחות המותג, להבין את החזר ההשקעה (ROI) של ההפעלה ולתמוך בצוותי שטח עם נתונים בזמן אמת.

בתחום הרוקחות, האימוץ מואץ. עם קטגוריות רבות של שירותי בריאות שהופכות להיות יותר ממוקדות צרכנים, כמו ויטמינים, בריאות והקלה על אלרגיות, מותגים מחפשים ביצוע ותובנות בסגנון קמעונאי. אינטרסים אינטלקטואליים עוזרים לחברות אלו לעקוף את ההסתמכות המסורתית על נציגי בתי מרקחת על ידי אוטומציה של בדיקות וחשיפת תובנות שבעבר היו דורשות ביקורת ידנית.

מציאות רבודה, On-Device IR ועליית הלכידה המעשית

אחד הגורמים הגדולים ביותר להצלחה בערוצים אלה הוא המעבר לכיוון on-device IR , המכונה גם לכידת מציאות רבודה. בניגוד לעיבוד תמונה מסורתי, שלעתים קרובות מסתמך על שליחת תמונות לענן לצורך ניתוח, on-device IR משתמש בכוח העיבוד המקורי של הטלפון כדי לספק משוב בזמן אמת.

משמעות הדבר היא שנציגים או מבקרים בבר או בבית מרקחת יכולים לקבל הדרכה מיידית: "צעד אחורה לזווית טובה יותר" או "תיעדנו את כל הפריטים במקרר, תמשיכו הלאה". זה מפחית את מרווח השגיאות, מאיץ את זרימת העבודה ומבטיח עקביות לאורך אלפי ביקורים. זמן הצילום כמובן קצר יותר, ואיכות התמונה טובה יותר מאי פעם - ועדיין יש לכם צילום מלא של המדף, בהתייחס ספציפית לפתרונות של Trax, ולסיבה שאנו ממשיכים להשקיע בפתרונות שלנו המופעלים על ידי מציאות רבודה עבור צוותי מכירות בשטח.

מה הלאה?

במבט קדימה, צפו לראות שילוב גדול עוד יותר של אינטראקציה אינטגרלית (IR) עם מערכי נתונים רחבים יותר: נתוני מכירות בנקודת מכירה (POS), תוכניות הפעלה ברמת החשבון ואפילו נתונים דמוגרפיים מקומיים. בשילוב, זה יוצר "תאום דיגיטלי" אמיתי של הנקודת המכירה הפיזית, שלא רק מראה מה קיים, אלא גם ניבוי מה צריך להיות שם כדי למקסם את החזר ההשקעה (ROI).

וככל שממשקי בינה מלאכותית גנרטיבית ושפה טבעית יתחילו לתקשר עם מערכי נתונים של אינטראקציה פנימית (IR), צוותי מותג יוכלו בקרוב לשאול שאלות פתוחות כמו: "אילו מחמשת חשבונות בתי המרקחת המובילים שלי מציגים ביצועים נמוכים בנראות?" או "היכן אני מאבד נתח שוק למותג X בתפריטי קוקטיילים החודש?" ולקבל תשובות אמיתיות ומעשיות.

השורה התחתונה

המדף הפיזי אולי היה שדה הקרב המקורי של אינטרסים אישיים, אבל הוא כבר לא היחיד שחשוב. אם למותג שלכם יש נוכחות בסביבות מסעדות, שירותי מזון או בתי מרקחת, ולרוב חברות הצריכה היומית המובילות יש, אז הגיע הזמן לשאול: "האם אנחנו מודדים את מה שחשוב?"

זיהוי תמונה התפתח. הוא מהיר, מדויק ומוכן להתמודד עם מורכבות בקנה מידה גדול. וחשוב מכך, הוא מביא נראות למקומות שהיו בעבר נקודות עיוורות.

בואו נדבר.
אם אתם סקרנים לדעת כיצד אינטראקציה בין-אישית יכולה לחדד את ביצועי המותג שלכם בברים, מסעדות או בתי מרקחת, אל תהססו ליצור איתי קשר או לפנות לצוות ב-Trax . אנחנו עוזרים למותגים גלובליים להגיע למקומות שבהם ביקורות מדפים מעולם לא היו יכולות, ונשמח להראות לכם איך.