זיהוי תמונה (IR) הרוויח בצדק את מקומו בארגז הכלים של תעשיית מוצרי הצריכה היומית. הוא מהיר, ניתן להרחבה ומספק נתוני מדף כמעט בזמן אמת. אבל הנה האמת הלא נעימה: לא משנה כמה חזקה הטכנולוגיה, נתוני קלט גרועים יכולים לחבל בשקט בתוצאות שלכם (בדיוק כמו כל טכנולוגיה מתקדמת).
זהו העיקרון הקלאסי של "זבל נכנס, זבל יוצא", והוא חי וקיים, אפילו בעידן הבינה המלאכותית.
העלות הסמויה של נתונים גרועים
לפי גרטנר, איכות נתונים ירודה עולה לארגונים בממוצע 12.9 מיליון דולר בשנה. בהקשר של מותגי מוצרי צריכה, עלות זו באה לידי ביטוי בדרכים עדינות יותר, אך מזיקות באותה מידה. אם מערכת ה-IR שלכם מוזנת בתובנות פגומות כמו קטלוגים מיושנים, SKUs שסומנו בצורה שגויה, או נתונים לא שלמים בנוגע למדדי ביצועים (KPI) וכו', היא פשוט לא תוכל לספק מידע אמין ברמת החנות, המדפים וה-SKU.
ייתכן שהצוותים שלכם מסתכלים על נתונים בזמן אמת, אבל זה לא הופך אותם למדויקים .
מוצרים המסווגים בצורה שגויה מעוותים את נתח מדדי הזמינות על המדף והזמינות על המדף. קבצי ייחוס לא מדויקים לתמחור גורמים להתראות שווא. גרוע מכל? נציגי השטח שלכם מתחילים לפקפק בנתונים. קשה לשקם את השחיקה הזו באמון.
בינה מלאכותית לא מנקה את הנתונים שלך
ישנה תפיסה מוטעית נפוצה שבינה מלאכותית מתקנת באופן קסום נתונים גרועים. היא לא עושה זאת (הפרכנו זאת ועוד בבלוג הזה ). מערכות בינה מלאכותית, כמו Trax, משתמשות בלמידת מכונה כדי לזהות מוצרים ומצב מדף, אך הן מסתמכות במידה רבה על הדיוק של נתוני המקור, תמונות מוצרים, היררכיות, פרטים ברמת SKU ותצורות ספציפיות לקמעונאי.
כפי שמנסח זאת תומס רדמן, הידוע בכינויו "דוקטור הנתונים":
"אם הנתונים שלך גרועים, כלי למידת המכונה שלך חסרי תועלת."
זה אולי נשמע בוטה, אבל זה מדויק לחלוטין. אינפרא אדום משקף את הפוטנציאל הגלום בטכנולוגיה, אבל האינטליגנציה שהיא מספקת תלויה במידת התמיכה שלה בתשתית הנתונים שלך. חשבו על זה כמו על מכונית בעלת ביצועים גבוהים. המנוע אולי ברמה עולמית, אבל אם אתם מתדלקים אותה בדלק מזוהם, לא תגיעו רחוק.
נתונים נקיים הופכים הכל לחד יותר
מותגי מוצרי צריכה מקצועיים המצליחים ביותר אינם מתייחסים לניהול נתונים כמשימת רקע בתחום ה-IT. הם משקיעים בבנייה ותחזוקה של קטלוגי מוצרים מדויקים ומרכזיים. הם מיישרים קונבנציות מתן שמות בין שווקים. הם יוצרים היררכיות מובנות שהגיוניות הן לטכנולוגיה והן לבני האדם המשתמשים בהן.
מחקר של מקינזי מצא כי ארגונים שמעדיפים איכות נתונים נוטים פי 1.5 לדווח על החלטות מבוססות נתונים המשפרות את היעילות התפעולית. זה לא רווח שולי; זהו יתרון תחרותי.
כאשר נתוני הייחוס שלכם נקיים והמערכות שלכם משולבות היטב, אינטליגנציה פנימית הופכת למכפיל. דיוק הזיהוי משתפר. זמן הגעה לתובנות יורד. צוותי השטח שלכם מקבלים פעולות אמינות וממוקדות שהם יכולים לסמוך עליהן ולפעול לפיהן. וכן הלאה.
אמון הוא מטבע הביצוע
נציגי מכירות הם חבורה חכמה ופרקטית. אם פתרון ה-IR שלכם מסמן שוב ושוב מוצרים חסרים שנמצאים בבירור על המדף, או אומר להם לתקן תצוגות שאינן קיימות, הם יפסיקו להיות מעורבים. הם יעברו כברירת מחדל להתנהגויות מדור קודם או יתעלמו מההתראות לחלוטין.
זו לא בעיה טכנולוגית; זו בעיית אמון.
שמירה על איכות נתונים גבוהה אינה דבר זוהר, אך היא קריטית למשימה. תוכניות ה-IR הטובות ביותר בנויות על יסודות עקביים וממושמעים, לא רק על תכונות נוצצות ואלגוריתמים חכמים.
מחשבה אחרונה: מה יש מתחת למכסה המנוע?
לפני שאתם מרחיבים או מייעלים את תוכנית ה-IR שלכם, שאלו את זה: האם אנחנו נותנים לה את הדלק הנכון?
תוכנית זיהוי תמונה בעלת השפעה גבוהה דורשת:
אתם לא צריכים שלמות. אבל אתם כן צריכים עקביות, דיוק ולולאת משוב שיכולה לזהות ולתקן שגיאות במהירות. כאשר יש לכם את היסודות הנכונים, IR מספק את מה שהוא מבטיח: מהירות, קנה מידה ואינטליגנציה מדף שתוכלו לסמוך עליה.
בואו נדבר
האם אתם בטוחים באיכות הקלט שלכם מתחומי ה-IR? או שהצוות שלכם כל הזמן מפקפק בתובנות? צרו איתי קשר ישירות או דברו עם הצוות ב-Trax. עזרנו למנהלי CPG לנקות את הנתונים שלהם ולשחרר את מלוא הפוטנציאל של IR, ונשמח לעשות את אותו הדבר גם עבורכם.
תן לנו קצת מידע כדי שהאדם הנכון יוכל לחזור אליך.
