Детектор пустот на полках: увеличиваем выручку в ритейле

Любая торговая розничная сеть заинтересована в том, чтобы полки в магазине не пустовали и регулярно пополнялись товарами. Последствия отсутствия товара на полке:

• - падение продаж в категории и снижение среднего чека,
• - снижение лояльности покупателей, 
• - потери от списания скоропортящихся товаров. 

В крупных сетевых магазинах потери от отсутствия товаров на полках исчисляются значительными суммами. Но в условиях большой торговой площади сотрудники физически не могут уследить за наполненностью всех полок, им требуется автоматизированная система для отслеживания пустот на полках — TRASSIR Shelf Detector.

Инструменты для повышения прибыли ритейлеров

Применение модуля TRASSIR Shelf Detector позволяет:

• - повышать выручку магазина в среднем на 5 % по каждой категории товара,
• - снижать издержки от списания скоропортящихся товаров,
• - оптимизировать заработные платы сотрудников,
• - сократить расходы за счет уменьшения количества персонала, ранее необходимого для постоянного контроля уровня запасов,
• - генерировать отчёт о состоянии полок за определенный период времени, что помогает прогнозировать спрос на тот или иной вид продукции.
• Всё это позволяет повысить средний чек магазина, и, как следствие, увеличить его прибыльность.

Как работает детектор

TRASSIR Shelf Detector детектирует не пустоты, а товары на полках. Модуль работает на основе специально обученной разработчиками нейросети. Нейросеть обучается на большом количестве изображений реальных товаров, поэтому детектор безошибочно определяет самые разнообразные товары на полках и пустоты на полках, если товары стоят рядами. Использование нейросетевых технологий значительно увеличивает качество детекции товаров.

В некоторых популярных решениях, представленных на рынке, до сих пор используется технология «эталонной картинки»: детектор видит и запоминает эталонную картинку (полку, заполненную товарами) и в дальнейшем сравнивает кадр, получаемый с камеры, именно с этим референсным изображением. Если происходят какие-то изменения, детектор определяет это и отправляем уведомление. Эту устаревшую технологию во многом превосходит нейросетевая аналитика.

Результат

Применение детектора обеспечивает следующие преимущества :

1. распознаёт практически любые товары,
2. работает независимо от выкладки товаров на полке,
3. не требует обновления «эталонных кадров»,
4. вычисляет расположение пустоты,
5. может детектировать пустоты только в переднем ряду,
6. определяет размер пустоты и количество недостающих товаров,
7. генерирует отчетность о количестве пустот в каждой зоне с заданной периодичностью, можно настроить предельно допустимое количество недостающих товаров для попадания в отчётность,
8. можно настроить уведомления.

Модуль анализа наполненности полок TRASSIR Shelf Detector позволит оптимизировать работу торговой точки, позволяя оперативно удовлетворять нужды покупателей и тем самым повышая их лояльность.