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