Последствия покупательского ажиотажа
В реалиях пандемии люди начинали сильно волноваться от мыслей о нарушении поставок продуктов. А опустевшие полки в любом магазине становились предметом обсуждения и распускания различных слухов. И мотивировали покупателей незамедлительно отправиться в тот магазин, где полки бы заполнены товаром и его можно было спокойно приобрести.
Но самое главное состояло в том, что фактически товар в магазина присутствовал. Но не выставлялся своевременно на полки. Что вело к падению лояльности покупателей, уменьшению среднего чека и значительному сокращению доходов торговых точек.
Как итог, те торговые точки, где полки пополнялись несвоевременно, несли репутационные издержки и недополучали прибыль от продаж.
В то время как в других магазинах, в которых товар оперативно появлялся на полках, росла выручка по многим категориям товаров.
В 2022 наблюдается схожая ситуация: торговые точки рискуют упустить выгоду от продаж, если не будут своевременно реагировать на пустующие полки.
Как же решить эту проблему?
Тут на помощь приходит умная видеоаналитика для ритейла.
TRASSIR Shelf Detector
Этот интеллектуальный модуль для анализа видеопотока позволяет определять количество выставленного товара на полках. Причём делать это с учетом различных товарных групп. А также автоматически сигнализировать об их недостаточной наполненности. Что позволяет персоналу торговой точки оперативно восполнить пробелы на стеллажах с закончившимися товарами.
Решение разработано с целью позволить руководству розничной сети или торговой точки:
- Контролировать своевременную выкладку товара, получая уведомления об опустевших полках с товарами
- Прогнозировать спрос на товарные группы или отдельные товары, используя аналитические отчеты
- Вводить новые критерии для оценки эффективности сотрудников
Как это работает?
Модуль работает на основе нейросети. Для ее обучения использовалась огромная база российских и зарубежных магазинов.
Прогрессивные технологии аналитики позволяют распознавать любые товары, их наличие или отсутствие на полках с высокой точностью. Эффективность алгоритмов позволяет определять пустоты в кадре. А также. не генерировать ложных уведомлений в случае присутствия в кадре объектов, временно закрывающих полку от камеры видеонаблюдения.
Гибкий интерфейс TRASSIR Shelf Detector позволяет настроить отправку уведомления в случае достижения порогового количества недостающих товаров по группам.
В следующей части мы более подробно расскажем о том, как устроена работа модуля интеллектуальной видеоаналитики и поговорим о различных сценариях использования TRASSIR Shelf Detector.
