المدونة بواسطة ديباك ب، نائب رئيس التكنولوجيا في Ivy Mobility

تبيع شركات السلع الاستهلاكية منتجاتها في المقام الأول من خلال منافذ البيع بالتجزئة ، ولتحسين مبيعات منتجاتها ، تقوم الشركات بتنفيذ العديد من أنشطة المبيعات في هذه المنافذ. ترتبط هذه عادةً بتوافر المنتجات المناسبة في المنافذ ، وإبراز المنتجات ، والتسعير ، وتنفيذ الترويج. يمكننا تقسيم عناصر استراتيجية العلامة التجارية هذه إلى عدة مؤشرات أداء رئيسية. على سبيل المثال ، قد تتفاوض شركة تصنيع سلع استهلاكية للحصول على حصة 20% من الرف لعلامتها التجارية في سلاسل بيع بالتجزئة معينة وتريد ضمان تنفيذ شروط التجارة هذه في منافذ البيع بالتجزئة. تتمثل إحدى طرق تنفيذ شروط التجارة في عمليات تدقيق دورية في منافذ البيع بالتجزئة ، وتسمى هذه العملية تنفيذ البيع بالتجزئة.

تكنولوجيا تنفيذ التجزئة

خلال حقبة ما قبل الهاتف الذكي ، أجرى وكلاء القوة الميدانية عمليات تدقيق البيع بالتجزئة يدويًا. مدققي التجزئة (التجار) المعينين من قبل مصنعي السلع الاستهلاكية زيارة منافذ البيع بالتجزئة بشكل دوري. يقومون بحساب واجهات SKU ، والتحقق من أسعار المنتج ، والتنفيذ الترويجي ، والعروض الترويجية للمنافسين ، وأنشطة التسعير باستخدام القلم والورق. بمجرد قيامهم بتغطية جميع المنافذ اليومية ، سيعودون إلى المكتب ويدخلون البيانات يدويًا في سطح المكتب أو تطبيق الويب. هذه العملية بها العديد من التحديات ، وتستغرق وقتًا طويلاً ، وعرضة للأخطاء ، ولا تقدم تقارير في الوقت الفعلي. يجعل الافتقار إلى الدقة في البيانات احتمالات التحقق من الصحة والتحليلات قريبة من الصفر. يصعب أيضًا حساب بعض مؤشرات الأداء الرئيسية باستخدام القلم والورق ، مما يجعل اتخاذ الإجراءات التصحيحية في المنفذ أمرًا صعبًا.

مع إطلاق الهواتف الذكية ، بدأت الشركات في البناء التطبيقات المستندة إلى الهاتف الذكي لتنفيذ البيع بالتجزئة. لذلك بدلاً من التقاط البيانات على الورق ، يمكن للمدققين إدخال الأرقام في تطبيق الهاتف المحمول ، وسيقوم التطبيق تلقائيًا بحساب جميع مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة. ساعدت التجار على اتخاذ إجراءات في الوقت الحقيقي في المنافذ. كما ساعدت التطبيقات المستندة إلى الهواتف الذكية في التعقب السريع لإعداد التقارير حيث يمكن مزامنة البيانات بشكل دوري مع قاعدة البيانات الخلفية ، وبالتالي تقليل وقت إعداد التقارير. ولكن حتى مع تطبيق قائم على الهاتف الذكي ، بقيت بعض التحديات المذكورة سابقًا ، مثل وقت جمع البيانات يدويًا ، وإمكانية حدوث أخطاء يدوية ، وتقليل الدقة في جمع البيانات ، وإمكانية معالجة البيانات.

لقد أحرز الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة تقدمًا في السنوات الخمس إلى الست الماضية ، ونرى استخدامها في العديد من التطبيقات العملية. الرؤية الحاسوبية ، فرع من التعلم الآلي ، لم تكن استثناءً. وجدت رؤية الكمبيوتر تطبيقات في اكتشاف الوجه ، وتحليل تدفق حركة المرور ، واكتشاف العيوب ، والتشخيص بمساعدة الآلة ، وهي أمثلة قليلة على هذه الأمثلة. أحد هذه التطبيقات في مجال تنفيذ التجزئة. بدلا من جمع بيانات رف البيع بالتجزئة يدويًا ، يمكننا القيام بذلك عن طريق تطبيق قائم على رؤية الكمبيوتر بدقة وسرعة أكبر. يلتقط المدققون مجموعة من صور الرف ، ويقوم التطبيق القائم على رؤية الكمبيوتر بمعالجة هذه الصور وينتج جميع مؤشرات الأداء الرئيسية ذات الصلة في غضون فترة قصيرة. تتم الآن معالجة التحديات التي تواجه تطبيق إدخال البيانات يدويًا من خلال تطبيق قائم على رؤية الكمبيوتر ، كما هو موضح أدناه.

• نظرًا لأنه يتعين على المستخدم التقاط مجموعة من الصور على الرف بدلاً من عد المنتجات والتحقق من الأسعار وما إلى ذلك ، فإنه يوفر الكثير من الوقت.
• نظرًا لأن عملية جمع البيانات تتضمن معالجة يدوية محدودة ، فإنها تقلل الأخطاء اليدوية إلى حد كبير.
• إنه يلغي إمكانية التلاعب أثناء التقاط البيانات ، ويقوم التطبيق تلقائيًا بحساب KPI.
• يساعد التطبيق القائم على رؤية الكمبيوتر أيضًا في التقاط البيانات بمستوى أكثر دقة (تتبع مستوى العين وموضع وحدات SKU ، وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية على مستوى SKU مقابل مستوى العلامة التجارية / العلامة التجارية الفرعية ، وتتبع العديد من أنشطة المنافسين) باستخدام نفس جهد التقاط البيانات.

عين اللبلاب- التعرف على الصور لتنفيذ البيع بالتجزئة

لقد عملنا في مجال السلع الاستهلاكية لأكثر من 15 عامًا وشهدنا هذه التحولات التكنولوجية التي تؤثر على الصناعة. بقدر ما أو إلى هذا الحد تنفيذ التجزئة تشعر بالقلق ، لقد عملنا مع العديد من أفضل 100 شركة سلع استهلاكية في جميع أنحاء العالم على مدار السنوات العديدة الماضية. لقد مررنا بالرحلة المذكورة أعلاه ولعبنا دورًا نشطًا في هذه التطورات التكنولوجية. في البداية ، كان لدينا تطبيق لإدخال البيانات يساعد التجار (مدققي التجزئة) على التقاط بيانات الرف يدويًا. لدينا الآن أتمتة هذا من خلال التعرف على الصورتطبيق يسمى Ivy Eye.

لقد شهدنا تحسنًا هائلاً في أنشطة تنفيذ التجزئة باستخدام محلول Ivy Eye، ويمكن أن تحقق CPGs توفير 5%-60% في الوقت المطلوب لتنفيذ عمليات تدقيق التجزئة. يساعد شركات السلع الاستهلاكية على الاستفادة من هذا الوقت الإضافي لزيادة تغطية منافذ البيع. كما أنه سيساعد التاجر على إجراء مناقشات مثمرة مع مديري المنافذ وتنفيذ الإجراءات التصحيحية بفعالية بناءً على توصيات النظام. لقد رأينا أيضًا ، في المتوسط ، دقة 97% من البيانات التي أبلغ عنها عين اللبلاب وتقليل الأخطاء اليدوية بحوالي 15%. يستخدم التطبيق قوة رؤية الكمبيوتر لتتبع البيانات على مستوى حبيبي. أحد الأمثلة على ذلك هو الإبلاغ عن وجود SKU حسب مستوى الرف وحساب حصة مستوى العين في الرف.

مستقبل تكنولوجيا تنفيذ التجزئة

يتقدم التعلم الآلي ، وخاصة رؤية الكمبيوتر ، بسرعة. يتم إطلاق البنى الجديدة والمحسّنة كل بضعة أشهر. قمنا بتحويل التركيز نحو اكتشاف الحواف (معالجة الصور على الجهاز). يتضمن تحسين نماذج رؤية الكمبيوتر الحالية ونشر تلك على الجهاز. يساعد في معالجة الصور على الجهاز المحمول نفسه ، وبالتالي يلغي الحاجة إلى الاتصال لمعالجة الصور. هناك مجال آخر للتركيز وهو التعرف المستند إلى الفيديو ، والذي يساعد التجار على التقاط الرف من خلال الفيديو بدلاً من الصور المتعددة ، مما يجعل هذه العملية أكثر سلاسة. نحن نرى ذلك أيضًا الواقع المعزز (AR) / يمكن للواقع الافتراضي (VR) ، جنبًا إلى جنب مع التعلم الآلي ورؤية الكمبيوتر ، تحقيق الكثير من التطورات التكنولوجية في تنفيذ التجزئة في الأيام المقبلة. أحد الأمثلة على ذلك هو استخدام إنشاء صورة Synthetic Shelf من خلال تطبيق الواقع الافتراضي.

هل أنت مهتم بالاستكشاف والمشاركة في هذا الأمر المثير رحلة تكنولوجيا تنفيذ التجزئة؟ لو سمحت اتصل بنا.