تقوم شركة Top Wine and Spirit Manufacturer بأتمتة أنشطة التجارة لتوفير التكاليف وتقليل OOS

تواصل واحدة من ثاني أكبر مصنعي النبيذ والمشروبات الكحولية في العالم ، مع وجودها في أكثر من 150 دولة ، التوسع في مناطق جغرافية جديدة كل بضع سنوات مع زيادة حصتها في السوق في الأسواق الحالية.

في عام 2022 ، نمت مبيعات الشركة بمقدار 17% ، لكن ظهور العلامة التجارية وحصة الرفوف في الأسواق الجديدة كانت منخفضة. كان حل تنفيذ التجزئة الحالي للشركة لتتبع أنشطة المبيعات والترويج ثقيلًا ويستغرق وقتًا طويلاً ، مع وجود مشكلات في الاتصال في المناطق النائية.

احتاجت الشركة إلى حل لتبسيط أنشطة التسويق في متاجر البيع بالتجزئة وتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية عن كثب في الوقت الفعلي. كان ذلك عندما دخلنا في شراكة مع شركة الكحول العملاقة لتنفيذ حل التعرف على الصور ، Ivy Eye ، لأتمتة أنشطة التسويق داخل المتجر للشركة.

الحاجة إلى تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية المحببة والرؤية

تتبعت شركة الكحول تنفيذ التجزئة استغرقت مؤشرات الأداء الرئيسية التي تستخدم حل إدخال البيانات المستند إلى الهاتف الذكي ، واستغرق الانتهاء من تغطية المنفذ مع القوة الميدانية القائمة للتسويق وقتًا. مع توسع الشركة في أسواق جديدة ، كان توظيف وتدريب وكلاء القوة الميدانية يمثل تحديًا كبيرًا.

بالنسبة للتسويق داخل المتجر ، كانت القوة الميدانية تتعقب توفر الرفوف فقط على مستوى العلامة التجارية وحصة رف من المنتجات. مع النطاق الترددي المحدود للقوة الميدانية ، كان من الصعب تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية مثل مستوى SKU OSA والالتزام بلانوجرام ووجود المنتج على مستوى العين.

احتاجت الشركة إلى نظام يتكامل بسلاسة مع أنشطتها التجارية الحالية مع أتمتة جميع الخطوات اللازمة لتحقيق أقصى قدر من الإنتاجية والتغطية.

الأتمتة والمراقبة في الوقت الحقيقي باستخدام Ivy Eye

عين اللبلاب متكاملة حل التعرف على الصور لتنفيذ تجارة التجزئة للسلع الاستهلاكية ، تم تنفيذه لصالح شركة المشروبات الكحولية الرائدة. تعد قناة البيع بالتجزئة الحديثة في الهند واحدة من أسرع الأسواق الناشئة للشركة ، وهذا هو المكان الذي بدأنا فيه تنفيذ Ivy Eye.

  • تقنية التعرف على الصور الخاصة بـ عين اللبلاب إنشاء مؤشرات الأداء الرئيسية تلقائيًا من خلال التقاط الصور ، مما يعني أن صورة واحدة للرف الملتقط كانت كافية لتتبع مؤشرات الأداء الرئيسية مثل توفر الرف والتوافق المخطط.
  • ساعدتهم الأتمتة مع Ivy Eye في تقليل الوقت الذي يقضيه التجار في المنافذ. قللنا الوقت الذي يقضيه التجار من 45 دقيقة إلى أقل من 20 دقيقة في المتاجر.
  • قدم الحل مؤشرات أداء رئيسية قريبة من الوقت الفعلي للمستخدمين الميدانيين حتى يتمكنوا من اتخاذ إجراءات تصحيحية إذا كانت هناك فجوات في القيم الفعلية لمؤشرات الأداء الرئيسية مقابل الهدف.

تم تمكين مؤشرات الأداء الرئيسية التالية تلقائيًا للالتقاط من خلال نظام التعرف على الصور المدرب خصيصًا لتحديد أحجام وأنواع مختلفة من زجاجات الخمور.

  • OSA (متوفر على الرف)
  • OOS (غير متوفر) على مستوى SKU
  • واجهات على مستوى SKU
  • حصة الرف
  • الالتزام بلانوجرام
  • وجود SKU على مستوى العين
  • تتبع الأسعار
  • تتبع POSM

تم إجراء تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية لمجموعة مختارة من المنافسين أيضًا. بهذه الطريقة ، يمكن للعلامة التجارية مقارنة الأسعار والمتغيرات ومبيعات المنافسين لتطوير حملات واستراتيجيات التسويق.

تحديات تنفيذ التعرف على الصور 

كما هو الحال مع أي تقنية رؤية حاسوبية ، فإن تنفيذ برنامج حل التعرف على الصور على الأرض دائمًا ما يمثل تحديًا. تبدأ التحديات من البنية التحتية والعمليات واللوائح ، وتنتقل إلى تبنيها من قبل القوة الميدانية المستخدمة في القيام بالأشياء يدويًا. في ما يلي بعض المشكلات التقنية التي واجهناها مع تطبيق Ivy Eye لشركة الكحول الرائدة هذه.

مقاسات المنتج المختلفة

  • لم يتمكن نظام التعرف على الصور في البداية من تحديد المنتجات المتطابقة مع اختلافات طفيفة في الحجم. لحل هذه المشكلة ، طورت Ivy تعديلات تقنية بسيطة مثل استخدام نسبة العرض إلى الارتفاع وميزات حجم المنتج ذات الصلة كجزء من تدريب الماكينة والمعالجة اللاحقة لتمييز هذه المنتجات بسلاسة. تضمن حلقة التغذية الراجعة أنه مع كل صورة يتم التقاطها ، يقوم النظام بتدريب نفسه.

شروط إضاءة المتجر

  • أنظمة التعرف على الصور تعاني دائمًا من ظروف الإضاءة المنخفضة في المنافذ. ومع ذلك ، يحتوي حلنا على كاشف إضاءة يحمل في ثناياه عوامل لتمكين ميزة الفلاش عندما تكون حالة الإضاءة أقل من قيمة الحد.

محاذاة الكاميرا

  • وجد النظام صعوبة في معالجة الصور الملتقطة بزاوية. لتجنب الصور ذات الجودة الرديئة بناءً على زاوية الالتقاط والحواف ، قمنا بتطوير ميزة للتأكد من أن الهاتف موازٍ للرف أثناء التقاط الصور. كان لابد من محاذاة الحواف مع تركيز الكاميرا ، مما أدى إلى تحسين جودة الصورة.

مسافة التصوير

  • لم تعمل Ivy Eye بشكل جيد في البداية على الصور الملتقطة من مسافة بعيدة. احتاج النظام إلى صور تم التقاطها من مسافة 2-3 أقدام من الرف. لقد تخلصنا من هذه المشكلة من خلال تدريب التجار والممثلين الميدانيين وتقديم إرشادات صارمة لالتقاط الصور بشكل موحد.

قياس الأثر الحقيقي

دقة 95%

2.8 دقيقة من وقت معالجة الصور

55% من توفير الوقت

تحسين 5% في OSA

أدى تطبيق Ivy eye إلى تحسين رؤية الأعمال من خلال تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية الإضافية وزيادة دقة تتبع مؤشرات الأداء الرئيسية. أدى التحسن في التنفيذ إلى تحسين 5% في OSA في 4 أشهر من التنفيذ.

شارك هذا
arArabic