Les études du BCG montrent que le commerce de détail atteindra $1,3 trillion d'ici 2025, pointant vers une demande croissante d'espaces commerciaux. Les espaces de vente au détail coûtent cher et empiler des piles de SKU qui se vendent rapidement signifie finalement des opportunités perdues pour les magasins de détail, un espace de stockage gaspillé pour les distributeurs et des produits périmés pour les fabricants.

Les grands magasins de détail planifient les étagères en fonction des données de vente telles que le volume unitaire pour analyser le mouvement des SKU dans les magasins de détail. Pour comprendre ces aspects avec précision, les entreprises ont besoin d'informations sur les étagères capturées via un logiciel de reconnaissance d'images d'étagères pour accéder à des données granulaires.

Nous devons considérer deux paramètres lors de l'examen des produits empilés sur les étagères : la largeur et la profondeur. Étendue du produit fait référence aux différentes gammes de références présentées en rayon, et Profondeur fait référence au nombre d'unités de chaque produit sur les étagères. Par exemple, un point de vente populaire s'approvisionne en produits les plus courants dans différentes marques et tailles d'emballage. Ils ne savent jamais trop quoi stocker ; par conséquent, ils ont une large portée. Pendant ce temps, un autre magasin de taille similaire choisit de s'approvisionner en plus grandes quantités d'une marque/d'un produit parce que les consommateurs de la région viennent les demander, ce qui leur donne une profondeur de produit massive.

Les caméras des smartphones aident à capturer des images et les algorithmes d'intelligence artificielle convertissent les images en données pour les fabricants qui ont besoin d'yeux en magasin. Ces données et d'autres paramètres aident les parties prenantes à faire des choix éclairés concernant l'affichage des produits, les listes et la quantité de commande recommandée à afficher. La recommandation dérivée de ces données est cruciale pour que les vendeurs s'assurent qu'ils poussent les bons SKU. Les données de ventes consolidées garantiront distributeurs sont au courant des opportunités de ventes et de revenus dans chaque magasin de détail.

Vous trouverez ci-dessous les informations capturées via technologie de reconnaissance d'image en temps réel dans les magasins. Ceux-ci peuvent aider les grandes entreprises et les agences de merchandising à augmenter leurs ventes et leur productivité.

Disponibilité des stocks

Les commerciaux n'ont plus à compter SKU sur les étagères manuellement. Une seule image capturée par le vendeur permet de vérifier la disponibilité des stocks dans les allées. Des revêtements à la largeur du stock, l'algorithme capture automatiquement tous les détails, augmentant ainsi l'efficacité et réduisant la portée des erreurs.

Conformité au planogramme

De nombreuses entreprises ont conçu un magasin parfait pour leurs produits grâce à des années de recherche et d'analyse des données des consommateurs. Ces planogrammes sont reproduits dans différents magasins de détail à travers les zones géographiques, aidant les clients à conserver la familiarité et la facilité de localisation des produits dans les allées en améliorant l'ensemble exécution de la vente au détail en magasin vivre.

Qualité de l'espace en rayon

Les magasins de détail facturer des prix élevés pour les étagères à hauteur des yeux. La sous-utilisation de ces images en rayon signifie une perte pour les marques, et le suivi manuel de la qualité en rayon est fastidieux. Au lieu de cela, les marques peuvent calculer automatiquement les revêtements des produits et prouver la part de qualité des étagères à l'aide de systèmes de reconnaissance d'images d'étagères. La comparaison de la part de rayon avec les SKU et leur contribution aux ventes aide les entreprises à mieux comprendre le retour sur investissement.

Optimisation de catégorie

Réorganiser les produits dans les magasins aide parfois à ajuster les ventes. Des conversations régulières avec vos principaux clients vous aideront à identifier les lacunes et à inclure des suggestions qui vous aideront à réorganiser les catégories et à réorganiser les étagères tout en poussant les ventes dans une direction positive.

Analyse compétitive

Lors de la capture d'une image d'étagère, les images capturent des SKU spécifiques à la marque et des détails tels que les SKU des concurrents, les prix et les promotions. Les entreprises utilisent ces informations pour informer choix pour booster les ventes en reproduisant des prix ou des offres similaires pour aider les marques à rivaliser avec un minimum d'effort.

Conformité des prix

Certains pays viennent avec des limites de prix définies pour chaque produit. Les magasins de détail ne peut pas vendre à des coûts supérieurs aux valeurs fixées. Un logiciel de reconnaissance d'images sera utile pour assurer le respect des prix réguliers ou des prix promotionnels.

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d'images avec Ivy Eye fait partie de la plateforme commerciale unifiée d'Ivy qui aide les fabricants et les distributeurs à utiliser les ventes secondaires de manière efficace et efficiente. Avec un logiciel de reconnaissance d'images, les entreprises peuvent accroître leur productivité et gagner du temps grâce à des algorithmes prêts pour l'avenir. Ces algorithmes de nouvelle génération dotés d'une technologie de pointe aident les entreprises de biens de consommation à améliorer leur productivité et leurs ventes. Réservez une démo avec nous pour aider votre entreprise à intégrer la reconnaissance d'image dans les magasins de détail afin d'augmenter les ventes.