L'un des deuxièmes plus grands fabricants de vins et spiritueux au monde, avec une présence dans plus de 150 pays, continue de s'étendre à de nouvelles zones géographiques toutes les quelques années tout en augmentant sa part de marché sur les marchés existants.
En 2022, les ventes de l'entreprise ont augmenté de 17%, mais la visibilité de la marque et la part de l'étagère sur les nouveaux marchés étaient faibles. La solution Retail Execution existante de l'entreprise pour le suivi des activités de vente et de marchandisage était fastidieuse et chronophage, avec des problèmes de connectivité dans les régions éloignées.
L'entreprise avait besoin d'une solution pour simplifier les activités de marchandisage dans les magasins de détail et suivre de près les KPI en temps réel. C'est alors que nous nous sommes associés au géant de l'alcool pour mettre en œuvre notre solution de reconnaissance d'images, Ivy Eye, afin d'automatiser les activités de marchandisage en magasin pour l'entreprise.
Besoin d'un suivi et d'une visibilité granulaires des KPI
La compagnie d'alcool a suivi exécution au détail Les KPI utilisant une solution de saisie de données basée sur un smartphone et la finalisation de la couverture des points de vente avec la force de vente existante sur le terrain ont pris du temps. Avec l'expansion de l'entreprise sur de nouveaux marchés, l'embauche et la formation d'agents sur le terrain étaient un défi de taille.
Pour le merchandising en magasin, l'équipe de terrain suivait uniquement la disponibilité en rayon au niveau de la marque et la part d'un rayon de produits. Avec une bande passante limitée sur le terrain, le suivi granulaire des KPI tels que l'OSA au niveau SKU, l'adhésion au planogramme et la présence de produits au niveau des yeux était difficile.
L'entreprise avait besoin d'un système pour s'intégrer de manière transparente à ses activités de marchandisage actuelles tout en automatisant toutes les étapes nécessaires pour atteindre une productivité et une couverture maximales.
Automatisation et surveillance en temps réel avec Ivy Eye
Ivy Eye, une solution intégrée solution de reconnaissance d'images pour l'exécution de la vente au détail de biens de consommation, a été mis en œuvre pour le leader de l'alcool. Le canal de vente au détail moderne en Inde est l'un des marchés émergents les plus rapides pour l'entreprise, et c'est là que nous avons commencé à mettre en œuvre Ivy Eye.
- La technologie de reconnaissance d'images de d'images avec Ivy Eye génération automatisée de KPI via la capture d'image, ce qui signifiait qu'une seule photo de l'étagère capturée était suffisante pour suivre les KPI tels que la disponibilité des étagères et la conformité au planogramme.
- L'automatisation avec Ivy Eye les a aidés à réduire le temps passé par les marchandiseurs dans les points de vente. Nous avons réduit le temps passé par les marchandiseurs de 45 minutes à moins de 20 minutes dans les magasins.
- La solution a fourni des KPI en temps quasi réel aux utilisateurs sur le terrain afin qu'ils puissent prendre des mesures correctives en cas d'écart entre les chiffres réels des KPI et la cible.
Les KPI suivants ont été activés automatiquement pour être capturés via un système de reconnaissance d'images spécialement formé pour identifier différentes tailles et variétés de bouteilles d'alcool.
- OSA (Disponibilité en rayon)
- OOS (Out of Stock) au niveau SKU
- Façades au niveau SKU
- Part de rayon
- Adhésion au planogramme
- Présence SKU au niveau des yeux
- Suivi des prix
- Suivi POSM
Le suivi des KPI a également été effectué pour un ensemble sélectionné de concurrents. De cette façon, la marque pourrait comparer les prix, les variantes et les ventes des concurrents pour développer des campagnes et des stratégies de marketing.
Défis de la mise en œuvre de la reconnaissance d'images
Comme pour toute technologie de vision par ordinateur, la mise en œuvre d'un solution de reconnaissance d'images sur le terrain est toujours difficile. Les défis commencent par l'infrastructure, les processus et les réglementations, jusqu'à l'adoption par le personnel de terrain habitué à faire les choses manuellement. Voici quelques problèmes techniques auxquels nous avons été confrontés lors de la mise en œuvre d'Ivy Eye pour cette grande entreprise d'alcool.
Différentes tailles de produits
- Le système de reconnaissance d'image ne pouvait initialement pas identifier les produits identiques avec des différences de taille mineures. Pour résoudre ce problème, Ivy a développé des modifications technologiques simples telles que l'utilisation du rapport d'aspect et des caractéristiques de taille de produit associées dans le cadre de la formation et du post-traitement de la machine pour distinguer ces produits de manière transparente. La boucle de rétroaction garantit qu'à chaque image capturée, le système s'entraîne.
Conditions d'éclairage du magasin
- Systèmes de reconnaissance d'images luttez toujours avec des conditions d'éclairage faibles aux points de vente. Cependant, notre solution dispose d'un détecteur d'éclairage intégré pour activer la fonction Flash lorsque la condition d'éclairage est inférieure à la valeur seuil.
Alignement de la caméra
- Le système a eu du mal à traiter les images capturées sous un angle. Pour éviter des images de mauvaise qualité en fonction de l'angle de capture et des bords, nous avons développé une fonctionnalité pour garantir que le téléphone est parallèle à l'étagère lors de la capture d'images. Les bords devaient s'aligner sur la mise au point de la caméra, ce qui améliorait la qualité de l'image.
Distance d'imagerie
- Au départ, Ivy Eye ne fonctionnait pas bien sur les images capturées à longue distance. Le système avait besoin d'images capturées à 2-3 pieds de l'étagère. Nous avons éliminé ce problème en formant des marchandiseurs et des représentants sur le terrain et en fournissant des directives strictes pour capturer les images de manière uniforme.
Mesurer l'impact réel
Précision 95%
2,8 minutes de temps de traitement d'image
55% de gain de temps
5% amélioration de l'OSA
La mise en œuvre d'Ivy Eye a amélioré la visibilité de l'entreprise en suivant des KPI supplémentaires et en augmentant la granularité du suivi des KPI. L'amélioration de l'exécution a entraîné une amélioration de 5% de l'OSA en 4 mois d'exécution.
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