Automatisez les vérifications de magasin pour une exécution parfaite du magasin

Notre natif solution de reconnaissance d'images, Ivy Eye, aide les marchandiseurs à capturer des images des étagères pour les analyser et calculer les KPI en temps réel pour une prise de décision plus rapide. Avec une précision 97% et un temps de traitement d'image inférieur à 3 min, votre équipe délivre un exécution parfaite du magasin.

Évitez la saisie manuelle des données et calculez les KPI en temps réel

Maximisez la visibilité de vos produits et augmentez vos ventes

Minimisez les ruptures de stock et suivez la disponibilité

Conformité au planogramme et suivi POSM

Suivre les prix des SKU et la variance au comptant

en savoir plus

Automatisez les activités en magasin

• Prenez des photos des étagères et mesurez automatiquement les KPI
• Capture photo guidée avec correction d'angle et d'intensité lumineuse
• Comparez avec les KPI parfaits du magasin et obtenez des informations exploitables
• Les marchands effectuent les tâches plus rapidement pour une meilleure couverture

L'intelligence artificielle au service des rayons

• Calculer et suivre métriques en rayon en temps réel, telles que la part d'étagère, la disponibilité, la part d'assortiment et la part d'affichage
• Des alertes en temps réel permettent à votre équipe d'obtenir des conseils
• Prendre des mesures concernant la conformité, la tarification et la disponibilité

Surveillance de la conformité

• Analysez automatiquement le prix de chaque SKU dans le magasin et repérez les écarts entre le prix réel et le prix catalogue
• Surveiller la conformité promotionnelle et suivre les points de vente par magasin pour les paiements appropriés
• Comparez facilement le planogramme réel par rapport au planogramme optimal pour évaluer l'adhérence

Des résultats plus rapides

• 97% Précision de Modèle de reconnaissance d'image et moins de 3 min de temps de traitement d'image
• 35% de gain de temps par rapport à la collecte manuelle des données
• Visibilité accrue et suivi des données au niveau granulaire

Modèle de ML auto-apprenant

• Les images traitées avec notre moteur de reconnaissance propriétaire et les KPI sont calculés automatiquement
• Le modèle d'apprentissage automatique est configuré pour l'auto-apprentissage et la correction automatique
• Les résultats sont transmis à l'application mobile et au portail principal en quelques minutes

Pour toutes les conditions d'étagère

• Ivy Eye peut facilement distinguer les SKU similaires les uns des autres
• Lisez facilement les petites étiquettes de prix grâce à notre capacité de reconnaissance d'image avancée
• Analysez avec précision l'image capturée sous n'importe quel angle
• Gère les conditions d'étagère à faible éclairage

Exécution de vente au détail améliorée

• d'images avec Ivy Eye est intégré à notre application d'exécution de vente au détail, offrant une expérience unifiée
• La solution transmet ses résultats et ses informations exploitables directement à l'application mobile ainsi qu'au back-office
• Capacités améliorées pour garder une longueur d'avance sur la concurrence

FAQ

Combien de temps faudrait-il au moteur AI pour atteindre la précision 97% ?

Le processus de formation initiale peut prendre environ 3 à 5 semaines. Pendant cette période, le modèle AI atteindra un niveau de précision supérieur à 90%. C'est à ce moment-là que nous commençons à générer les KPI, et par la suite, avec encore 2-3 semaines de formation, il atteindra une précision proche de 97%.

Ivy Eye fournit-il une précision de 97% sur toutes les images capturées ?

Le niveau de précision d'Ivy Eye dépend de facteurs des images d'entrée comme les conditions d'éclairage, la clarté de la caméra, la distance focale et l'angle de l'image. Nous avons constaté de légères modifications dans différentes catégories de produits et conditions de sortie. Nous n'avons jamais vu une chute en dessous de 95% dans ces cas.

La solution fonctionne-t-elle à la fois sur iOS et Android ?

Oui, la solution est compatible avec les appareils iOS et Android.

Est-il possible d'intégrer le moteur de reconnaissance d'images d'Ivy à une application tierce d'exécution de vente au détail ?

Oui c'est possible. Nous avons des API standard pour transférer des images d'une application tierce vers notre moteur de reconnaissance d'images et renvoyer les KPI suivis à leur système.

Que se passe-t-il si l'emballage d'un produit change ?

Nous devrons faire un recyclage incrémentiel du modèle avec de nouvelles images de produits. Le recyclage peut se faire en quelques jours et ne demande que des efforts minimalistes.

Combien de temps faut-il pour mettre en place cette solution ?

Le processus implique un atelier pour comprendre les exigences, la configuration du système, la formation de la machine et enfin, le déploiement auprès des utilisateurs finaux. Le processus prend généralement environ 8 à 12 semaines du début à la fin de la mise en œuvre.

Serons-nous en mesure de suivre l'inventaire global en rayon à l'aide de cette solution ?

Non, la reconnaissance d'image ne peut traiter que des KPI basés sur ce qui est visible dans une image. Il peut compter les parements comme la première rangée de produits sur une étagère. La deuxième ligne et les lignes suivantes ne seront pas visibles sur une image et ne seront donc pas détectées. Mais nous avons des modules de capture de stock séparés pour capturer les informations manuellement.

Que pensez-vous de l'image d'une longue étagère? La solution a-t-elle quelque chose de spécial pour cela ?

La capture d'images guidée est de relever ces défis. Nous permettons à un espace tampon 20% de chevaucher les images capturées afin que les marchandiseurs puissent capturer efficacement un ordre séquentiel des allées en minimisant les risques d'erreurs et de chevauchement des produits.