Ivy Eye
Tecnologia de Reconhecimento de Imagem para Execução de Varejo
Com capacidade de processamento de alta velocidade e a melhor precisão da categoria, analise as imagens da loja em tempo real.
Automatize as verificações da loja para uma execução perfeita da loja
Nossa solução nativa de reconhecimento de imagem, Ivy Eye, ajuda os comerciantes a capturar imagens de prateleiras para analisá-las e calcular KPIs em tempo real para uma tomada de decisão mais rápida. Com precisão de 97% e tempo de processamento de imagem inferior a 3 min, sua equipe entrega uma execução de loja perfeita.
Evite a entrada manual de dados e calcule KPIs em tempo real
Maximize a visibilidade do seu produto e aumente as vendas
Minimize a falta de estoque e acompanhe a disponibilidade
Conformidade do planograma e rastreamento de POSM
Acompanhe os preços de SKUs e a variação spot
Automatize as atividades na loja
- Tire fotos das prateleiras e meça os KPIs automaticamente
- Captura de fotos guiada com correção de ângulo e intensidade de luz
- Compare com KPIs de loja perfeitos e obtenha insights acionáveis
- Os comerciantes concluem as tarefas mais rapidamente para melhor cobertura
Inteligência que chega nas gôndolas
- Calcule e acompanhe métricas de prateleira em tempo real, como compartilhamento de prateleira, disponibilidade, compartilhamento de variedade e compartilhamento de exibição
- Alertas em tempo real permitem que sua equipe obtenha orientação
- Tome medidas sobre conformidade, preços e disponibilidade
Monitoramento de conformidade
- Analise automaticamente o preço de cada SKU na loja e identifique a variação entre o preço real e o preço de tabela
- Monitore a conformidade promocional e rastreie os POSMs na loja para obter pagamentos apropriados
- Compare facilmente o planograma real com o planograma ideal para avaliar a adesão
Resultados mais rápidos
- 97% Precisão do modelo de reconhecimento de imagem e menos de 3 min de tempo de processamento de imagem
- 35% de economia de tempo versus coleta manual de dados
- Maior visibilidade e rastreamento de dados em nível granular
Modelo de autoaprendizagem de ML
- Imagens processadas com nosso mecanismo de reconhecimento proprietário e KPIs são calculados automaticamente
- O modelo de aprendizado de máquina é configurado para autoaprendizagem e correção automática
- Os resultados são enviados para o aplicativo móvel e o portal de back-end em poucos minutos
Para todas as condições de prateleira
- O Ivy Eye pode distinguir facilmente SKUs semelhantes entre si
- Leia facilmente pequenas etiquetas de preço usando nosso recurso avançado de reconhecimento de imagem
- Analise a imagem capturada em qualquer ângulo com precisão
- Lida com condições de prateleira de baixa iluminação
Execução de varejo aprimorada
- O Ivy Eye está integrado ao nosso aplicativo de execução de varejo, proporcionando uma experiência unificada
- A solução envia seus resultados e insights acionáveis diretamente para o aplicativo móvel, bem como para o back office
- Recursos aprimorados para ficar à frente da concorrência
Perguntas frequentes
O processo de treinamento inicial pode levar cerca de 3-5 semanas. Durante esse período, o modelo de IA atingirá um nível de precisão acima de 90%. É quando começamos a gerar os KPIs e, posteriormente, com mais 2-3 semanas de treinamento, atingiremos uma precisão próxima a 97%.
O nível de precisão do Ivy Eye depende de fatores das imagens de entrada, como condições de luz, clareza da câmera, distância focal e ângulo da imagem. Vimos pequenas modificações em diferentes categorias de produtos e condições de saída. Nunca vimos uma queda abaixo de 95% nesses casos.
Sim, a solução é compatível com dispositivos iOS e Android.
Sim, é possível. Temos APIs padrão para transferir imagens de um aplicativo de terceiros para nosso mecanismo de reconhecimento de imagem e enviar os KPIs rastreados de volta ao sistema.
Teremos que fazer algum retreinamento incremental do modelo com novas imagens de produtos. O retreinamento pode ser feito em poucos dias e requer apenas esforços minimalistas.
O processo envolve um workshop para entender os requisitos, a configuração do sistema, o treinamento da máquina e, finalmente, o lançamento para os usuários finais. O processo normalmente leva cerca de 8 a 12 semanas do início ao fim da implementação.
Não, o reconhecimento de imagem só pode processar KPIs com base no que é visível em uma imagem. Ele pode contar os revestimentos como a primeira linha dos produtos em uma prateleira. A segunda e as linhas subsequentes não serão visíveis em uma imagem e, portanto, não serão detectadas. Mas temos módulos de captura de estoque separados para capturar as informações manualmente.
A captura de imagem guiada é para enfrentar esses desafios. Permitimos um espaço de buffer 20% para sobrepor as imagens capturadas para que os comerciantes possam capturar efetivamente uma ordem sequencial dos corredores, minimizando as chances de erros e sobreposição de produtos.
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