Ivy Eye – Velho

Tecnologia de reconhecimento de imagem para execução no varejo

Com capacidade de processamento de alta velocidade e a melhor precisão da categoria, analise as imagens da loja em tempo real.

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Automatize as verificações da loja para uma execução perfeita da loja

Nosso nativo solução 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 a precisão do 97% e um tempo de processamento de imagem inferior a 3 minutos, sua equipe oferece um execução perfeita da loja.

  • 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 monitore a disponibilidade
  • Conformidade com planograma e rastreamento POSM
  • Rastreie preços de SKUs e variação spot
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Automatize atividades na loja

  • Tire fotos das prateleiras e meça 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 uma melhor cobertura

Inteligência que impacta a prateleira

  • Calcule e acompanhe métricas de prateleira em tempo real, como parcela de prateleira, disponibilidade, parcela de sortimento e parcela de exibição
  • Alertas em tempo real permitem que sua equipe receba orientação
  • Tomar medidas sobre conformidade, preços e disponibilidade

Monitoramento de conformidade

  • Digitalize 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 em toda a loja para pagamentos apropriados
  • Compare facilmente o planograma real com o planograma ideal para avaliar a adesão

Resultados mais rápidos

  • 97% Precisão de Modelo de reconhecimento de imagem e menos de 3 minutos 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 ML de autoaprendizagem

  • Imagens processadas com nosso mecanismo de reconhecimento proprietário e KPIs são calculados automaticamente
  • O modelo de aprendizado de máquina está configurado para autoaprendizagem e correção automática
  • Os resultados são enviados para o aplicativo móvel e portal de back-end em poucos minutos

Para todas as condições de prateleira

  • Ivy Eye pode distinguir facilmente SKUs semelhantes entre si
  • Leia facilmente pequenas etiquetas de preços usando nosso recurso avançado de reconhecimento de imagem
  • Analise a imagem capturada em qualquer ângulo com precisão
  • Lida com condições de prateleira com pouca iluminação

Execução de varejo aprimorada

  • Olho de hera está integrado em 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

Algumas das perguntas que ouvimos, tentamos responder aqui. Se você tiver mais perguntas,
por favor não hesite em nos contatar. Estamos aqui para ajudá-lo.

O processo de treinamento inicial pode levar cerca de 3 a 5 semanas. Durante este período, o modelo AI atingirá um nível de precisão acima de 90%. É aí que começamos a gerar os KPIs e, posteriormente, com mais 2 a 3 semanas de treinamento, atingiremos uma precisão próxima de 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 imagens e enviar os KPIs rastreados de volta ao seu sistema.

Teremos que fazer um retreinamento incremental do modelo com novas imagens de produtos. A reciclagem pode ser feita 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, por fim, a implementação 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 está visível em uma imagem. Pode contar os revestimentos como a primeira fila de produtos numa prateleira. A segunda linha e as subsequentes não serão visíveis em uma imagem e, portanto, não serão detectadas. Mas temos módulos separados de captura de estoque para capturar as informações manualmente.

A captura guiada de imagens visa 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.