• Главная
  • Новости
  • Балтика задействовала технологии компьютерного зрения для оптимизации выкладки товара

Балтика задействовала технологии компьютерного зрения для оптимизации выкладки товара

Балтика задействовала технологии компьютерного зрения для оптимизации выкладки товара

Пивоваренная компания «Балтика», лидер российского рынка пива, завершила пилотное тестирование решения Intelligence retail.

 
Intelligence Retail
143026, Russia, Moscow, Bolshoy boulevard 42/1, Skolkovo center territory
+7 (499) 550-34-63

Пивоваренная компания «Балтика», лидер российского рынка пива, завершила пилотное тестирование решения резидента ИТ-кластера фонда «Сколково» Intelligence retail.

Основной целью пилота компания видела сокращение трудозатрат полевых сотрудников на аудит торговых точек, а также повышение качества и доступности аналитики с мест продаж.

Решение Intelligence Retail базируется на использовании технологий компьютерного зрения для распознавания товаров различных категорий с целью контроля наличия и корректности выкладки товаров в сети продаж. Система позволяет полевому сотруднику компании в течение от 90 секунд получить необходимую информацию по ассортименту и выкладке. Онлайн-аналитика в магазинах позволяет повысить эффективность процесса, исключив сбор информации вручную.

Проект занял три месяца, включая обучение системы распознавания более 500 ассортиментных позиций (SKU) и полевое тестирование в регионе Москва, в рамках которого аудиторы компании «Балтика» совершили 10 000 визитов, более 50 000 фотографий было распознано.

В момент каждого визита при наличии стабильной сотовой связи в течение 2-5-ти минут пользователь приложения получал информацию о выполнении стандартов выкладки продаж: доля брендов «Балтика» на полке, уровень выполнения ассортиментной матрицы, а также список товаров, которые отсутствуют сейчас на полке. Выполнение данных KPI становится частью мотивационной программы мерчендайзеров и торговых представителей, что повышает общую эффективность отдела продаж компании.

Важной составляющей проекта стала возможность использования агрегированной аналитики по всем совершенных визитам. Вся собираемая информация визуализируется в удобных дэшбордах, которые сигнализируют о проблемах в различных показателях и позволяют аналитикам своевременно выявлять неточности и давать ОС о необходимости их решения в детализации по торговым точкам, юридическим лицам и т.д., а также позволяют оперативно отслеживать действия конкурентов на полке (ценовая и промо активность).

Одним из наиболее важных показателей качества сервиса является  точность и скорость распознавания. По результатам проверки пивоваренная компания «Балтика» может подтвердить точность распознавания свыше 93% на уровне каждого SKU и фейсинга. Кроме того, скорость формирования отчетов составила от 90 секунд на категорию, включая скорость на передачу фото-изображений в облако Intelligence Retail. Качество и скорость получаемой аналитики позволяет перейти на автоматизированный трекинг ключевых KPIs полевых сотрудников в текущей мотивационной программы.

Максим Морозов, генеральный директор Intelligence Retail, отметил: «Пивоваренная компания «Балтика» является признанным лидером в своей категории и мы благодарны за высокую оценку проекта. Полученные результаты подтверждают не только технологические возможности решения, но и готовность проектной команды достигать целевых показателей проекта».

Дмитрий Лещенко, начальник отдела аналитики и развития информационных систем ООО «Пивоваренная компания «Балтика», добавляет: «На протяжении всей истории «Балтика», будучи лидером рынка, внедряет инновации, задает тренды и следует последним тенденциям развития рынка. Кроме того, мы заинтересованы в том, чтобы открывать новые направления и повышать эффективность работы полевых сотрудников.

По результатам нашего массового теста в Москве мы видим, что неподготовленный сотрудник, используя приложение Intelligence Retail, фотографирует 2-4 минуты. После 2-3-х дней использования это время сокращается до 1-2,5 минут. Если учитывать скорость передачи в облако, то общая скорость выходит около 3-5 минут, но это не супер критично, т.к. сотруднику в точке продаж есть чем заняться в это время.

В «ручном режиме» пересчет аналитики по категории «с нуля» (например, новая территория) занимает 6-10 минут. На «своей» территории, т.е. в магазинах, которые торговый представитель посещает 2-5 раз в неделю, пересчет аналитик происходит быстро полками/блоками/холодильниками. Это занимает уже 2-4 минуты, но в этом случае теряется точность аналитики, допустим, для холодильника вносится базово 70 фейсингов, но сколько их там по факту – 65 или 75 – никто не проверяет.

Мы высоко оценили решение Intelligence Retail и можем сказать, что цели, поставленные в проекте, были достигнуты. В рамках проекта появились идеи по доработке решения, которые были также учтены командой Intelligence Retail. Отдельно хочу поблагодарить сотрудников отдела продаж современной торговли Москва за позитивный настрой в тестировании нового инструмента работы в полях. На этапе внедрения всегда требуются дополнительные усилия для работы по новым принципам. Именно обратная связь по результатам работы полевых сил Москвы помогла нам оценить эффективность работы с распознаванием фотографий и сделать выводы на будущее».

Назад

© Intelligence Retail, 2019

icon-fbicon-instask-resident-22