Computer vision dla agencji merchandisingowych: zastosowania i korzyści

Agencje merchandisingowe coraz aktywniej sięgają po technologie automatyzujące ich procesy i pozwalające robić więcej w krótszym czasie. Dziś szybkość, objętość i jakość to podstawowe składniki sukcesu, a automatyzacja pomaga osiągnąć wysokie wyniki na każdym z tych pól.

W artykule specjaliści ds. automatyzacji z IBA Group wyjaśniają, jak dzięki computer vision agencje merchandisingowe mogą zoptymalizować swoją pracę, zdobyć zaufanie klientów i budować z nimi długoterminowe relacje partnerskie.

W skrócie

1. Stabilna jakość danych. Każde zdjęcie sprawdzane jest automatycznie – wynik nie zależy od zmęczenia ani czynnika ludzkiego.
2. Wzrost przy tym samym zespole. Automatyzacja pozwala przyjmować nowych klientów i obsługiwać nowe lokalizacje bez zwiększania headcount.
3. Analityka jako przewaga konkurencyjna. Agencja dostarcza klientom zaawansowaną analitykę i staje się partnerem strategicznym, którego trudno zastąpić.

Jak działają agencje merchandisingowe

Agencje merchandisingowe przeprowadzają audyty punktów sprzedaży w imieniu firm FMCG. Pracownicy agencji sprawdzają zgodność ekspozycji z planogramem, dostępność towaru na półkach, prawidłowość cenówek i obecność materiałów POS, a następnie dostarczają klientowi raporty analityczne. Wielu klientów oczekuje przy tym, że agencja zoptymalizuje procesy i obniży koszty bez szkody dla jakości.

Klienci zazwyczaj stawiają agencjom konkretne wymagania. Należą do nich:

• Regularne wizyty. Klienci wymagają, żeby pracownicy agencji odwiedzali punkty z określoną częstotliwością. Ustalają minimalną i maksymalną liczbę dni między wizytami.
• Raportowanie. Klienci oczekują sprawnego dostarczania raportów zawierających wszystkie niezbędne informacje: liczbę odwiedzonych punktów, dane o poziomie zapasów na półkach, ocenę zgodności z zasadami merchandisingowymi itp.
• Przestrzeganie zasad koncepcji marki. Klienci oczekują, że merchandiserzy będą przestrzegać określonych zasad – rozmieszczenie towarów zgodnie z planogramem, umieszczenie cenówek i materiałów POS. Wyniki pracy są oceniane i służą do wyliczenia końcowego wynagrodzenia za usługi merchandisera.

Zwracając się do agencji, klienci zakładają, że jej specjaliści znają standardy, zasady i specyfikę ekspozycji towarów. Menedżerowie i merchandiserzy agencji powinni być na bieżąco z trendami i najlepszymi praktykami w swojej dziedzinie. Klienci oczekują też, że agencja szybko adaptuje się do zmian na rynku i pracuje z dedykowanymi narzędziami, które pomagają osiągać najlepsze rezultaty.

Zastosowania computer vision w agencjach

Branżowe narzędzia AI dla merchandiserów pomagają agencjom podnieść jakość usług, dostarczyć klientom wartościowe propozycje dostępne tylko dzięki IT i wyróżnić się na tle konkurencji. Jednym z takich narzędzi jest Goods Checker.

Goods Checker to kompleksowe rozwiązanie oparte na computer vision, które automatyzuje i usprawnia procesy merchandisingowe. Pomaga szybciej przeprowadzać audyty punktów sprzedaży, kontrolować dostępność i prawidłowe rozmieszczenie towarów na półkach oraz zbierać i analizować dane o zgodności z planogramami, poziomie out-of-stock itp.

Przyjrzyjmy się konkretnym zastosowaniom tego rozwiązania w agencjach merchandisingowych.

Elektroniczny planogram ze zdjęciem zamiast arkusza Excel

Planogramy często tworzone są w programach, które pierwotnie nie były do tego przeznaczone – na przykład w Microsoft Excel. Można tak pracować, ale gdy towarów jest dużo, to podejście staje się nieefektywne.

Tworzenie, aktualizowanie i dodawanie nowych produktów wraz z ich obrazami jest niewygodne i czasochłonne. Pojawiają się błędy zarówno podczas tworzenia planogramów przez menedżerów, jak i podczas kontroli ekspozycji przez merchandiserów.

Goods Checker rozwiązuje ten problem. W systemie jest konstruktor elektronicznych planogramów Plano Creator. W kilka minut menedżer może stworzyć planogram z kilkuset pozycji, dodać zdjęcia produktów lub zaktualizować dokument. Elektroniczne planogramy znacznie upraszczają kontrolę ekspozycji podczas audytu punktu sprzedaży.

Rzeczywiste wymiary SKU i wyposażenia

Produkty FMCG często mają różne rozmiary, ale stoją obok siebie. Jeśli planogram stworzony jest w zwykłym arkuszu, wszystkie pozycje będą miały jednakowy rozmiar. To oznacza, że menedżer i merchandiser muszą bardzo uważnie porównywać opis i zdjęcie każdej pozycji oraz pamiętać, na przykład jakiej pojemności woda powinna stać na półce. Pracownikom agencji trudno się z tym odnaleźć i muszą robić notatki, żeby zapamiętać szczegóły.

W module Plano Creator można tworzyć planogramy dla SKU dowolnych rozmiarów i ustalać parametry wyposażenia oraz półek. Podczas tworzenia planogramów widoczne są rzeczywiste wymiary każdego SKU, a po przeciągnięciu produktu system automatycznie oblicza dostępne miejsce na półce. Takie podejście pozwala tworzyć indywidualne planogramy dla każdej sieci.

Poza tym system radzi sobie z niestandardowym wyposażeniem, wielopoziomowymi ekspozycjami (na przykład puszki ustawione jedna na drugiej) i łączy kilka zdjęć w jedno dla pełniejszej informacji.

Natychmiastowe przetwarzanie zdjęć

Podstawowy problem przy przetwarzaniu zdjęć od merchandiserów to liczba obrazów i brak czasu supervisorów. Dlatego większość zdjęć pozostaje nieprzejrzana. Prowadzi to do niepełnych danych i utrudnia ocenę pracy merchandiserów.

Przyjrzyjmy się dokładniej. Merchandiser średnio odwiedza 8-10 punktów sprzedaży dziennie. Pod koniec dnia jest zmęczony, śpieszy się i zaczyna pracować mniej starannie. Zdjęcia są nieostre, część ekspozycji nie jest w pełni uchwycona. Supervisor z kolei fizycznie nie zdąża przejrzeć setek zdjęć od kilku pracowników i ekspozycji. W rezultacie klient otrzymuje dane, które odzwierciedlają nie rzeczywisty stan półek, ale poziom zmęczenia konkretnego pracownika w konkretny dzień.

Goods Checker dzięki computer vision przetwarza zdjęcia w czasie rzeczywistym. Za pomocą specjalnych algorytmów i sieci neuronowych system rozpoznaje lokalizację i obecność towarów na półkach. Nawet jeśli w sklepie nie ma internetu, zdjęcia zapisują się na telefonie merchandisera i po połączeniu z siecią trafiają na serwer do przetwarzania. Przetworzenie jednego zdjęcia zajmuje mniej niż 30 sekund, a dokładność analityki nie zależy od czynnika ludzkiego i jest przewidywalna.

Wprowadzenie nowości w jeden dzień

Klienci agencji merchandisingowych okresowo wypuszczają nowe produkty lub zmieniają design istniejących. Dlatego agencje muszą dodawać nowe towary do bazy, obsługiwać różne warianty designu opakowań i śledzić zmiany w nazwach. To wszystko jest pracochłonne i wiąże się z wysokim ryzykiem błędów.

System zaczyna pracować z nowymi produktami od momentu ich pojawienia się w sprzedaży. Aby nauczyć go rozpoznawać nowy towar, wystarczy tylko jeden render. Na podstawie tego renderu zespół tworzy syntetyczne zdjęcia i trenuje modele.

Analityka w czasie rzeczywistym

Analityka dla każdego klienta agencji merchandisingowej może być inna, dlatego tworzenie raportów analitycznych to czasochłonny proces. Problem pogłębia fakt, że przy przetwarzaniu tylko kilku procent zdjęć od merchandiserów analityka staje się niepełna i niewystarczająca. Menedżerowie muszą ekstrapolować dane i przygotowywać raporty na ich podstawie.

Goods Checker zbiera analitykę w czasie rzeczywistym. Każde przetworzone zdjęcie natychmiast trafia do raportu. System oferuje szeroki wybór KPI: sprzedaż według sklepów, produktów, dni, marek itp. Każdy raport można zapisać w formacie CSV i wyeksportować do systemu BI klienta. Menedżerowie agencji wysyłają gotową i aktualną analitykę klientom, co podnosi poziom zaufania i poprawia relacje.

Dla agencji merchandisingowej analityka staje się dodatkowym źródłem przychodów. Gdy dane się kumulują, agencja może oferować klientowi analitykę porównawczą według sklepów i pokazywać, które punkty sprzedaży stabilnie spełniają standardy ekspozycji, a które systemowo je naruszają. Na podstawie tych danych klient podejmuje uzasadnione decyzje – na przykład renegocjuje warunki z detalistami lub organizuje szkolenie dla personelu merchandisingowego. Agencja dostarczająca taką analitykę staje się trudniejsza do zastąpienia.

Skalowanie biznesu

Automatyzacja zmienia też ekonomię rozwoju agencji. Wcześniej przyjęcie nowego dużego klienta wymagało zatrudnienia dodatkowych supervisorów i menedżerów do raportowania. Rozwój biznesu bezpośrednio zależał od wzrostu załogi. Z automatycznym przetwarzaniem zdjęć i generowaniem raportów ten sam zespół może obsługiwać znacznie większą liczbę punktów i klientów. Agencja Lex Marketing przeskalowała swoją działalność ponad 6-krotnie po projekcie pilotażowym – z kilkuset do 4500 punktów sprzedaży w całym kraju. Przy tym liczba pracowników nie wzrosła proporcjonalnie do wzrostu obciążenia pracą.

Start z Goods Checker

Żeby rozpocząć pracę z Goods Checker, agencja merchandisingowa musi wykonać kilka kroków:

• Zebranie zdjęć. Do treningu computer vision i modeli potrzeba około stu zdjęć produktów. Mogą to być zdjęcia z półki, gdzie ten sam produkt pojawia się kilka razy, co będzie liczone jako oddzielne obrazy.
• Oznaczenie zdjęć. Początkowo system nie wie, gdzie na zdjęciach znajduje się potrzebny towar. Oznaczenie pozwala wytrenować model i nauczyć go orientacji w przestrzeni. Zazwyczaj zajmuje się tym zespół Goods Checker, ale w niektórych przypadkach klient może wykonać oznaczenie samodzielnie.
• Wybór trybu pracy. System składa się z kilku modułów: Plano Creator do tworzenia planogramów, Shelf Eye do rozpoznawania SKU, Check & Go – mobilna aplikacja dla merchandiserów. Każdy klient może wybrać potrzebne mu moduły i funkcje.

Zazwyczaj przygotowanie systemu, oznaczenie zdjęć i trenowanie modeli zajmuje kilka tygodni. Po tym agencja może szybko rozpocząć pracę.

Korzyści dla agencji

Branża FMCG często eksperymentuje z nowymi technologiami, bo konkurencja jest wysoka, a walka o klientów ciągła. Technologie pomagają też firmom lepiej rozumieć potrzeby ludzi, tworzyć spersonalizowane oferty i podnosić lojalność kupujących.

Merchandising to część strategii rozwoju firm FMCG. Dlatego agencje oferujące usługi merchandisingowe również testują rozwiązania IT. Zastosowanie computer vision w audytach punktów sprzedaży może przyspieszyć ten proces nawet o 60%.

Praca z Goods Checker daje agencjom merchandisingowym szereg przewag – pomaga znaleźć wąskie gardła w procesach, zwiększyć produktywność, poprawić kontrolę i przejrzystość, podnieść konkurencyjność i zdobyć zaufanie klientów.