Goods Checker
Ekosystem automatyzacji procesów sprzedażowych
- Analiza danych wg punktów handlowych, SKU, sprzedawców;
- Tworzenie, kopiowanie i redagowanie planogramów;
- Konfigurowalne pulpity nawigacyjne i analityka szczegółowa.
Co to jest Goods Checker?
Goods Checker – to rozwiązanie SaaS dla producentów FMCG, które automatyzuje wszystkie etapy sprzedażu. Dzięki Goods Checker menedżerowie w dowolnej chwili otrzymują aktualne i wiarygodne dane analityczne, co pomaga im szybko podejmować właściwe decyzje.
Z doświadczenia naszych klientów: Goods Checker daje możliwość zwiększenia sprzedaży do 7%.
Cele KPI
Cele KPI
Menedżerowie ustalają rzeczywiste KPI i obiektywnie oceniają pracowników.
Przyczyny niezgodności z planogramami
Przyczyny niezgodności z planogramami
Menedżerowie śledzą powody, dla których planogramy nie są przestrzegane – brak towaru, uszkodzenie sprzętu itp.
Ocena rzeczywistej sytuacji na półkach
Ocena rzeczywistej sytuacji na półkach
Menedżerowie otrzymują informacje o rzeczywistej sytuacji w sklepach i na półkach: jaką część półki zajmuje Twój produkt i konkurencja, jak dobrze pracują pracownicy.
Jakie zadania realizuje Goods Checker?
Program do rozpoznawania towaru Goods Checker pomaga:
- optymalizować procesy biznesowe sprzedaży i przetwarzać dane z wizyt handlowców w punktach sprzedaży w mniej niż 60 sekund;
- otrzymywać dane, porównywać realogramy i planogramy w czasie rzeczywistym oraz szybko wprowadzać zmiany dzięki wysokiej szybkości i jakości przetwarzania danych;
- zwiększać wolumen sprzedaży dzięki analizie, szybkiemu pozyskiwaniu danych z punktów sprzedaży o własnych towarach i ekspozycji towarów konkurentów oraz zwiększać zaangażowanie handlowców w proces sprzedaży
- zminimalizować wpływ czynnika ludzkiego podczas przetwarzania danych;
- zintegrować wszystkie moduły systemu na życzenie klienta ze wszystkimi niezbędnymi systemami wewnętrznymi;
- zaoszczędzić na sprzęcie i jego obsłudze, korzystając z mocy centrum przetwarzania danych grupy IBA Group, otrzymywać pomoc techniczną od programistów i specjalistów ds. danych bez zatrudniania dodatkowych pracowników;
- być o krok przed konkurencją, analizując SKU konkurentów i ich obecność na półkach.
Z czego składa się Goods Checker?
- Analiza danych sprzedażowych według punktów sprzedaży, SKU, handlowców;
- Analiza udziału w półce według kategorii, marki, regionu;
- 95%+ rozpoznawalność towarów na półce;
- Szybkie wprowadzanie nowych produktów — od pierwszego dnia sprzedaży;
- Automatyczne porównywanie widoku z planogramem w czasie rzeczywistym;
- Łączenie wielu zdjęć półek w jeden obraz;
- Wykrywanie problemów z półkami i natychmiastowe zgłaszanie ich przyczyn: brak towaru, awaria sprzętu itp.
- Tworzenie, planowanie i edycja planogramów;
- Wysoka szybkość tworzenia planogramów (100 SKU w 1 minutę);
- Zapisywanie planogramów w MS Excel lub PDF;
- Przejrzysty i przyjazny dla użytkownika interfejs.
- Sztuczna inteligencja przetwarza zdjęcia i generuje raporty.
- Menedżerowie nie muszą spędzać godzin na ręcznym sprawdzaniu zdjęć i ich analizowaniu.
- Goods Checker analizuje SKU od momentu wprowadzenia go do sprzedaży.
- Użytkownicy mogą uzyskać dostęp do raportów analitycznych za pośrednictwem przeglądarki internetowej.
- Analizy są tworzone w różnych sekcjach (sklepy, pracownicy, towary) i mogą być dynamiczne (porównanie z okresem w przeszłości).
Jak pracuje Goods Checker?
1/ Handlowiec fotografuje lokalizację SKU na półkach;
2/ Zdjęcia są przesyłane do centrum danych grupy IBA Group;
3/ Moduł sztucznej inteligencji analizuje zdjęcia, wyszukuje i klasyfikuje SKU, a następnie ocenia według danego scenariusza;
4/ Goods Checker przygotowuje dane i generuje raporty na serwerze;
5/ Użytkownicy uzyskują dostęp do raportów i analiz za pośrednictwem przeglądarki internetowej natychmiast po przesłaniu zdjęcia.
Nasza ekspertyza
Technologie kluczowe
Python, Tensorflow, OpenCV, Pytorch, R
INSTRUMENTY
Python, Tensorflow, OpenCV, Pytorch, R, Pillow, albumentations, scikit-image, numpy, pandas, scikit-learn, DLib, PostgreSQL, MongoDB, sqlalchemy, ZeroMQ, Kafka, pyexecerate, pyopenssl, contextlib2, flask, Docker, Apache Airflow, git, DVC, AngularJS, REST API