Walka o klienta w handlu detalicznym (retail) toczy się w alejkach sklepowych, a jej najważniejszym frontem jest półka. To tam, w ułamku sekundy, zapadają decyzje zakupowe. Producent, który zapewni najlepszą widoczność, dostępność i zgodność ekspozycji ze strategią, wygrywa. Od lat "audyt półki" to proces żmudny, manualny i podatny na błędy. Dziś ten proces rewolucjonizuje sztuczna inteligencja, a dokładnie technologia AI Shelf Recognition (automatycznego rozpoznawania półek).
Czym jest AI Shelf Recognition?
AI Shelf Recognition to proces, w którym oprogramowanie wykorzystujące sztuczną inteligencję i widzenie komputerowe (computer vision) analizuje zdjęcie półki sklepowej. Zamiast polegać na ręcznym liczeniu produktów przez przedstawiciela handlowego, aplikacja mobilna "patrzy" na ekspozycję i w ciągu kilku sekund dostarcza precyzyjny, obiektywny raport.
Technologia ta nie tylko rozpoznaje poszczególne produkty (SKU), ale także mierzy kluczowe wskaźniki efektywności (KPI), które są fundamentem nowoczesnego merchandisiny (prawidłowa ekspozycja towarów na półkach).
Koniec z "audytem na oko". Co analizuje AI?
Tradycyjny merchandisiny opierał się na subiektywnej ocenie i ręcznym wprowadzaniu danych do arkuszy kalkulacyjnych, co powodowało opóźnienia i błędy. Sztuczna inteligencja (AI) zastępuje ten proces zautomatyzowaną analizą, dostarczając twardych danych na temat:
- Dostępności na półce (On-Shelf Availability - OSA): Bardzo ważne jest natychmiastowe wykrywanie braków na półce (OOS - Out-of-Stock). System poinformuje nas, kiedy produktu brakuje na półce- mimo iż znajduje się on w magazynie sklepowym.
- Udziału w półce (Share of Shelf - SoS): Wiemy dokładnie mierzyć, ile miejsca na półce są nasze produkty, a ile miejsca na półce zajmuje nasza konkurencja.
- Zgodności z planogramem: Czy produkty są ułożone zgodnie z planem, czy produkt jest na odpowiedniej wysokości, czy produkt jest ułożony w odpowiedniej kolejnosći, czy jest odpowiednia liczba sztuk (facingów).
- Weryfikacji cen i promocji: Czy ceny na etykietach są poprawne, czy materiały promocyjne (POSM) są właściwieułożone / wyeksponowane.
Główne Korzyści Biznesowe
Wdrożenie technologii rozpoznawania półek to nie tylko nowinka technologiczna- to największy wpływ na wyniki i efektywność procesów.
1. Dane obiektywne i dostępne w czasie rzeczywistym
Człowiek może coś przeoczyć, może się pomylić podczas liczenia, może również subiektywnie ocenić ekspozycję. Tymczasem AI dostarcza wyniki z dokładnością do nawet 98-99% i to w czasie rzeczywistym. Menedżerowie w centrali widzą to, co dzieje się w sklepie, niemal w tym samym momencie, kiedy zdjęcie wykonał przedstawiciel.
2. Czas przedstawicieli do dyspozycji
Przedstawiciel handlowy podczas audytu półki tracił nawet 20-30 minut z każdej wizyty w sklepie. Teraz dzięki AI ten sam proces zajmie mu kilkanaście sekund, potrzebnych na zrobienie zdjęcia. Przedstawiciel może skupić się na tym, co naprawdę ważne- na budowaniu relacji z klientem, na negocjacjach, na domówieniach- a nie na liczeniu butelek.
3. Reakcja na problemy jest niemal natychmiastowa
Kiedy odkrywamy brak towaru na półce (OOS) to "chwila prawdy dla sprzedaży". Im szybciej ta informacja trafi do nas, tym szybciej możemy na nią zareagować- przedstawiciel może natychmiast uzupełnić towar z magazynu, albo złożyć pilne zamówienie. AI Shelf Recognition to największa broń w walce o pełną półkę.
4. Realizacja strategii na najwyższym poziomie
Firmy płacą duże pieniądze za ustalenia z sieciami handlowymi na temat idealnej ekspozycji produktów. AI pozwala automatycznie monitorować realizację tych ustaleń na każdym metrze kwadratowym sklepowych powierzchni, co pozwala być pewnym consistentcy of the brand i pozwala na zwrot inwestycji w marketing handlowy.
Przyszłość nadeszła
AI Shelf Recognition to już nie nowinka technologiczna, lecz rynkowe standard branży FMCG. To narzędzie, które zamienia opinie i intuicję w twarde, mierzalne dane, pozwalając planować działania biznesowe w oparciu o faktyczny obraz rynku.
Aby jednak ta technologia mogła w pełni zadbać o Twoje interesy, powinna być integralną częścią szerszego ekosystemu. Dane z rozpoznawania półek powinny automatycznie zasilać system zarządzający pracą przedstawicieli. Narzędzia takie jak Mawenix CRM posiadają specjalistyczne moduły do rozpoznawania towarów na półce, łącząc silę AI z funkcjonalnością mobilnego systemu SFA (Sales Force Automation). Dzięki temu przedstawiciel nie tylko otrzymuje raport z audytu, ale również natychmiastowe zadania do wykonania, co zamyka cały proces i pozwala na pełne wykorzystanie wizyty handlowej.
