AI dla audytu półki i ekspozycji

Shelf Recognition dla audytu półki, ekspozycji i dostępności produktów

Automatycznie analizuj zdjęcia półki, wykrywaj braki, sprawdzaj zgodność z planogramem i szybciej reaguj na problemy w terenie. Shelf Recognition w Mawenix porządkuje proces od wykonania zdjęcia przez analizę po raport, KPI i działanie po wizycie.

Zdjęcie półki Planogram Share of Shelf Out-of-Stock Raport w kilka sekund Integracja z Mawenix

Szybszy audyt

mniej ręcznego liczenia produktów podczas wizyty

Lepsza jakość danych

mniej błędów i subiektywnych ocen ekspozycji

Szybsza reakcja

alerty i decyzje w jednym procesie SFA/CRM

Co automatyzuje Shelf Recognition

Najważniejsze zadania kontroli półki bez ręcznego przepisywania danych

System rozpoznaje produkty na zdjęciu i zamienia audyt półki w szybki, mierzalny proces operacyjny dla merchandiserów, supervisorów i managerów sprzedaży.

Rozpoznanie produktów na zdjęciu

System identyfikuje produkty, warianty oraz obecność opakowań na półce.

Kontrola zgodności z planogramem

Automatycznie sprawdzasz, czy ekspozycja jest zgodna z ustalonym układem.

Share of Shelf i facings

Wynik od razu pokazuje udział marki w półce i liczbę widocznych frontów.

Wykrywanie braków i luk

Braki, puste miejsca i problemy z zatowarowaniem są widoczne natychmiast po analizie.

Kontrola cen i promocji

Zdjęcie półki może wspierać weryfikację etykiet, cen i zgodności z akcją promocyjną.

Raport z wizyty bez dodatkowej pracy

Wynik trafia do procesu wizyty i raportowania zamiast zostać osobnym plikiem lub notatką poza systemem.

Jak to działa

Od zdjęcia półki do raportu i działania w jednym procesie

Shelf Recognition w Mawenix ma wspierać codzienną wizytę terenową, a nie działać jako osobne narzędzie analityczne oderwane od procesu.

01

Pracownik wykonuje zdjęcie półki

Merchandiser lub przedstawiciel robi zdjęcie ekspozycji w sklepie smartfonem lub tabletem.

02

AI analizuje zdjęcie i wykrywa wskaźniki

System rozpoznaje produkty, liczy facings, wykrywa braki i porównuje ekspozycję ze standardem.

03

Wynik trafia do wizyty, raportu i decyzji

Dane zapisują się w Mawenix, wspierają raport z wizyty i podpowiadają dalsze działania korygujące.

Manualny audyt vs automatyzacja

Dlaczego tradycyjny audyt półki przestaje wystarczać

Manualny audyt

  • czas wizyty zabiera liczenie produktów i ręczne wpisywanie danych
  • wynik zależy od dokładności pracownika i jakości notatek
  • na analizę i reakcję trzeba czekać do momentu raportowania
  • trudniej porównać standard ekspozycji między wieloma sklepami

Shelf Recognition w procesie Mawenix

  • zdjęcie półki uruchamia analizę i skraca część kontrolną wizyty
  • wynik opiera się na spójnym modelu oceny i danych z obrazu
  • manager dostaje sygnał szybciej i może reagować w tym samym cyklu pracy
  • łatwiej monitorować KPI ekspozycyjne w wielu punktach sprzedaży

Efekty biznesowe

Korzyści dla producenta i sieci handlowej

Dla producenta

  • krótszy audyt półki i więcej czasu na realną realizację standardu
  • bardziej wiarygodne dane o ekspozycji, brakach i facings
  • szybsza reakcja na problemy w sklepach i regionach
  • lepsza kontrola wykonania ustaleń promocyjnych i ekspozycyjnych

Dla sieci i dystrybutora

  • szybsze wykrywanie braków i pustych miejsc na półce
  • większa powtarzalność kontroli standardów sklepowych
  • łatwiejsze raportowanie jakości ekspozycji między lokalizacjami
  • lepsze wykorzystanie danych do decyzji sprzedażowych i operacyjnych

Integracja z Mawenix

Shelf Recognition działa najmocniej wtedy, gdy jest częścią procesu SFA/CRM

W Mawenix wynik analizy półki nie kończy się na samym raporcie. Dane mogą być powiązane z historią wizyt, klientem, zadaniami, KPI regionu i raportowaniem dla managera.

Dzięki temu zespół terenowy nie pracuje na oderwanych wynikach z zewnętrznego narzędzia, ale na jednym procesie obejmującym wykonanie zdjęcia, analizę, komentarz po wizycie i dalsze działania operacyjne.

To upraszcza wdrożenie Shelf Recognition w organizacji, przyspiesza adopcję przez użytkowników i zwiększa użyteczność danych dla sprzedaży, merchandisingu oraz nadzoru terenowego.

Mawenix API SAP Power BI Offline Historia wizyt

FAQ

Najczęstsze pytania przed wdrożeniem

Jak szybko użytkownik dostaje wynik analizy?

Docelowo wynik ma wspierać bieżącą wizytę, dlatego analiza powinna mieścić się w krótkim operacyjnym czasie i od razu zasilać raport oraz decyzję po wizycie.

Czy Shelf Recognition zastępuje merchandisera?

Nie. Automatyzuje żmudną część kontroli półki, aby pracownik mógł skupić się na egzekucji standardu, rozmowie ze sklepem i działaniach naprawczych.

Jakie wskaźniki można mierzyć?

Najczęściej są to obecność produktów, facings, share of shelf, zgodność z planogramem, braki oraz wybrane elementy cen i promocji.

Czy rozwiązanie można połączyć z istniejącym SFA lub CRM?

Tak, to jeden z kluczowych scenariuszy. Największą wartość daje połączenie analizy półki z procesem wizyty, raportem, KPI i integracjami danych.

Dla jakich zespołów to rozwiązanie ma największy sens?

Najczęściej dla merchandisingu, trade marketingu, supervisorów i producentów, którzy chcą szybciej kontrolować ekspozycję oraz dostępność produktów w terenie.

Prezentacja pod Twój proces

Pokażemy, jak Shelf Recognition może działać w Twoim modelu audytu półki

Podczas krótkiej rozmowy przejdziemy przez obecny sposób kontroli ekspozycji, pokażemy możliwy przebieg wizyty z analizą zdjęcia półki i wskażemy, jak połączyć wynik z raportowaniem w Mawenix.

30-45 minut rozmowy o procesie kontroli, raportach i danych ekspozycyjnych
Scenariusz dopasowany do zespołu pokażemy przykład dla merchandisingu, supervisora lub sprzedaży terenowej
Po spotkaniu otrzymasz rekomendację zakresu wdrożenia, KPI i kolejnych kroków

Umów prezentację

Skontaktujemy się, aby przygotować krótkie demo Shelf Recognition dopasowane do Twojego procesu.