Počítačové vidění zvyšuje zisky FMCG společností a kamenných prodejen

Řešení založená na počítačovém vidění si našla své místo mezi světovými trendy, zejména v maloobchodě. Toto odvětví v České republice rok od roku roste. V roce 2021 vygeneroval trh s potravinami v České republice tržby ve výšce 20,6 miliardy dolarů. Podle zjištění agentury Statista Consumer Market Outlook se očekává, že toto číslo bude v roce 2027 činit 26,5 miliardy dolarů.

Počítačové vidění v maloobchodě je nepostradatelným moderním nástrojem, který pomáhá výrazně zvýšit tržby. Jak konktrétně to může pomoci českým FMCG společnostem a kamenným prodejnám, prozradí Tech Lead IT řešení Goods Checker pro maloobchod v IBA Group .

Co je počítačové vidění?

Počítačové vidění (Computer Vision, CV) je obor umělé inteligence, který dokáže analyzovat příchozí obrázky a videa. Obsahuje metody, které umožňují počítači „uvidět“ potřebná data na obrázku a následně je zpracovat.

Inovativní řešení se skládá z kamery (foto nebo video) a softwaru. V závislosti na úkolech může software analyzovat různé objekty.

Naučit počítač „vidět“ není jednoduché. Je potřeba mu „ukázat“ spoustu fotografií, aby mohl rozlišovat výchozí údaje. Fotografie musí obsahovat různé kombinace, znaky, předměty.

Vývoj CV-systémů má dnes daleko k realizaci všech svých možností. Odvětví se rychle vyvíjí a rozsah aplikací počítačového vidění se neustále rozšiřuje.

Jak se počítačové vidění využívá v maloobchodě?

Počítačové vidění v maloobchodě dokáže segmentovat návštěvníky podle pohlaví a věku, analyzovat vystavení produktů nejen na jednotlivých regálech, ale také pracovat s konkrétními produktovými skupinami.

Zaměstnanci prodejny sledují trasu a chování zákazníků, aranžují sortiment tak, aby došlo ke zvýšení prodeje FMCG produktů. Samotné počítačové vidění lze integrovat do monitorovacího systému a uložené videozáznamy lze načíst do programu pro výslednou analýzu.

Možnosti využití počítačového vidění v prodeji:

• Umístění zboží v prodejně. Umělá inteligence sleduje trasu kupujícího, vyhodnocuje ji a nabízí chytrou distribuci skupin produktů na obchodní ploše.
• Identifikace horkých míst zájmu. CV-systémy sledují výběr kupujících, segmentují je podle pohlaví a věku. Ve výsledku software redefinuje merchandising produktů a ovlivňuje trasu potenciálních zákazníků.
• Výběr analogů ze sortimentu přítomného v obchodě. Systém rozpozná veškeré zboží v regálech a je schopen nabídnout kupujícímu náhradu.
• AI sleduje výkon zaměstnanců. Počítačové vidění zachycuje, jak dobře zaměstnanec zpracoval skupinu zboží, zda konzultace poskytnutá návštěvníkům prodejny vedla k nákupu.
• Řízení front. Nejde jen o mobilní pokladny a samoobslužné systémy. Počítačové vidění zachycuje délku fronty, ve které návštěvník odmítne nákup, a zároveň dává signál, když je vyžadována pomoc druhého pokladníka.
• Analýza vystavení zboží, kdy kamera snímá umístění produktu v regálech, porovnává jej s planogramem a dává merchandiserovi doporučení, jak produkt přesunout nebo doplnit zásoby.

CV v kombinaci s algoritmy umělé inteligence pomáhá maloobchodníkům automatizovat mnoho procesů, které dříve prováděli zaměstnanci. Když například dojde produkt v regálu, program dá signál a merchandiser už ví, ke kterému regálu má mířit.

Výhody používání počítačového vidění

Mnoho maloobchodníků již ví, jak zvýšit prodeje FMCG pomocí počítačového vidění. Výhody použití jsou zřejmé:

• Snížení osobních nákladů a zvýšení provozních výhod. Zaměstnanci tráví spoustu času ruční kontrolou přítomnosti zboží v regálech, souladu jeho rozmístění s planogramy. Počítačové vidění výrazně urychluje proces merchandisingu a na první „pohled“ opravuje nedostatky. Uvolněný čas lze věnovat jiným úkolům.
• Sběr dat. CV-systém nezachycuje pouze aktuální „obraz“, poskytuje pochopení celého prodejního procesu, nabízí efektivní doporučení pro zlepšení práce prodejny, co ovlivňuje zisk FMCG.
• Zlepšení kvality. Systém počítačového vidění se vždy snaží o ideál – bude vám připomínat, že zboží není na svém místě, dokud nebude v regálech pořádek.

Podle americké platformy Chooch maloobchodní prodejny používají strategie počítačového vidění, aby překonaly problémy maloobchodu a získaly významnou návratnost svých investic do AI.

Jak Goods Checker zvyšuje zisk vaší společnosti

Počítačové vidění v prodeji začalo zaujímat klíčovou pozici mezi moderními systémy.

Ekosystém Goods Checker se dokáže postarat o automatizaci merchandisingu. Nejen, že monitoruje práci zaměstnanců, ale také pomocí počítačového vidění pomáhá nejen FMCG společnosti ale i kamenné prodejně zvýšit zisk pomocí analýzy vystaveného zboží.

Počítačové vidění rozpozná produkty na polici a odešle zprávu manažerovi. Ten se zase rozhoduje, zda výrobek vystaví nebo nahradí jiným. Manažer může sledovat obchodní regály v reálném čase a kontrolovat soulad s rozložením a dostupností zboží. Je důležité pochopit, že absence SKU v regálech vede k výpadkům v prodeji.

Pravidelný monitoring pomocí Goods Checker pomáhá určit skutečnou poptávku po konkrétních skupinách nebo jednotkách zboží. Manažer po obdržení informací může rozhodnout o objemu dodávek do obchodu. Zákazníci takového řetězce přitom vždy budou vědět, že svůj oblíbený produkt v regálu určitě najdou.

Ekosystém Goods Checker umožňuje zvýšit tržby a zisk FMCG společnosti a kamenné prodejně díky tomu, že merchandising je automatizovaný, vystavení zboží vždy odpovídá planogramům a dostupnost produktů v regálech je řízena v reálném čase. Zavedení takového řešení předními FMCG společnostmi a kamennými prodejnami v České republice by přispělo k jejich úspěšnému konkurování na trhu.

Analýza vystavení: budoucnost patří počítačovému vidění

Systematizace a rozpoznávání obrazu je hlavním úkolem počítačového vidění.

Stačí, když dítěti několikrát ukážete kostku a míč, aby se je naučilo rozlišovat. Neuronové sítě fungují na stejném principu. „Vidění“ zpracovává obrázky, nachází podobné rysy, odhaluje klíčové body, spojuje je do linií a s velkou přesností určuje, jaký objekt nebo osoba se nachází před kamerou. Pouhých pár stovek snímků a dvě hodiny času stačí k tomu, aby byl systém CV nacvičen na skupinu produktů.

Počítačové vidění se v oblasti merchandisingu natolik „vycvičilo“, že může snadno nahradit člověka. Dokáže napravit nedostatky lidského faktoru, kdy zaměstnanec neviděl, nevšiml si, přehlédl. Připomene vám, když produkt dochází nebo je na nesprávném místě uvedeném v planogramu. Kromě toho, pokud nainstalujete kameru s periodickým pořizováním obrazu, bude kontrola nad policemi trvat neustále, a nejen tehdy, když merchandiser navštíví prodejnu podle svého plánu.

autor článku: Michael Savitski