5722
Повышение прозрачности работы мерчендайзеров
Январь, 2020 год.Автоматизация и контроль работы полевых сотрудников с помощью системы распознавания и предиктивной аналитики SmartMerch.
Какую проблему решали
Carlsberg Group работает в крайне конкурентном окружении и вынуждена постоянно улучшать свои бизнес-процессы для сохранения лидерства в сегменте.
В российском подразделении компании — более 4 тыс. мерчендайзеров, которые контролируют ассортимент и наличие продукции Carlsberg в точках продаж. По результатам визита сотрудники заполняли анкету в приложении в ручную. Таким образом на полученную информацию сильно влиял человеческий фактор.
Поставлены задачи — повысить прозрачность и объективность полевых данных, оптимизировать затраты на выездной персонал.
Решение проблемы
Для автоматизации сбора данных из магазинов и контроля качества работы полевых сотрудников использована система SmartMerch от компании «ИНФОТЕК».
Вместо заполнения анкеты мерчендайзеры фотографируют полки с товаром. Система распознает фотографии, автоматически составляя перечень товаров в наличии, оценивая корректность ассортимента и выкладки, долю полки по отношению к конкурентам.
Вместо заполнения анкеты мерчендайзеры фотографируют полки с товаром. Система распознает фотографии, автоматически составляя перечень товаров в наличии, оценивая корректность ассортимента и выкладки, долю полки по отношению к конкурентам.
В результате менеджмент компании получает достоверную аналитику по представленности продуктов в каждой точке продаж, а также объективную оценку KPI каждого сотрудника.
Как это .
Применяемые технологии
Распознавание товаров на фотографиях происходит с помощью обученных глубоких сверточных нейронных сетей.
Модели распознавания изображений дополнены модулем предиктивной аналитики.
- Точность распознавания: 97%
- Скорость распознавания: ~1,5 минуты
- Количество распознанных фотографий: более 25 миллионов
Общая архитектура решения включает в себя разнообразные подходы к предварительной обработке данных методами ML для генерации признаков и вычисления вероятностей выхода из строя технических агрегатов.
Общая .
Бизнес-процесс
До проекта:
- Менее 90% - точность отчетов, заполняемых агентами вручную.
- Большая доля случайных и преднамеренных ошибок.
- Низкая скорость сбора данных из торговой точки.
После проекта:
- Автоматическое получение достоверных отчетов из каждой точки продаж.
- Исключен человеческий фактор.
- Быстрое получение данных по результатам визита.
- Оценка выполнения KPI.
- Объективное стратегическое планирование.
Результаты
Команда Carlsberg Group
Светлана Куликова
Менеджер по развитию
Команда «ИНФОТЕК»
Максим Архипенков
CEO
Никита Костромов
CTO
Похожие кейсы
AI-кейсы с доказанной бизнес-эффективностью. Все проекты успешно прошли проверку комиссией из признанных экспертов в технологиях и бизнесе.