Accélérez l'exécution de vos activités de vente au détail et passez des vérifications manuelles à une inspection intelligente des rayons en temps réel.
Shelf Inspector est un service complet de bout en bout conçu pour assurer le contrôle des présentoirs de produits par les professionnels de la vente au détail, en gérant tout, de la collecte d'images aux informations importantes sur les KPI. Alors que les inspections traditionnelles des présentoirs sont souvent coûteuses et se révèlent invalides dans 15 à 40 % des cas, cette application de vision par ordinateur permet aux retailers d'évaluer rapidement et objectivement les normes de qualité des présentoirs à l'aide d'appareils portables. L'application utilise un réseau neuronal et un modèle formé par Azure Machine Learning pour garantir que les produits restent disponibles en permanence sur les étagères.

En analysant une simple photo d'un rayon de supermarché, la solution identifie le positionnement des produits, les prix et les ruptures de stock.
Elle remplace le comptage manuel, exigeant en main-d'œuvre et extrêmement sujet à l'erreur humaine, par un processus numérique évolutif qui intègre des données en temps réel dans votre système d'information commerciale.
Pour les producteurs de biens de grande consommation
Assurez-vous que vos produits atteignent les bons clients grâce à une solution précise et objective de contrôle des rayons qui permet de suivre en temps réel la disponibilité des produits et la qualité de l'affichage.
Pour les merchandisers
Passez 80 % de temps en moins à chaque visite en magasin en utilisant une application mobile qui automatise la collecte de données, ce qui vous permet de vous concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
Pour les Trade et Category managers
Obtenez des informations approfondies sur les parts de marché, analysez les produits concurrents et recevez des alertes immédiates concernant les prix incorrects ou la conformité des promotions.
Pour les équipes de la chaîne d'approvisionnement
Intégrer des données en temps réel sur les niveaux de stock directement dans la planification de la chaîne d'approvisionnement afin d'améliorer le réapprovisionnement et de réduire les ruptures de stock à l'échelle de la catégorie.
La mise en œuvre de Shelf Inspector suit généralement un projet pilote structuré d'une durée de 2 à 3 mois afin de garantir un haut niveau de confiance. Au cours du premier mois, la collecte des données commence à l'aide de l'application mobile dédiée, qui est compatible avec Android et iOS. Au cours du mois 2, les modèles de détection du réseau neuronal sont ajustés pour identifier spécifiquement vos catégories de produits et vos étiquettes de prix60. Au mois 3, les rapports sont personnalisés dans les tableaux de bord Power-BI, fournissant des alertes de rupture de stock, des calendriers d'affichage et une analyse des tendances concurrentielles.
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Transparence totale de la chaîne d'approvisionnement, protection avancée du matériel et technologies d'exécution de confiance.
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Réduction de la consommation d'énergie par charge de travail grâce à une conception éco-consciente de l'infrastructure et à une planification intelligente des machines virtuelles.
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Matériel modulaire et composable avec orchestration pilotée par API pour une évolutivité transparente.
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Une architecture de référence déjà validée et un SPOC pour l'intégration matérielle et logicielle et le support.
Reconnaissance précise des produits, capable de distinguer les UGS, même lorsque les conceptions sont très similaires.
Les résultats prouvés montrent une diminution significative des ruptures de stock dans plusieurs catégories pour les leaders du marché mondial.
Centraliser la gestion des prix chez les différents retailers et surveiller la détection des prix concurrentiels et des promotions.
Surveillez votre part réelle de linéaire dans chaque catégorie et comparez-la directement aux planogrammes contractés.
L'application mobile qui l'accompagne fournit un retour d'information immédiat sur la qualité des photos, identifiant les images floues afin de garantir une détection des données de haute qualité.
" Shelf Inspector nous permet de réduire de 20 % les ruptures de stock dans plusieurs catégories. Il nous aide à améliorer constamment l'agencement de nos magasins et la surveillance des prix.
Tibor Molnar
Directeur national des ventes, Nestlé"Grâce à Shelf Inspector, nos merchandisers peuvent utiliser leur contrôle de magasin pour des tâches à valeur ajoutée. Nous pouvons également surveiller les prix des produits concurrents et recevoir des alertes.
Diamant Petra
Responsable du marketing commercial, Red BullChaque organisation a ses propres contraintes, qu'elles soient réglementaires, opérationnelles ou financières. Shelf Inspector vous donne la liberté d'innover dans ces limites, sans sacrifier la vitesse, la sécurité ou le contrôle. Il s'agit d'une solution "boîte blanche" et modulaire qui s'intègre à vos modèles de données existants, ce qui vous permet de garder une longueur d'avance tout en maintenant une transparence et une auditabilité totales de vos données de vente au détail.
Un projet pilote ponctuel typique concerne environ 20 magasins, un détaillant et 50 UGS d'une même catégorie sur une période de 2 à 3 mois.
Oui, il est conçu pour suivre la disponibilité des produits dans les rayons principaux ainsi que dans les emplacements secondaires et les présentoirs promotionnels.
L'application identifie les magasins qui ont besoin d'un service, réduit les visites inutiles et fournit un accès immédiat aux données dans le nuage pour une gestion efficace du temps.
Oui, la solution modulaire fournit une analyse des étiquettes de prix qui permet de détecter les promotions et de comparer vos prix avec ceux des produits concurrents.
Le moteur utilise des réseaux neuronaux et des modèles formés par Azure Machine Learning pour détecter les "objets d'intérêt" avec une précision pouvant atteindre 99 %.
L'application mobile comprend un contrôle de qualité intégré qui détecte immédiatement les photos floues ou inutilisables et invite l'utilisateur à prendre une meilleure photo.