БАЗА ЗНАНИЙ

Мы собрали здесь ответы на часто встречающиеся вопросы о работе Shelfmatch™.

Какое решение для ритейла вы предлагаете?

Shelfmatch™ — это отраслевой инструмент для мерчандайзеров для автоматического распознавания товаров на фотографиях полок, автоматизации процессов мерчендайзинга и контроля действий полевого персонала.

Shelfmatch™ распознает товары, ценники, POSM-материалы и другие KPI на фотографиях полок и составляет аналитический отчёт с информацией, необходимой заказчику (число фейсов, доля полки, соотношение реалограммы/планограммы и другие метрики).

В чем преимущество Shelfmatch™ перед аналогичными сервисами?

Shelfmatch™ обладает рядом весомых конкурентных преимуществ:

• ООО “Визуальные Поисковые Технологии” ведёт технологическую разработку алгоритмов машинного обучения для ритейла и смежных сфер с 2015 года. Соответственно, нами накоплен многолетний практический опыт в распознавании товарных выкладок всевозможных категорий: от табачных изделий и строительного клея до молочной продукции в холодильниках и мороженого в морозильных камерах.
• Технологические ноу-хау, позволяющие распознавать “проблемные” товарные категории и повышать точность простых для распознавания товаров.
• Распознавание полки с товарами происходит полностью в автоматическом режиме и не требует “постмодерации” человеком. Это позволяет оптимизировать временные и финансовые затраты на мерчендайзинг.
• Результат распознавания, отчёт, мерчендайзер также может получать в режиме реального времени, сокращая время пребывания торговой точке примерно на 30% (в зависимости от отрасли, разумеется).

Вы можете связаться с нами и обсудить все интересующие вас вопросы с нашими экспертами.

Какие товары вы умеете распознавать?

Поскольку Shelfmatch™ — комплексное решение на основе компьютерного зрения, распознан может быть практически любой товар в брендированной (уникальной) упаковке. Исключения возникают редко.

Возможно ли распознавать товары в холодильниках?

Да, сервис показывает высокие результаты распознавания SKU в холодильниках и морозильных камерах.

Возможно ли распознавание товаров на ДМП (дополнительных местах продаж)?

Да, это возможно.

Как быстро распознаётся фотография?

Распознавание одной фотографии в режиме онлайн происходит в течение 1-2 секунд.

Куда приходит результат распознавания фото?

Результаты распознавания отправляются мерчендайчеру в приложение (при условии стабильного интернет-покрытия в торговой точке), в BI-систему клиента или в личный кабинет сервиса – в зависимости от выбранной бизнес-модели.

Подробнее см. Ценообразование.

А если на момент получения результата интернет на смартфоне представителя в торговой точке отсутствовал, куда и когда придёт результат распознавания?

Результаты распознавания вы можете получить в личном кабинете и/или выгрузив файл в формате Excel. Также можно забирать данные из API в любом удобном для вас формате. Также можно подключить сервис к своей системе (например, 1С, Microsoft Power BI и т.д.).

Сколько длится пилотный проект?

Как правило, 2-4 недель достаточно для понимания возможностей системы.

У нас нет специальной программы для работы мерчандайзеров. Полевой персонал просто снимает полки на телефон, а потом выгружает всё на сервер. Мы сможем пользоваться вашим сервисом?

Да, мы можем организовать загрузку фотографий из вашего хранилища напрямую к нам без использования посторонних программ.

Какую программу для работы в мобильном телефоне для мерчандайзера вы можете посоветовать?

Рынок SFA-решений довольно разнообразный. Вы можете выбрать мобильное приложение под свои потребности. Наши специалисты могут порекомендовать вам ряд наших партнёров, с которыми Shelfmatch™ уже интегрирован и успешно работает на протяжении нескольких лет.

Можно ли заходить в личный кабинет под одной учётной записью нескольким людям, не только мне?

Да. Количество пользователей, которые могут заходить в систему с одного аккаунта, не ограничено. Это могут быть менеджер, торговый представитель, руководитель направления, технический директор.

Какие ещё KPI, помимо доли полки, есть в вашем сервисе?

• Наличие SKU на полке (распознавание товаров клиента до уровня полного наименования + соотнесение с уникальным кодом типа ЕАН, штрихкодом и т.п.)
• Распознавание SKU конкурентов (бренд + тип товара + тип упаковки)
• Доля полки
• Количество фейсингов
• Распознавание ценников
• Оценка качества фотографии
• Дистрибьюция (out-of-stock), отсутствующие SKU
• Сравнение с торговой матрицей (планограммой)
• Распознавание POSM
• Брендблок
• “Золотая полка”

Как сервис Shelfmatch™ считает долю полки?

В сервисе заложено несколько стандартных вариантов расчета доли полки, но при необходимости мы можем реализовать расчет по формуле заказчика.

По умолчанию сервис считает отношение площадей в пикселях по формуле:
площадь, занимаемая всеми фейсами конкретного SKU на фотографии / площадь всего стеллажа целиком.

Все SKU в сервисе могут быть объединены в категории (группы товаров по любому признаку), а доля полки при этом может рассчитываться для любой указанной группы товаров относительно любой другой группы товаров.

Как осуществляется сравнение с матрицей торговой точки?

Вы можете загружать торговую матрицу в сервис самостоятельно через личный кабинет или API сервиса. Привязка матрицы возможна как к одной торговой точке, так и к нескольким одновременно. При следующем визите в торговую сервис автоматически осуществит сравнение и покажет отдельно все SKU в наличии и отсутствующие SKU (out-of-shelf).

Как загружаются планограммы в сервис?

Вы можете загружать планограмму в сервис самостоятельно через личный кабинет или API сервиса. При загрузке планограммы необходимо привязать её к торговой точке и торговому оборудованию, которому она соответствует. В этом случае при следующем визите в точку продаж сервис автоматически осуществит сравнение реалограммы стеллажа с планограммой.

Что нужно сделать, чтобы распознавать ценники?

Сервис Shelfmatch™ уже обучен распознавать ценники большинства торговых сетей РФ. Поэтому, скорее всего, вам будет достаточно просто подключить опцию tag recognition (распознавание ценников), и этот KPI будет добавлен в отчёт.

Дообучение потребуется только для распознавания ценников в торговых сетях, отсутствующих в базе.

Как распознаются ценники на фотографиях витрин?

Ценники распознаются на тех же фото, что и товары. Дополнительных фотографий для распознавания (например, увеличенные фото с ценниками или ценники отдельно) делать не нужно.

Какие ценники умеет распознавать сервис?

Сервис умеет распознавать рукописные и печатные ценники, акционные ценники, а также дифференцировать цвета ценников.

Нужно ли отдельно обучаться на рукописные/печатные ценники?

Необходимости в этом нет. Мы обучаем одну нейронную сеть на рукописные и печатные ценники.

Умеете ли вы автоматически находить некачественные фотографии (размытые, плохого освещения)?

Да, в Shelfmatch™ есть отдельный модуль, отвечающий за определение качества изображения. Благодаря ему вы сможете получить информацию о том, хорошо ли сделано фото. Сервис оценивает размытие изображения, наличие бликов (засветки), угол съемки и другие параметры качества фото. Оценивается как фотография целиком, так и отдельные области, на которых расположены товары и ценники.

У моей компании есть большая проблема с фродом: мерчендайзеры на постоянной основе обманывают, присылая одинаковые фотографии стеллажей в разные дни. Умеет ли Shelfmatch™ с этим бороться?

Да. В Shelfmatch™ встроен режим защиты от подделки отчётов.

Мы умеем сличать входящие изображения и определять дубликаты.

Ещё одна проблема с фродом мерчендайзеров. Мерчендайзеры часто делают снимки экрана ноутбука или планшета и выдают их за настоящие фотографии. Что делать?

В Shelfmatch™ существует опция определения, реальное фото или снимок экрана поступили в сервис на обработку.

Каким образом и как долго обучается сервис на распознавание SKU?

Объём и сроки обучения зависят от того, в какой товарной категории требуется распознавание. За годы работы с FMCG-, DIY-ритейлом, фармацевтикой мы собрали огромное количество собственных обучающих данных.

Если SKU принадлежат уже известной системе категории, процесс обучения займёт меньше времени, чем если товарная категория вводится впервые.

Кто предоставляет фотографии для обучения системы на распознавание товаров на полке?

Фотографии для обучения и тестирования сервиса предоставляет клиент из тех фото (рендеры), которые делают его мерчендайзеры для определения ключевых показателей эффективности работы в торговой точке – то есть стандартные рабочие фотографии торговых представителей. Чем больше база изображений для обучения фотораспознаванию для ритейла, тем лучше.

Что делать, если фото витрин у меня нет или имеющихся у меня фотографий вам недостаточно?

Если SKU, на распознавание которых необходимо обучить алгоритмы машинного обучения, присутствуют в магазинах Санкт-Петербурга, наши сотрудники могут собрать необходимую базу изображений для обучения системы самостоятельно.

Сколько фотографий нужно для старта пилотного проекта?

На каждое SKU минимально требуется от 100 фотографий полок, где находятся товары необходимой вам категории. Общее правило – чем больше, тем лучше. При этом важно качество присылаемого датасета.

Каковы требования к качеству фотографий для обучения нейронных сетей на распознавание фейсингов?

Требования к фотографиям стандартны. Например: четкая, не размытая фотография высокого разрешения, сделанная при хорошем освещении фронтальной камерой из положения вертикально. Минимальное разрешение – 2000 пикселей по короткой стороне.

Наши эксперты дают детальные инструкции по качественной съёмке витрин.

Как происходит разметка фотографий?

Полученные фотографии размечают наши сотрудники в специальной программе по разметке собственной уникальной разработки ООО «Визуальные Поисковые Технологии».

Как распознаются новинки товаров брендов-конкурентов?

Здесь возможно два варианта.

Первый — вы присылаете нам список товаров конкурирующих брендов, и мы самостоятельно на них дообучаемся.

Второй — обучение происходит в процессе планового переобучения в рабочем порядке.

Какие советы вы можете дать по улучшению качества фотографий при съёмке?

Попробуйте следующие шаги:

• Подойдите ближе к объекту съемки – или, наоборот, отойдите назад, в зависимости от ситуации.
• Переключите размер рамки, сделав её более вытянутой в высоту. Например, из квадрата 1:1 – в 4:3 или 16:9.
• Не сильно приближайте фокус съемки.
• Измените угол съемки.

Что делать, если стеллаж не помещается в кадр?

Shelfmatch™ умеет автоматически склеивать фотографии, удаляя лишние дубликаты SKU из нахлёстов фото и строя правильную реалограмму стеллажа.

Вам или вашему мерчендайчеру необходимо сделать несколько фото «внахлест» и последовательно загрузить их в систему.

На какие устройства нужно делать фотографии витрин? Есть ли особенные требования к оборудованию?

Особых требований к устройствам нет. Все современные телефоны и планшеты подходят для решения задач по распознаванию изображений для ритейла.

Но есть требования к съёмке витрин и качеству фотографий.