Увеличивайте выручку по категории на 5-9,6%

Shelfmatch™ выявляет отсутствие товара и ошибки выкладки по фотографиям полок, пока сотрудник ещё находится в магазине. Результат: меньше out-of-shelf (отсутствие товаров на полке), быстрее корректирующие действия + рост выручки.

сокращение случаев отсутствия товара на полке

до
0
₽/мес
экономия на аудите и ФОТ

рост выручки по категории

Работаем с 2015 года · Более 1 000 000 фотографий полок в месяц · Для дистрибьюторов, DIY-, фарм- и FMCG-компаний.

Что умеет Shelfmatch™

Каждая фотография полки – не просто картинка. Это данные для управленческого решения

Shelfmatch™ превращает фото витрины в готовые бизнес-показатели. Без необходимости пересчитывать товары вручную. Без субъективных оценок «на глазок» или осечек в виде человеческого фактора. Сотрудник может устать. Машина не устает и почти не ошибается (точность работы Shelfmatch™ до 99%).

null

Наличие товара на полке (OSA)

Показывает, где именно товар пропал с полки, пока мерчендайзер еще находится в магазине.

Быстрая реакция на отсутствие товара на полке (OOS) — один из факторов, дающий клиентам сокращение отсутствия товара до 46%.

Соответствие планограмме

Автоматически сравнивает фактическую выкладку со схемой и показывает отклонения по каждой точке продаж. Без выборочных проверок и лишних выездов супервайзера.

Вы оперативно контролируете соблюдение стандартов выкладки, имеете неоспоримые, документально засвидетельствованные аргументы для работы с сетью и снижаете потери из-за несоответствий выкладки.

null
null

Ценники и POSM

Сверяет цену на ценнике, фиксирует отсутствие или некорректное размещение POSM, а также активность конкурентов.

Ошибки в ценах и пропущенные промо напрямую съедают маржу. С Shelfmatch™ вы снижаете ценовые ошибки и грамотно осуществляете контроль выполнения промо.

Доля полки и конкурентная активность

Распознаёт вашу продукцию и товары конкурентов (более 50 000 брендов и логотипов в базе Shelfmatch™), показывает распределение полочного пространства, фиксирует, кто и как часто занимает выгодные места на полке.

Вы получаете основу для переговоров с сетью о более сильных позициях, управляете представленностью бренда.

null

Отчётность и контроль команды в реальном времени

Объединяет результаты по всем точкам в одной панели. Показатели формируются на основе фотографий полки, а не только ручных комментариев сотрудника.

Вы берёте под полный контроль качество полевой работы, существенно снижаете недостоверные данные (мошенничество полевых специалистов) и можете быстро реагировать на внештатные ситуации.

null

В основе Shelfmatch™ лежат технологии компьютерного зрения и искусственный интеллект. Точность распознавания сравнима с человеческим глазом и составляет до 99% в зависимости от категории, условий съёмки и качества фотографии. Обработка одного изображения занимает около 1 секунды.

Продвинутые KPI и аналитика

Вы не просто видите полку. Вы понимаете, где теряется представленность

Shelfmatch™ превращает фотографии полок в измеримые показатели по каждой торговой точке, SKU, бренду, категории, региону и периоду. Вы выбираете KPI под конкретную задачу: контроль стандартов, переговоры с сетью, оценку промо или анализ конкурентов.

null

Наличие товара и доступность

OSA – наличие товара на полке
Показывает, какие SKU фактически доступны покупателю в каждой торговой точке.

Out-of-shelf
Фиксирует случаи, когда товар отсутствует на полке, даже если он может числиться в учётной системе магазина.

Доступность по SKU, бренду и категории
Позволяет видеть, какие товары чаще отсутствуют на полке, и сравнивать показатели между точками, регионами и периодами.

В результате:
Вы видите не общий остаток в системе, а фактическую доступность товара для покупателя и можете быстрее направлять корректирующие действия.

null

Соответствие стандартам выкладки

Соответствие планограмме
Сопоставляет фактическую выкладку с утверждённой схемой и фиксирует отклонения по каждой торговой точке.

Количество фейсингов
Показывает, сколько единиц товара обращено к покупателю, и помогает контролировать согласованное количество фейсингов.

Уровень размещения
Определяет расположение товара на верхнем, среднем и нижнем уровнях полки, включая зону на уровне глаз.

«Золотая полка»
Показывает наличие и представленность продукции в приоритетной зоне выкладки.

В результате:
Вы проверяете выполнение договорённостей с сетью не выборочно, а на основе фотографий из торговых точек.

null

Доля полки и конкурентная активность

Доля полки – Share of Shelf
Измеряет, какую часть доступного полочного пространства занимает бренд, категория или отдельный SKU.

SOVI – доля визуального присутствия
Показывает визуальную представленность бренда на полке относительно конкурентов.

SOA – доля доступности
Позволяет сравнивать доступность вашего бренда с доступностью конкурирующих товаров в той же категории.

Конкурентная активность
Фиксирует товары конкурентов, изменения их представленности, проморазмещения и занятие приоритетных зон полки.

В результате:
Вы получаете аргументы для переговоров с сетью и понимаете, где бренд теряет видимость и место на полке.

null

Ценники, промо и POSM

Соответствие ценников
Сверяет цену на полке с заданными параметрами и выявляет расхождения.

POSM и проморазмещение
Показывает наличие, корректность размещения и видимость промоматериалов в торговой точке.

Промоактивность конкурентов
Позволяет отслеживать, какие бренды получают дополнительную поддержку в конкретной сети, категории или регионе.

В результате:
Вы быстрее находите ценовые ошибки и нарушения проморазмещения, которые влияют на маржу, конверсию и эффективность промобюджета.

null

Аналитика по сети и полевой команде

Сравнение точек, регионов и периодов
Сопоставляет KPI между торговыми точками, регионами, категориями и временными периодами.

Динамика показателей
Показывает, где представленность товара улучшается, а где нарушения повторяются.

Контроль качества полевой работы
Помогает оценивать качество визитов и отчётности на основе фактического состояния полки, зафиксированного на фотографии.

В результате:
Руководитель видит проблемные зоны, может расставлять приоритеты для команды и оценивать результат принятых мер.

Shelfmatch™ формирует аналитику на основе фактического состояния полки. Набор KPI настраивается под категорию, задачи бренда, формат сети и сценарий пилота.

Shelfmatch™ работает на 1-2-3

От фото до исправленной полки проходят минуты, а не дни

Shelfmatch™ встраивается в привычный процесс полевой команды: сотрудник делает фото на смартфон, система анализирует выкладку, а отклонение можно устранить в ходе того же визита.

null

Сфотографировал

Мерчендайзер снимает полку на обычный смартфон без специального оборудования и изменения привычного сценария визита.

Данные о фактическом состоянии полки собираются в момент, когда сотрудник уже находится в торговой точке. Не нужны дополнительные визиты, бумажные бланки и ручная фиксация результатов.

null

Система распознала

Shelfmatch™ за секунды анализирует фото и сопоставляет фактическую выкладку с заданными параметрами: наличие товара на полке, соответствие планограмме, долю полки, ценники и POSM.

Контроль строится не на выборочной проверке и ручной обработке фотографий. В проектах клиентов время аудита одной точки сокращалось на 30–50%, а затраты времени на обработку отчётности – до 80%.

null

Исправил на месте

Супервайзер или сотрудник получает информацию об отклонении сразу после обработки и может принять меры, пока визит в магазин ещё не завершён.

Сокращается время между обнаружением нарушения и действием. В реализованных проектах клиентов это сопровождалось ростом выручки по категории на 5–9,6% и сокращением случаев out-of-shelf до 46%.

Распознавание товаров на полке от Shelfmatch™ — это самый технически продвинутый инструмент распознавания всего диапазона полочных KPI (ключевых показателей эффективности): от присутствия товара на полке (OSA, показателя наличия товара на полке) и сравнения товара с планограммой до распознавания ценников и анализа маркетинговых материалов в торговой точке (POSM).

Цена отсутствия контроля над полкой

Потери начинаются раньше, чем они попадают в отчёт

Когда товар отсутствует на полке или выкладка не соответствует планограмме, а проблема при этом остаётся незамеченной, бизнес недополучает выручку и теряет маржу.

Около 8% товаров по-прежнему отсутствуют на полке

По данным исследования среди 55 международных ритейлеров в сегментах FMCG и непродовольственных товаров, уровень OOS (out-of-shelf) остаётся около 8%, несмотря на развитие технологий контроля полки. Авторы определяют целевой уровень OSA на уровне 95% и выше.

Источник: emerald

57% ритейлеров теряют не менее 6% валовой выручки из за OOS

Согласно исследованию Coresight Research 2025 среди ритейлеров США, более половины опрошенных связывают отсутствие товара с потерями не менее 6% валовой выручки.

Источник: 44417324.fs1.hubspotusercontent-na1

$1,73 трлн – ежегодная стоимость искажений запасов в мировой рознице

По оценке IHL Group, эта сумма объединяет потери от отсутствия товара и избыточных запасов. Проблема требует не только корректных данных об остатках, но и регулярной проверки фактического состояния полки.

Источник:  ihlservices

Преимущества Shelfmatch™

Что Shelfmatch™ даёт бизнесу: в цифрах, а не в обещаниях

Результаты ниже получены в реализованных проектах Shelfmatch™ для дистрибьюторов и розничных сетей.

РОСТ ВЫРУЧКИ

+5% к выручке по категории в среднем, а в отдельных кейсах – до 9,6% роста чистой прибыли компании (дистрибьютор алкогольной продукции). Эффект достигается за счёт быстрого закрытия out-of-shelf и более точной выкладки, пока сотрудник ещё в магазине.

СНИЖЕНИЕ СТОИМОСТИ АУДИТА

Экономия на фонде оплаты труда – до 1 400 000 ₽ в месяц, сокращение затрат на обработку фотографий – до 90%, экономия времени на отчётность – до 80%. Аудит перестаёт быть статьёй расходов, которая растёт вместе с числом точек.

ПОЛНЫЙ КОНТРОЛЬ НАД ПОЛКОЙ

Наличие товара, соответствие планограмме, доля полки, ценники, POSM и другие KPI в одном отчёте по каждой точке продаж. В кейсе крупной DIY-сети это дало рост доли полки на 7% и улучшение размещения на «золотой полке» на 8%.

ТОЧНОСТЬ И СКОРОСТЬ

Распознавание с точностью до 99% и обработка фото за секунды означают, что решения принимаются на основе фактов, а не выборочных проверок раз в квартал. Как следствие, сокращаются случаи отсутствия товара на полке (OOS) до 46%.

ОПЕРАТИВНОСТЬ И ПОЛНОТА ДАННЫХ

Отчёт готов пока сотрудник ещё в торговой точке: не через день, а через минуты. Это сокращает время на аудит одной точки на 30–50% и позволяет реагировать до того, как упущена продажа.

НАГЛЯДНОСТЬ И ЗАЩИТА ОТ ИСКАЖЕНИЙ

Показатели формируются на основе фотографии фактической полки и собираются в единой панели. Это снижает зависимость от ручных комментариев и упрощает контроль работы полевых команд. В кейсе дистрибьютора безалкогольных напитков это дало снижение фрода (мошенничества) на 95%.

Все цифры приведены из реализованных проектов Shelfmatch™ с дистрибьюторами и розничными сетями; условия и результаты зависят от отрасли, объёма точек и качества исходных фотографий.

Кейсы Shelfmatch™

Как ShelfMatch™ работает в реальных проектах

Три примера того, как автоматический контроль фактического состояния полки влияет на затраты, качество аудита и доступность товара для покупателя.

Дистрибьютор алкогольных напитков

Экономия на фонде оплаты труда: 1 400 000 ₽ в месяц

Было: мерчендайзинговый аудит выполнялся вручную, отчётность собиралась после визита, а качество проверок зависело от конкретного сотрудника

Что внедрили: автоматический аудит полки по фотографиям и формирование отчётов сразу после обработки

Результат: экономия на ФОТ – 1 400 000 ₽ в месяц; рост чистой прибыли компании +9,6%; рост качества аудита +26%; сокращение времени аудита +50%.

Дистрибьютор безалкогольных напитков

Обработка 1 000 000 фотографий в месяц без участия человека

Было: супервайзеры не успевали проверять большой объём фотографий из торговых точек; часть полевых отчётов не отражала фактическую ситуацию на полке

Что внедрили: автоматическую обработку фотографий и контроль результатов по всем точкам продаж

Результат: сокращение затрат на обработку фото – 90%; сокращение недостоверной отчётности – 95%; сокращение времени аудита торговой точки – 30%.

Крупная DIY-сеть

Сокращение случаев отсутствия товаров на полке (out–of–shelf) на 46%

Было: выкладка контролировалась выборочно в сети с широким ассортиментом; отклонения фиксировались несистемно и не по всем точкам

Что внедрили: регулярный контроль выкладки, представленности товара и доли полки по всем торговым точкам

Результат: сокращение случаев out-of-shelf на 46%; рост доли полки +7%; рост качества выкладки +28%; увеличение представленности на «золотой полке» +8%.

Стоимость

null

Пилотный проект

от 150 000 до 450 000 руб.

в зависимости от объёма пилота, количества SKU, числа торговых точек и состава работ

null

Обработка изображений

от 0,30 до 4,00 руб. / фото

в зависимости от объёма, сложности распознавания и требований к аналитике

null

Индивидуальные условия

по запросу

интеграция, внедрение, дообучение моделей, расширенные отчёты и сопровождение — по запросу

Указанная стоимость носит информационный характер. Итоговая цена определяется условиями конкретного проекта, коммерческого предложения и договора и не является публичной офертой.

Учтём количество точек, категории, набор KPI, объём фотографий и сценарий внедрения.

Как начать работу с Shelfmatch™

Начните с пилота на 1–2 торговых точках

Проверьте эффект Shelfmatch™ на своей сети и примите решение о масштабировании на основе фактических результатов.

Шаг Что происходит Ориентир по срокам
1. Предварительный расчёт Оцениваем потенциальный эффект на основе параметров вашей сети: числа точек, категорий, текущего процесса аудита и объёма фотографий До 15 минут на заполнение данных
2. Пилот Запускаем Shelfmatch™ на ограниченном числе торговых точек. Полевые сотрудники продолжают работать в привычном сценарии Несколько недель
3. Замер результата Сопоставляем результаты с исходной ситуацией: случаи out-of-shelf, соблюдение планограммы, трудозатраты и скорость получения данных По итогам пилота
4. Масштабирование Согласовываем модель развёртывания на сеть и план внедрения на основе результатов пилота По решению клиента

Частые вопросы перед запуском пилота

У нас уже есть полевая команда и отчётность

Shelfmatch™ не заменяет полевую команду. Система дополняет её данные автоматической проверкой фактического состояния полки по фотографии. В проекте дистрибьютора безалкогольных напитков это позволило сократить количество недостоверных полевых отчётов на 95%.

Наши сотрудники не будут этим пользоваться

Для мерчендайзера базовый сценарий остаётся привычным: он делает фотографию полки на обычный смартфон. Распознавание и формирование результатов выполняются автоматически. Специальное оборудование не требуется. Внедрение не предполагает длительного обучения полевой команды.

Наша категория слишком сложная для распознавания

Точность зависит от ассортимента, условий съёмки и качества фотографий. Поэтому Shelfmatch™ начинает работу с пилота: он позволяет оценить фактическое качество распознавания именно на вашем ассортименте и в ваших торговых точках до масштабирования. Система распознаёт более 50 000 брендов и логотипов, включая широкий ассортимент DIY-категорий.

Не понятно, когда проект окупится

На странице доступен предварительный калькулятор эффекта. Укажите число торговых точек, оборот, маржу и текущие затраты на аудит, чтобы оценить потенциальный экономический эффект. Пилот позволяет сопоставить расчёт с фактическими показателями сети до принятия решения о масштабировании.

Мы не готовы к большому проекту

Работу можно начать с пилота на 1-2 торговых точках. Такой формат не требует масштабной перестройки процессов и помогает проверить применимость решения, качество распознавания и экономику проекта на ограниченном контуре.

Технические характеристики

Технические возможности Shelfmatch™

Shelfmatch™ обрабатывает фотографии полок, распознаёт товары и формирует настраиваемые показатели для контроля фактического состояния выкладки. Параметры зависят от категории, ассортимента, условий съёмки и выбранного сценария внедрения.

  • Точность распознавания

    До 99% в зависимости от категории, качества фотографий и условий съёмки

  • Скорость обработки

    Около 1 секунды на одну фотографию*

  • Распознаваемые бренды и логотипы

    Более 50 000

  • Подтверждённый объём обработки

    Более 1 000 000 фотографий в месяц в одном из реализованных проектов

  • Контролируемые KPI

    OSA, случаи out-of-shelf, соответствие планограмме, доля полки, число фейсингов, SOVI, SOA, уровень полки, «золотая полка», ценники, POSM и конкурентная активность

  • Формат работы

    Веб-сервис с настраиваемым набором KPI; интеграция по API

* Фактическое время обработки зависит от размера и качества изображения, состава распознаваемого ассортимента, выбранных KPI и условий проекта.

О компании

ООО «Визуальные Поисковые Технологии» – команда, которая с 2015 года развивает и внедряет решения компьютерного зрения для ритейла.

Мы находимся в Санкт‑Петербурге и работаем с клиентами по всей стране. Наша специализация — цифровые инструменты для контроля фактического состояния полки и качества исполнения в торговых точках.

Мы помогаем сетям и дистрибьюторам:

  • автоматизировать аудит полки;
  • получать точные и своевременные данные вместо выборочных проверок;
  • сокращать ручную обработку отчётности и экономить ресурсы;
  • находить точки роста выручки за счёт лучшей представленности товара;
  • повышать прозрачность процессов и доверие к отчётности.

Ключевые принципы нашей работы: скорость, точность данных, измеримый эффект для бизнеса.

Напишите нам

Готовы проверить экономику Shelfmatch™ на своей сети?

Пришлите параметры сети — подготовим предварительный расчёт пилота, набор KPI и сценарий внедрения.