Заказчики: Health & Nutrition, H&N (Эйч энд Эн) ранее Данон Россия Москва; Пищевая промышленность Подрядчики: Intelligence Retail Продукт: Image RecognitionДата проекта: 2017/01 — 2017/04
|
Технология: Системы автоматизации торговли
Технология: Системы видеоаналитики
|
Содержание |
2017
Итоги пилота - рекомендация
Руководство АО Danone Россия рекомендовало в октябре 2017 года резидента ИТ-кластера Фонда «Сколково» компанию Intelligence Retail в качестве одного из поставщиков сервисов по автоматизированному распознаванию товаров на полке.
Такая рекомендация была дана по итогам пилотного внедрения решения Intelligence Retail в работу полевой команды отдела продаж компании Danone в России, соглашение о котором было подписано в июне 2017 года. Целью указанного соглашения была проверка качества распознавания продуктов молочной категории с помощью технологии Image Recognition и оценка возможности сокращения времени на аудит торговых точек полевым персоналом.
Для успешной реализации пилотного внедрения были поставлены следующие цели:
- Сокращение времени аудита (получение отчета по выкладке в мобильном устройстве не более 20 секунд на 1 секцию);
- Качества распознавания продукции Danone (молочной категории) – не менее 95%.
В рамках пилотного проекта система была обучена распознаванию более 400 SKU Danone, выполнено внедрение решения при участии пилотной группы полевых сотрудников (мерчендайзеров, торговых представителей, с использованием решения на платформах iOS и Android и веб-портала аналитики, регион – Московская область). Период подготовки системы составил 1 месяц (июнь.2017), опытная эксплуатация – 1 месяц (июль.2017), далее период рабочей эксплуатации (август.2017).Как DevOps-сервис помогает «разгрузить» высоконагруженные системы BPMSoft
По итогам периода рабочей эксплуатации было достигнуто
- Время на распознавание и подготовку отчета по выкладке в мобильном телефоне, в среднем на одну секцию составило не более 30 секунд
- Точность распознавания ассортимента Danone составила:
- 93,7% - распознавание на уровне отдельных «фейсингов» SKU
- 97,1% - распознавание наличия товара на полке (OSA)
На основании полученных результатов руководство группы компаний Danone в России рекомендовало использовать решение Intelligence Retail в качестве одного из поставщиков сервисов по автоматизированному распознаванию товаров на полке.
Пилотное внедрение
АО Danone Россия и резидент ИТ-кластера Фонда «Сколково» Intelligence Retail подписали в июне 2017 года соглашение о пилотном внедрении разработанного российской компанией решения Image Recognition, которое направлено на повышение эффективности процессов мерчандайзинга. На церемонии подписания соглашения, которая прошла в рамках Startup Village 2017, присутствовали: вице-президент по продажам Danone Россия Адриан Паску, генеральный директор компании Intelligence Retail Барамзин Сергей, коммерческий директор компании Intelligence Retail Вандышева Татьяна и вице-президент, исполнительный директор кластера информационных технологий Фонда «Сколково» Константин Паршин.
Решение Intelligence Retail базируется на использовании технологий компьютерного зрения для распознавания товаров различных категорий с целью контроля наличия и корректности выкладки товаров в сети продаж. Система позволяет полевому сотруднику компании в течение 10 сек. получить необходимую информацию по ассортименту и выкладке. Онлайн аналитика в магазинах позволяет повысить эффективность визита, исключив сбор информации вручную. Распознавание товаров на уровне перечня ассортимента (SKU), цен и другой информации на фото в режиме онлайн дает новые возможности для повышения эффективности продаж. Расширенная аналитика по результатам визитов позволяет компании быстрее реагировать на изменения рынка— в том числе в задачах управления ассортиментом, качественной и количественной дистрибуцией.
Барамзин Сергей, Генеральный директор компании Intelligence Retail: «Наша миссия и ключевая цель — сделать процесс выкладки и аудита торговой точки более эффективным. Наш инструмент позволяет уделять меньше внимания различным подсчетам, а больше — непосредственно работе с полкой и ассортиментом. Все показатели считаются автоматически на основании фотографий выкладки товаров. Информация о состоянии выкладки, ценах, POS-материалах доступна непосредственно во время визита — как непосредственно полевому сотруднику для понимания достижения KPI визита, так и управленцам на портале аналитики — для своевременного реагирования на отклонения и понимания инсайтов рынка. Компания Danone проявила заинтересованность в повышении эффективности работы торговой команды, мы, в свою очередь, рады сотрудничеству и рассчитываем с помощью нашего инструмента повысить эффективность визита работника компании в торговую точку».