AI покращує аудит торгових точок: як це вже працює в Україні та інших країнах

Більшість компаній поки що тільки придивляються до можливостей генеративного штучного інтелекту і намагаються зрозуміти, яку користь для їхнього бізнесу може принести ця технологія, що бурхливо розвивається в останні три роки. Тим часом вже роками існує чимало успішних прикладів використання AI й комп'ютерного зору підприємствами роздрібної торгівлі, аптеками та кафе для автоматизації мерчандайзингу – контролю наявності, розташування і вартості товару, а також супутніх рекламних матеріалів, на полицях і вітринах в торгових точках.

Безумовно, уяву розбурхують фантазії футурологів про можливу заміну працівників системами GenAI й очікувану вигоду, яку вони обіцяють бізнесу. Водночас вже існує чимало реальних прикладів спрощення і прискорення за допомогою комп'ютерного зору і нейронних мереж важливих рутинних завдань, які людям вже фактично не під силу через величезні обсяги кропіткої роботи. Наявність і розташування штучного товару та рекламних матеріалів на полицях, ціни, залишки – швидкий об'єктивний контроль цих параметрів дійсно дозволяє збільшити ефективність роботи та виручку виробникам і дистриб'юторам FMCG, роздрібним мережам і аптекам, автозаправним станціям і закладам громадського харчування. Адже прибуток будь-якого роздрібного бізнесу залежить в першу чергу від наявності товару в потрібному місці в потрібний час. Розташування упаковки на полиці та ціна впливають на шанси перемогти в конкурентній боротьбі. Однак представленість є необхідною початковою умовою, і під це підлаштовується безліч інших процесів у логістиці та торгівлі.

Відповідь на просте, здавалося б, питання, чи є товар на полиці, перетворюється на справжню проблему, коли мова заходить, скажімо, про десятки й сотні товарних позицій та тисячі торгових точок. У міру зростання масштабів бізнесу логіка «послати когось подивитися і порахувати» починає давати збій, а необхідні для отримання потрібної інформації зусилля і час, помножені на неминучі помилки, істотно знижують її достовірність і цінність.

Тому для розв'язання реальних проблем бізнесу шість років тому розробники міжнародної IBA Group, яку в нашій країні представляє IT-компанія IBA Ukraine, створили рішення з промовистою назвою Goods Checker. Ця хмарна система дозволяє автоматизувати всі етапи мерчандайзингу – від створення і редагування планограм до детальної аналітики. Вона допомагає розпізнавати правильність викладки, а також наявність або відсутність товарів на полицях з точністю від 95%, формує детальну аналітику в потрібних розрізах і інтегрується з BI-системою клієнта. Завдяки Goods Checker мерчандайзери швидше і якісніше проводять аудит торгової точки, а аналітичні звіти ґрунтуються на точних і достовірних даних, які доступні практично миттєво. Це дає можливість менеджменту приймати своєчасні управлінські рішення.

Для запуску пілотного проєкту зазвичай достатньо пари тижнів, а необхідні зображення полиць і вітрин часто можна отримувати навіть з камер відеоспостереження.

Goods Checker складається з трьох основних частин – Plano Creator для роботи з планограмами, мобільного додатку Check&Go і власне модуля комп'ютерного зору Shelf Eye. Додаток Check&Go (є як для iOS, так і для Android) забезпечує базові можливості для мерчандайзера – вибір торгових точок і побудова маршрутів, перевірка якості фотографій і, за необхідності, об'єднання декількох зображень довгої полиці в одне, порівняння викладки з планограмою в режимі реального часу тощо. Причому він може працювати навіть в умовах нестабільного доступу до інтернету.

Основні ж можливості рішення Goods Checker забезпечує Shelf Eye. Це власна розробка і головне ноу-хау IT-компанії IBA на базі комбінації спеціально навчених різних видів нейронних мереж, яка працює у власному ЦОДі компанії в Чехії. Саме Shelf Eye здійснює аналіз зображення полиці з точністю розпізнавання SKU понад 95%, аналіз цінників і рекламних матеріалів, частки полиці в різних розрізах, результативності мерчандайзерів, порівняння викладки з планограмою тощо. Звіти оновлюються відразу після відвідування торгової точки, а для їх перегляду менеджеру достатньо браузера.

Дмитро Ахремчик: «Goods Checker дозволяє менеджерам аналізувати KPI за представленістю товарів і роботою співробітників, ефективно управляти асортиментом і приймати рішення на основі достовірних даних. Крім того, аналіз дає можливість виявляти тенденції, прогнозувати попит і коригувати товарні запаси»

Як зазначив Дмитро Ахремчик, менеджер продукту Goods Checker, хоча спочатку рішення створювалося у відповідь на запит одного з замовників, в компанії вирішили піти за продуктовою моделлю і пропонувати його як сервіс. З одного боку, це вигідно для клієнтів. Оскільки в такому випадку вони платять тільки за підтримку і позбавлені необхідності нести значні стартові витрати на створення потрібної інфраструктури, наймання вузьких фахівців тощо. З іншого боку, розробник має можливість вільно масштабувати та розвивати продукт, забезпечуючи високу якість і швидкість аналізу зображень. Далі розглянемо кілька прикладів використання Goods Checker в різних галузях і країнах.

Polpharma Santo – провідний виробник лікарських засобів у країнах Центральної Азії та частина міжнародної фармацевтичної групи Polpharma. У портфелі компанії близько 240 генеричних препаратів і вона реалізує свою продукцію у тисячах аптек регіону. До впровадження штучного інтелекту медичні представники компанії в Казахстані аналізували тисячі фотографій торгових точок, які щодня надсилали 80 співробітників. Вони звіряли фотографії із затвердженими планограмами та оцінювали результат викладки. Вручну вдавалося проаналізувати в кращому випадку близько 3% фотографій, що давало вибіркові дані та не дозволяло об'єктивно оцінювати представленість товарів. При цьому неминуче позначався вплив людського фактора, а планограми складали за допомогою непрофільних інструментів – Microsoft Excel і PowerPoint – що також ускладнювало процес і забирало багато часу.

Пілотний проєкт впровадження Goods Checker тривав місяць. За цей час фахівці на основі історичних даних і великого масиву зображень навчили нейромережу аналізувати фотографії та фіксувати наявність або відсутність конкретних SKU.

Після запуску системи процес викладки та контролю товарів в аптеці істотно змінився. Тепер медичний представник розставляє товари згідно з планограмою в смартфоні, робить кілька знімків полиці й за 20-30 секунд отримує результат порівняння викладки з планограмою.

Одне з провідних українських мерчандайзингових агентств Lex Marketing працює з відомими виробниками FMCG-товарів і міжнародними корпораціями. Щоб підвищити продуктивність роботи з наявними клієнтами та розширити свій бізнес, компанії необхідно було оптимізувати процеси. Для цього вирішили автоматизувати один з найбільш трудомістких етапів аудиту: перевірку викладки та наявності товарів у торгівельній точці.

Для пілотного проєкту розгортання Goods Checker вибрали 6 міст, 45 торгових мереж і 694 торгових точок. Його реалізація зайняла два тижні й потребувала інтеграції з наявним додатком клієнта. На початковому етапі з продуктом працювали 12 співробітників агентства. Після введення системи в промислову експлуатацію її істотно масштабували й тепер вона використовується в більш ніж 4500 торгових точках по всій Україні.

Аудит проходить наступним чином. Мерчандайзери виставляють товари на полиці й фотографують їх через додаток, з яким агентство працює давно. Потім фотографії автоматично завантажуються на сервер Goods Checker, де обробляються за секунди, і мерчандайзер відразу бачить результати у своєму додатку, а менеджер отримує оновлену аналітику. Система показує реальну ситуацію роботи торгової точки та створює аналітичні звіти з необхідними замовнику KPI – відсоток відповідності планограмі, доступність продукту, частка займаного місця на полиці, наявність рекламних матеріалів тощо.

Goods Checker допоміг значно прискорити аудити торгових точок. Мерчандайзери складають звітність за підсумками аудиту за 20 хвилин замість години. Вивільнений час мерчандайзери можуть витратити на додаткові послуги для клієнта мерчандайзингового агентства або відвідати ще кілька торгових точок.

«Використання функції "розпізнавання" в мерчандайзингу дозволяє польовому співробітнику значно швидше і точніше збирати інформацію про представленість продукції в ритейлі. Економія часу і мінімізація людського фактора при формуванні сторчека значно підвищують ефективність роботи персоналу», – поділилися результатами проєкту представники агентства.

Штучний інтелект здатний вирішувати чимало завдань також і у сфері громадського харчування, включаючи скорочення витрат, контроль персоналу, збільшення продажів тощо. Goods Checker може інтегруватися з встановленими в кафе камерами відеоспостереження, оптимізувати виробництво і продаж продуктів, контролювати витрати та мінімізувати збитки.

Кафе продають продукцію з коротким терміном придатності – випічка, бутерброди, кондитерські вироби, напої. Відвідувач як правило купує те, що лежить на вітрині, і якщо товару немає на виду, заклад втрачає виручку. Система на основі комп'ютерного зору допомагає контролювати наявність товару на вітринах і нагадує про необхідність своєчасно додати їх на полицю. Це особливо важливо на початку дня, коли заклад відкривається, в години пік і після закриття.

Власник закладу дистанційно отримує дані про заповненість вітрини за будь-який період і аналізує ефективність продажів. Наприклад, якщо вітрина порожніє в обід і продажі низькі – кафе втрачає виручку через відсутність продукції. Якщо ж в кінці зміни залишається багато продукції, то або кафе погано продає, або готує занадто багато і змушене утилізувати залишки. Goods Checker дозволяє оперативно виявити причини проблем, скорегувати виробництво, зменшити списання і заощадити на закупівлях.

Розробка IBA вже довела свою ефективність у декількох мережах кафе в Іспанії та Португалії, збільшивши заповненість полиць у пікові години з 40-50 до 70-80%.

Таким чином, реалізовані за останні п'ять років проєкти показали, що рішення на основі комп'ютерного зору і нейромереж Goods Checker від компанії IBA дозволяє автоматизувати та істотно оптимізувати бізнес-процеси мерчандайзингу.

«Система дає можливість отримувати дані про стан полиці, перевіряти викладку товарів згідно з планограмою та отримувати багато додаткової корисної інформації в режимі реального часу. Це дозволяє збільшувати продажі завдяки аналітиці, заснованій на достовірних даних з торгових точок щодо викладки своїх товарів і продукції конкурентів, а також підвищувати залученість мерчандайзерів у процес», – підсумовує Дмитро Ахремчик.

Крім цього, Goods Checker скорочує до мінімуму помилки «людського фактора». Штучний інтелект не втомлюється, не втрачає уважності та може однаково ефективно і точно працювати хоч цілодобово та без вихідних. При цьому замовники можуть бути впевнені, що отримують повну, актуальну і достовірну аналітику ситуації на полицях в магазинах.

Стратегія охолодження ЦОД для епохи AI