Lokálne alebo v cloude: aká technológia na rozpoznávanie tovaru je vhodná pre vašu FMCG spoločnosť?

FMCG spoločnosti si osobitne postrážia merchandising, hlavne to, ako je tovar vystavený. Aby proces zrýchlili a vyhli sa chybám, prechádza biznis na automatizáciu. Dnes merchandiseri často používajú mobilné aplikácie, ktoré analyzujú vystavenie na fotkách, porovnajú ho s planogramom a ukážu rozdiely priamo v predajni. Samotná analýza fotografií sa môže robiť dvoma spôsobmi: lokálne v telefóne alebo vzdialene na serveri v cloude.

V tomto článku sa na tieto technológie pozrieme detailnejšie, rozoberieme ich výhody a obmedzenia a povieme si, kedy sa ktorá hodí.

Hlavné závery:

• Lokálne rozpoznávanie funguje bez internetu a výsledok je hneď, ale údaje sa k vedeniu dostanú až po synchronizácii.
• Cloudové rozpoznávanie prenáša informácie manažérom v reálnom čase a zvládne veľké katalógy, ale potrebuje stabilný internet.
• Výber závisí od veľkosti sortimentu, kvality spojenia v predajniach a od toho, ako rýchlo vedenie potrebuje údaje.

Rozpoznávanie tovaru: dva hlavné prístupy pre FMCG spoločnosť

Mobilné aplikácie fungujú rôzne. Jedny analyzujú fotky priamo v telefóne merchandisera a nepotrebujú internet. Druhé posielajú snímky na vzdialené servery, kde sa spracovávajú.

Od výberu technológie závisí, ako rýchlo dostanete výsledky, či potrebujete internet a ako rýchlo sa údaje dostanú k vedeniu. Každý prístup rieši iné problémy a hodí sa na iné podmienky práce. 

Lokálne rozpoznávanie: ako funguje a čo prináša

Lokálne rozpoznávanie alebo Edge Computing funguje priamo v telefóne merchandisera bez internetu. Pred prácou si merchandiser stiahne do aplikácie databázu s údajmi o tovaroch. Keď odfotí policu, systém porovná fotku s týmito údajmi a hneď ukáže výsledok: ktoré tovary sú na polici, ktoré stojú správne a ktoré porušujú planogram.

Všetky údaje sa na server spoločnosti pošlú až vtedy, keď sa zamestnanec pripojí k internetu. Databáza tovaru sa aktualizuje podľa potreby – keď sa do sortimentu pridávajú nové pozície, mení sa obal alebo sa doučuje model. 

Výhody lokálneho rozpoznávania

Nezávislosť od internetu. Zamestnanci môžu pracovať v obchodných centrách so slabým signálom, vo vzdialených miestach alebo v oblastiach so slabým pokrytím. Kvalita a rýchlosť internetu neovplyvní prácu. Rýchly internet treba len pred začiatkom práce a po jej skončení.

Okamžitá rýchlosť. Výsledok spracovania fotografie sa objaví hneď bez zasekávania či výpadkov. To je hlavne dôležité pre nových zamestnancov, ktorí potrebujú rýchlu odozvu na pochopenie správnosti práce.

Špeciálne použitia rozširujú možnosti. Lokálne rozpoznávanie výborne funguje so stacionárnymi kamerami, ktoré sledujú prázdne miesta na policách alebo kontrolujú konkrétne tovary. Technológia je tiež efektívna pri práci s malým sortimentom, keď je zoznam tovaru stabilný a zriedka sa mení.

Nevýhody lokálneho rozpoznávania

Obmedzené možnosti zariadení nedovolia spracovávať veľké katalógy tovaru s rovnakou presnosťou ako servery. Staré telefóny fungujú pomalšie ako nové alebo nemusia rozpoznávanie vôbec podporovať. Veľkosť databázy tovaru je obmedzená pamäťou a výkonom zariadenia.

Oneskorená analytika znamená, že vedenie nevidí situáciu v reálnom čase. Údaje prídu až po synchronizácii, čo vylučuje možnosť rýchleho zásahu pri problémoch v predajniach.

Riziká nesprávnej kontroly planogramu vznikajú, ak zamestnanec zabudol aktualizovať databázu alebo systém nemohol stiahnuť aktuálnu verziu. Práca so zastaranými údajmi môže viesť k chybám pri rozpoznávaní nového tovaru alebo zmeneného obalu a k nesprávnej kontrole planogramu.

Dlhý alebo drahý štart projektu. Treba vyvinúť verziu aplikácie, ktorú budú zariadenia podporovať. Alebo nakúpiť drahé vybavenie. 

Kedy zvoliť lokálne rozpoznávanie

Lokálne rozpoznávanie je najlepšia voľba pre spoločnosti, ktorých predajne sa nachádzajú v oblastiach s nestabilným internetom alebo pracujú s úzkym sortimentom tovaru.

Spoločnosti s rastúcimi tímami tiež profitujú z lokálneho rozpoznávania, keďže noví zamestnanci dostávajú okamžitú odozvu počas školenia. Riadenie predajov však bude obmedzené, keďže údaje do analytiky prídu až po synchronizácii systémov. 

Cloudové rozpoznávanie: ako funguje a čo prináša

Pri cloudovom rozpoznávaní (Cloud Computing) sa fotky spracovávajú na serveri spoločnosti. Keď zamestnanec odfotí policu, obrázok sa pošle do cloudu, kde ho algoritmy neurónových sietí analyzujú. Výsledok sa hneď vráti do aplikácie po spracovaní na serveri.

Po spracovaní sa všetky údaje uložia na serveri a manažéri môžu sledovať výsledky práce v reálnom čase. Pri pridávaní nového tovaru alebo zmene obalu sa aktualizácie vyskytnú okamžite pre všetkých používateľov bez potreby niečo sťahovať do telefónov.

Podľa takého princípu funguje Goods Checker.

Výhody cloudového rozpoznávania

Okamžitá analytika. Manažéri dostávajú údaje z predajní v reálnom čase. Hneď vidia, kde sú problémy s vystavením, ktoré úlohy sú splnené a kde je potrebný zásah. To umožňuje rýchlo reagovať na kritické situácie, efektívne riadiť tím v teréne a sortiment v predajniach. Pomôže to včas objednávať tovar a vyhnúť sa out-of-stock situáciám.

Rýchle škálovanie. Servery spracovávajú databázy s tisíckami tovaru a používajú moderné algoritmy rozpoznávania. Takýto systém sa ľahko škáluje pri raste počtu používateľov a fotografií. Jeho presnosť a rýchlosť práce nezávisí od modelu telefónu.

Jednoduchosť riadenia. Nové tovary sa pridávajú do rozpoznávania okamžite pre všetkých používateľov. Nie je potrebné sledovať aktualizácie aplikácií a nastavenia algoritmov sa môžu meniť centrálne podľa špecifík každého klienta.

Cenovo dostupné zariadenia. Cloudové rozpoznávanie nezávisí od zariadenia, preto biznis nepotrebuje nakupovať výkonné drahé telefóny alebo tablety. Stačia rozpočtové modely alebo dokonca chatboty.

Rôzne zdroje údajov. Cloudové systémy môžu spracovávať fotografie z rôznych zdrojov: súborové úložisko, telefóny, stacionárne kamery, chatboty a iné. Nie je potrebné inštalovať osobitnú aplikáciu s rozpoznávaním. Takýto prístup umožňuje spracovať už nahromadené fotografie a získať analytiku za predchádzajúce obdobia. 

Nevýhody cloudového rozpoznávania

Závislosť od internetu obmedzuje možnosti práce. V zónach so slabým spojením alebo bez internetu systém ukladá fotografie na zariadenie a odosiela ich až po pripojení k internetu.

Dlhšia kontrola vystavenia v predajni. Kvôli potrebe prenosu veľkých objemov údajov a možným problémom so spojením môže merchandiser dlhšie čakať na výsledky spracovania fotografie. To znamená, že čas na opravu vystavenia sa predĺži v porovnaní s lokálnym rozpoznávaním. 

Kedy zvoliť cloudové rozpoznávanie

Cloudová technológia sa hodí pre spoločnosti, ktoré potrebujú včasnú analytiku a kontrolu tímu v reálnom čase. Okrem toho je nenahraditeľná pri práci s veľkým množstvom SKU, keď mobilné zariadenia už nezvládajú spracovanie veľkých objemov údajov.

Technológia je tiež efektívna pri častých zmenách sortimentu a potrebe rýchlo pridávať nové tovary. Cloudové rozpoznávanie zabezpečuje rovnakú kvalitu práce na akýchkoľvek telefónoch a hodí sa spoločnostiam, ktorým záleží na centralizovanom systéme riadenia s maximálnou presnosťou rozpoznávania. 

Akú technológiu vybrať pre váš biznis

Výber medzi lokálnym a cloudovým rozpoznávaním tovaru závisí od špecifík vášho biznisu. Spoločnosti s obmedzeným sortimentom a potrebou rýchlej reakcie merchandisera na mieste profitujú z Edge Computing. Organizácie s veľkými katalógmi a potrebou centralizovaného riadenia si zvolia cloudové riešenie.

Správna technológia nie je tá najmodernejšia, ale tá, ktorá rieši konkrétne úlohy vašej spoločnosti. Vedúci pracovníci musia zohľadniť podmienky práce tímu, požiadavky na analytiku a osobitosti sortimentu. Aby ste sa vyhli chybám pri výbere technológie, napíšte nám a pomôžeme vám vybrať optimálne riešenie.