Moderne digitale Systeme entwickeln sich sehr schnell, und es gibt praktisch keinen Bereich, in dem keine „intelligenten“ Lösungen entstanden sind. Der Einzelhandel bildet dabei keine Ausnahme.

Die Zeit für Regalprüfungen reduzieren, Fehler vermeiden, Echtzeitberichte erhalten, Kosten optimieren – dies sind Aufgaben, die viele Unternehmen regelmäßig lösen. Da digitale Systeme ihre Wirksamkeit schnell unter Beweis stellen, steigt die Nachfrage nach ihnen.

AI für Merchandising ist nicht aus dem Nichts entstanden: Vor 10-15 Jahren erschienen mehrere große Unternehmen auf dem Markt, die Lösungen im Bereich des digitalen Merchandising auf Basis von Erkennungsalgorithmen anboten. Es zeigte sich jedoch schnell, dass selbst bei Einsatz solcher Systeme Mitarbeiter benötigt wurden, die die Ergebnisse bestätigen, die Objekte identifizieren, mit denen das System nicht zurechtkam, und allgemein in den Prozess eingebunden waren. Solche Systeme sind seit 2-3 Jahren aktiv am Markt im Einsatz, doch eine Weiterentwicklung war erforderlich.

So entstand AI für digitales Merchandising. Die Aufgabe der Produkterkennung wurde nicht mehr mithilfe von Algorithmen, sondern durch Bildbewertung gelöst. Im Gegensatz zu Menschen kann AI ein Bild zugleich detaillierter und – was wichtig ist – schnell erkennen. Die AI „lernt“ anhand einer bestimmten Anzahl von Fotos eines Objekts und beginnt, es im Regal zu erkennen. Die Zahl der erkannten Produkte kann unbegrenzt erweitert werden – die Netze werden im Arbeitsprozess immer wieder neu trainiert. Bei hochwertigem Training der Netze liegt das Erkennungsergebnis im Bereich von 92-95%.

Merchandising mit AI ist sowohl für Hersteller als auch für Einzelhändler eine gut zugängliche Option. Die Technologien werden ständig verbessert, und für ihre Nutzung benötigen Sie keine zusätzlichen Geräte außer einem Smartphone mit Kamera. Da immer mehr Marktteilnehmer erkennen, dass der Einsatz von AI eine objektivere Kontrolle des Regals ermöglicht, die Auditzeit verkürzt und objektive Daten zum Regalanteil liefert, führen sie AI in ihrem Unternehmen ein.

Im vergangenen Jahrzehnt ist der stationäre Einzelhandel zunehmend dynamischer geworden. Angesichts des intensiven Wettbewerbs und des Drucks durch den Online-Handel entstand die Notwendigkeit, Daten in Echtzeit zu erhalten; zudem wurden neue Werkzeuge für die Arbeit mit Daten aus Verkaufsstellen benötigt.
Der FMCG-Einzelhandel strebt danach, das Konzept des perfekten Geschäfts möglichst effizient umzusetzen, indem er Aufgaben wie den Aufbau einer hochwertigen Logistik, die Einhaltung von Platzierungsstandards und die Schaffung eines positiven Kundenerlebnisses löst.

Für die Lösung dieser Aufgaben werden Werkzeuge zur effektiven Platzierung und Kontrolle von Waren in den Regalen benötigt.

Shelfmath hat eine hocheffiziente Lösung entwickelt, die den Anforderungen des Einzelhandels entspricht. Der Shelfmatch-Service erkennt Produkte im Regal zuverlässig. Durch den Einsatz von Machine Learning und AI erhalten Sie fertige Berichte, können die Logistik planen, den Lohnfonds modernisieren, die Dynamik des Umsatzwachstums verfolgen sowie eigene Rahmenbedingungen festlegen und die erforderlichen Analysen erhalten.

Der Shelfmatch-Service eröffnet Einzelhandelsunternehmen neue Möglichkeiten. Der Service liefert wertvolle und hochwertige Daten in Echtzeit, hilft dabei, die Effizienz des Produktmanagements zu verbessern, und spart Ressourcen.