Trax:一體化圖片拼接帶來全新體驗
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2022-05-30 15:21    文章來源:T媒體
文章摘要:對于消費品企業而言,線下渠道大數據是一塊至關重要的“寶藏”。消費品企業需要定期對終端進行核查,了解商品的鋪貨率、陳列位置和貨架份額等,以優化店內執行,獲得對門店現場的洞察,這對企業的營銷費用投放、戰略布局與決策具有重大意義。

  對于消費品企業而言,線下渠道大數據是一塊至關重要的“寶藏”。消費品企業需要定期對終端進行核查,了解商品的鋪貨率、陳列位置和貨架份額等,以優化店內執行,獲得對門店現場的洞察,這對企業的營銷費用投放、戰略布局與決策具有重大意義。

  品牌商想要了解其商品在門店貨架上的情況,需要安排銷售代表到指定門店對擺放其商品的貨架進行數據統計,并將結果反饋到公司。傳統的做法是現場人工數出、或圖片記錄貨架上所需統計商品的排面、分銷,肉眼觀察本競品情況,這種方式除了花費了大量的人力且效率低下,還有質量難以把控的問題。通過AI圖像識別技術來實現貨架信息及商品特征的識別,則可以快速節省人工上報以及后臺審核的工作量,幫助企業提升線下銷售效率。

  在該場景中,銷售代表通過手機APP,即可對終端陳列進行拍照。不過,由于受客觀條件限制,如貨架的長度、高度、過道空間及手機拍攝角度等,無法實現一次拍攝完整獲取整個場景,實際的做法是拍攝不同場景的分組圖片,并通過圖片拼接的方式來完美還原貨架整體情況。因此,圖片拼接便成為了AI圖像識別技術應用中的一大關鍵難點。

  Trax持續不斷攻克圖片拼接去重算法難題,通過前端優化Trax APP拼接校驗算法,和后端提升完美拼接成功率,從而大幅優化客戶體驗,提升KPI準確率,為業務相關人員帶來一體化圖片拼接全新體驗。

  優化前端拍攝校驗算法,降低銷售代表拍照難度,為訪店提供便利性

  適配場景:

  ﹒大超市貨架太高、小超市離貨架太近,使用縱軸拼接功能

  ﹒大超市長排貨架,使用橫軸拼接功能

  ﹒品牌商使用第三方SFA拍攝,不受拍攝設備的限制,Trax可提供SDK,支持無序拼接

  拼接算法優化提升KPI準確率

  通過算法優化,降低在拼接過程中由于商品錯位、誤識別帶來的影響,去除重復或多余商品,大幅提升完美拼接成功率,與此同時提高拼接和識別速度,使得AI圖像識別結果更接近于真實值,從而輸出更精準的貨架KPI(分銷、排面、貨架占有率等)。

  實力賦能品牌商掌控全品類貨架份額變化

  基于完美貨架拼接全圖,品牌商可輕松得知,與同品類其它商品相比,自身的商品陳列位置、排面數、線性貨架空間占有率等,為精準了解貨架份額動態變化信息,提供了有力的技術支持,進而助力品牌商占據優渥的貨架位置與份額,從激烈的品類競爭中搶占先機。

  成功案例分享

  某領先快消品牌商在對貨架數字化過程中,面臨巨大的挑戰:

  ﹒銷售代表提交的貨架照片角度過于傾斜

  ﹒銷售代表有時提交的貨架照片不正確,非同一排貨架

  ﹒圖片重合度太小,照片拼接效果不好

  ﹒圖片的無法完美拼接,導致識別結果受影響,KPI計算不精準,為業務帶來負面影響

  Trax針對該客戶所面臨的圖片拼接問題逐一分析,并進行拼接去重算法優化,降低圖片重合度過小、背景誤匹配、拍攝角度和矯正影響等因素對拼接造成的影響,將完美拼接成功率從原有的24.6%上升至96.5%,為品牌商解決了數據識別結果準確性的難題。精準的貨架數據賦能該快消品牌的終端零售執行和業務績效評估,為深度品類趨勢分析和市場動態監測奠定了扎實的基礎。

  一體化圖片拼接不但賦能消費品NXT解決方案的現場數據采集,同時也為零售巡檢機器人的門店巡檢提供了重要技術支撐,為加快零售業數字化進程錦上添花。


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