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零售行业是如何使用人工智能武器的?
形状
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每一家在中国扎根多年的零售企业都有庞大的销售网络。例如,某企业在全国设立了165个销售服务办公室,拥有1300多家一级分销合作伙伴和6000多家二级分销合作伙伴,控制了120万个销售终端。

对于这么大的零售品牌来说,120万个销售终端的管理,一点效率的提升会对整体销量产生很大的影响。

过去,为了有效支持销售领导和销售人员对网点的精细管理,企业通过SFA(掌管)系统跟踪行业代理访问线路、访问流程、访问后销售订单、网点库存等。在此过程中,现场拍摄的产品展示照片是最终分析每个终端效率的重要指标。

然而,由于目前大量的产品商店,每天都会增加数十万张产品展示图片,人工检查效率低,准确性低。因此,该公司考虑使用人工智能武器来帮助他们进行数据分析,找到企业,挖掘数据价值,并通过人工智能为终端销售服务。

回到货架管理的具体应用场景。图形识别技术可用于通过深度学习算法识别关键显示信息。例如,在检查工作质量的自动判断过程中,判断照片是否模糊,照片拍摄角度是否过于倾向,照片是否为目标区域;在图片信息的判断中,自动获取品牌/系列级别的信息可以输出display share/shelf share(品牌级别)和SKU级别的识别(图片中是否有特定的SKU,有多少)。

这些数据的捕获将作为算法建模的基本数据。企业将使用数控网络提取图像的底部特征,预测不同尺度的特征图上的类别概率,并确定物体坐标进行建模。

应该说,人工智能平台的建设是该项目最终实施的关键。零售企业可以引入更多的数据,建立更多的模型,为销售终端管理提供更多的决策支持。

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