Image Recognition

Продукт
Разработчики: Intelligence Retail
Дата последнего релиза: 2018/07/25
Отрасли: Торговля
Технологии: Системы автоматизации торговли,  Системы видеоаналитики

Решение Intelligence Retail базируется на использовании технологий компьютерного зрения для распознавания товаров различных категорий с целью контроля наличия и корректности выкладки товаров в сети продаж. Система позволяет полевому сотруднику компании в течение 10 сек. получить необходимую информацию по ассортименту и выкладке. Онлайн аналитика в магазинах позволяет повысить эффективность визита, исключив сбор информации вручную. Распознавание товаров на уровне перечня ассортимента (SKU), цен и другой информации на фото в режиме онлайн дает новые возможности для повышения эффективности продаж. Расширенная аналитика по результатам визитов позволяет компании быстрее реагировать на изменения рынка— в том числе в задачах управления ассортиментом, качественной и количественной дистрибуцией.

«
«Наша миссия и ключевая цель — сделать процесс выкладки и аудита торговой точки более эффективным. Наш инструмент позволяет уделять меньше внимания различным подсчетам, а больше — непосредственно работе с полкой и ассортиментом. Все показатели считаются автоматически на основании фотографий выкладки товаров. Информация о состоянии выкладки, ценах, POS-материалах доступна непосредственно во время визита — как непосредственно полевому сотруднику для понимания достижения KPI визита, так и управленцам на портале аналитики — для своевременного реагирования на отклонения и понимания инсайтов рынка. Компания Danone проявила заинтересованность в повышении эффективности работы торговой команды, мы, в свою очередь, рады сотрудничеству и рассчитываем с помощью нашего инструмента повысить эффективность визита работника компании в торговую точку».

Барамзин Сергей, генеральный директор компании Intelligence Retail
»

2018: Встраивание технологий IBM Watson Analytics

25 июля 2018 года стало известно о том, что компания Intelligence Retail, резидент ИТ-кластера фонда «Сколково», выбрала продукт корпорации IBM для оптимизации своего основного решения, которое позволит заказчикам компании отслеживать ключевые показатели аудита розничной торговли в реальном времени.

По словам разработчиков, аналитический модуль Intelligence Retail, создаваемый на базе интеллектуальной службы бизнес-анализа и визуализации данных IBM Watson Analytics, сможет обрабатывать в режиме реального времени большие объемы данных для торгового аудита: наличие товара на полке, доля полки, цены, промоакции и т.д. Более оперативная и качественная аналитика позволит оптимизировать принятие решений по планированию продаж для каждого канала и региона торговли.Как зародилась масштабная коррупционная схема при внедрении ИТ в ПФР при участии «Техносерва» и «Редсис». Подробности 38.7 т

Решение Intelligence Retail позволяет превратить изображения торговых полок в содержательный источник данных торгового аудита, в то время как встроенные в него технологии IBM Watson Analytics добавят функционал выявления важных связей и выработки ценных рекомендаций для улучшения процесса торговли, отметили в компании.

«
Решение Intelligence Retail оцифровывает более 1 млн фотографий в месяц, что эквивалентно 500 млн строк структурированной базы данных из результатов аудита розничной торговли. Встраивание в это решение технологий IBM Watson Analytics позволит заказчикам визуализировать большие данные аудита, превращая его в мощный инструмент для принятия решений с целью повышения продаж.

Максим Морозов, генеральный директор Intelligence Retail
»



ПРОЕКТЫ (5) ИНТЕГРАТОРЫ (2) СМ. ТАКЖЕ (6)


Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  1С Акционерное общество (2, 3)
  StockM Consulting (СтокМ.ру) (1, 2)
  АТОЛ (1, 1)
  ORS (ОРС) (1, 1)
  АйТи-Ойл (1, 1)
  Другие (2, 2)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год

  Вокорд (Vocord) (9, 45)
  VizorLabs (Визорлабс) (9, 40)
  ВидеоМатрикс (Videomatrix) (17, 32)
  VisionLabs (ВижнЛабс) (13, 32)
  PTV Group (2, 25)
  Другие (325, 178)

Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения

За всю историю
2021 год
2022 год
2023 год
Текущий год