门店审核优化,Trax以AI赋能门店管理模式升级

　　对于中国广袤的下沉市场来说,快消品企业想要了解店内发生的真实情况,少不了要依靠大量销售代表的日常访店。他们通常用传统的方式去对店内主货架,以及二次陈列或者海报、广告等场景进行核查记录,这为销售代表带来了繁重的工作压力,更为审核团队准确而高效处理门店数据带来了挑战。

　　只有能及时、清晰地获取每家门店的真实情况,才能更好的提高对市场的整体把控能力。一家全国领先的食品饮料品牌商正在面临着此项挑战。作为国家级重点龙头企业来说,他们的饮料品类在下沉渠道拥有极具优势的市场占有率,但由于没有全面和准确的门店数据支持,难以开展更深层次的产品投放策略优化。

　　面对遍及全国,分布在不同零售场景之下的大量门店审核需求,如何提高复杂终端数据处理能力,改善数据客观性与可用性?如何建立一种客观的、可以激励销售代表的考核体系?

　　通过与Trax达成合作,以图像识别技术取代传统审核方式,该食品饮料品牌商在AI赋能下,减少90%审核人员,审核数据量和效率双双提升。

　　他们是怎么做到的?

　　随着AI和深度学习等技术的不断发展,各行各业数字化转型加速,快消品企业也在积极自我革新。

　　该食品饮料品牌商的五个主要门店数据审核难点在于:

　　1、全国范围内海量门店审核,零售场景多,人力成本高、效率不理想

　　2、数据准确性低,核查产品相似率高、易混淆

　　3、目前人工审核抽检率仅为10%,无法了解所有门店真实情况

　　4、需要建立一种客观的、可以激励销售代表的考核体系

　　5、复杂终端数据处理能力有待提高,如何改善数据客观性与可用性

　　他们需要寻找一种简单高效的门店审核方式,在不影响业代人员的日常访店情况下,提高工作效率,减少数据差错,同时为销售代表建立完善的考核机制以跟踪执行情况与提升员工积极性。

　　利用Trax门店数智化解决方案,该品牌商实现了对全国范围内20万+终端门店,覆盖现代渠道与传统渠道的210+个本品及竞品SKU快速审核,综合解决该品牌商所面临的的难题:

　　•客观的图像数据让以往没有形成标准的绩效考核申诉率降低了85%;

　　•照片云端上传处理,Trax单日照片处理量60万张,将传统审核抽检10%提升为100%审核;

　　•通过货架数据的KPI结果反馈,快速调整区域产品定位和终端投放策略,增加市场把控力度。

　　结合中国市场用户量大、并发量高的特点,Trax全方位提供监测技术支持,通过分布式系统架构及资源调度系统确保系统稳定运行。Trax丰富的全场景处理能力和算法持续优化使得即使在卧式冰柜、立式冰柜、箱堆等特殊场景下,也能够准确识别商品类型、规格及大小,针对相似产品识别、场景识别、和POSM识别的不断优化,能够让销售代表一次进店,就能完成全部访店任务。同时,通过销售代表拍摄的现场图片补充,反哺Trax识别平台的新品样品训练,从而快速缩短新品识别的上线周期。

　　Trax门店数智化解决方案已被快速扩展至该品牌商10,000+名销售代表的日常使用中。

　　了解该全国领先食品饮料品牌商门店管理模式升级最佳实践,添加Trax微信公众号,获取《通过改善终端数据客观性和可用性提升门店审核效率》完整案例。