Что такое распознавание товаров?
Распознавание товаров — это применение метода image recognition к фотографиям полок. Система находит на снимке каждую упаковку, определяет ее SKU и запоминает, на какой полке и в каком месте она стоит. По-английски это называют product recognition или shelf recognition.
Общую модель распознавания изображений разработчик обучает на снимках бутылок, пачек и других упаковок без привязки к брендам. Такая модель находит на фото бутылку или пачку, но не отличает вкусы одной линейки. Поэтому для распознавания товаров разработчик обучает модель на упаковках конкретного ассортимента, и модель различает SKU по дизайну, цвету и надписям. Сложнее всего модель распознает товары с почти одинаковой упаковкой, которые отличаются только объемом или вкусом, поэтому изображения таких SKU производителю особенно важно передать в систему вовремя.
По результатам распознавания система считает показатели полки. Она подсчитывает количество фейсингов каждого SKU, долю полки бренда и конкурентов, находит пустые места и сравнивает выкладку с планограммой. Компьютерное зрение — это общая технология, а image recognition входит в нее как метод. Распознавание товаров применяет этот метод к полке, и по результату производитель решает, где исправить выкладку.
Ключевые моменты
- Модель, которую разработчик обучил на конкретном ассортименте, определяет каждый SKU на фото, а общая модель находит только тип упаковки.
- Модели нужны изображения каждого товара, поэтому производителю стоит добавить новинку в систему до того, как товар появится на полке.
- По результатам распознавания система считает количество фейсингов, долю полки, пустые места и соответствие планограмме.
- Точность зависит от качества фото, поэтому мерчандайзеру нужно снимать полку целиком и без бликов.
Как это выглядит на практике
Производитель напитков вывел в продажу новый вкус в упаковке, похожей на остальные вкусы линейки. Супервайзеры проверяли фотоотчеты вручную и путали новинку с соседними SKU, поэтому по отчетам новинка стояла почти во всех магазинах.
Производитель добавил новинку в систему распознавания товаров. Отчеты системы показали, что в некоторых магазинах на месте новинки стоит старый вкус, и мерчандайзеры поставили новинку на полку. Производитель начал продавать новый вкус в тех магазинах, где раньше новинка была только в отчетах.
Типичные ошибки
- Производитель запускает новинку, но не передает в систему изображение упаковки. Модель путает новый товар с похожим SKU или не находит его.
- Мерчандайзер фотографирует длинную полку одним кадром издалека. На таком снимке мелкие упаковки занимают слишком мало места, и система их не различает.
- Менеджер сравнивает долю полки из системы распознавания с ручными подсчетами прошлых лет и делает выводы о росте или падении. Методики подсчета у этих цифр разные, поэтому сравнивать их напрямую нельзя.
- Компания распознает только свои товары и не добавляет в систему товары конкурентов. Без них отчет не показывает долю полки конкурентов и не объясняет, кто занял место бренда.
Как работает распознавание товаров в Goods Checker
Модуль Shelf Eye распознает товары на полке и находит пустые места, а чтобы начать распознавать новый SKU, модулю достаточно одного рендера упаковки.
Планограммы из модуля Plano Creator сразу после создания попадают в мобильное приложение, и система использует их для распознавания. Приложение Check & Go сравнивает выкладку с планограммой в режиме реального времени, поэтому мерчандайзер может исправить нарушение, пока находится в магазине.