Проект

L’Oreal распознает планограммы с использованием нейросетей

Заказчики: LOreal

Москва; Фармацевтика, медицина, здравоохранение

Продукт: Оптимум ГИС
Второй продукт: Оптимум АСУМТ

Дата проекта: 2015/09 — 2018/12
Технология: ГИС - Геоинформационные системы
подрядчики - 117
проекты - 413
системы - 248
вендоры - 163
Технология: CRM
подрядчики - 474
проекты - 5059
системы - 795
вендоры - 471
Технология: Системы автоматизации торговли
подрядчики - 302
проекты - 2130
системы - 676
вендоры - 383
Технология: Учетные системы
подрядчики - 441
проекты - 4455
системы - 1179
вендоры - 573
Технология: Big Data
подрядчики - 197
проекты - 565
системы - 223
вендоры - 183
Технология: Data Mining
подрядчики - 231
проекты - 787
системы - 274
вендоры - 193
Технология: Data Quality - Качество данных
подрядчики - 178
проекты - 956
системы - 59
вендоры - 40
Технология: Робототехника
подрядчики - 248
проекты - 476
системы - 478
вендоры - 358

2018

18 января 2018 года Группа компаний СиДиСи (CDC) и компания L’Oreal сообщили о завершении пилотного проекта по автоматическому распознаванию планограмм с помощью системы искусственного интеллекта. Использование нейронных сетей позволило существенно сократить время проведения аудита в торговых точках.

В начале проекта было проведено обучение системы распознавания, в процессе которого сравнивались эталонные изображения продукции L’Oréal и снимки витрин, сделанные мерчендайзерами в мобильной части решения Оптимум АСУМТ. Система распознавала товары и планограммы, используя свёрточные нейронные сети, сравнивала изображения с эталонами и выдавала информацию о представленности товаров в торговых точках и соответствие реалограммы с планограммой. Результаты распознавания использовались для формирования отчетов по различным маркетинговым KPI с возможностью агрегации данных на верхнем уровне.

Автоматическое распознавание выкладки занимает всего 1-2 минуты, что существенно сокращает время заполнения мерчендайзинговых показателей в торговой точке, и тем самым предоставляет возможность увеличить количество визитов сотрудников в день. Средняя точность распознавания составила 93-95% в зависимости от категории и типа продукции L’Oréal.

2016

Алексей Горячев, заместитель управляющего директора ГК CDC, рассказал на конференции для партнеров L’Oreal о решениях для оптимизации и повышения эффективности процессов маршрутизации торговых представителей и доставки продукции, разработанных на базе технологической платформы Оптимум. В частности, совместный проект L’Oreal с BTL-агентством Ace Target по планированию маршрутов мерчендайзеров с помощью решений Оптимум ГИС позволил оптимизировать перемещения мобильных сотрудников по целому ряду параметров, что дало повышение эффективности рабочего времени более чем на 10%. Основываясь на результатах пилотного проекта в Москве, компания L’Oreal планирует масштабирование системы ОПТИМУМ на все регионы России начиная с мая 2016 года.