Подпишитесь на рассылку «Точки роста»
eng
Подписаться
Заказать звонок
Заказать демо
Чат

Как сделать IR зеркалом полки?

Рубрика:Презентация
Дата публикации: 30 Сентября 2021
Автор:Максим Архипенков


Основатель проекта SmartMerch Максим Архипенков рассказывает о том, как партнерство с Beluga Group повлияло на развитие технологии Image Recognition.

Мечта любого ИТ-стартапа — встретить клиента, который простимулирует компанию пересмотреть свое понимание технологии и ценности для заказчика. Для нас — компании SmartMerch — таким клиентом стала Beluga Group.

Распространенные метрики IR

Сначала мы оценивали эффективность работы по тем метрикам, которые обычно используются на рынке. 

Список общепринятых показателей: 

  • Поставщик IR должен предоставить максимальное количество KPI.
  • Стоимость сервиса должна быть низкой, чтобы проект окупился быстрее.
  • Скорость распознавания: агент должен быстро получить результат распознавания и исправить ситуацию в торговой точке.
  • Качество распознавания — еще один главный показатель IR.

В ходе работы с Beluga Group мы пришли к выводу, что ни один из этих показателей не является краеугольным камнем проектов IR и не позволяет однозначно утверждать, что проект распознавания действительно эффективен и полезен для бизнеса. Мы сделали вывод:

Качество данных — единственный важный показатель IR-проекта.

Почему они не работают

Представим, что у нас есть система распознавания, которая работает с точностью 100%. Агент прислал фотографию полки, в результате распознавания «доля полки» оказалась равна 50%. Крайне высокий показатель, скорее всего, полевой сотрудник получит за такое достижение бонус, а его руководители будут удовлетворены этим результатом.

1-1.png
Результат распознавания фото с точностью 100%

Но что будет, если посетить тот магазин и посмотреть на полку своими глазами? Мы увидим, что на фото была показана не вся категория, фактическая ширина — значительно шире. И истинная доля полки в торговой точке не 50%, а 22%.

2-1.png
Полка в реальности

Скорее всего, реальный показатель ниже таргетного, и бонус платить не за что. Кроме того, нужно принимать какие-то бизнес-решения, чтобы улучшить ситуацию.

То есть, несмотря на высокую точность распознавания, качество данных в итоге оказалось очень низким.

Как получить корректный результат

Чтобы обеспечивать качество данных, мы разработали специальный программный комплекс, состоящий из блоков «склейка» и «флаги».

Склейка. Все поставщики IR предоставляют результат своей работы в виде двух базовых модулей. Первый — это результат оцифровки фотографий, представленный в виде таблиц, баз данных, репортингов. И второй блок — это сами фотографии.

Модуль SmartMerch тоже предоставляет этот набор данных. Но, кроме того, наша система склеивает фотографии полки или категории в реалограмму — единое панорамное изображение.

3-1.png
Реалограмма  — результат «склейки» нескольких фотографий полки 

Флаги. Блок «флаги» отвечает за то, чтобы в автоматическом режиме ответить на 3 вопроса: пригодны ли данные фотографии для распознавания в принципе? являются ли данные, полученные из конкретного магазина, полными для последующего бизнес-анализа? не пытается ли агент меня обмануть? 

Мы разработали 21 «флаг», и с их помощью контролируем качество фото: фиксируем нарушения правил съемки и попытки искажения данных, оцениваем полноту данных и так далее. Поясню на примерах, как это работает.

  1. Фотографии сделаны вкривь и вкось. Система автоматически определила эти недочеты и сигнализировала о них пользователю. Несмотря на это, сотрудник отправил некорректные фото. Система зафиксировала ошибку ракурса и нахлеста. Офисный сотрудник видит, что использовать эти фотографии для анализа нельзя.

  2. 4-1.png
    Система SmartMerch зафиксировала ошибки ракурса и нахлеста
  3. Фотографии сделаны фронтально, выглядят отлично. Но если мы посмотрим внимательнее на границы снимка, то увидим, что часть товаров в категории сфотографирована не полностью. Сотрудник из офиса не узнает, какое количество товаров скрыто, но увидит в системе «флаг» «обрезка категории».

5-1.png
По границам фотографии видно, что категория сфотографирована не полностью

SmartMerch дает дополнительный слой KPI, который можно встроить в систему мотивации полевых сотрудников, чтобы добиться высокого качества фотографирования.

***

Внедрение нового показателя эффективности IR-систем подняло проекты цифрового аудита на качественно новый уровень. Опираясь на достоверные и полные данные, бизнес принимает прозрачные решения. Качество исполнения показателей в торговых точках повышается, в итоге продажи компании растут.



Вам также могут быть интересны статьи:
подписка