| REKLAMA |
 |
Kontrola, która nie jest łatwa
Aby klient zakupił określony towar, sprzedawca musi przeprowadzić szereg procesów, takich jak utrzymanie odpowiedniej ilości produktów na półkach, wdrożenie standardów ekspozycji, skuteczne pozycjonowanie materiałów promocyjnych czy oferowanie konsumentom atrakcyjnych cen w różnych kategoriach. Osiągnięcie określonego poziomu sprzedaży jest możliwe pod warunkiem prawidłowego wykonania wszystkich tych elementów. Dlatego konieczne są częste kontrole sytuacji w sklepach.
Niestety kontrole przeprowadzane w sposób tradycyjny rozwiązują problem tylko częściowo. To czasochłonny i kosztowny proces, który w dodatku bywa nieprecyzyjny. Dane zebrane przez pracowników sklepu, merchandiserów czy audytorów, z powodu błędów mogą nie być w 100 proc. dokładne. W monitorowaniu tego, co dzieje się w punktach sprzedaży, może dziś pomagać technologia rozpoznawania obrazu.
Konkretne korzyści
Rozpoznawanie obrazu w kontekście sprzedaży sprowadza się do identyfikacji produktów na zdjęciach sklepowych półek. Sztuczna inteligencja potrafi rozpoznać, jakie produkty i w jakich ilościach znajdują się na półkach, dzięki czemu system wsparcia sprzedaży może automatycznie przeanalizować, czy rzeczywistość jest zgodna z wytycznymi. Już dziś ta technologia z powodzeniem jest wykorzystywana do kontroli merchandisingu, sprawdzania udziałów półkowych czy monitorowania konkurencji.
Szybkie i efektywne kontrole
Sektor handlu, w zależności od rynku, rośnie rocznie o kilka procent. Zwiększa się zwłaszcza liczba punktów sprzedaży. Jednocześnie koszty produkcji, logistyki oraz duża konkurencja nie pozwalają na zwiększanie budżetów na merchandising i przedstawicieli handlowych. Efektem mogą być problemy z utrzymaniem odpowiedniego standardu zaopatrzenia oraz ekspozycji towarów na sklepowych regałach. Rozpoznawanie obrazu pozwala zautomatyzować monitorowanie regałów w punktach sprzedaży, wszelkie kontrole, a także gromadzenie danych na temat konkurencji.
Te korzyści mają również wymierny skutek, który przekłada się na efektywność. Przykład? Pewna brytyjska firma IT, która wprowadziła do swoich usług rozpoznawanie obrazu na potrzeby audytów sklepów detalicznych, mówi o skróceniu audytu nawet o 70 proc. oraz zapewnieniu handlowcom precyzyjnego wglądu w sytuację w sklepie w mniej niż 20 sekund. To znaczne zwiększenie wydajności i możliwości działania zespołów sprzedażowych.
Według raportu Research and Markets, głównymi czynnikami przyspieszającymi wzrost wykorzystania rozpoznawania obrazu w handlu są znaczące postępy w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz wzrost liczby sklepów. Sytuację poprawia też zwiększona automatyzacja zadań związanych z zarządzaniem zapasami, zatowarowaniem oraz transakcjami.
Źródło: Sagra
Aby klient zakupił określony towar, sprzedawca musi przeprowadzić szereg procesów, takich jak utrzymanie odpowiedniej ilości produktów na półkach, wdrożenie standardów ekspozycji, skuteczne pozycjonowanie materiałów promocyjnych czy oferowanie konsumentom atrakcyjnych cen w różnych kategoriach. Osiągnięcie określonego poziomu sprzedaży jest możliwe pod warunkiem prawidłowego wykonania wszystkich tych elementów. Dlatego konieczne są częste kontrole sytuacji w sklepach.
Niestety kontrole przeprowadzane w sposób tradycyjny rozwiązują problem tylko częściowo. To czasochłonny i kosztowny proces, który w dodatku bywa nieprecyzyjny. Dane zebrane przez pracowników sklepu, merchandiserów czy audytorów, z powodu błędów mogą nie być w 100 proc. dokładne. W monitorowaniu tego, co dzieje się w punktach sprzedaży, może dziś pomagać technologia rozpoznawania obrazu.
Konkretne korzyści
Rozpoznawanie obrazu w kontekście sprzedaży sprowadza się do identyfikacji produktów na zdjęciach sklepowych półek. Sztuczna inteligencja potrafi rozpoznać, jakie produkty i w jakich ilościach znajdują się na półkach, dzięki czemu system wsparcia sprzedaży może automatycznie przeanalizować, czy rzeczywistość jest zgodna z wytycznymi. Już dziś ta technologia z powodzeniem jest wykorzystywana do kontroli merchandisingu, sprawdzania udziałów półkowych czy monitorowania konkurencji.
Zastosowanie technologii rozpoznawania obrazu w handlu detalicznym może znacząco poprawić efektywność zarządzania sprzedażą. Dzięki analizie obrazów handlowcy mogą szybciej reagować na zmiany na półkach, zoptymalizować dostępność produktów i zadbać o standardy merchandisingowe, co w efekcie pozwoli zwiększyć konkurencyjność i zyski – tłumaczy Adam Sienkiewicz, Head of Sales z Sagra Technology, firmy specjalizującej się w systemach IT dla sektora handlowego. – Przykładowo technologia rozpoznawania obrazu zastosowana do merchandisingu umożliwia szybką weryfikację realizacji standardów. W ten sposób producent może nie tylko szybko reagować na sytuację i dbać o ekspozycję, ale też zyskuje dane do rzetelnego rozliczenia wykonania umowy przez punkt sprzedaży. Warto wspomnieć, że ta technologia jest naprawdę skuteczna, bo algorytmy potrafią rozpoznawać produkty z aż 98-procentową dokładnością.
Szybkie i efektywne kontrole
Sektor handlu, w zależności od rynku, rośnie rocznie o kilka procent. Zwiększa się zwłaszcza liczba punktów sprzedaży. Jednocześnie koszty produkcji, logistyki oraz duża konkurencja nie pozwalają na zwiększanie budżetów na merchandising i przedstawicieli handlowych. Efektem mogą być problemy z utrzymaniem odpowiedniego standardu zaopatrzenia oraz ekspozycji towarów na sklepowych regałach. Rozpoznawanie obrazu pozwala zautomatyzować monitorowanie regałów w punktach sprzedaży, wszelkie kontrole, a także gromadzenie danych na temat konkurencji.
Co istotne, automatyczna kontrola regałów w sklepie umożliwia precyzyjne sprawdzenie w każdym momencie nie jednego, ale wielu parametrów: dostępności produktu, zgodności z ustalonym standardem merchandisingowym, zgodności cen, również podczas trwania promocji czy wielkości udziału w półce – mówi Adam Sienkiewicz.
Te korzyści mają również wymierny skutek, który przekłada się na efektywność. Przykład? Pewna brytyjska firma IT, która wprowadziła do swoich usług rozpoznawanie obrazu na potrzeby audytów sklepów detalicznych, mówi o skróceniu audytu nawet o 70 proc. oraz zapewnieniu handlowcom precyzyjnego wglądu w sytuację w sklepie w mniej niż 20 sekund. To znaczne zwiększenie wydajności i możliwości działania zespołów sprzedażowych.
Według raportu Research and Markets, głównymi czynnikami przyspieszającymi wzrost wykorzystania rozpoznawania obrazu w handlu są znaczące postępy w dziedzinie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji oraz wzrost liczby sklepów. Sytuację poprawia też zwiększona automatyzacja zadań związanych z zarządzaniem zapasami, zatowarowaniem oraz transakcjami.
Źródło: Sagra
Najnowsze wiadomości
Customer-specific AI: dlaczego w 2026 roku to ona przesądza o realnym wpływie AI na biznes
W 2026 roku sztuczna inteligencja przestaje być ciekawostką technologiczną, a zaczyna być rozliczana z realnego wpływu na biznes. Organizacje oczekują dziś decyzji, którym można zaufać, procesów działających przewidywalnie oraz doświadczeń klientów, które są spójne w skali. W tym kontekście coraz większe znaczenie zyskuje customer-specific AI - podejście, w którym inteligencja jest osadzona w danych, procesach i regułach konkretnej firmy, a nie oparta na generycznych, uśrednionych modelach.
PROMAG S.A. rozpoczyna wdrożenie systemu ERP IFS Cloud we współpracy z L-Systems
PROMAG S.A., lider w obszarze intralogistyki, rozpoczął wdrożenie systemu ERP IFS Cloud, który ma wesprzeć dalszy rozwój firmy oraz integrację kluczowych procesów biznesowych. Projekt realizowany jest we współpracy z firmą L-Systems i obejmuje m.in. obszary finansów, produkcji, logistyki, projektów oraz serwisu, odpowiadając na rosnącą skalę i złożoność realizowanych przedsięwzięć.
SkyAlyne stawia na IFS dla utrzymania floty RCAF
SkyAlyne, główny wykonawca programu Future Aircrew Training (FAcT), wybrał IFS Cloud for Aviation Maintenance jako cyfrową platformę do obsługi technicznej lotnictwa i zarządzania majątkiem. Wdrożenie ma zapewnić wgląd w czasie rzeczywistym w utrzymanie floty, zasoby i zgodność, ograniczyć przestoje oraz zwiększyć dostępność samolotów szkoleniowych RCAF w skali całego kraju. To ważny krok w modernizacji kanadyjskiego systemu szkolenia załóg lotniczych.
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znacznie wolniejsze od wcześniejszych oczekiwań rynku. Dane pokazują, że z rozwiązań AI korzysta dziś wciąż niewiele przedsiębiorstw, a menedżerowie coraz częściej wskazują na bariery regulacyjne, koszty oraz brak powtarzalnych efektów biznesowych. W praktyce technologia jest testowana głównie w wybranych obszarach, a kluczowe decyzje nadal pozostają po stronie człowieka. Również w firmach, które wdrożyły AI, nierzadko towarzyszą temu rozczarowania.
Europejski przemysł cyfryzuje się zbyt wolno – ERP, chmura i AI stają się koniecznością
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Europejski przemysł średniej wielkości wie, że cyfryzacja jest koniecznością, ale wciąż nie nadąża za tempem zmian. Ponad 60% firm ocenia swoje postępy w transformacji cyfrowej jako zbyt wolne, mimo rosnącej presji konkurencyjnej, regulacyjnej i kosztowej. Raport Forterro pokazuje wyraźną lukę między świadomością potrzeby inwestycji w chmurę, ERP i AI a realną zdolnością do ich wdrożenia – ograniczaną przez braki kompetencyjne, budżety i gotowość organizacyjną.
Najnowsze artykuły
5 pułapek zarządzania zmianą, które mogą wykoleić transformację cyfrową i wdrożenie ERP
Dlaczego jedne wdrożenia ERP dowożą korzyści, a inne kończą się frustracją, obejściami w Excelu i spadkiem zaufania do systemu? Najczęściej decyduje nie technologia, lecz to, jak organizacja prowadzi zmianę: czy liderzy biorą odpowiedzialność za decyzje czy tempo jest dopasowane do zdolności absorpcji oraz czy ludzie dostają klarowność ról i realne kompetencje. Do tego dochodzi pytanie: co po go-live - stabilizacja czy chaos w firmie? Poniżej znajdziesz 5 pułapek, które najczęściej wykolejają transformację i praktyczne sposoby, jak im zapobiec.
SAP vs Oracle vs Microsoft: jak naprawdę wygląda chmura i sztuczna inteligencja w ERP
Wybór systemu ERP w erze chmury i sztucznej inteligencji to decyzja, która determinuje sposób działania organizacji na lata — a często także jej zdolność do skalowania, adaptacji i realnej transformacji cyfrowej. SAP, Oracle i Microsoft oferują dziś rozwiązania, które na pierwszy rzut oka wyglądają podobnie, lecz w praktyce reprezentują zupełnie odmienne podejścia do chmury, AI i zarządzania zmianą. Ten artykuł pokazuje, gdzie kończą się deklaracje, a zaczynają realne konsekwencje biznesowe wyboru ERP.
Transformacja cyfrowa z perspektywy CFO: 5 rzeczy, które przesądzają o sukcesie (albo o kosztownej porażce)
Transformacja cyfrowa w finansach często zaczyna się od pytania o ERP, ale w praktyce rzadko sprowadza się wyłącznie do wyboru systemu. Dla CFO kluczowe jest nie tylko „czy robimy pełną wymianę ERP”, lecz także jak policzyć ryzyko operacyjne po uruchomieniu, ocenić wpływ modelu chmurowego na koszty OPEX oraz utrzymać audytowalność i kontrolę wewnętrzną w nowym modelu działania firmy.
Agentic AI rewolucjonizuje HR i doświadczenia pracowników
Agentic AI zmienia HR: zamiast odpowiadać na pytania, samodzielnie realizuje zadania, koordynuje procesy i podejmuje decyzje zgodnie z polityką firmy. To przełom porównywalny z transformacją CRM – teraz dotyczy doświadczenia pracownika. Zyskują HR managerowie, CIO i CEO: mniej operacji, więcej strategii. W artykule wyjaśniamy, jak ta technologia redefiniuje rolę HR i daje organizacjom przewagę, której nie da się łatwo nadrobić.
Composable ERP: Przewodnik po nowoczesnej architekturze biznesowej
Czy Twój system ERP nadąża za tempem zmian rynkowych, czy stał się cyfrową kotwicą hamującą rozwój? W dobie nieciągłości biznesowej tradycyjne monolity ustępują miejsca elastycznej architekturze Composable ERP. To rewolucyjne podejście pozwala budować środowisko IT z niezależnych modułów (PBC) niczym z klocków, zapewniając zwinność nieosiągalną dla systemów z przeszłości. W tym raporcie odkryjesz, jak uniknąć pułapki długu technologicznego, poznasz strategie liderów rynku (od SAP po MACH Alliance) i wyciągniesz lekcje z kosztownych błędów gigantów takich jak Ulta Beauty. To Twój strategiczny przewodnik po transformacji z cyfrowego "betonu" w adaptacyjną "plastelinę".
Wykorzystanie AI w firmach rośnie, ale wolniej, niż oczekiwano. Towarzyszy temu sporo rozczarowań
Wykorzystanie sztucznej inteligencji w firmach rośnie, ale tempo realnych wdrożeń pozostaje znaczni… / Czytaj więcej
Vertiv Frontiers: 5 trendów, które przeprojektują centra danych pod „fabryki AI”
Centra danych wchodzą w erę „fabryk AI”, gdzie o przewadze nie decyduje już sama skala, lecz zdolno… / Czytaj więcej
Cyberbezpieczeństwo 2026. 6 trendów, które wymuszą nowe podejście do AI, danych i tożsamości
Rok 2026 zapowiada się jako moment przełomu w świecie cyfrowego bezpieczeństwa. W obliczu dynamiczn… / Czytaj więcej
Jurysdykcja danych w chmurze: dlaczego polskie firmy coraz częściej wybierają „gdzie leżą” ich system
Jurysdykcja danych przestała być detalem w umowach chmurowych – dziś decyduje o zgodności, bezpiecz… / Czytaj więcej
Tylko 7% firm w Europie wykorzystuje w pełni potencjał AI
72% firm w regionie EMEA uznaje rozwój narzędzi bazujących na sztucznej inteligencji za priorytet s… / Czytaj więcej
Chmura publiczna w Unii Europejskiej – między innowacją a odpowiedzialnością za dane
Transformacja cyfrowa w Europie coraz mocniej opiera się na chmurze publicznej, która stała się fun… / Czytaj więcej
