Análisis de Planogramas con Inteligencia Artificial Empresas Informática e Internet 20 septiembre, 2018 Pervasive Technologies tiene claro que el uso Analítico de los Planogramas en Retail, sigue siendo el punto débil de las estrategias de implementación de un Plan de Planogramación y pretende terminar con este problema. Aplicando Inteligencia Artificial, la empresa, con sede en Barcelona, es capaz de extraer toda la información analítica del punto de venta con informes y gráficos que permitan tomar decisiones informadas sobre el estado de los productos en el lineal. De esta forma, mediante reconocimiento de imágenes, cualquier marca podrá conocer qué ocurre realmente con sus productos presentes en un lineal, sobre los productos a exponer, o el stock necesario para no tener roturas de stock. Un buen estudio de planogramas puede suponer la diferencia entre tener pérdidas o ganancias. El Planograma es una representación visual que indica y establece el posicionamiento de los productos en una tienda, líneal o expositor. Es un esquema que establece el layout de las categorías en el punto de venta y de los productos individuales dentro de cada categoría. El objetivo es poder presentar al cliente los productos en el lugar correcto, en la cantidad correcta, al precio correcto en el mejor momento del proceso de compra. Adicionalmente, los planogramas permiten establecer un estilo uniforme para los diferentes puntos de venta, algo fundamental para cadenas con múltiples localizaciones. Para desarrollar este proyecto, Pervasive Technologies cuenta con infraestructura tecnológica Cloud, utilizando Google Cloud Platform, con todas sus capacidades, tecnología Opensource Tensorflow y MLEngine, entre otras. La tecnología de Inteligencia Artificial de Deep Learning ha demostrado un alto rendimiento en tareas de visión como la clasificación de imágenes, la detección de objetos y la segmentación semántica. En particular, los avances recientes de las técnicas de aprendizaje profundo traen un rendimiento alentador a la clasificación de imágenes de grano fino que tiene como objetivo distinguir categorías de nivel subordinado, como las especies de aves o razas de perros. Mediante el reconocimiento de imágenes, Pervasive Technologies es capaz de identificar toda la información que se necesita que el punto de venta proporcione. De esta forma, a través de algo tan sencillo como una fotografía tomada por el Gestor de Punto de Venta (GPV) con su propio teléfono móvil se puede extraer toda la información necesaria para realizar el análisis. La falta de etiquetas de precios, la localización incorrecta de productos o un número incorrecto de facings son algunas de las situaciones a evitar y comprobar en el cumplimiento del Planograma. Cuando se ejecuta de forma correcta, el planograma permite reducir las distorsiones de inventario en exposición, alinear las preferencias del cliente con los clientes expuestos e incrementar las ventas en el punto de venta hasta en un 9%. De media, un expositor recibe la atención del cliente solo durante 3-8 segundos, por lo que un Planograma ejecutado con un 100% de conformidad puede representar la diferencia entre realizar o perder una venta. La solución de Análisis de Planogramas se encuentra en fase Beta y ha sido probada por dos clientes de Pervasive Technologies, uno en España y otro en Argentina, aunque en breve comenzarán pruebas con clientes en Estados Unidos y se prevé el lanzamiento comercial para finales de octubre de este año. Pervasive Technologies es una empresa innovadora especializada en la construcción de soluciones predictivas utilizando avanzados sistemas de Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning. Dichas soluciones son aplicables a empresas de sectores como: Retail, e-commerce, energía, manufacturas, banca y seguros, telecomunicaciones o agricultura, entre otros. Más información en la web: www.pervasive-tech.com Contacto de Marketing y Comunicación de Pervasive Technologies, Noemí Fernández: marketing@pervasive-tech.com Fuente:NotasdePrensa.es Compartir en Facebook Compartir Compartir en TwitterTweet Compartir en Pinterest Compartir Compartir en Linkedin Compartir Compartir en Digg Compartir