Retail Execution AI - Nhận Dạng Kệ Hàng & Chấm Điểm Trưng Bày
Ảnh kệ hàng và tủ mát đi vào, điểm tuân thủ trưng bày đi ra: nhận dạng SKU, động cơ luật tất định, và người duyệt chỉ vào cuộc khi sai số có thể làm đổi tiền thưởng
Tổng quan
Thương hiệu trả tiền cho cửa hàng để trưng bày sản phẩm thì phải kiểm tra, từng cửa hàng một, xem trưng bày có thật hay không - và hiện nay việc đó là một người cầm bảng kiểm. Retail Execution AI biến việc kiểm tra thành ảnh chụp. Ảnh kệ, tủ mát hoặc quầy được gửi lên qua API; máy chủ kiểm tra độ phân giải, độ nét, độ sáng và chói, loại ảnh trùng, và làm mờ khuôn mặt trước khi bất kỳ bước nào khác chạm vào ảnh.
Sản phẩm được phát hiện, gom thành tầng kệ với thứ tự facing và khoảng trống, rồi khớp với SKU bằng truy hồi embedding trên chỉ mục mà mỗi thương hiệu tự dựng từ ảnh packshot của mình - thêm SKU nghĩa là tải ảnh lên, không phải huấn luyện lại mô hình.
Những gì nhìn thấy trở thành Visit Facts; ý nghĩa của chúng do một động cơ luật tất định, có phiên bản quyết định riêng, với KPI về hiện diện, số facing, thị phần kệ, vị trí, độ tinh khiết tủ mát, POSM và giá, cùng điều kiện gate, loại trừ và hạng cửa hàng.
Vì nhận dạng không bao giờ chắc chắn tuyệt đối, động cơ luật tính xác suất mỗi KPI thực sự đạt và chỉ đưa lượt ghé cho người duyệt khi sai số có thể lật kết quả đạt/không đạt; nhãn của người duyệt chấm lại lượt ghé và làm giàu chỉ mục SKU. Tín hiệu gian lận - GPS giả, ngoài geofence, tốc độ di chuyển bất hợp lý, ảnh dùng lại - đi vào cổng rủi ro, còn kỳ thưởng đi từ chốt sổ qua phê duyệt nhiều cấp tới xuất file Excel.
Mỗi thương hiệu là một tenant được cách ly bằng row-level security của PostgreSQL. Hiện đường ống đã chạy đầu cuối trên các mô hình mã nguồn mở dùng tạm, sẽ được thay bằng mô hình riêng trước khi đưa vào sử dụng thương mại; cùng một lõi này dự kiến được bán dưới dạng API cho phần mềm DMS/SFA, SaaS cho đội trade marketing và dịch vụ audit trọn gói.