0/5

Лента Новостей

13:35 Сколько готовы потратить россияне на подарки к гендерным праздникам – исследование
13:10 Wildberries создала ИИ-помощника для составления ответов от продавцов
12:45 «Яндекс» официально анонсировал запуск нового сервиса такси
Огуречный ценовой шок: почему килограмм овощей стал дороже свинины и при чем тут срезка
12:20 Grow Food запустил собственную сеть вендинговых аппаратов
11:55 Главное мероприятие о трансформации отрасли розничной торговли: Russian Retail Show и Retail TECH Expo 2026
11:30 OSKELLY займет площади бывшего флагмана Cartier на Петровке
Инструкции по выживанию для мебельного бизнеса в 2026: трафик, репутация и продажи без иллюзий
11:05 Продажи кофемашин в России достигли исторического максимума
10:40 «Логика молока» увеличила годовую выручку на 13,6%
10:15 «Руспродсоюз» назвал регионы с самыми дорогими и самыми дешевыми огурцами
Топ-5 главных трудностей при внедрении ИИ в цепочки поставок
09:50 Комиссии для продавцов на маркетплейсах за три года выросли более чем на 50%
09:25 АКИТ: объем интернет-торговли в России вырос на 28% в 2025 году
09:10 Начало в 12:00 МСК! 19 февраля с Marc&Andre, «Четыре Лапы», Lazurit, RetailCRM, ELIS в прямом эфире обсудят актуальные аспекты CRM-маркетинга
Азия в интерьерах, арт-объекты и магия офлайна: какими трендами торговые центры удивят в 2026 году
20:40 Производитель орехов под брендом «Джаз» сменил владельца
20:15 ФАС изучит ценообразование на огурцы в ритейле
19:50 Количество упоминаний российских брендов в СМИ выросло более чем в три раза
Что необходимо учесть ритейлеру при выходе в страны СНГ: опыт вендора кассовых решений CSI
19:25 Верховный суд оставил в силе взыскание с Google 91,5 квинтиллиона рублей
19:00 «Авито» фиксирует рост числа заказов с доставкой из Китая
18:35 Россияне стали чаще покупать автомобиль на накопленные средства
Анатомия сделки: как инвестируют в коммерческую недвижимость на миллиарды
18:10 Общественники раскритиковали идею «невозвратных товаров» на маркетплейсах
17:45 Суд в Москве назначил дату рассмотрения дела по иску Coca-Cola
17:20 Роспотребнадзор начал проверку по факту отравления пельменями от «ВкусВилл»
С неё начинается бизнес: как стартапу правильно выбрать кассовую технику
16:55 Эксперты назвали причины снижения посещаемости торговых центров
16:30 Минцифры: законопроект о «Почте России» затронет всех крупных игроков рынка e-com
16:05 Продажи товаров СТМ ритейлеров показали существенный рост
Solo-премиум, терапия выбором и вайб-математика: что глобальный отчет Yum! Brands говорит о будущем еды
15:40 POS-кредитование в январе сократилось на 15%
15:15 СДЭК запустил новые форматы ПВЗ
14:50 «Балтика» выпустила линейку безалкогольных газированных напитков (ФОТО)
Топ-партнеры: как выявить и развить 20% партнеров сети, которые дают 80% выручки
14:25 В Карелии пересмотрят ограничения на реализацию алкоголя
14:00 В Wildberries указали на риски при внедрении согласовательного механизма возвратов
10:00 «Быстрый, экономный, ленивый»: как изменился покупатель оптики и почему федеральные сети проигрывают одиночкам
Все новости →

«Магнит» тестирует распознавание товаров на полке

время публикации: 11:35  27 сентября 2021 года
Компания «Магнит» запустила пилотный проект по распознаванию товаров на полке в 20 магазинах «у дома». Система на основе нейросетей контролирует соответствие выкладки продукции на стеллажах заявленному плану-схеме (планограмме).
Точность проверки доходит до 98%. По предварительным оценкам розничной сети, система может улучшить доступность товаров для покупателей до 5% в зависимости от категорий продукции и увеличить продажи. В случае успешного пилотирования технологию могут тиражировать на более чем 20 тысяч магазинов компании.

Администраторы торговых точек в мобильном приложении в смартфоне фотографируют полки и через несколько секунд получают отчет о корректности выполнения планограмм. В дальнейшем такой функционал станет доступен в терминалах сбора данных.

Система анализирует наличие необходимых товаров и их остаток на складе магазина, последовательность выкладки, расположение позиций на первой линии и другие показатели. Если все они соответствуют выкладке, то задача снимается, если нет, то будут даны подсказки и задача вернется в работу. При этом ошибки указываются в виде понятной графической схемы.

Раньше сотрудники самостоятельно сравнивали схемы с произведенной выкладкой, на что уходило большое количество времени, а точность была недостаточно высокой. Самообучающаяся система позволяет выявлять соответствие выкладки даже в сложных пространствах, исключить человеческий фактор, существенно повысить уровень контроля, сократить время проверки и избежать «виртуальных» стоков. 

Руслан Исмаилов, заместитель генерального директора, директор по управлению розничной сетью «Магнит», комментирует: «Мы работаем с комплексом проектов для повышения доступности товаров на полке и применяем их в зависимости от формата магазина, трафика, сезонности и других параметров.

Мы смотрим на технологию фотораспознавания как на один из оптимальных инструментов для того, чтобы разгрузить персонал и при этом не снизить, а существенно повысить качество выкладки.

Тестирование продлится три месяца, за это время оценим эффективность его работы и влияние на бизнес-показатели. Также на одном из этапов планируется применить распознавание для контроля корректности ценников».

Читайте также:
«Магнит» откроет мини-пивзаводы в своих гипермаркетах

***

Самые интересные новости читайте в наших группах в Facebook и VKontakte, а также на канале Яндекс.Дзен.

Больше новостей и возможность поделиться своим мнением в комментариях на нашем канале в Telegram.

И подписывайтесь на итоговую рассылку самых важных новостей.

New Retail