Rozšiřování optimalizace maloobchodu s Azure AI
<p>Využití Microsoft Azure Automatizovaného strojového učení ke zlepšení rozpoznávání obrazu a podpoře úspěchu v maloobchodě</p>
Optimalizujte správu maloobchodních displejů se službou IR
Významným krokem ve světě optimalizace produktových vystavení na regálech pro velké spotřebitelské firmy byla služba Image Recognition (IR). Ta analyzuje fotografie obchodních regálů a poskytuje klíčová data pro lepší řízení vystavení výrobků.
Významným krokem ve světě optimalizace produktových vystavení na regálech pro velké spotřebitelské firmy byla služba Image Recognition (IR). Ta analyzuje fotografie obchodních regálů a poskytuje klíčová data pro lepší řízení vystavení výrobků.
<h5>Jak rozpoznávání obrazu zvyšuje atraktivitu regálů</h5><h2>Vítězství v boji o regál v maloobchodě</h2><p>S prudkým růstem zákaznické základny firma poznala potřebu škálovatelnějšího řešení. Rozhodla se aktualizovat <strong>IR službu</strong> s využitím <strong>Microsoft Azure Automated Machine Learning</strong>. Aktualizace přinesla <strong>rychlejší rozpoznávání obrazu</strong> a úspornější sběr dat, což zajišťuje připravenost služby na budoucí růst za zachování nákladové efektivity.</p><p>Každý <strong>maloobchodní regál</strong> je soutěží mezi značkami, která z nich <strong>úspěšně přiměje zákazníky</strong> k nákupu produktu. Ukrajinská společnost využívá<strong> technologii Image Recognition (IR)</strong> k analýze a optimalizaci přítomnosti značek v obchodech tak, aby co nejvíce oslovily zákazníky.</p>
<h5>Jak služba funguje v praxi</h5><h2>Rozluštění obrazu</h2><p>IR detekuje <strong>orientaci produktu, dostupnost, ceny, konkurenci</strong> a další. Terénní pracovníci fotí regály mobily nebo tablety, které jsou <strong>analyzovány v cloudu</strong> službou <strong>IR</strong>. Výsledky jsou rychle zpřístupněny pracovníkům a podrobné analýzy přes webové rozhraní. IR nabízí <strong>zpětnou vazbu v reálném čase</strong>, sleduje <strong>klíčové ukazatele výkonnosti</strong> a poskytuje <strong>komplexní servis</strong>, který mění způsob, jak značky optimalizují marketing v prodejnách. Tato služba je průlomová pro značky, které chtějí lépe pochopit výkon svých produktů a marketingu v terénu.</p>
Azure automatizované strojové učení (AutoML)
<p>Společnost původně provozovala svou službu rozpoznávání na virtuálních strojích v rámci <strong>Microsoft Azure</strong>, využívajíc rámec <strong>TensorFlow</strong> a knihovny <strong>Mask R-CNN</strong>. Tento setup však měl <strong>omezení</strong> ve škálovatelnosti a výkonu. S rozšiřující se klientskou základnou využívající <strong>modul rozpoznávání obrazu</strong> a s nárůstem objemu dat fotografií, čelila společnost <strong>prodlouženým zpožděním</strong> při získávání výsledků rozpoznávání. Navíc byly <strong>správcovské možnosti</strong> omezené a <strong>uživatelská rozhraní byla nepraktická</strong>.</p>
Nové řešení
<p>Po důkladném zhodnocení různých možností pro <strong>spolehlivou službu rozpoznávání obrázků (IR)</strong>, která poskytuje plynulý zážitek koncového uživatele, se společnost strategicky rozhodla zavést <strong>automatizované strojové učení Azure (AutoML)</strong>. Toto rozhodnutí se ukázalo jako velmi výhodné, protože nové řešení poháněné <strong>Azure AutoML</strong> přináší řadu přínosů, včetně <strong>úspor nákladů</strong>. Významné je, že vyžaduje <strong>méně údržby</strong> a nabízí <strong>lepší kontrolu</strong> nad <strong>testováním a trénováním modelů</strong>.</p>
Na správné cestě
<p>Zvýšení výkonu rozpoznávání na více než <strong>95 procent přesnosti</strong> a zrychlení zpracování na pouhých <strong>osm sekund na obrázek</strong> je opravdu působivé. Navíc překonání cíle o <strong>33 procent</strong> v čase zpracování je významný úspěch. Pracovníci v terénu nyní mohou <strong>rychle dosahovat lepších výsledků</strong>, což obchodníkům a značkám poskytuje cenné poznatky o spotřebitelských návycích. Je nezbytné pokračovat v monitorování <strong>nasazení řešení Azure AutoML</strong> a sbírat zpětnou vazbu od klientů pro zajištění trvalého úspěchu.</p>
Zlepšení nákupního zážitku
Poskytování strategických výhod
Tyto zlepšení nákladové efektivity a provozní výkonnosti mají významný dopad na klienty. Uvolňují cenný čas a zdroje pro přesun pozornosti od náročného sběru a analýzy dat. Klienti se tak mohou soustředit na využití poznatků pro informovaná obchodní rozhodnutí a hledání inovativních způsobů, jak vylepšit nákupní zážitek svých zákazníků.
To ukazuje závazek k poskytování nejen technologických řešení, ale i strategických výhod přinášejících konkrétní přínosy klientům.
Ověřená odbornost: ocenění a certifikace
Objevte technologie a služby
- Služby
- Technologie