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.
<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