Skalierung der Einzelhandelsoptimierung mit Azure KI
<p>Microsoft Azure Automated Machine Learning zur Bilderkennung und zur Steigerung des Einzelhandelserfolgs einsetzen</p>
Stärkung des Retail Display Managements mit IR-Service
Ein entscheidender Schritt zur Optimierung von Regalproduktanordnungen bei Grossverbraucherunternehmen wurde mit dem Bildkennung (IR) Service erreicht. Dieser analysiert Fotos von Ladenregalen und liefert wichtige Leistungsdaten für ein besseres Display Management im Handel.
Ein entscheidender Schritt zur Optimierung von Regalproduktanordnungen bei Grossverbraucherunternehmen wurde mit dem Bildkennung (IR) Service erreicht. Dieser analysiert Fotos von Ladenregalen und liefert wichtige Leistungsdaten für ein besseres Display Management im Handel.
<h5>Wie Bildkennung die Regalwirkung verbessert</h5><h2>Erfolgreich im Einzelhandelsgang</h2><p>Mit schnellem Kundenwachstum erkannte das Unternehmen Bedarf an einer skalierbaren Lösung. Man entschied, den <strong>IR-Service</strong> mit <strong>Microsoft Azure Automated Machine Learning</strong> zu aktualisieren. Dieses Update brachte <strong>schnellere Bilderkennung</strong> und <strong>effizientere Datenerfassung</strong>, um den Service für zukünftiges Wachstum kosteneffektiv zu rüsten.</p><p>Jeder <strong>Einzelhandelsgang</strong> ist ein Wettkampf der Marken, bei dem es darum geht, Käufer mit Displays zu überzeugen. Das ukrainische Unternehmen nutzt <strong>Bildkennung (IR) Technologie</strong>, um Marken bei der Analyse und Optimierung ihrer Ladenpräsenz zu unterstützen und Kunden bestmöglich anzusprechen.</p>
<h5>Wie der Service in der Praxis arbeitet</h5><h2>Bildkennung entschlüsseln</h2><p>IR erkennt <strong>Produktposition, Verfügbarkeit, Preise, Wettbewerb</strong> u.v.m. Aussendienstmitarbeiter fotografieren Regale mit Smartphones oder Tablets, die <strong>in der Cloud</strong> vom <strong>IR-Service</strong> analysiert werden. Ergebnisse werden schnell an Mitarbeitende übermittelt, detaillierte Analysen sind im Webportal abrufbar. IR liefert <strong>Echtzeit-Feedback</strong>, verfolgt <strong>wichtige KPIs</strong> und bietet ein <strong>umfangreiches Servicepaket</strong>. So revolutioniert der Service, wie Marken ihr In-Store-Marketing optimieren – ein wichtiger Vorteil für Marken, die ihre Produkt- und Marketingleistung im Feld besser verstehen wollen.</p>
Azure automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
<p>Das Unternehmen betrieb seinen Erkennungsdienst ursprünglich auf virtuellen Maschinen in <strong>Microsoft Azure</strong> und nutzte das <strong>TensorFlow</strong>-Framework sowie <strong>Mask R-CNN-Bibliotheken</strong>. Dieses Setup zeigte jedoch <strong>Grenzen</strong> bei Skalierbarkeit und Leistung. Mit wachsenden Kundenzahlen, die das <strong>Bilderkennungsmodul</strong> nutzten, und zunehmenden Fotodatenmengen kam es zu <strong>verlängerten Wartezeiten</strong> bei Abfragen. Auch die <strong>Verwaltungsfunktionen</strong> waren eingeschränkt und die <strong>Benutzeroberflächen unpraktisch</strong>.</p>
Die neue Lösung
<p>Nach sorgfältiger Prüfung verschiedener Optionen für einen <strong>zuverlässigen Bilderkennungsdienst (IR)</strong>, der eine nahtlose Nutzererfahrung gewährleistet, entschied sich das Unternehmen strategisch für <strong>Azure Automated Machine Learning (AutoML)</strong>. Diese Wahl hat sich als sehr vorteilhaft erwiesen, da die neue Lösung mit <strong>Azure AutoML</strong> mehrere Vorteile bietet, darunter <strong>kosteneffiziente Leistung</strong>. Besonders hervorzuheben ist, dass sie <strong>weniger Wartung</strong> benötigt und eine <strong>optimierte Kontrolle</strong> beim <strong>Testen und Trainieren von Modellen</strong> ermöglicht.</p>
Auf Kurs
<p>Die Steigerung der Erkennungsgenauigkeit auf über <strong>95 Prozent</strong> und die verkürzte Dauer von nur <strong>acht Sekunden pro Bildverarbeitung</strong> sind sehr beeindruckend. Das Ziel, die <strong>Verarbeitungszeit</strong> um <strong>33 Prozent</strong> zu verbessern, ist ein grosser Erfolg. Aussendienstmitarbeitende erzielen nun <strong>schneller bessere Resultate</strong>, was Händlern und Marken wertvolle Einblicke ins Verbraucherverhalten bietet. Wichtig ist, die <strong>Einführung der Azure AutoML</strong>-Lösung weiter zu verfolgen und Kundenfeedback einzuholen, um den Erfolg zu sichern.</p>
Verbesserung des Einkaufserlebnisses
Strategische Vorteile schaffen
Diese Verbesserungen bei Kosten und Effizienz wirken sich stark auf die Kunden aus. Durch das Freisetzen wertvoller Zeit und Ressourcen können sich die Kunden von der mühsamen Datensammlung und -analyse entlasten. Stattdessen nutzen sie Erkenntnisse, um fundierte Entscheidungen zu treffen und neue Wege zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses zu finden.
Dies zeigt das Engagement, nicht nur technologische Lösungen, sondern auch strategische Vorteile zu bieten, die den Kunden echten Nutzen bringen.
Nachgewiesene Kompetenz: Auszeichnungen & Zertifikate
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