Skalierung der Einzelhandelsoptimierung mit Azure KI
<p>Einsatz von Microsoft Azure Automated Machine Learning zur Verbesserung der Bilderkennung und Förderung des Einzelhandelserfolgs</p>
Stärkung des Retail Display Managements mit IR-Service
Ein bedeutender Schritt zur Optimierung von Regalproduktanordnungen bei großen Konsumgüterunternehmen wurde durch den Bildkennung (IR) Service erreicht. Dieser analysiert Fotos von Ladenregalen und liefert wichtige Leistungsdaten für ein besseres Display Management im Einzelhandel.
Ein bedeutender Schritt zur Optimierung von Regalproduktanordnungen bei großen Konsumgüterunternehmen wurde durch den Bildkennung (IR) Service erreicht. Dieser analysiert Fotos von Ladenregalen und liefert wichtige Leistungsdaten für ein besseres Display Management im Einzelhandel.
<h5>Wie Bildkennung die Regalwirkung steigert</h5><h2>Gewinnen im Einzelhandelsgang</h2><p>Mit dem schnellen Wachstum der Kundschaft erkannte das Unternehmen den Bedarf an einer skalierbaren Lösung. Es entschied sich, den <strong>IR-Service</strong> mit <strong>Microsoft Azure Automated Machine Learning</strong> zu aktualisieren. Dieses Update führte zu <strong>schnellerer Bilderkennung</strong> und <strong>effizienterer 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, mit Displays Käufer zu überzeugen. Das ukrainische Unternehmen nutzt <strong> Bildkennung (IR) Technologie </strong>, um Marken bei der Analyse und Optimierung ihrer Ladenpräsenz zu helfen und Kunden bestmöglich anzusprechen.</p>
<h5>Wie der Service in der Praxis funktioniert</h5><h2>Bildkennung entschlüsseln</h2><p>IR erkennt <strong>Produktposition, Verfügbarkeit, Preise, Wettbewerb</strong> u.v.m. Außendienstmitarbeiter machen Regalbilder mit Smartphones oder Tablets, die <strong>in der Cloud</strong> vom <strong>IR-Service</strong> analysiert werden. Ergebnisse werden schnell an Mitarbeiter übermittelt, detaillierte Analysen sind per Webportal zugänglich. IR bietet <strong>Echtzeit-Feedback</strong>, verfolgt <strong>wichtige Leistungskennzahlen</strong> und liefert ein <strong>umfassendes Servicepaket</strong>. So revolutioniert der Service, wie Marken ihr In-Store-Marketing optimieren – ein entscheidender Vorteil für Marken, die ihre Produkt- und Marketingleistung im Feld besser verstehen wollen.</p>
Azure automatisiertes maschinelles Lernen (AutoML)
<p>Ursprünglich betrieb das Unternehmen seinen Erkennungsdienst auf virtuellen Maschinen innerhalb von <strong>Microsoft Azure</strong> und nutzte dabei das <strong>TensorFlow</strong>-Framework sowie <strong>Mask R-CNN-Bibliotheken</strong>. Dieses Setup zeigte jedoch <strong>Begrenzungen</strong> bei Skalierbarkeit und Leistung. Mit der wachsenden Kundenzahl, die das <strong>Bilderkennungsmodul</strong> nutzte, und dem steigenden Umfang der Fotodatenmengen kam es zu <strong>verlängerten Wartezeiten</strong> bei der Ergebnisabfrage. Zudem waren die <strong>Verwaltungsfunktionen</strong> eingeschränkt und die <strong>Benutzeroberflächen unpraktisch</strong>.</p>
Die neue Lösung
<p>Nach eingehender Prüfung verschiedener Alternativen für einen <strong>robusten Bilderkennungsdienst (IR)</strong>, der eine nahtlose Benutzererfahrung bietet, 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, angetrieben von <strong>Azure AutoML</strong>, mehrere Vorteile bringt, darunter <strong>kostensparende Effizienz</strong>. Hervorzuheben ist, dass sie <strong>weniger Wartung</strong> benötigt und eine <strong>verbesserte Kontrolle</strong> über das <strong>Testen und Trainieren von Modellen</strong> bietet.</p>
Auf dem richtigen Weg
<p>Die Steigerung der Erkennungsleistung mit über <strong>95 Prozent Genauigkeit</strong> und die verbesserte Geschwindigkeit von nur <strong>acht Sekunden pro Bildverarbeitung</strong> sind wirklich beeindruckend. Zudem das Ziel um <strong>33 Prozent</strong> bei der <strong>Verarbeitungszeit</strong> zu übertreffen, ist ein bedeutender Erfolg. Außendienstmitarbeiter können jetzt <strong>schneller bessere Ergebnisse</strong> erzielen, was Einzelhändlern und Marken wertvolle Einblicke in das Verbraucherverhalten gibt. Es ist wichtig, die <strong>Einführung der Azure AutoML</strong>-Lösung weiter zu beobachten und Kundenfeedback zu sammeln, um den Erfolg sicherzustellen.</p>
Verbesserung des Einkaufserlebnisses
Strategische Vorteile bieten
Diese Verbesserungen bei Kosten und Effizienz wirken sich tiefgreifend auf die Kunden aus. Durch die Freisetzung wertvoller Zeit und Ressourcen können sich die Kunden von der mühsamen Datensammlung und -analyse lösen. Stattdessen können sie Erkenntnisse nutzen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Wege zur Verbesserung des Einkaufserlebnisses zu finden.
Dies zeigt das Engagement, nicht nur technologische Lösungen, sondern auch strategische Vorteile zu bieten, die für Kunden echten Nutzen bringen.
Nachgewiesene Kompetenz: Auszeichnungen & Zertifikate
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