Retailoptimalisatie schalen met Azure AI
<p>Gebruik van Microsoft Azure Automated Machine Learning voor betere beeldherkenning en retail succes</p>
Retail Display Management versterken met IR-service
Een cruciale stap in het optimaliseren van on-shelf productdisplays voor grote consumentenbedrijven werd gezet met de Image Recognition (IR) service. Deze analyseert foto's van winkelrekken om belangrijke prestatiegegevens te leveren voor beter retaildisplaybeheer.
Een cruciale stap in het optimaliseren van on-shelf productdisplays voor grote consumentenbedrijven werd gezet met de Image Recognition (IR) service. Deze analyseert foto's van winkelrekken om belangrijke prestatiegegevens te leveren voor beter retaildisplaybeheer.
<h5>Hoe beeldherkenning de aantrekkingskracht van rekken vergroot</h5><h2>De strijd in de winkelgangen winnen</h2><p>Met een snel groeiende klantenbasis zag het bedrijf de noodzaak voor een schaalbaardere oplossing. Ze besloten de <strong>IR-service</strong> te updaten met <strong>Microsoft Azure Automated Machine Learning</strong>. Dit leidde tot <strong>snellere beeldherkenning</strong> en efficiëntere gegevensverzameling, zodat de dienst klaar is voor toekomstige groei en kosteneffectief blijft.</p><p>Elke <strong>winkelgang</strong> is een wedstrijd tussen merken om shoppers te verleiden een product te kiezen. Het Oekraïense bedrijf gebruikt <strong>Image Recognition (IR) technologie</strong> om merken te helpen hun winkelpresentatie te analyseren en optimaliseren voor maximale aantrekkingskracht.</p>
<h5>Hoe de service in de praktijk werkt</h5><h2>Beeldherkenning ontcijferen</h2><p>IR detecteert <strong>productoriëntatie, beschikbaarheid, prijzen, concurrentie</strong> en meer. Werkers maken foto's van schappen met smartphones of tablets, die in de cloud door de <strong>IR-service</strong> worden geanalyseerd. Resultaten worden snel teruggegeven aan de werkers en uitgebreide analyses zijn via een webportaal beschikbaar. IR biedt <strong>realtime feedback</strong>, volgt <strong>kritieke prestatie-indicatoren</strong> en levert een <strong>volledig dienstenpakket</strong>, wat de marketing in winkels fundamenteel verandert. Dit is een innovatieve dienst voor merken die willen begrijpen hoe hun producten en marketing presteren.</p>
Azure geautomatiseerde machine learning (AutoML)
<p>Aanvankelijk draaide het bedrijf zijn herkenningsservice op virtuele machines binnen <strong>Microsoft Azure</strong>, waarbij gebruik werd gemaakt van het <strong>TensorFlow</strong>-framework en <strong>Mask R-CNN-bibliotheken</strong>. Deze opzet kende echter <strong>beperkingen</strong> qua schaalbaarheid en prestaties. Naarmate het klantenbestand dat de <strong>Image Recognition-module</strong> gebruikte groeide en het volume aan fotodata toenam, kreeg het bedrijf te maken met <strong>lange wachttijden</strong> bij het ophalen van herkenningsresultaten. Daarnaast waren de <strong>beheermogelijkheden</strong> van deze opstelling beperkt en waren de <strong>gebruikersinterfaces onhandig</strong>.</p>
De nieuwe oplossing
<p>Na een grondige evaluatie van diverse alternatieven voor een <strong>robuuste Image Recognition (IR)</strong>-dienst die een naadloze gebruikerservaring biedt, maakte het bedrijf de strategische keuze om <strong>Azure automated machine learning (AutoML)</strong> te adopteren. Deze keuze bleek zeer voordelig, aangezien de nieuwe oplossing, aangedreven door <strong>Azure AutoML</strong>, meerdere voordelen biedt, waaronder <strong>kostenbesparende efficiëntie</strong>. Opvallend is dat het <strong>minder onderhoud</strong> vereist en <strong>verbeterde controle</strong> biedt over het <strong>testen en trainen van modellen</strong>.</p>
Op het juiste spoor
<p>De toename in herkenningsprestaties met meer dan <strong>95 procent nauwkeurigheid</strong> en de verbeterde snelheid van slechts <strong>acht seconden per beeldverwerking</strong> is inderdaad indrukwekkend. Bovendien is het behalen van het doel met <strong>33 procent</strong> sneller qua <strong>verwerkingstijd</strong> een belangrijke prestatie. Veldwerkers kunnen nu <strong>sneller betere resultaten</strong> behalen, wat retailers en merken waardevolle inzichten in consumentengedrag biedt. Het is essentieel om de <strong>uitrol van de Azure AutoML</strong>-oplossing te blijven volgen en feedback van klanten te verzamelen om blijvend succes te garanderen.</p>
Verbeteren van de winkelervaring
Strategische voordelen bieden
Deze verbeteringen in kostenefficiëntie en operationele effectiviteit hebben een groot effect op klanten. Door waardevolle tijd en middelen vrij te maken, helpt het bedrijf zijn klanten om zich te richten op het benutten van inzichten voor weloverwogen beslissingen en het vinden van nieuwe manieren om de winkelervaring te verbeteren.
Dit toont de inzet om niet alleen technologische oplossingen te bieden, maar ook strategische voordelen die tastbare voordelen opleveren voor klanten.
Bewezen expertise: Awards & Certificeringen
Ontdek technologieën en diensten
- Diensten
- Technologieën