Автоматизировали работу полевой команды и аудит торговой полки
Создали цифровой инструмент для торговых представителей и мерчандайзеров: оцифровали работу в торговых точках, централизовали данные и автоматизировали аудит полки с помощью компьютерного зрения.
- 40–50% быстрее — аудит торговых точек по оценке проекта
- 95% точности — корректность распознавания данных из торговых точек
- 260 сотрудников стабильно работают в системе
мобильного
приложения
Клиент и исходная ситуация
Один из крупнейших импортеров российского алкогольного рынка, несколько лет подряд занимавший первое место по объёму импорта тихих и игристых вин в Россию. Более 200 торговых представителей компании ежедневно посещали торговые точки. Каждый визит сопровождался сбором информации и фотоотчётом, а для офиса это означало последующую ручную обработку большого объёма данных.
До начала проекта заказы передавались по телефону, информация о торговых точках собиралась в анкетах, фотографии просматривались вручную, а отчётность и начисления формировались в Excel. Исторические данные также требовали отдельного хранения и ручного поиска.
В начале 2019 года руководство компании приняло решение перевести работу торговых представителей в мобильное приложение и отказаться от значительной части ручной обработки данных. К началу 2020 года команда полностью перешла на работу в системе.
Это решение оказалось особенно важным несколько месяцев спустя: во время пандемии большинство офисных сотрудников перешли на удалённую работу, а полевые сотрудники продолжили собирать данные в торговых точках. Система позволила передавать информацию в офис без необходимости физического обмена документами и ручной консолидации.
Что происходило до начала проекта
- Заказы передавались по телефону и требовали дополнительной обработки.
- Информация о торговых точках собиралась через анкеты.
- Фотоотчёты просматривались вручную.
- Отчётность и расчёт начислений формировались в Excel.
- Исторические данные было сложно быстро найти и использовать для анализа.
- Контроль выкладки, фейсинга и представленности продукции требовал ручной проверки.
Каких результатов хотел достичь клиент
Оцифровать работу полевой команды и автоматизировать сбор, обработку и анализ данных из торговых точек.
Оцифровать работу в торговой точке
Перевести сбор данных, заказы и фотоотчёты в мобильное приложение.
Сократить ручную обработку
Автоматизировать передачу данных, формирование отчётности и расчёт начислений.
Автоматизировать аудит полки
Использовать компьютерное зрение для анализа фотографий и контроля выкладки.
Повысить качество данных
Получать структурированную информацию непосредственно из торговых точек и использовать её для анализа.
Что разработала команда GROTEM
Команда GROTEM создала единый цифровой контур для управления полевой работой и контроля представленности бренда в торговых точках. Решение объединило сбор данных непосредственно в поле, автоматическую обработку информации и AI-анализ торговой полки — без бумажных анкет и ручной консолидации отчётности.
Единый рабочий инструмент для торговых представителей и мерчандайзеров
GROTEM / Agent перевёл основные процессы полевой работы из бумажных анкет и разрозненных инструментов в мобильное приложение:
- электронные анкеты;
- сбор данных о торговых точках;
- фото- и видеосъёмка;
- мониторинг конкурентов;
- контроль доли бренда на полке;
- оформление заказов;
- автоматическое формирование отчётности;
- расчёт начислений.
Поле и офис работают с одними данными: сотрудники собирают информацию непосредственно в торговой точке, а менеджеры получают её для контроля и анализа без ручной консолидации. История данных позволяет отслеживать динамику наличия и представленности продукции и разбирать причины отклонений — например, проблемы с выкладкой или поставками.
- Анкеты
- Фотоотчёты
- Заказы
- Конкуренты
- Отчётность
Автоматический анализ фото вместо ручного просмотра
GROTEM интегрировал GROTEM / Agent с ShelfMatch, чтобы превращать фотографии торговых полок в структурированные данные.
- распознавание SKU;
- определение фейсинга;
- проверка соответствия планограмме;
- анализ продукции конкурентов;
- распознавание ценников;
- объединение нескольких фотографий в единое изображение полки;
- автоматическое формирование отчёта.
Торговый представитель фотографирует полку в приложении. Изображения передаются на обработку, после чего в реальном времени формируется отчёт с данными о SKU, фейсинге, планограмме и выкладке конкурентов.
Результаты позволяют не только контролировать состояние полки, но и анализировать динамику представленности продукции: видеть изменения наличия товара, выявлять отклонения от планограммы и разбирать причины отсутствия продукции — от ошибок в выкладке до проблем с поставками.
- Распознавание SKU
- Фейсинг
- Планограмма
- Ценники
- Компьютерное зрение
Особенности проекта
Проект требовал не только масштабировать мобильный инструмент на сотни сотрудников, но и обеспечить стабильный AI-анализ фотографий в реальных условиях торговых точек. При этом система должна была учитывать специфику алкогольной продукции, качество входных данных и интеграцию с существующим IT-ландшафтом компании.
Система должна была поддерживать работу сотен сотрудников и большое количество ежедневных визитов в торговые точки.
Вино — сложная категория для компьютерного зрения: похожие этикетки, разные годы урожая и особенности упаковки требовали дополнительной адаптации распознавания под специфику продукции.
На результат распознавания влияют освещение, ракурс, расположение товара и особенности конкретного магазина. Поэтому сценарий съёмки необходимо было адаптировать под реальные условия работы мерчандайзеров.
Что было важно реализовать на уровне системы
Необходимо было реализовать сквозной обмен данными.
Выстроили сквозной обмен данными: торговый представитель делает фото или видео в мобильном приложении → материалы передаются на сервер заказчика → по API отправляются в ShelfMatch → система выполняет анализ и формирует результаты → данные возвращаются в основной учётный контур компании.
Что получил бизнес
GROTEM / Agent объединил работу полевой команды в одном цифровом контуре, а компьютерное зрение позволило автоматизировать отдельную трудоёмкую часть процесса — анализ торговой полки.
— сократилось время аудита торговых точек по оценке проекта.
— корректность данных после автоматизации распознавания вместо примерно 50% ранее.
стабильно работают в системе — торговые представители, региональные представители, 5 супервайзеров и 6 менеджеров по продажам.
Исторические данные больше не нужно собирать вручную: достаточно выбрать период и параметры, чтобы получить нужную информацию для анализа.
Что говорит клиент
«В результате внедрения GROTEM у нас существенно увеличилась скорость работы и взаимодействия с сотрудниками, упростился сбор информации. Раньше, к примеру, если нужны за декабрь 2019 года какие-то данные, их нужно было искать и собирать вручную. Сейчас же — выставил дату, нажал кнопку, сформировал, и информация получена. У нас почти все офисные сотрудники были переведены на удалёнку. Полевые сотрудники работали не все и не всегда, но работали, и данные собирались. Система в ситуации пандемии стала просто незаменимой вещью».
Поможем выбрать оптимальное решение для вашего бизнеса
Разберём задачу, предложим архитектуру решения и оценим сроки реализации — на первой консультации, бесплатно.
- Покажем релевантный опыт на похожих проектах
- Сформируем решение с учётом ваших задач и IT-ландшафта
- Предложим следующие шаги без обязательств