Shelf View nutzt jetzt intelligente Geräte, fest installierte Kameras und autonome Roboter, um Daten zu erfassen und reale Regalbedingungen zu analysieren. So erhalten Einzelhändler Erkenntnisse, um ungenutzte Potenziale zu erschliessen und die betriebliche Effizienz zu steigern. Die Sicherstellung einer optimalen Regalverfügbarkeit ist nach wie vor eine grosse Herausforderung gerade für den Lebensmitteleinzelhandel. Shelf View bietet Einzelhändlern einen Einblick in ihre Filialen, um Situationen mit geringen oder fehlenden Beständen zu vermeiden, Nachbestellungen und Prognosen zu erleichtern und die Bestandsgenauigkeit zu erhöhen, um den Umsatz zu maximieren.
Zu den neuen Funktionen von Shelf View gehören:
- Optimierte Regalverfügbarkeit: Mit Shelf View, das auf Produkterkennung und maschinellem Lernen basiert, erhalten die Filialmitarbeitenden automatisierte, priorisierte Warnungen, um die Regalauffüllung zu beschleunigen, Regallücken zu minimieren und die Bestandsgenauigkeit zu verbessern. Shelf View-Nutzer haben nicht nur eine konstante Regalverfügbarkeit von über 95 Prozent erreicht, sondern auch Umsatzsteigerungen von bis zu 2,5 Prozent.
- Exakte Preis- und Aktionsausführung: Eine präzise Preisgestaltung verhindert Umsatzeinbussen, die dadurch entstehen, dass Geschäfte an der Kasse falsche Preise akzeptieren müssen. Darüber hinaus können die Verkaufszahlen durch korrekt ausgeführte Werbeaktionen gesteigert und die Kundenbindung gefördert werden.
- Planogramm-Compliance: Einzelhändler können den Umsatz steigern, die Regalfläche optimieren und die Investitionen in das Warengruppenmanagement schützen, indem sie auf einfache Weise falsch platzierte Produkte, die korrekte Anzahl der Facings, die Produktpositionen und die korrekte Ausführung der Displays identifizieren.
Scandit bietet ein Datenerfassungsverfahren, das sich an jedes Ladenformat, jede Grösse und jede Datenhäufigkeit anpassen lässt, um ein kosteneffizientes Regalmanagement zu ermöglichen. Einzelhändler können vorhandene intelligente Geräte wie Smartphones oder Handheld-Computer mit stationären Kameras und autonomen Robotern kombinieren, um von einer skalierbaren, flexiblen Lösung mit minimalen Vorabinvestitionen und schnellen Ergebnissen zu profitieren. Die arbeitsintensiven Aufgaben und die damit verbundenen Kosten der manuellen Regal-Scans in den Geschäften werden reduziert, sodass die Mitarbeiter sich auf wertschöpfungsintensivere Tätigkeiten wie die Kundenansprache konzentrieren können.
Retailer leiden derzeit unter unzuverlässigen Daten, geringer Genauigkeit und übermässigen Fehlermeldungen, was zu Ineffizienz, Kundenfrustration und schlechter Entscheidungsfindung führt. Shelf View liefert KI-gestützte Einblicke mit einer Genauigkeit von 99,7 Prozent über alle Artikel hinweg. Dadurch können die Einzelhändler und ihre Mitarbeiter optimierte Entscheidungen treffen, um ihre Abläufe in verschiedenen Bereichen zu verbessern, etwa bei Fehlbeständen, der Auftragsabwicklung, der Lebensmittelverschwendung oder der Bedarfsprognose.
„Den Einzelhändlern fehlt es oft an Transparenz hinsichtlich des Echtzeitzustands ihrer Läden. Nicht verfügbare oder falsch platzierte Produkte führen oft zu frustrierten Kunden und Umsatzeinbussen“, erklärt Christian Floerkemeier, CTO und Mitbegründer von Scandit. „Mit unseren neuen Shelf View-Funktionen und der Flexibilität der Datenerfassung können die Mitarbeiter in den Filialen kritische Regalprobleme schnell beheben, die Warenverfügbarkeit erhöhen und die Rentabilität steigern – unabhängig von Format und Grösse der Filiale.“
Scandit geniesst seit 2009 das Vertrauen einiger der grössten Einzelhändler der Welt und verfügt über eine ausgewiesene Erfahrung in der Unterstützung grosser digitaler Transformationsinitiativen. Zu den Kunden gehören acht der zehn grössten US-Lebensmittelhändler und sechs der zehn grössten globalen Einzelhändler, darunter Levi Strauss & Co, Sephora, Carrefour, VF Corporation, Staples, Instacart und Shipt.
Weitere Informationen unter www.scandit.de
