Regalerkennung in Ihrer Salesforce Consumer Goods Cloud
Der Besuch läuft in Consumer Goods Cloud. Ist das Regal an der Reihe, öffnet sich die Bilderkennung. Geschäft und Kategorie stehen bereits fest. Das Regal wird vermessen, und das Ergebnis geht über die API zurück in den Salesforce-Datensatz.
Objektive Regaldaten im Kundendatensatz, aus Besuchen, die Ihr Außendienst ohnehin durchführt. Im Produktivbetrieb bei einem international tätigen Lebensmittelhersteller.
Zwischen Häkchen und Regal
Was in Ihrem CRM über das Regal steht, ist eine persönliche Einschätzung
Ein CRM verwaltet den Kunden, den Besuch, die Aufgaben und die Bestellungen. Gehört zum Besuch auch das Regal, kann das CRM dazu nur Antworten speichern. Ja, das Planogramm wurde eingehalten. Ungefähr so viele Facings. Die Aktion stand.
Diese Antworten sind die Einschätzung eines Menschen, der eine Viertelstunde Zeit hat, ein Smartphone in der Hand und das Regal vor sich. Zwei Außendienstmitarbeiter beurteilen dasselbe Regal unterschiedlich, und nachlässig arbeitet dabei keiner von beiden.
Fotos allein lösen das nicht. Ein Besuch, der mit sechs Bildern im Datensatz endet, verschiebt die Arbeit nur. Jemand muss sie noch ansehen, und für alle Bilder hat niemand Zeit.
In der Zentrale kommt das Regal also als Zahl an, die sich zwischen Geschäften nicht vergleichen lässt, und sie kommt an, wenn der Außendienst längst weitergefahren ist. Was an diesem Regal falsch stand, bleibt bis zum nächsten Besuch falsch.
Der Ablauf
Ein Kreislauf: Salesforce, Regal, Salesforce
Ein Besuch, bei dem auch das Regal geprüft wird, läuft jedes Mal in diesen vier Schritten gleich ab.
In Salesforce
Der Besuch beginnt dort, wo er immer beginnt
Der Außendienstmitarbeiter öffnet den Kundendatensatz in Consumer Goods Cloud und führt den Besuch durch. Aufgaben, Bestellungen, alles, was das CRM ohnehin gut kann.
Die Bilderkennung öffnet sich
Die Prüfung am Regal beginnt, ohne dass jemand etwas eingeben muss
Salesforce übergibt den Kontext: um welches Geschäft es geht, welche Kategorie geprüft wird und was in diesem Regal stehen soll. Die Bilderkennung öffnet sich in diesem Kontext, sodass der Außendienst nichts aus einer Liste auswählt und kein Audit dem falschen Geschäft zugeordnet wird.
Das Regal wird vermessen
Fotos rein, Messergebnis raus
Der Außendienstmitarbeiter fotografiert das Regal. Die Engine liest das Foto aus, die AR-Einblendung markiert, was fehlt, und korrigieren lässt sich das direkt am Regal. Dieser Teil funktioniert ohne Netz.
Zurück in Salesforce
Das Ergebnis landet im Datensatz
Ist das Audit abgeschlossen, geht das Ergebnis über die API in den Salesforce-Datensatz. Der Außendienstmitarbeiter arbeitet in dem CRM weiter, in dem er angefangen hat.
Das Audit selbst öffnet sich in unserer Anwendung. Wir haben den Ablauf bewusst so gebaut, dass der Außendienst von beiden Systemen das Beste hat. Kamera, AR-Einblendung und Offline-Modus laufen dort, wo sie richtig funktionieren, das CRM behält Besuch und Bestellung, und das fertige Messergebnis geht zurück in den Salesforce-Datensatz.
Auswahl der Zahlen
Wir vermessen das ganze Regal. Sie wählen aus, was davon im Datensatz landet.
Die Engine misst am Regal mehr, als die meisten Teams in einem ganzen Jahr brauchen. Sie wählen die Zahlen aus, die für Ihre Ziele zählen, und genau die gehen in den Salesforce-Datensatz.
Produkt fehltDie Produkte, die dort stehen sollten
Das Pflichtsortiment und die Linie, die Sie letzten Monat eingeführt haben, Produkt für Produkt abgeglichen mit dem Sortiment, das dieses Geschäft führen soll. Fehlt ein Produkt, steht das im Datensatz, mit Produktname und Verkaufsstelle.
Der Preis auf dem Etikett
Die gedruckten Preise lesen wir aus dem Foto aus und stellen sie Ihrer UVP für dieses Produkt gegenüber. Liegt ein Geschäft darüber oder darunter, bekommen Sie eine Zahl, mit der Sie in die Verhandlung gehen können.
Jede Position am Planogramm gemessen
Die Anordnung im Regal, Position für Position abgeglichen mit dem geltenden Planogramm. Steht auf einem Regalplatz, für den Sie bezahlt haben, ein Produkt des Wettbewerbs, wird diese Position im Datensatz markiert.
Dasselbe Audit liefert außerdem Facings, Share of Shelf, die Regalmeter der Kategorie und die Antwort darauf, ob die Aktion steht. Welche dieser Zahlen in den Datensatz gehen, entscheiden Sie, und das ändert sich mit Ihren Zielen.
Diese Zahlen hat ein FMCG-Hersteller für sich ausgewählt. So stehen sie im Salesforce-Datensatz des Geschäfts.
Beispielhafte Darstellung, keine Kundendaten.
Per product, as written to the visit record
| Product | Listed | Found | Facings | Share of shelf | Status |
|---|---|---|---|---|---|
| Product A, 1 l | yes | yes | 14 | on shelf | |
| Product B, 0.5 l | yes | yes | 11 | on shelf | |
| Product C, multipack | yes | yes | 9 | below agreed space | |
| Product D, new line | yes | no | 0 | missing | |
| Product E, seasonal | yes | yes | 7 | on shelf |
Engines im Vergleich
Drei Fragen an jeden Anbieter von Bilderkennung
Wann liegt das Ergebnis vor?
Bei uns liegt es vor, solange der Außendienst noch im Laden steht, und das Regal lässt sich sofort korrigieren. Eine Engine, die den Messwert erst über Nacht liefert, macht aus jeder Korrektur einen zweiten Besuch.
Was passiert ohne Netz?
Im Lagerraum und vor den Kühlregalen bricht die Verbindung ab. Unser Audit läuft trotzdem und synchronisiert sich, sobald das Smartphone wieder Netz hat. Ein Funkloch kostet Sie also nichts.
Cola regular 0.5 L bottle
Sagt die Bilderkennung dem Außendienst, was zu tun ist?
Die AR-Einblendung markiert die Lücken im Kamerabild, solange der Außendienst noch vor dem Regal steht. Bei einem Bericht, der in der Zentrale ankommt, macht diese Arbeit jemand anderes.
Die Arbeitsteilung bleibt einfach. Salesforce behält den Kunden, den Besuch und die Bestellung. Wir vermessen das Regal und schreiben die Zahlen zurück in den Salesforce-Datensatz.
Die Qualität der Bilderkennung
Eine Erkennungs-Engine, hinter der Zahlen stehen
Über die Integration lässt sich leicht reden. Ob die Zahlen gut genug sind, um sie einem Händler vorzulegen, entscheidet die Engine dahinter, und unsere liest seit Jahren Regale in der FMCG-Branche aus.
Die Anbindung
Was nötig ist, um die Bilderkennung anzubinden
Auf Ihrer Seite
Sie haben Salesforce
Consumer Goods Cloud in Ihrer heutigen Konfiguration.
Auf unserer Seite
Wir konfigurieren die Verbindung
Jede Salesforce-Umgebung ist etwas anders aufgesetzt, deshalb konfigurieren wir die Verbindung passend zu Ihrer Umgebung. Konfigurationsarbeit, kein Entwicklungsprojekt.
Gemeinsam
Sie legen den Umfang fest
Gemeinsam legen wir fest: welche Kategorien, welche Kennzahlen, welche Geschäfte zuerst und wie das Ergebnis im Datensatz aussehen soll.
Sie wissen noch nicht, welche Zahlen Sie brauchen? Auf der Seite Retail Image Recognition steht, was die Engine ausliest. Wenn Sie schon wissen, was im Datensatz stehen soll, nennen Sie uns die Kategorie, und wir schneiden den Umfang auf Ihre Umgebung zu.
Fragen
Die Bilderkennung in einer Salesforce-Umgebung
Lässt sich Retail Image Recognition in Salesforce Consumer Goods Cloud integrieren?
Ja. Die Bilderkennung öffnet sich aus einem Besuch in Consumer Goods Cloud heraus, das Regal-Audit läuft, und das Ergebnis geht über die API in den Salesforce-Datensatz. Die Integration ist umgesetzt und läuft produktiv bei einem international tätigen Lebensmittelhersteller.
Verlässt der Außendienstmitarbeiter Salesforce?
Für das Audit selbst ja. Die Bilderkennung öffnet sich als eigener Schritt, denn dort liegen Kamera, AR-Einblendung und Offline-Modus. Danach führt der Außendienstmitarbeiter den Besuch in Salesforce weiter. Das Messergebnis steht dann schon im Datensatz.
Welche Daten schreibt die Bilderkennung zurück in den Salesforce-Datensatz?
Genau die, die Sie auswählen. Am häufigsten sind das Verfügbarkeit, Facings, Share of Shelf, Planogrammtreue und die Umsetzung der Aktion. Was genau übergeben wird, legen wir bei der Konfiguration der Verbindung gemeinsam fest.
Wie hoch ist die Erkennungsgenauigkeit der Bilderkennung?
Bis zu 98 % Erkennungsgenauigkeit, gegenüber rund 80 % bei manueller Erfassung durch den Außendienst. Was eine einzelne Kategorie erreicht, hängt vom Foto ab und davon, wie gut der Produktkatalog vorbereitet ist, und diese Vorbereitung gehört zur Konfiguration.
Was wird aus Salesforce in die Bilderkennung übernommen?
Übernommen werden: Geschäfte mit ihren Stammdaten, Benutzer und Organisationsstruktur, Produkte und Kataloge, das Sortiment, das jedes Geschäft führen soll, und die Zuordnung der Mitarbeiter zu den Geschäften. Salesforce bleibt Ihr führendes System.
Welche Voraussetzungen muss ein FMCG-Hersteller erfüllen, bevor die Bilderkennung an Salesforce angebunden wird?
Salesforce auf Ihrer Seite und eine konfigurierte Verbindung auf unserer. Die Umgebungen unterscheiden sich, deshalb richten wir die Verbindung passend zu Ihrer ein. Dafür ist kein Entwicklungsprojekt nötig.
Muss Salesforce als CRM ersetzt werden?
Nein. Salesforce bleibt Ihr führendes System. Wir ergänzen das Messergebnis vom Regal und schreiben es dorthin zurück.
Prüfen Sie die Bilderkennung in Ihrer eigenen Salesforce-Umgebung
Bringen Sie eine Kategorie und eine Handvoll Geschäfte mit. Wir gehen den ganzen Kreislauf mit Ihnen durch, vom Besuch in Consumer Goods Cloud über das Audit an einem echten Regal bis zum Ergebnis im Datensatz.
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