{"id":10794,"date":"2026-05-14T09:14:37","date_gmt":"2026-05-14T09:14:37","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/2026\/10\/08\/planogram-compliance-without-shelf-audits-de\/"},"modified":"2026-10-08T22:45:15","modified_gmt":"2026-10-08T22:45:15","slug":"planogrammtreue-ohne-regal-audits","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/2026\/05\/14\/planogrammtreue-ohne-regal-audits\/","title":{"rendered":"Planogrammtreue ohne Klemmbrett: Wie Bilderkennung dem Au\u00dfendienst Zeit f\u00fcr den Verkauf zur\u00fcckgibt"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group alignfull planogram-blog-page is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n\n\n<style>\n\/* CHG-643: jeden H1 (naglowek motywu ukryty, wzor Komponent 7) + siatki 1 kolumna na telefonie.\n   Scoped na ID wpisu: przy tlumaczeniu ID MUSI sie zmienic (E6). *\/\nbody.postid-10794 .single-header{display:none !important;}\nbody.postid-10794 .single-content-wrapper{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-10794 .entry-content{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-10794 .entry-content>:first-child{margin-top:0 !important;}\n@media (max-width:781px){\nbody.postid-10794 .planogram-blog-page div[style*=\"grid-template-columns:1fr 1fr\"]{grid-template-columns:minmax(0,1fr) !important;}\n}\n<\/style>\n\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0 100px;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:1200px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <div style=\"display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:48px;align-items:center;\">\n      <div>\n        <div style=\"font-size:14px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:rgba(255,255,255,0.7);margin-bottom:16px;\">Retail Image Recognition<\/div>\n        <h1 style=\"font-size:clamp(32px,4vw,54px);line-height:1.1;margin:0 0 24px;color:#fff;font-weight:700;\">Planogrammtreue <span class=\"gradient-text\" style=\"background:linear-gradient(90deg,#F59E0B,#EC4899,#8B5CF6);-webkit-background-clip:text;background-clip:text;-webkit-text-fill-color:transparent;\">ohne Klemmbrett<\/span><\/h1>\n        <p style=\"font-size:18px;line-height:1.6;color:rgba(255,255,255,0.85);margin:0 0 32px;max-width:560px;\">Der Au\u00dfendienst verbringt 15\u201330 % jedes Besuchs mit Formularen f\u00fcr das Regal-Audit. Bilderkennung ersetzt das Klemmbrett: Der Au\u00dfendienst verkauft wieder, und die Daten zur Planogrammtreue liegen schneller und verl\u00e4sslicher vor, als es ein manuelles Audit je leisten k\u00f6nnte.<\/p>\n        <div class=\"hero__stats\" style=\"display:flex;gap:32px;flex-wrap:wrap;\">\n          <div class=\"hero__stat\" style=\"display:flex;flex-direction:column;min-width:140px;\">\n            <span class=\"hero__stat-value\" style=\"font-size:36px;font-weight:700;color:#fff;line-height:1;\">15\u201330 %<\/span>\n            <span class=\"hero__stat-label\" style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;\">der Besuchszeit gehen an Audit-Formulare verloren<\/span>\n          <\/div>\n          <div class=\"hero__stat\" style=\"display:flex;flex-direction:column;min-width:140px;\">\n            <span class=\"hero__stat-value\" style=\"font-size:36px;font-weight:700;color:#fff;line-height:1;\">Bis zu 98 %<\/span>\n            <span class=\"hero__stat-label\" style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;\">Genauigkeit erreicht die Regalerkennung auf trainierten Artikelkatalogen<\/span>\n          <\/div>\n          <div class=\"hero__stat\" style=\"display:flex;flex-direction:column;min-width:140px;\">\n            <span class=\"hero__stat-value\" style=\"font-size:36px;font-weight:700;color:#fff;line-height:1;\">Sekunden<\/span>\n            <span class=\"hero__stat-label\" style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;\">bis aus einem Regalfoto eine Kennzahl f\u00fcr die Planogrammtreue wird<\/span>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n      <div>\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026-05-14_planogram-compliance-rir-tablet.png\" alt=\"Tablet eines Au\u00dfendienstmitarbeiters, Retail Image Recognition zeigt einen Perfect-Store-Score f\u00fcr die Planogrammtreue\" style=\"width:100%;height:auto;border-radius:16px;box-shadow:0 20px 60px rgba(0,0,0,0.4);\"\/>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;font-size:20px;color:#0B1E3F;font-weight:500;\">Ein Au\u00dfendienstmitarbeiter betritt mit einem Tablet einen Laden. Bevor das Gespr\u00e4ch mit der Filialleitung beginnt und bevor auch nur ein Artikel nachbestellt wird, muss er ein Formular f\u00fcr das Regal-Audit ausf\u00fcllen: 20 bis 60 Fragen zu Facings, Regalanteil, Planogrammtreue und Regall\u00fccken. Bei 8 bis 12 Besuchen am Tag frisst diese Arbeit 15 bis 30 Prozent jedes Besuchs. Der Mitarbeiter steht im Laden, aber er verkauft nicht.<\/p>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Die Daten aus dem Audit sind subjektiv. Was der eine Mitarbeiter als planogrammkonform einstuft, bewertet der andere anders. Die meisten FMCG-Hersteller wissen, dass sie ein Problem mit der Planogrammtreue haben, und lassen sie trotzdem weiter vom Au\u00dfendienst von Hand pr\u00fcfen.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Was Planogrammtreue tats\u00e4chlich misst<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Planogrammtreue zeigt, wie weit das, was der Shopper gerade am Regal sieht, vom geplanten Regalbild des Category Managements abweicht (Facings pro Artikel, Reihenfolge, Platzierung in der Sichtzone, Zweitplatzierung). Diese L\u00fccke zu schlie\u00dfen ist einer der wenigen Hebel im Laden, die ein Hersteller \u00fcber den Au\u00dfendienst selbst in der Hand hat.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Wird die Planogrammtreue durchgesetzt, folgt der Abverkauf. Gelingt das nicht, zahlt die Marke doppelt: einmal f\u00fcr den Trade Spend, mit dem das Produkt ins Regal gekommen ist, und noch einmal f\u00fcr den entgangenen Umsatz, wenn das Regal vom Planogramm abweicht.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Unbequem wird es an anderer Stelle: <strong>Schon die Pr\u00fcfung, ob das Planogramm eingehalten wird, kostet Geld<\/strong>. Klassische Ans\u00e4tze w\u00e4lzen diese Kosten auf den Au\u00dfendienst ab, der bei jedem Besuch ein Formular ausf\u00fcllt und Daten liefert, die sp\u00e4t kommen, von Mitarbeiter zu Mitarbeiter uneinheitlich sind und sich im Nachhinein nicht \u00fcberpr\u00fcfen lassen.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-gray alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#F8FAFC;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Wie Bilderkennung das Audit-Formular ersetzt<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Retail Image Recognition gewinnt mit Computer Vision strukturierte Regaldaten aus einem Foto. Der Mitarbeiter fotografiert das Regal mit dem Tablet. Das System erkennt jeden Artikel im Regal, z\u00e4hlt Facings, gleicht Reihenfolge und Position mit dem Planogramm ab, findet Regall\u00fccken und liefert in Sekunden eine Kennzahl f\u00fcr die Planogrammtreue.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Das Formular verschwindet, weil die Daten, die es erfassen sollte, jetzt automatisch aus dem Foto ausgelesen werden. Retail Image Recognition erreicht auf trainierten Artikelkatalogen eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 98 %. Damit liegt die Datenqualit\u00e4t \u00fcber dem, was ein manuelles Audit selbst bei voller Aufmerksamkeit liefern kann.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">So \u00e4ndert sich der Ablauf eines Besuchs:<\/p>\n\n<div style=\"display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:24px;margin:32px 0 8px;\">\n  <div style=\"background:#fff;border:1px solid #E2E8F0;border-radius:12px;padding:24px 28px;\">\n    <div style=\"font-size:12px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:#94A3B8;margin-bottom:12px;\">Vorher<\/div>\n    <p style=\"font-size:17px;line-height:1.6;color:#334155;margin:0;\">Filialbesuch \u2192 15\u201330 % des Besuchs gehen ins Formular \u2192 die Daten sind subjektiv, versp\u00e4tet und l\u00fcckenhaft.<\/p>\n  <\/div>\n  <div style=\"background:#fff;border:2px solid #0B1E3F;border-radius:12px;padding:24px 28px;\">\n    <div style=\"font-size:12px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:#0B1E3F;margin-bottom:12px;font-weight:700;\">Nachher<\/div>\n    <p style=\"font-size:17px;line-height:1.6;color:#334155;margin:0;\">Filialbesuch \u2192 Foto vom Regal \u2192 die Audit-Daten liegen objektiv, vollst\u00e4ndig und mit Zeitstempel vor, w\u00e4hrend der Mitarbeiter schon verkauft.<\/p>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#fff;font-weight:700;\">Das Ergebnis: Zeit f\u00fcr den Verkauf<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Das deutlichste Ergebnis, wenn das Audit nicht mehr beim Au\u00dfendienst liegt, ist zur\u00fcckgewonnene Verkaufszeit. Aus Mitarbeitern, die nebenbei Daten erheben, werden wieder Verk\u00e4ufer in Vollzeit.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">In einem Interview mit dem Branchenportal Portal Spo\u017cywczy im Februar 2026 beschrieb Pawe\u0142 G\u0142owniak, Sales Director bei Herbapol-Lublin, einem polnischen Hersteller von Tee, Getr\u00e4nken, Sirupen und Konfit\u00fcren, die Ver\u00e4nderung ganz direkt:<\/p>\n\n<div style=\"background:rgba(255,255,255,0.06);border-left:4px solid #F59E0B;padding:32px 36px;margin:32px 0;border-radius:0 12px 12px 0;\">\n  <p style=\"font-size:clamp(20px,2.4vw,28px);line-height:1.45;color:#fff;font-weight:500;margin:0 0 24px;font-style:italic;\">\u201eDank fortschrittlicher Systeme wie etwa Image Recognition erhalten wir verl\u00e4ssliche Informationen \u00fcber die Lage in den Gesch\u00e4ften, und unser Au\u00dfendienst spart Zeit, weil er keine Frageb\u00f6gen ausf\u00fcllen muss. Dadurch sind unsere Vertriebsbesuche wirtschaftlich effektiver.\u201c<\/p>\n  <cite style=\"font-size:14px;color:rgba(255,255,255,0.8);font-style:normal;letter-spacing:1px;text-transform:uppercase;display:block;\">Pawe\u0142 G\u0142owniak \u00b7 Sales Director, Herbapol-Lublin<\/cite>\n  <div style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.55);margin-top:8px;\">Interview mit dem Branchenportal Portal Spo\u017cywczy, 13. Februar 2026<\/div>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Bemerkenswert ist die Gewichtung. Die Technologie nennt G\u0142owniak nur als Beispiel, das Gewicht liegt auf dem <strong>Ergebnis<\/strong>: verl\u00e4sslichen Regaldaten und mehr Verkaufszeit f\u00fcr den Au\u00dfendienst. Die Bilderkennung ist der Mechanismus, der beides gleichzeitig m\u00f6glich macht.<\/p>\n\n<p style=\"font-size:14px;line-height:1.6;color:rgba(255,255,255,0.55);font-style:italic;margin:24px 0 0;border-top:1px solid rgba(255,255,255,0.15);padding-top:20px;\">Polnisches Original: \u201eDzi\u0119ki zaawansowanym systemom jak np. Image Recognition, dostajemy pewn\u0105 informacj\u0119 o sytuacji w sklepach, a nasi Przedstawiciele Handlowi oszcz\u0119dzaj\u0105 czas nie musz\u0105c wype\u0142nia\u0107 ankiet. Dzi\u0119ki temu wizyty handlowe s\u0105 bardziej efektywne biznesowo.\u201d Quelle: <a href=\"https:\/\/www.portalspozywczy.pl\/napoje\/wiadomosci\/herbapol-rozwoj-dystrybucji-glownym-zrodlem-wzrostu-sprzedazy,285602.html\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" style=\"color:#F59E0B;\">Portal Spo\u017cywczy, 13. Februar 2026<\/a>. Deutsche \u00dcbersetzung: Redaktion Asseco Platform.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Objektive Daten statt Meinungen<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Das zweite Ergebnis sieht man in der Quartals-GuV kaum, in den monatlichen Vertriebsrunden aber umso deutlicher: <strong>\u00dcber die Daten wird nicht mehr gestritten<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Wenn die Regaldaten aus einem Formular des Au\u00dfendienstes stammen, h\u00e4ngt jede Zahl davon ab, wie der jeweilige Mitarbeiter das Regal deutet. Dasselbe Regal kann der eine als \u201ekonform\u201c einstufen, der andere als \u201enicht konform\u201c. Im n\u00e4chsten Vertriebsmeeting geht die Zeit dann f\u00fcr die Frage drauf, welche Zahl stimmt.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Wenn die Regaldaten aus der Bilderkennung kommen, ist das Foto die Referenz. Die Diskussion verschiebt sich von <em>\u201eIst das konform?\u201c<\/em> zu <em>\u201eWas tun wir gegen die Abweichung?\u201c<\/em>, und genau diese Diskussion will eine Vertriebsorganisation f\u00fchren.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">G\u0142owniaks Formulierung, <em>\u201everl\u00e4ssliche Informationen \u00fcber die Lage in den Gesch\u00e4ften\u201c<\/em>, beschreibt im Kern, was sich \u00e4ndert. Verl\u00e4sslich hei\u00dft hier: Dasselbe Regal liefert dasselbe Ergebnis, egal, welcher Mitarbeiter es fotografiert hat.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-gray alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#F8FAFC;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Planogrammtreue durchsetzen ohne nachtr\u00e4gliche Kontrolle<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Das dritte Ergebnis zeigt sich in der KPI-Logik, dem Teil des Systems, der Regaldaten in Ma\u00dfnahmen \u00fcbersetzt.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Bilderkennung allein bringt wenig. Das Foto liefert eine Kennzahl, aber diese Kennzahl muss in einen Arbeitsablauf einflie\u00dfen. Moderne Retail-Execution-Systeme \u00fcbertragen sie in die n\u00e4chste Aufgabenliste des Au\u00dfendienstes, in den Abweichungsbericht der Gebietsleitung und in die Planogrammpr\u00fcfung des Category Managements. Meldet Gesch\u00e4ft Nr. 4127 eine Planogrammtreue von 60 %, steht im Plan f\u00fcr den n\u00e4chsten Besuch dort eine Aufgabe.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Damit schlie\u00dft sich ein Kreis, der beim Formular-Audit meist offen blieb. Die Daten liegen schnell genug und in brauchbarer Form vor, sodass <strong>der n\u00e4chste Besuch korrigiert, was der vorige gefunden hat<\/strong>. Die Au\u00dfendienstleitung steuert die Planogrammtreue damit laufend, Besuch f\u00fcr Besuch.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#fff;font-weight:700;\">Was die Einf\u00fchrung voraussetzt<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Die Voraussetzungen sollte man klar benennen:<\/p>\n<ul style=\"margin:0 0 24px;padding-left:24px;\"><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Trainierter Artikelkatalog.<\/strong> Die Bilderkennung muss die Produkte kennen. Das Portfolio eines neuen Herstellers aufzunehmen hei\u00dft, ein Erkennungsmodell auf Basis der aktuellen Verpackungen aufzubauen. Das ist meist ein einmaliger Aufwand, danach folgen Aktualisierungen bei jedem neuen Artikel oder Verpackungswechsel.<\/li><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Schwelle f\u00fcr die Erkennungsgenauigkeit.<\/strong> Retail Image Recognition erreicht auf trainierten Katalogen bis zu 98 % Genauigkeit. Liegt die Genauigkeit bei einem Katalog deutlich darunter, verschwindet das Formular nicht wirklich. An seine Stelle tritt ein Stapel strittiger Ergebnisse, die jemand von Hand nachpr\u00fcfen muss, und das ist schlimmer.<\/li><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Integration in den SFA-Ablauf.<\/strong> Die Fotoaufnahme muss Teil des bestehenden Besuchsablaufs sein. Eine separate App f\u00fcr das Regal-Audit bringt genau die Reibungsverluste zur\u00fcck, die das System beseitigen sollte.<\/li><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Eine KPI-Logik dahinter.<\/strong> Die Kennzahl muss irgendwo weiterverarbeitet werden: in einem Gebiets-Dashboard, einer Aufgabenliste, einem Perfect-Store-Score. Ohne diesen Schritt laufen genaue Daten ins Leere.<\/li><\/ul>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Diese vier Punkte sind die eigentliche Arbeit, wenn eine Vertriebsorganisation vom Klemmbrett-Audit auf die Messung der Planogrammtreue per Foto umstellt. Die meisten FMCG-Hersteller untersch\u00e4tzen den Aufbau des Katalogs und \u00fcbersch\u00e4tzen das technische Risiko.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Wie sich die L\u00f6sung in den Au\u00dfendienst einf\u00fcgt<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Retail Image Recognition arbeitet mit <a href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/aussendienst-software-fmcg\/\" style=\"color:#4F46E5;text-decoration:none;border-bottom:1px solid #4F46E5;\">Sales &amp; Retail Execution von Asseco Platform<\/a> zusammen. Die L\u00f6sung l\u00e4uft in derselben SFA-Anwendung, die der Au\u00dfendienst t\u00e4glich nutzt, sodass das Regalfoto und die \u00fcbrigen Besuchsdaten (Bestellungen, Erhebungen, Notizen aus Verhandlungen im Laden) in einem Datensatz pro Besuch liegen.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">F\u00fcr Organisationen mit KPI-basierten Besuchszyklen liefert Retail Image Recognition die Daten an das Modul Perfect Store. Es verdichtet Planogrammtreue, Regalverf\u00fcgbarkeit (OSA) und Regalanteil zu einer Kennzahl pro Gesch\u00e4ft, und diese Kennzahl bestimmt den Plan f\u00fcr den n\u00e4chsten Besuch.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;text-align:center;\">H\u00e4ufige Fragen<\/h2>\n    <div style=\"display:flex;flex-direction:column;gap:16px;\">\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Was ist Planogrammtreue?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>Planogrammtreue<\/strong> misst, wie genau die tats\u00e4chliche Anordnung der Produkte im Regal dem Planogramm des Category Managements entspricht: Facings pro Artikel, Reihenfolge, Platzierung in der Sichtzone und Nachbarschaftsregeln. Hohe Planogrammtreue geht mit h\u00f6herem Abverkauf einher. Niedrige zeigt, dass Trade Spend am Regal verpufft.<\/p>\n    <\/details>\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Wie hoch ist die Erkennungsgenauigkeit der Bilderkennung bei Regal-Audits?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>Retail Image Recognition<\/strong> erreicht auf trainierten Artikelkatalogen eine Erkennungsgenauigkeit von bis zu 98 %. Die Genauigkeit h\u00e4ngt von drei Faktoren ab: der Qualit\u00e4t des trainierten Katalogs f\u00fcr das Portfolio der Marke, den Aufnahmebedingungen im Laden (Licht, Winkel, Abstand) und davon, wie oft der Katalog nach Verpackungswechseln aktualisiert wird.<\/p>\n    <\/details>\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Ersetzt Bilderkennung den Au\u00dfendienst?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>Nein.<\/strong> Die Bilderkennung ersetzt das Formular, nicht den Mitarbeiter. Ziel ist, dem Au\u00dfendienst die 15\u201330 % der Besuchszeit zur\u00fcckzugeben, die das Audit verbraucht, damit er sie f\u00fcr das nutzt, was ein Tablet nicht kann: das Gespr\u00e4ch mit der Filialleitung, Verhandlungen im Laden, das Aushandeln von Zweitplatzierungen und das L\u00f6sen von Problemen.<\/p>\n    <\/details>\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Wie lange dauert die Einf\u00fchrung?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>Die technische Integration<\/strong> ist der schnelle Teil: Sie dauert meist einige Wochen, je nach vorhandener SFA-Plattform. Langsamer ist der Aufbau des Artikelkatalogs. Er kann 4 bis 12 Wochen dauern, je nach Gr\u00f6\u00dfe des Portfolios, Komplexit\u00e4t der Verpackungsvarianten und der Frage, ob f\u00fcr den Regalanteil auch Wettbewerbsartikel erkannt werden m\u00fcssen.<\/p>\n    <\/details><\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <div style=\"text-align:center;\">\n      <h2 style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 24px;color:#fff;font-weight:700;\">M\u00f6chten Sie Ihrem Au\u00dfendienst die Verkaufszeit zur\u00fcckgeben?<\/h2>\n      <p style=\"font-size:18px;line-height:1.6;color:rgba(255,255,255,0.85);margin:0 auto 40px;max-width:640px;\">Sehen Sie, wie Retail Image Recognition die Formulare f\u00fcr das Regal-Audit in Ihrer Vertriebsorganisation ersetzt, ohne den Au\u00dfendienst vom Verkauf abzuziehen.<\/p>\n      <a href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/de\/kontaktieren-sie-uns\/\" style=\"display:inline-block;padding:18px 40px;background:linear-gradient(90deg,#F59E0B,#EC4899,#8B5CF6);color:#fff;text-decoration:none;font-weight:600;font-size:17px;border-radius:8px;letter-spacing:0.5px;\">Sprechen Sie mit uns &rarr;<\/a>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"Article\", \"headline\": \"Planogrammtreue ohne Klemmbrett: Wie Bilderkennung dem Au\u00dfendienst Zeit f\u00fcr den Verkauf zur\u00fcckgibt\", \"description\": \"Audit-Formulare kosten den Au\u00dfendienst 15\u201330 % jedes Besuchs. 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