«Боржоми» первой в России внедрила нейросеть для работы с розницей

Компания SmartMerch 27 ноября 2018 года сообщила TAdviser о завершении основной стадии проекта в IDS Borjomi Russia по автоматизации торгового аудита на базе нейронных сетей и технологии машинного обучения. Целью проекта является повышение качества сбора маркетинговой информации. По утверждению представителей SmartMerch, это первый в РФ коммерчески успешный пример использования ИИ для автоматизации подобных задач. По состоянию на 27 ноября точность распознавания продукции «Боржоми» в торговых точках достигает 93%.

Borjomi Russia — один из самых активных игроков на российском рынке бутилированной минеральной воды. Чтобы покупатели были довольны и быстро находили нашу продукцию в торговых точках, мы должны обеспечить полноту ассортимента и соблюдение стандартов выкладки. За контроль полочного пространства в рознице отвечают мерчендайзеры. До внедрения SmartMerch они зрительно оценивали выкладку и вручную фиксировали информацию. Данные, собранные таким образом, часто бывают неполными и неточными из-за большого объема работ и влияния человеческого фактора. Поэтому IDS Borjomi Russia приняла решение автоматизировать торговый аудит с применением технологии распознавания образов. Мы провели тендер и после успешного «пилота» с его победителем — проектом SmartMerch — запустили масштабирование на всю страну, — рассказал Артур Маркарян, IT Business Partner IDS Borjomi Russia.

Система, в основе которой лежит нейронная сеть, обрабатывает снимки, распознает изображенные на ней товары и формирует отчетность о качестве выкладки, соблюдении планограмм, полноте ассортимента, наличии out-of-stock и так далее, пояснил Максим Архипенков, создатель и руководитель проекта SmartMerch. У «Боржоми» была готова бизнес-модель по применению такого рода систем: компания искала поставщика, способного предоставлять корректные данные с точки зрения качества. Поэтому в рамках «пилота» систему тестировали в «максимально боевом режиме» — под нагрузкой, с большим количеством SKU и высокой детализацией.

По словам Архипенкова, в рамках проекта в «Боржоми» этап преданализа данных и базового обучения нейросети на тестовых фотографиях занял 15 дней. В дальнейшем проводились итерации дообучения с целью дальнейшего повышения качества. В итоге в ходе «пилота» удалось достичь высокой точности распознавания изображения 95-97% при времени обработки одного снимка — 5 секунд.

Уже на начальном этапе пилотного проекта стало понятно, что SmartMerch дает намного более качественные результаты, чем человеческий глаз. Однако итоги даже превзошли наши ожидания. Мы видим, что система позволяет нам получать полевые данные очень высокого качества и в короткие сроки для оперативного принятия управленческих решений и можем рекомендовать использование сервиса SmartMerch компаниям, заинтересованным в качественном проведении и анализе торговых аудитов, — добавил Артур Маркарян.