Sztuczna inteligencja wspiera ekspozycję makaronów. Pol-Mak i eLeader prezentują case study możliwości zastosowania AI w sklepach [wideo]

Rynek AI prężnie się rozwija, szacuje się, że do 2027 roku jego wartość będzie wynosić już od 780 do nawet 990 miliardów dolarów.[1] Ma to ogromny wpływ na funkcjonowanie przedsiębiorstw, aż 87 proc. międzynarodowych organizacji uznaje technologie oparte na sztucznej inteligencji za kluczowe dla osiągnięcia przewagi nad konkurencją.[2] Krok w stronę AI postanowił zrobić także polski producent makaronów opartych na tradycyjnych recepturach - Pol-Mak. Firma, która do tej pory korzystała z narzędzi do automatyzacji procesów sprzedażowych w terenie (SFA), wdrożyła system Shelf Recognition AI, umożliwiający automatyczną analizę ekspozycji półkowej przez sztuczną inteligencję. Wraz z eLeader, producentem rozwiązania, podzieliła się efektami pracy w specjalnym wideo. Dzięki technologii przedstawiciele handlowi firmy podczas wizyt w sklepach w całej Polsce za pomocą telefonów wykonują zdjęcia półek sklepowych i poddają je szybkiej analizie. Z pierwszych danych wynika, że system w 2024 roku przeanalizował blisko 190 000 zdjęć półek, rozpoznając na nich ponad 10 milionów produktów. 

– Współczesne realia handlu wymagają cyfryzacji procesów na coraz większą skalę - to krok w stronę nowoczesności, przynoszący realne korzyści. Dzięki narzędziom opartym na AI nasi handlowcy zyskują bezcenny czas, który mogą poświęcić na budowanie relacji z partnerami handlowymi i są w stanie jeszcze lepiej zrozumieć potrzeby rynku. Co więcej, system dostarcza nam szczegółowych informacji o ekspozycji naszych produktów w terenie, umożliwiając podejmowanie bardziej świadomych i efektywnych decyzji. Przekłada się to na zwiększenie naszej konkurencyjności i wzrost sprzedaży – mówi Dominik Polak, Prezes Pol-Mak.

Sztuczna inteligencja wdrożona w Pol-Mak jest stosowana przez przedstawicieli handlowych podczas ich wizyt w sklepach. Po wykonaniu zdjęcia telefonem narzędzie udostępnia automatyczny wgląd do kluczowych danych dotyczących dystrybucji, cen i ekspozycji makaronów – zarówno produktów własnych, jak i konkurencji. Pomaga ocenić potencjał i dostosować standardy ekspozycji do specyfiki każdego formatu sklepu. Skraca także czas wykonania analizy z kilkunastu minut do kilkunastu sekund. Odciąża w ten sposób przedstawicieli handlowych od długotrwałego zbierania danych, dając więcej czasu na budowanie trwałych relacji z partnerami handlowymi. Pokazuje to, jak bardzo technologia może uprościć oraz przyśpieszyć monitorowanie rynku i podejmowanie szybkich decyzji.

– Shelf Recognition AI zaprojektowaliśmy, tak aby AI dostarczało handlowcom dokładnych informacji o obecności produktów, ich udziale w ekspozycji oraz innych szczegółach dotyczących standardów półkowych. Teraz wystarczy, że przedstawiciel handlowy Pol-Mak wykona zdjęcie półki, a system sam przeanalizuje obecność lub brak konkretnych produktów oraz oceni udział konkurencji na półce, generując przy tym automatycznie raport. To znaczący krok w stronę digitalizacji, zwiększającej precyzję i przyspieszającej działania, która wkrótce będzie standardem na rynku, nie tylko wśród producentów makaronów, ale w całej branży FMCG – mówi Łukasz Synal, Head of Business w eLeader, firmie odpowiedzialnej za stworzenie i wdrożenie technologii Shelf Recognition AI.

Wdrożenie sztucznej inteligencji do analizy ekspozycji półkowej przez Pol-Mak to przykład zastosowania nowoczesnych technologii w optymalizacji procesów handlowych w branży spożywczej. Biorąc pod uwagę tendencje rynkowe w obszarze AI, tego rodzaju rozwiązania mogą zyskiwać na znaczeniu. Nagranie prezentujące efekty zastosowania AI przez Pol-Mak można znaleźć na stronie eLeader.