Polska firma połączyła AI z wywiadem terenowym i stworzyła narzędzie, które zmienia sposób, w jaki producenci i sieci handlowe patrzą na swoje półki. Jedno nagranie wideo, kilka sekund skanowania i tysiące ustrukturyzowanych danych biznesowych – tak działa Shelf View 360.
Kluczowe fakty:
- Shelf View 360 to wspólny projekt firm Cursor i PRO Business Solutions, który łączy terenowy monitoring sklepów z algorytmami AI i rozpoznawaniem obrazu, dostarczając ustrukturyzowane dane biznesowe w kilka dni roboczych.
- System analizuje nagrania wideo z półek sklepowych i automatycznie wydobywa dane o cenach, promocjach, dostępności produktów, zgodności z planogramem oraz udziale w ekspozycji.
- Pilotaż obejmie około 1500 punktów sprzedaży miesięcznie w różnych kanałach dystrybucji, włączając convenience, stacje paliw, sieci wielkopowierzchniowe i handel tradycyjny.
Kamera zamiast ankietera
Przez lata monitoring handlu wyglądał tak samo: pracownik terenowy przychodził do sklepu, robił zdjęcia, wypełniał formularz, odsyłał dane do centrali. Potem tygodniami czekano na raport. Shelf View 360 to model działania wywrócony do góry nogami.
Projekt powstał jako wspólne przedsięwzięcie dwóch firm: Cursor, specjalizującego się w outsourcingu wsparcia sprzedaży, oraz PRO Business Solutions, które dostarcza rozwiązania oparte na AI i rozpoznawaniu obrazu. Połączyli jedno z drugim – terenowy zasięg Cursora z technologicznym silnikiem PRO Business Solutions – i wyszedł z tego system, który ma realną szansę zmienić standardy w branży FMCG i retail.
Aplikacja PRO.display analizuje nagrane wideo z półki sklepowej i wydobywa z niego dane, których tradycyjne metody badawcze nigdy nie zbierały tak szybko ani tak tanio. System działa w oparciu o algorytmy AI i visual recognition, może pracować offline, a wyniki potrafi dostarczyć nawet w kilka dni roboczych.
Prawie co drugi pracownik w Polsce używa AI za plecami swojego szefa. 71% polskich pracowników oszczędza dzięki AI od pół godziny do ponad dwóch godzin dziennie …
Co właściwie widzi ta kamera?
Zakres danych zbieranych przez Shelf View 360 robi wrażenie. System analizuje m.in.:
- ceny i promocje widoczne na półce
- dostępność produktów i braki magazynowe (out-of-stocki)
- udział produktów w ekspozycji (share of shelf)
- wysokość i sposób ułożenia towaru
- zgodność z planogramem
- zasięg dystrybucji w danej sieci lub regionie
To nie jest zwykłe zdjęcie. Z jednego skanu można wydobyć całe warstwy informacji, które wcześniej wymagały wielu oddzielnych badań.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl:
Rozumiem entuzjazm wokół tego rozwiązania – i sam go po części podzielam. Połączenie dużego zespołu terenowego z algorytmami AI to sensowny kierunek i widać, że twórcy Shelf View 360 rozwiązali realny problem: jak zbierać dane ze sklepów szybko, tanio i w skali. Ale mam też pytania, których nikt głośno nie zadaje. Kto ma dostęp do tych danych i na jakich zasadach? Czy mniejsze sklepy i lokalni dostawcy będą mieli równy dostęp do takiej analityki, czy znowu stanie się ona narzędziem wyłącznie dla dużych graczy? I wreszcie – co z pracownikami, których taka technologia stopniowo zastępuje? Efektywność jest ważna, ale nie powinna być jedynym kryterium oceny takich narzędzi.
Skala pilotażu i model działania
Pilotaż Shelf View 360 obejmie około 1500 punktów sprzedaży miesięcznie. Projekt działa w modelu ciągłym, z rotacją lokalizacji dopasowaną do kategorii produktowych. W fazie pilotażowej punkty sprzedaży obejmują różne kanały dystrybucji: convenience, stacje paliw, sieci wielkopowierzchniowe oraz tradycyjny handel.
Przemysław Bogdański, prezes zarządu Cursor, tłumaczy filozofię stojącą za projektem: „Handel staje się coraz bardziej data-driven, ale same dane nie wystarczą, jeśli nie da się ich pozyskać szybko, szeroko i w sposób powtarzalny. Dziś klienci nie oczekują już wyłącznie raportu z rynku, ale danych, które można od razu przełożyć na decyzje handlowe i działania w terenie.”
Klienci mogą przeglądać wyniki w różnych przekrojach: globalnie, na poziomie konkretnej sieci, regionu czy wybranej kategorii. To daje dużo większą elastyczność niż tradycyjne raporty badawcze, gdzie zakres był z góry ustalony i trudno było cokolwiek zmienić w trakcie.
Technologia nie zastępuje ludzi – przynajmniej na razie
Adam Jankowski z PRO Business Solutions podkreśla, że rozwiązanie ma wspierać pracę terenową, nie jej eliminować: „Z technologicznego punktu widzenia nie mówimy tu o zwykłym zdjęciu półki, ale o rozwiązaniu, które dzięki AI, video recognition i rozszerzonej rzeczywistości potrafi z jednego skanu wydobyć znacznie więcej informacji i zamienić je w uporządkowane dane biznesowe.”
Zebrane dane mają służyć nie tylko diagnozie sytuacji na półce, ale też optymalizacji działań: rekomendacjom merchandisingowym, poprawie ekspozycji, zarządzaniu dystrybucją i szybkiemu reagowaniu na nieprawidłowości w całej sieci sprzedaży.
Pytanie, jak długo ta równowaga między technologią a człowiekiem się utrzyma – to zobaczymy w kolejnych iteracjach systemu.
