Процесс проверки выкладки товаров на полках занимает много времени и требует от полевых мерчендайзеров постоянной концентрации. Из-за этого компаниям сложно оперативно контролировать то, насколько правильно и эффективно организована выкладка товаров в торговых точках.
Задача: Создать инструмент, который позволит упростить процесс фотографирования и автоматизировать анализ товарной выкладки.
Анализ конкурентов
Я проанализировал прямых конкурентов и приложения, основанные на анализе фотографий.
- TraxПрограммные решения с⦁использованием компьютерного зрения
- YOOBICПлатформа для улучшения розничных операций
- RepslyРешения для управления полевыми командами и мерчендайзерами
- BeMyEyeКраудсорсинг-сервис для проведения проверок магазинов и аудитов
- Google LensИИ для распознавания объектов на изображениях
- Amazon Visual SearchФункция поиска товара в⦁каталоге Amazon по⦁фотографии
Выводы из анализа
Пользовательский сценарий
Я разработал пользовательский сценарий, опираясь на особенности конкурентов и технические ограничения нашей нейросети
Прототипирование
Пользовательский сценарий позволил подробно проработать каждый этап. Это была важная задача, потому что прототип разрабатывался кликабельным для дальнейшего тестирования.
Благодаря дизайн-системе компании получилось быстро собрать прототип, максимально приближенный к финальному виду приложения.
Благодаря дизайн-системе компании получилось быстро собрать прототип, максимально приближенный к финальному виду приложения.
Тестирование
Из-за особенностей задачи, мы не могли провести полноценный анализ аудитории. Поэтому было проведено корридорное тестирование на коллегах, которые погружены в специфику работы мерчендазеров.
Выводы из анализа
По результатам тестирования в приложение были добавлены подсказки, изменены экран товаров и принцип работы уведомлений.
Последующие тесты показали, что обновленный дизайн сократил время выполнения задачи на 30%
Последующие тесты показали, что обновленный дизайн сократил время выполнения задачи на 30%
Финальный дизайн
Сценарий начинается с фотографирования товара. В начале мерчендайзеру необходимо выбрать оборудование. Мы предлагаем только оборудование, указанное в ТЗ, но в случае расхождения ТЗ с фактическим оборудованием в магазине пользователь сможет указать на ошибку и продолжить выполнение задачи.
При первом заходе в задачу мерчендайзер видит подсказки, объясняющие последовательность действий. После подсказок пользователь сразу применяет полученный навык, чтобы закрепить принцип работы.
Фотографии выгружаются на сервер, где нейросеть сшивает их в одно полотно и анализирует наличие товаров. Мерчендайзер видит актуальные статусы всех сцен. В зависимости от этапа выполнения, цветом выделяются разные элементы интерфейса. Так мы привлекаем внимание пользовтеля, подсказывая что делать дальше.
Процесс работы с отсутствующими товарами. Мерчендайзер может видеть список распознанных товаров, где необходимо указать наличие или отсутствие каждого товара. Если товар отсутствует, нужно выбрать причину из предложенных вариантов. Также есть инструкция, как узнать точную причину отсутствия у сотрудников магазина. В завершение задачи можно отправить информацию, только если все товары отмечены.
Метрики
Для оценки эффективности работы камеры можно использовать следующие метрики:
- Время выполнения задачи
- Количество посещенных торговых точек за день
- Процент ошибок в заполнении базы SKU
