Компьютерное зрение уже на полках: как в Украине трансформируется мерчандайзинг

Когда команда IBA Group получила запрос от FMCG-производителя, стало ясно, что проблема не в людях, а в процессах. Данные есть, но они либо опаздывают, либо не используются. В это время появилась идея Goods Checker. Сегодня это система, которая в режиме реального времени показывает часть полки, фиксирует ошибки выкладки и позволяет видеть не только свой товар, но и конкурентов. И главное, мерчандайзеры тратят на рутину на 70% меньше времени, а аудит торговых точек в некоторых случаях ускоряется вдвое.

Сергей Байбара, директор IT-компании IBA Ukraine, поделился с All Retail деталями запуска сервиса и результатами его внедрения для ритейла.

— Добрый день. Логично начать с истоков. Какую главную миссию компания IBA Ukraine поставила перед собой на старте и изменилась ли она сейчас?

— IBA Ukraine работает на рынке уже более 13 лет — с 2012 года — и является частью международной ИТ-компании IBA Group со штаб-квартирой в Праге и офисами по всему миру. За это время мы реализовали проекты для компаний из разных отраслей. Например, среди наших клиентов в Украине ведущие мобильные операторы, Украинская энергетическая биржа, а также крупнейшие банки страны используют наше SoftPOS-решение.

Наша задача — помогать бизнесу работать эффективнее с помощью ИТ, и Goods Checker один из продуктов, который мы развиваем для украинского и международного рынка.

— Что стало ключевым триггером для создания решения Goods Checker? Это был запрос конкретного клиента, или Вы изначально идентифицировали проблему на рынке мерчандайзинга?

— В 2019 году к нам обратился FMCG-производитель. Мерчандайзеры фотографировали полки и отправляли снимки менеджерам, но они успевали просмотреть лишь единичные фото. В итоге руководители получали отчеты, которые не отражали реальную картину. А им нужно было понимать, что происходит с товаром на полках и выполняются ли стандарты выкладки, причем быстро и по всем торговым точкам сразу.

Мы начали разбираться и увидели, что такая проблема часто встречается у разных клиентов. Производители вкладывают серьезные бюджеты в мерчандайзинг, но у менеджеров нет надежного способа проверить, как стандарты выкладки соблюдаются на практике. И реальная ситуация на полках магазинов часто расходится с тем, что написано в отчетах. Товар стоит не там или вообще не выставлен, нет нужного количества фейсингов и т.д. И из-за этого невозможно оценить эффективность мерчандайзинга.

Мы уже работали с технологиями искусственного интеллекта в других проектах и понимали, что компьютерное зрение лучше всего подходит для контроля выкладки. Это технология позволяет быстро и качественно анализировать фотографии полок и получать точные данные о работе мерчандайзера. Так появился Goods Checker — облачный сервис, который помогает производителям и мерчандайзинговым агентствам контролировать стандарты выкладки автоматически и получать полную, актуальную и достоверную аналитику.

— Как именно работает технология Goods Checker с точки зрения пользователя? Что происходит за кулисами системы с использованием компьютерного зрения и AI?

— С точки зрения пользователя все просто. Мерчандайзер приходит в магазин, открывает приложение и фотографирует полку. Снимок автоматически отправляется на сервер, где обрабатывается за несколько секунд. Мерчандайзер сразу видит в приложении размеченное фото и понимает, что нужно поправить, чтобы выкладка соответствовала планограмме. Также результаты обработки снимка доступны менеджеру веб-браузере или BI-системе.

В основе этого процесса набор нейронных сетей, которые мы обучаем на SKU клиента. Они распознают каждый товар на полке, определяют его положение, считают фейсинги, фиксируют пустые места, распознают ценники и рекламные материалы.

На основе этих данных система автоматически формирует аналитику, например, процент соответствия реалограммы планограмме, доля полки по бренду и SKU, представленность конкурентов и другие KPI.

Точность распознавания составляет 95% и выше уже после двух недель пилота. Если полка длинная или высокая и не помещается в один кадр, система склеивает несколько снимков в единое изображение.

Важно, что процесс работы мерчандайзера при этом не меняется. Он так же приходит в точку выставляет товар на полку и фотографирует, просто теперь вместо того чтобы отправлять снимки в мессенджер, весь процесс автоматизирован в приложении. Всё остальное система берёт на себя.

— Сколько времени занимает интеграция Goods Checker с системами ритейлера?

— Goods Checker интегрируется с помощью API, и это важно с точки зрения удобства для клиента. Если у компании уже есть свой инструмент для мерчандайзеров, мы подключаемся к нему и сотрудники продолжают работать в привычной среде. Если такого инструмента нет, мерчандайзеры используют мобильное приложение Goods Checker.

Мы используем REST API с подробной документацией, что делает интеграцию простой и быстрой. Пока техническая команда занимается интеграцией, мы уже обучаем нейросеть на SKU клиента, что сильно сокращает общие сроки старта проекта. По нашему опыту, от начала работ до запуска проходит две-три недели.

— Кто ваши основные конкуренты в этом секторе?

— Конкурентная среда сильно отличается от рынка к рынку — где-то уже есть устоявшиеся игроки, где-то мы приходим одними из первых. Но независимо от рынка, большинство таких решений ориентированы на очень крупный бизнес и требуют длительного внедрения и значительных бюджетов.

Мы же предлагаем начать с пробного периода. Наш подход к обучению нейросети позволяет запускать проекты даже на небольшое количество SKU. За две недели компания может протестировать решение на своем ассортименте и понять его ценность до того, как масштабировать на весь портфель. При этом существующие процессы не меняются, система встраивается в то, что уже есть у клиента.

— Для каких ритейл-форматов подходит Goods Checker? Равно ли он работает в супермаркетах, магазинах у дома и гипермаркетах?

— Наши клиенты — это производители, дистрибьюторы и мерчандайзинговые агентства. У каждого своя задача. Производитель или дистрибьютор хочет знать, как его товар представлен на полке. Агентство хочет обслуживать больше точек за то же время и показывать клиентам прозрачную аналитику по результатам своей работы. Goods Checker решает обе задачи, поэтому формат торговой точки здесь не принципиален. Система одинаково работает и в супермаркете, и в магазине у дома, и в аптеке.

Эффективность использования решения во многом зависит от количества отслеживаемых SKU и их оборачиваемости. В гипермаркете с тысячами позиций контролировать весь ассортимент с помощью компьютерного зрения нецелесообразно. Для производителя или агентства, которые отслеживают ключевой ассортимент, это выгодно не только с операционной точки зрения. Прирост продаж от правильной выкладки, как правило, быстро окупает использование Goods Checker.

— Какие данные и аналитику получает ритейлер после аудита полок? Как эти инсайты можно использовать для управления ассортиментом или категорическим менеджментом?

— После каждого визита мерчандайзера производитель видит полную картину по своим товарам. Где не хватает фейсингов, где нарушены стандарты выкладки, где проблемы с ценниками или рекламными материалами. Отдельно видна доля полки, как своя, так и конкурентов. Это позволяет не просто контролировать собственную выкладку, но и понимать, как меняется присутствие конкурентов на полке, в каких сетях они усиливают позиции и где есть возможность забрать их место.

Аналитику можно смотреть в любом разрезе — по сетям, регионам, отдельным точкам, мерчандайзерам или по брендам и отдельным SKU. Это помогает быстро понять, где системная проблема, а где разовое нарушение, и принять решение без лишних согласований. Данные интегрируются с BI-системами клиента, так что вся информация попадает туда, где ее уже привыкли смотреть. А в случае, если своей BI-системы еще нет, то базовые отчеты доступны в веб-приложении Goods Checker.

— Ритейлер, еще не знающий о Goods Checker, сразу же задаст вопрос: «Сколько это стоит?» Что вы ему ответите?

— Цена зависит от масштаба проекта. Мы предлагаем помесячную оплату по модели подписки, при этом стоимость рассчитывается исходя из количества SKU, а не количества визитов или обработанных фотографий. Это дает клиенту прозрачность и предсказуемость затрат, так как бюджет не меняется от того, насколько активно работают мерчандайзеры. Чем больше SKU подключено, тем ниже стоимость за единицу.

Но прежде чем говорить о цене, стоит ответить на другой вопрос. Какие SKU приносят наибольший доход и что сейчас происходит с их выкладкой в магазинах. Если товар регулярно стоит не там или вовсе отсутствует на полке, потери от этого значительно превышают стоимость подписки на сервис. Поэтому рекомендуем в первую очередь работать с приоритетными позициями, чтобы быстро увидеть результат и оценить окупаемость на практике.

Основные инвестиции приходятся на старт проекта, когда мы обучаем нейросеть на товарах клиента. Именно поэтому разговор о стоимости мы начинаем после того, как вместе с клиентом разбираемся в его задаче — и уже тогда готовим коммерческое предложение после подписания NDA и уточнения конфигурации проекта.

— Какие результаты уже показали реальные внедрения Goods Checker в Украине и за рубежом? Можете привести примеры эффективности в цифрах или кейсах?

— Расскажу на примере нескольких проектов. Украинское мерчандайзинговое агентство Lex Marketing запустило пилот за две недели в 6 городах, 45 торговых сетях и 694 точках. Мерчандайзеры стали тратить на заполнение отчетов на 70% меньше времени, а аудит торговой точки в некоторых магазинах ускорился в два раза. После пилота проект масштабировали более чем в 6 раз. И сегодня система уже несколько лет работает в свыше 4500 торговых точках по всей стране.

В Центральной Азии фармацевтическая компания Polpharma Santo использует Goods Checker для контроля выкладки в более чем 10000 аптеках. Система обрабатывает более 140 своих SKU , чтобы менеджеры могли контролировать представленность своих брендов и брендов конкурентов сразу после каждого визита медицинского представителя.

Крупный табачный производитель из Центральной Европы подключил Goods Checker для работы с более чем 5000 торговых точек, 100 мерчандайзерами и более 220 SKU, включая товары конкурентов. Уже по итогам пилота доля обработанных фотографий выросла с 3% до 100%, а соблюдение стандартов выкладки улучшилось с 60% до 90%. Клиент продолжает активно использовать Goods Checker.

Провайдер систем видеонаблюдения AVS Services в Испании и Португалии интегрировал Goods Checker со стационарными камерами, установленными в кафе, чтобы автоматически отслеживать наличие товаров на витринах. Система находит пустые места и отправляет уведомления сотрудникам о необходимости выложить продукцию. В результате, заполненность полок в часы пик выросла на 25%.

Многие клиенты не готовы сразу запускать полноценный проект. Поэтому мы всегда предлагаем начать с пробного периода. Он стоит значительно дешевле промышленного внедрения и показывает, как решение работает именно на вашем ассортименте и в ваших торговых точках.

— Насколько, по вашему мнению, украинский рынок готов к таким AI-инструментам? Как война и экономические вызовы в Украине повлияли на спрос таких решений?

— Украинский рынок давно готов к автоматизации процессов, и последние несколько лет это подтверждают — спрос на такие решения стабильно растет. Компании научились работать в условиях неопределенности и стали больше ценить инструменты, которые дают контроль над ситуацией без увеличения штата.

Одним из главных двигателей спроса стала кадровая проблема. Мобилизация вывела с рынка труда значительную часть мужского населения, которое традиционно занимало позиции мерчандайзеров и полевых сотрудников. Найти, обучить и удержать людей стало значительно сложнее, а оставшиеся сотрудники вынуждены закрывать больше точек за меньшее время. В таких условиях инструменты, которые позволяют каждому мерчандайзеру работать быстрее и при этом не терять в качестве, стали не просто удобством, а необходимостью.

При этом украинский бизнес давно не новичок в цифровизации. Производители и агентства понимают ценность данных и умеют с ними работать. Поэтому разговор о компьютерном зрении здесь идет не с нуля, а как логичный следующий шаг в автоматизации процессов, которая уже началась.

— Как вы видите эволюцию таких решений в ритейле в течение ближайших 3-5 лет? Может ли компьютерное зрение стать стандартом управления товаром на полках?

— Компьютерное зрение в мерчандайзинге уже перестало быть экзотикой, и за ближайшие три-пять лет это станет базовым стандартом управления выкладкой, примерно так же, как когда-то стали стандартом CRM-системы. Производители и агентства, которые начинают внедрять автоматизацию сейчас, выстраивают процессы на опережение, а не догоняют рынок.

Полный контроль стандартов выкладки в режиме реального времени, аналитика по всем точкам сразу и данные для управленческих решений без задержек — это уже не конкурентное преимущество, а необходимость.

Следующий шаг, который уже просматривается на рынке — переход от периодических аудитов к постоянному контролю выкладки на основе анализа видео со стационарных камер.

— Какие еще перспективы открывает внедрение искусственного интеллекта в ритейле?

- Внедрение ИИ в сфере ритейла дает возможность существенно оптимизировать бизнес‑процессы и сделать взаимодействие с покупателями более персонализированным. Основные направления развития включают автоматизацию рутинных задач, прогнозирование спроса и создание новых клиентских опытов. Наша команда имеет большой опыт во внедрении ИИ‑ассистентов, в том числе необходимых ритейлу.

• Персонализированный маркетинг и продажи: алгоритмы ИИ анализируют поведение потребителей и формируют индивидуальные предложения, что повышает эффективность маркетинговых кампаний.
• Прогнозирование спроса и управление запасами: использование ИИ помогает точнее прогнозировать объемы продаж, минимизировать остатки на складах и избегать дефицита товаров.
• Автоматизация обслуживания: интеллектуальные чат‑боты и виртуальные ассистенты обеспечивают обработку клиентских запросов в режиме 24/7.
• Агентный ИИ: в течение ближайших 1–2 лет ожидается массовое внедрение агентных систем, которые самостоятельно будут выполнять ключевые операционные задачи.
• Оптимизация ценообразования: динамическая корректировка цен в реальном времени в зависимости от рыночных условий и конкурентной среды.

Таким образом, искусственный интеллект становится следующим этапом развития ритейла: от контроля выкладки товаров до комплексной трансформации бизнес‑модели.

IBA Ukraine показывает, как технологии переходят из уровня эксперимента в практический инструмент для бизнеса. Сервис Goods Checker стал ответом на реальные вызовы ритейла и уже доказывает свою эффективность в цифрах. В результате компании получают не просто автоматизацию, а полную видимость полки и более быстрые, более точные управленческие решения.