伴随着消费需求升级、消费结构改变，以及消费者主权意识的不断崛起，传统零售环境已经发生翻天覆地的变化，而这也越来越要求品牌方对于终端数据变化有精准把控。根据尼尔森数据分析，中国每年有数以万计的新品在市场上出现，但是有高达70%的新品市场存活周期不足18个月，终其原因绝大多数新品都是因为在零售终端的展现不佳以及品牌方对于数据变化的掌握不够精准及时而导致。
终端，是整个零售过程中竞争最激烈、最具决定性的战场之一，在终端柜台或货架上，各种品牌在这里短兵相接，如何收集消费者的消费数据从而通过大数据分析影响消费者的购买因素，是终端工作关键所在。然而，传统零售终端的数据处理一直以来存在三大痛点：人工清点无法验证准确数据、第三方抽查费用昂贵、数据反馈滞后无法及时指导改善。基于此，作为体验营销领域龙头企业的电声营销，通过自有渠道、人工智能图像识别技术、移动智能报表系统的三大技术手段，创建了为众多品牌商提供的一站式门店陈列监控服务的平台——零售终端智能货架监测系统(SSS)。
核心技术引导 四大基础服务助力品牌商
根据资料显示，电商营销零售终端智能货架监测系统(SSS)应用是基于人工智能(Artificial Intelligence)和深度学习(Deep Learning)的图像识别技术，为品牌商实现自动统计商品在货架上的陈列数据的功能系统。主要以门店货架照片采集、照片数据审核与摘录、照片数据读取及提供可视化报告四类服务为主，供品牌商与其经销商在统一平台中时时了解真实完整的货架统计数据，有效提高了货架ROI，提升采集与分析效率，降低了各类数据的获取成本。
零售终端智能货架监测系统(SSS)的核心技术，人工智能图像识别技术基于卷积神经网络(CNN)原理，此技术对目标商品进行特征抽取，可自动计算出精准数值。电声营销通过平台发布采集任务，完成全国近3万卖场的货架采集数据。同时，拥有专业的照片审核功能，确保货架照片真实度，还拥有强大的图像识别云平台，能实现5分钟内读取货架照片上的读取，进一步确保准确率高达95%以上。最终，该平台通过货架占比分析、目标产品分销分析、目标排面数统计分析、竞品对比分析、主货架上的POSM统计分析，为品牌商提供货架陈列可视化报告。
质量把控 确保货架数据真实性
那么，零售终端智能货架检监测系统(SSS)是如何确保任务数据及可视化报告是否准确呢?为了保证数据采集的真实性，通过电声营销平台发布任务后，该平台将会自动定位，当定位与门店经纬度一致才能开始任务，确保数据采集在店内完成。并且，每个货架任务都必须现场拍摄照片，因为其后台不支持相册上传功能。而通过发布的货架任务需求，会根据主货架POSM统计再次审核照片是否适用。
同时，为了确保数据的完整性，平台拥有20%冗余校验机制及历史数据自动校验机制，冗余校验机制指：平台会对任务随机发布2-3次，设定不同用户接单，若数据表示不同，则该任务重新执行。数据自动校验机制指：以门店为单位，校验历史货架长度，数据偏差超过2%，将会重新采集。
优势突出准确率高 众多品牌商青睐有加
对于品牌商而言，一方面，电声营销的零售终端智能货架监测系统帮助品牌统一、规范商品的展示与陈列，高效地进行排面整理、补充与调整，向消费者展示整齐有序的品牌商产品;另一方面，结合移动端的实时可视化数据展现，可以帮助品牌管理团队快速地瞄准终端表现差距，梳理与调整业务决策。
零售终端不仅需要对消费者需求精准把握，而且还需要具备第一时间拦截和满足需求的能力。电声营销零售终端智能货架监测系统同时基于AI和深度学习技术的图像识别技术，保证了识别的准确率，并且确保了智能货架统计系统能越来越“聪明”，从而间接达成客户留存率高、把握需求精准的目的。另外中国地域辽阔，卖场众多，这就使得品牌商或经销商要在这样一个复杂的大市场中做好零售，必须依靠完整详尽的数据支持，而电声营销的数据采集能力已覆盖超过1000个城市，其执行网络和覆盖能力在整个行业内排名前三，保证了品牌商能时时、精准获得可视化数据，把控零售终端的货架表现。
例如，从2017年开始与电声营销展开合作的雀巢咖啡，合作方式为品牌方通过零售终端智能货架系统(SSS)获取采集图片，系统识别后返还品牌方可视化数据，根据客户反馈，品牌旗下四个品类产品的识别准确率达到90%以上。同时，电声营销也为雀巢提供了可视化数据报告，达成时时监控、精准分析的功能。
由此可见，专注于服务快消品行业的零售终端智能货架系统(SSS)无疑是助力众多品牌商及经销商稳步提升销量的不可或缺的智能系统。
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