Анализатор цифровой торговой точки



Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки
Анализатор цифровой торговой точки

 


Владельцы патента RU 2452021:

ЭКСЕНЧЕР ГЛОУБЛ СЕРВИСИЗ ЛИМИТЕД (IE)

Изобретение относится к способу и системе аудита и цифрового анализа работы торговой точки. Техническим результатом является повышение точности контроля формирования цены продукта. Система цифровой торговой точки для определения ключевых показателей эффективности (KPI) в торговой точке включает в себя модуль идентификации продукта и модуль формирования реалограммы. Модуль идентификации продукта выполнен с возможностью приема снятого изображения витрины с продуктами и идентификации продуктов на снятом изображении путем сравнения характеристик, определенных из каждого снятого изображения, со свойствами, определенными из шаблонов продуктов. Модуль формирования реалограммы выполнен с возможностью формирования реалограммы из идентифицированных продуктов и шаблонов продуктов. Модуль KPI цен продуктов выполнен с возможностью идентификации ценника продукта, расположенного рядом с каждым идентифицированным продуктом, и распознавания цены продукта на каждом ценнике продукта. Способ описывает этапы анализа торговой точки с помощью указанной системы. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 8 ил.

 

Уровень техники

Компании, осуществляющие маркетинг товаров потребления, фокусируют свое внимание на анализе торговых точек для идентификации новых методов маркетинга и выигрышных моделей бизнеса. Компании, осуществляющие маркетинг товаров потребления, также сосредотачивают свое внимание на мониторинге торговых точек для обеспечения соответствия розничных торговцев их стратегиям маркетинга и рекомендациям.

Одна из ключевых проблем, с которыми сталкиваются такие компании, состоит в определении, как оценивать их инициативы в маркетинге в торговой точке, поскольку отсутствует общая стратегия и структурированный подход к сбору данных в торговой точке и для анализа собранных данных. Кроме того, используемые в настоящее время методы, которые включают в себя сбор данных в торговой точке, зачастую дороги и требуют много времени, и при этом собранные данные оказываются плохого качества. Кроме того, обеспечение соответствия методам маркетинга и рекомендациям становится проблематичным, когда агенты, которые выполняют аудит торговых точек, должны проверять множество витрин, установленных в разных местах расположения.

Сущность изобретения

В настоящей заявке описаны способы и системы для цифрового анализа торговой точки, в которых принимают, по меньшей мере, одно снятое изображение витрины с продуктами, содержащее множество продуктов. Каждый из множества продуктов по меньшей мере на одном снятом изображении идентифицируют путем сравнения характеристик, определенных из указанного по меньшей мере одного снятого изображения, и характеристик, определенных из множества шаблонов продукта, для определения соответствующего шаблона продукта. Генерируют реалограмму из идентифицированного множества продуктов и шаблонов продуктов, причем реалограмма включает в себя сгенерированную электронным способом схему витрины с продуктами. По реалограмме идентифицируют ценник продукта, расположенный рядом с каждым идентифицированным продуктом, распознают цену продукта, указанную на каждом ценнике продукта, каждую цену продукта сравнивают с заданным диапазоном цен для каждого идентифицированного продукта и на основе этого сравнения определяют, является ли ценник продукта, расположенный рядом с каждым идентифицированным продуктом, правильным ценником продукта для идентифицированного продукта. Таким образом, компании получают возможность обеспечить соответствие методам и рекомендациям в области маркетинга.

Краткое описание чертежей

Варианты выполнения изобретения будут подробно описаны в следующем описании со ссылкой на следующие чертежи.

На фиг.1 представлен способ в соответствии с вариантом выполнения;

на фиг.2 представлен способ формирования реалограммы в соответствии с вариантом выполнения;

на фиг.3 представлен пример ключевого индикатора эффективности мониторинга цены продукта в соответствии с вариантом выполнения;

на фиг.4а представлен пример реалограммы в соответствии с вариантом выполнения;

на фиг.4b представлен пример внешнего вида продукта в соответствии с вариантом выполнения;

на фиг.5 представлен пример объединенной реалограммы в соответствии с вариантом выполнения;

на фиг.6 иллюстрируется публикация различных ключевых индикаторов эффективности в соответствии с вариантом выполнения;

на фиг.7 иллюстрируется система в соответствии с вариантом выполнения; и

на фиг.8 иллюстрируется компьютерная система в соответствии с вариантом выполнения.

Подробное описание изобретения

Для простоты и с целью иллюстрации принципы вариантов выполнения в основном описаны со ссылкой на их примеры. В следующем описании различные конкретные детали приведены для предоставления полного понимания вариантов выполнения. Однако будет понятно для специалистов в данной области техники, что варианты осуществления могут быть выполнены без ограничений этими конкретными деталями. В некоторых случаях хорошо известные способы и структуры не были описаны подробно с тем, чтобы не вносить ненужные усложнения для вариантов выполнения. Также варианты выполнения можно использовать в комбинации друг с другом.

На фиг.1 иллюстрируется способ 100 анализа витрин продуктов в торговой точке в соответствии с вариантом выполнения. На этапе 120 одна или более витрин продуктов в торговой точке снимают с помощью устройства съемки изображения. Торговая точка может представлять собой любое место расположения, где продукт выставляют и/или покупают. Одно изображение может использоваться, если оно позволяет снять всю область анализируемой торговой точки и при этом поддерживать детальное изображение, необходимое для распознавания деталей продуктов. Множество изображений также можно использовать для съемки всей области торговой точки, предназначенной для анализа. Такие изображения затем соединяют вместе для генерирования реалограммы и выполнения другого анализа. В соответствии с вариантом осуществления соединение вместе изображений может включать в себя анализ двух или более изображений и идентификацию продукта, который присутствует на обоих изображениях. Различие в положении идентифицированного продукта определяют в каждом изображении. На основе информации о положении изображение выравнивают и объединяют таким образом, что продукты и другая информация о продукте могут быть распознаны из соединенного изображения для генерирования объединенной реалограммы. Объединение изображений также может происходить при формировании реалограммы, как дополнительно поясняется ниже.

В соответствии с вариантом выполнения устройство съемки изображения представляет собой цифровую камеру. Цифровая камера может быть встроена в мобильное устройство, такое как мобильный телефон, PDA (КПК, карманный персональный компьютер) или другое портативное устройство, которое может осуществлять беспроводную передачу изображений в удаленную компьютерную систему, которая может включать в себя сервер обработки изображения. Устройство съемки изображения также может представлять собой неподвижную камеру или видеокамеру, установленную так, чтобы она имела фиксированный вид витрины продукта в торговой точке. Фотокамера или видеокамера может быть соединена с компьютерной системой, которая сохраняет изображения и которая может передавать изображения в удаленную компьютерную систему для анализа изображения. Также собирают метаданные, включающие в себя такую информацию, как данные торговой точки, информация о местоположении (например, координаты Системы глобальной навигации (GPS)) и дата и время съемки изображения. Снятое изображение и связанные с ним метаданные затем передают в удаленную компьютерную систему.

На этапе 140 сервер обработки изображения в системе удаленного компьютера формирует реалограмму из одного или более изображений, снятых на этапе 120. Реалограмма представляет собой генерируемую электронным способом схему торговой точки. Реалограмма может включать в себя продукты, распроданные продукты (которые могут представлять собой места, где могут быть расположены эти продукты), полки и дополнительную информацию о продуктах, снятую в одном или более изображениях (например, этикетки продукта и цены). Сервер обработки изображения выполняет анализ изображения для одного или более снятых изображений для формирования реалограммы. Для формирования реалограммы продукты, распроданные продукты и полки идентифицируют в сервере обработки изображения, используя одно или более изображений. Далее подробно описан этап 140 формирования реалограммы со ссылкой на этапы 142-152 по фиг.2, которые представляют собой подэтапы для этапа 140.

На фиг.2 на этапе 142 каждое снятое изображение предварительно обрабатывают. Этот этап включает в себя фильтрацию шумов (пирамидальную фильтрацию низких частот) для удаления возможных артефактов, анализ фокуса для отфильтровывания изображений с плохим качеством от изображений с хорошим качеством и для выпрямления изображения для удаления перспективы из изображений.

На этапе 144 определяют список характеристик, описывающих продукты в каждом снятом изображении. Характеристики, описывающие конкретный продукт, могут включать в себя контраст, границу, цвет, кромки, текст и т.д.

На этапе 145 продукты на каждом снятом изображении идентифицируют по списку характеристик, определенных на этапе 144, и шаблонам продуктов. Шаблон продукта для продукта может включать в себя идентифицирующие детали продукта. Шаблон может представлять собой шаблон, обращенный лицевой стороной. Например, предположим, что продукт размещен на полке таким образом, что лицевая часть пакета с продуктом смотрит наружу. Шаблон продукта может включать в себя идентифицирующие детали для лицевой части пакета с продуктом. Список характеристик, определенных из снятого изображения, можно сравнить со списком характеристик каждого шаблона продукта в накопителе данных до тех пор, пока не будет найден соответствующий шаблон продукта, то есть до тех пор, пока продукт не будет опознан по соответствию снятого изображения шаблону продукта. Также рассчитывают оценку масштаба продукта (то есть отношение между линейными размерами продукта в метрах или в других единицах и теми же размерами, измеренными в пикселях изображения), усиливая масштабную инвариантность характеристик. Эта методика помогает идентифицировать образцы продуктов на снятых изображениях, несмотря на изменения масштаба, точки съемки и условий освещения. Если, однако, продукт не будет полностью идентифицирован на основе определенных характеристик или масштаба продукта, сервер обработки изображения применяет дополнительную методику для идентификации продукта изображения, например, на основе соответствия цветов или обнаружения кромки.

Кроме того, параметр, связанный с каждой характеристикой, описывает пороговое значение для этой характеристики. Соответствующие параметры, то есть соответствующие значения, для каждой характеристики инициализируются для каждого продукта путем установления пороговых значений для параметра, выполнения обнаружения характеристик, как описано выше, и определения, распознан ли продукт. Если продукт был распознан правильно, значения параметров сохраняют как инициализированные параметры для будущего использования. Например, если характеристика, описывающая продукт, такая как контраст, определена на этапе 144, параметр, связанный со свойством контраст для продукта на изображении, может представлять собой пороговые значения (например, контраст для продуктов в изображении может находиться в диапазоне от -53 до -45). Если продукт будет в дальнейшем идентифицирован на этапе 145, пороговое значение для этих значений будет сохранено как инициализированный параметр для будущего использования. В некоторых случаях соответствующий шаблон не находят для продукта. В этих случаях продукт может быть обозначен как неидентифицируемый, и шаблон может не быть сформирован. Кроме того, неидентифицируемый продукт может быть представлен в виде контура на реалограмме для иллюстрации его местоположения в торговой точке.

В конце этапа 145 может быть выполнен этап подтверждения для каждого соответствующего шаблона продукта для определения, следует ли указать, что продукт был идентифицирован в снятом изображении. Как отмечено выше, сервер обработки изображения выполняет попытки идентифицировать каждый из продуктов в снятом изображении путем сопоставления каждого продукта с шаблоном продукта. Если более чем один продукт будет найден в одной области на изображении, выполняют анализ цвета для различения и выбора правильного продукта. Эта методика основана на сравнении цветов нескольких областей распознанного продукта, используя описания цвета продукта. Описание цвета соответствующего продукта идентифицирует правильный продукт для распознавания.

На этапе 146 идентифицируют распроданные продукты, если такие имеются, путем оценки среднего локального значения яркости и среднеквадратичного отклонения каждого изображения.

На этапе 148 распознают полки для продуктов на витрине, если они присутствуют, путем анализа вертикального и горизонтального градиента каждого изображения. Распознавание полок идентифицирует каждую полку витрины на изображении. Поэтому становится возможным определить, на какой полке находится продукт.

На этапе 150 распознают цены на продукт. После того как изображение проанализировано, а продукты, полки, цены на продукты и распроданные продукты идентифицированы, генерируют по этой информации реалограмму витрины с продуктами на этапе 152.

Для распознавания и подтверждения цен на продукты, что может быть выполнено на этапе 150, сервер обработки изображения идентифицирует каждый ценник продукта, расположенный рядом с каждым идентифицированным продуктом, и реализует способ (технологию) оптического распознавания символов (OCR, OPC) для идентификации цены на каждом ценнике продукта на витрине для продуктов. Для повышения уровня распознавания цены продукта, используя способ OCR, может быть выполнено предварительное восстановление изображения и применена методика баланса белого.

Для определения, является ли ценник продукта, идентифицированный как расположенный близко к каждому идентифицированному продукту, правильным ценником для продукта, цену, определенную с помощью технологии OCR, сравнивают с заданным диапазоном цен на этот продукт. Правильный ценник продукта для идентифицированного продукта представляет собой ценник, который описывает идентифицированный продукт, а не другой продукт, который может быть расположен рядом с идентифицированным продуктом. Ценник продукта может включать в себя цену, идентификатор в виде штрихкода, описание продукта и т.д. Заданный диапазон цен может представлять собой диапазон, предоставленный розничным торговцем или другим органом. Диапазон может быть определен по архивным ценам на продукт. Если цена, определяемая с помощью технологии OCR, попадает в пределы заданного диапазона цен на продукт, ценник продукта, идентифицированный как расположенный рядом с идентифицированным продуктом, рассматривается как правильный ценник продукта для этого идентифицированного продукта. Затем цена, определенная с помощью OCR на правильном ценнике продукта, определяется как цена соответствующего продукта. Кроме того, если штрихкод отображается на ценнике продукта, идентификатор продукта, такой как единица учета складского хранения (SKU, ЕУС) или европейский товарный код (EAN, ЕТК), содержащийся в штрихкоде, можно использовать для идентификации, является ли ценник продукта, расположенный рядом с идентифицированным продуктом, правильным ценником продукта для идентифицированного продукта.

Несколько ключевых показателей эффективности (KPI) определяют из определенных свойств продукта. KPI мониторинга цен на продукты представляет собой один KPI, определяемый по ценнику продукта для этого продукта. KPI мониторинга цен на продукты указывает, является ли цена на ценнике продукта правильной ценой. Например, цена на ценнике продукта может не быть обновлена, даже если произошло изменение цены на этот продукт. KPI мониторинга цены на продукт указывает, представлена ли правильная цена на ценнике продукта. Для определения, является ли цена на ценнике продукта для этого продукта правильной ценой, выполняют подтверждение цены путем сравнения цены, определенной по ценнику, с одной или больше ценами на фигуре. В идеале удаленная компьютерная система принимает правильную цену на продукт, например, от розничного торговца. Затем удаленная компьютерная система может определять, является ли цена на ценнике продукта той же, что и правильная цена, принятая от розничного торговца. Если изменение цен происходит каждую неделю, тогда розничный торговец должен предоставлять обновление цен каждую неделю. В других случаях розничный торговец может не предоставлять правильные цены периодически. В этих случаях цену, определяемую по ценнику продукта, можно сравнивать с набором архивных цен для этого конкретного продукта. Набор цен может быть основан на предыдущих снятых изображениях того же продукта. Набор цен может включать в себя диапазон цен. Например, если цена изменяется еженедельно, цену за последнюю неделю можно использовать как среднюю точку для диапазона. Верхний и нижний концы диапазона могут быть основаны на узких допусках, полученных по процентным изменениям цен за несколько недель. Следует отметить, что диапазон, используемый для подтверждения цены, может быть уже, чем диапазон, используемый для определения, является ли ценник правильным ценником для определенного продукта.

На фиг.3 показан пример продукта и ценника продукта, идентифицированных по снятому изображению. Идентифицированный продукт xyz показан как позиция 300. Ценник продукта, расположенный рядом с продуктом 300 на полке, также идентифицируется. Для ценника продукта выполнили OCR для идентификации цены 310, которая в данном примере представляет собой "2,20 €". Предыдущий сбор 320 данных может включать в себя шаблоны продукта для идентификации продукта xyz по снятому изображению. После идентификации продукта xyz цены 310 сравнивают с ценами в заданном диапазоне, показанном в позиции 330, для определения, является ли ценник с ценой 310 правильным ценником. Если ценник является правильным ценником, цену 310 можно сравнивать со вторым диапазоном цен или вторым набором цен, для определения, является ли цена 310 правильной ценой. В одном примере второй набор цен находится в диапазоне, показанном как 1,80 € - 2,50 €. Цена 310 попадает в этот диапазон, поэтому определяют, что цена является правильной ценой продукта для продукта xyz.

Как описано выше, формируют реалограмму для анализируемого изображения и по одному или более продуктам, полкам, ценам на продукты и распроданным продуктам, идентифицированным по анализируемому изображению. На фиг.4а показан пример реалограммы. Например, изображение 410 и соответствующая реалограмма 420 представлены с указанием положения идентифицированных продуктов на полках. На фиг.4а два набора продуктов с ценниками 430 и 440 соответственно показаны на изображении 410 и на реалограмме 420. Набор продуктов с ценником 430 показан как присутствующий как на изображении 410, так и на реалограмме 420. Набор продуктов с ценником 440 также показан как присутствующий как в изображении 410, так и на реалограмме 420. Таким образом, реалограмма 420 представляет продукты, присутствующие на изображении 410. Более подробный вид продукта из набора продуктов 430 и продукт из набора продуктов 440 показаны на фиг.4b. Здесь показаны виды спереди продуктов.

На фиг.5 иллюстрируется объединенная реалограмма 500. В случае длинной или широкой витрины продуктов снимают несколько изображений различных участков витрины продуктов, такие как изображения 501-504, показанные на фиг.5, и передают в сервер обработки изображения, как описано выше. Сервер обработки изображений создает объединенную реалограмму 500, как показано на фиг.5.

После того как реалограмма будет сформирована на этапе 140 на фиг.1, KPI, относящиеся к компоновке витрины, определяют по снятому изображению. KPI являются показателями эффективности, типично используемыми для помощи компании в определении и оценке успеха продукта и представления продукта на витрине. KPI также используют для определения, соответствует ли продукт на витрине продуктов требованиям, предусмотренным в планограммах или в рекомендациях, как описано ниже. Эти требования могут включать в себя ориентацию продуктов, последовательность продуктов и т.д. Во многих случаях, если требования удовлетворяются, объемы продаж должны улучшиться. KPI определяют по разным критериям, например по SKU, по торговой марке или по категории продукта. Определение KPI выполняют на разных уровнях в соответствии с разной сложностью. Кроме того, может быть выполнен конкурентный анализ по KPI на основе доступности шаблонов конкурентных продуктов. Как количественные, так и качественные KPI могут быть определены по изображению, снятому в торговой точке.

Поэтому, возвращаясь к фиг.1, на этапе 160 способа 100 первый уровень KPI определяют по изображениям, снятым в торговой точке. KPI являются количественными по своей природе и могут включать в себя, по меньшей мере, наличие продукта, количество обращенных к покупателю продуктов (количество продуктов, обращенных вперед), долго занимаемого пространства, ассортимент, линейный размер в метрах полки и мониторинг цены продукта.

На этапе 180 определяют, существует ли соответствующая планограмма. Распознавание планограмм осуществляют с помощью сервера обработки изображения для обеспечения соответствия реалограммы доступной планограмме. Планограмма, как минимум, представляет собой список продуктов, использующий любую удобную схему идентификации, положение продуктов и ориентацию на поверхности, как правило, передней поверхности продуктов. Например, планограмма может содержать схему креплений и продуктов, которые графически иллюстрируют эти данные, то есть как эти продукты должны быть представлены обычно на устройстве витрины для продуктов, такой как полка в магазине. Планограммы собирают периодически и сохраняют в накопителе данных сервера обработки изображения.

Если планограмма, соответствующая реалограмме, будет найдена на этапе 180, обработка переходит на этап 200. На этапе 200 второй уровень KPI, описывающий качество отображения, определяют на основе соответствующей планограммы. Качественный KPI может включать в себя соответствие полки, соответствие планограммы и конкурентный анализ. Их определяют на основе сравнения реалограммы с соответствующей планограммой. Планограммы представляют идеальную витрину для одного или больше продуктов в том виде, как она первоначально была задумана планировщиком, и могут включать в себя список продуктов, количество продуктов и их относительное положение и ориентацию. Например, сравнение между реалограммой и планограммой может включать в себя, в частности, горизонтальные или вертикальные отклонения продуктов от их желательных мест расположения, что подразумевает KPI соответствия планограмме, невозможность обнаружить продукты в их ожидаемых местах расположениях, что подразумевает соответствие KPI соответствия полки, и добавление неожиданных продуктов, что подразумевает качество представления KPI, вмешательство конкурентных продуктов, что подразумевает KPI конкурентного анализа и т.д. На этапе 200 также может быть определен третий уровень специализированных KPI, если компания или другое учреждение просят определить один или больше разных KPI.

На этапе 210 количественные и качественные KPI публикуют на доске объявлений, на web-сайте или в графическом интерфейсе пользователя (GUI, ГИП). Например, на фиг.6 иллюстрируется, что KPI были опубликованы на доске 610 объявлений 610 в виде электронной таблицы 620 Microsoft Excel™ или на web-странице 630.

Если, однако, соответствующая планограмма не будет определена на этапе 180, на этапе 220 определяют, существуют ли соответствующие рекомендации. Рекомендации могут включать в себя требования к представлению продукта на витрине в торговой точке, используя любую удобную схему идентификации, положения продуктов и ориентации поверхности, обычно передней поверхности продуктов. Например, рекомендации могут описывать требуемую последовательность продуктов на каждой полке на витрине для продукта в торговой точке.

Если соответствующие рекомендации найдены на этапе 220, тогда на этапе 230 определяют второй уровень KPI на основе соответствующих рекомендаций. Третий уровень KPI также может быть определен. Второй и третий уровни KPI описаны выше. Затем количественные и качественные KPI публикуют на этапе 210.

Если, однако, соответствующие рекомендации не найдены на этапе 220, обработка все равно переходит на этап 210. Однако только количественные KPI могут быть опубликованы, поскольку никакие качественные KPI не были определены, ни по соответствию планограмме, ни по соответствию рекомендациям.

Кроме того, может быть желательным проинструктировать кого-либо в торговой точке, например складского работника, чтобы он предпринял какие-либо действия в отношении представления продукта на витрине, например проверил представляемую область и предпринял какие-либо необходимые действия по исправлению ошибок. Если продукт распродан, сервер обработки изображения может передать сообщение обратно в портативное устройство, которое сняло изображение, для изменения порядка или изменения складских запасов распроданного продукта. В другом примере сообщение может быть передано в портативное устройство для изменения ориентации продуктов, чтобы они располагались лицевой стороной вперед, или для коррекции цены на этикетке. В другом примере сообщение может быть отправлено сервером обработки изображения в портативное устройство для повторной съемки изображений, если изображение было несфокусированным, нечетким или ненадлежаще было снято.

На фиг.7 иллюстрируется система 700 цифровой торговой точки, которая выполняет описанный выше способ. Система 700 цифровой торговой точки включает в себя устройство 710 съемки изображения, сервер 720 обработки изображения, модуль 730 идентификации продукта, накопитель 740 данных, модуль 750 формирования реалограммы, модуль 785 KPI цен продуктов, модуль 760 распознавания планограмм/рекомендаций 760, модуль 770 накопителя, модуль 780 определения KPI и модуль 790 публикации.

Устройство 710 съемки изображения системы 700 цифровой торговой точки снимает изображение витрины с продуктом в торговой точке, как описано на этапе 120 способа 100. Метаданные, включающие в себя информацию, такую как данные торговой точки, данные GPS и дату и/или время съемки изображения также собирают. Снятые изображения и связанные с ними метаданные затем передают в сервер 720 обработки изображения. Может иметься множество устройств съемки изображения во множестве мест расположения, которые передают снятые изображения и связанные с ними метаданные в сервер 720 обработки изображения для обработки. Сервер 720 обработки изображения может выполнять способ 100 для множества снятых изображений из множества устройств съемки изображений.

Модуль 730 идентификации продукта сервера 720 обработки изображения автоматически распознает положения продуктов на витрине для продуктов, зафиксированной на изображении. Модуль 730 идентификации продукта затем идентифицирует каждый продукт путем определения соответствующих свойств каждого продукта, как описано выше на этапе 144. После того как каждый продукт сопоставлен с доступным шаблоном для продукта из накопителя 740 данных, каждый продукт идентифицирован.

Модуль 750 формирования реалограммы формирует реалограмму, которая представляет собой схему продукта, полок и распроданных продуктов, расположенных на витрине для продукта, соответствующую положению соответствующих продуктов, полок и распроданных продуктов на снятом изображении, как описано на этапе 140.

После формирования реалограммы определяют KPI с помощью модуля 780 определения KPI, как описано на этапе 160. KPI представляют собой меру эффективности, типично используемую для того, чтобы помочь компании определить и оценить, насколько успешным является продукт. Как количественные, так и качественные KPI определяют по изображению, снятому в торговой точке. Модуль 780 определения KPI включает в себя модуль 785 KPI цен продуктов, который выполняет этап 150, на котором распознают цены продуктов. В другом варианте выполнения модуль 785 KPI цен продуктов может быть расположен в модуле 750 формирования реалограммы.

Модуль 760 распознавания планограммы/рекомендаций сопоставляет реалограмму с доступной планограммой или рекомендациями, которые описаны на этапах 180 и 220. Планограммы и рекомендации периодически собирают и сохраняют в модуле 770 накопителя сервера обработки изображения. В модуле 760 распознавания планограммы реалограмму сравнивают с каждой планограммой или рекомендациями из модуля 760 накопителя до тех пор, пока не будет найдена соответствующая планограмма или соответствующие рекомендации, как описано выше в отношении этапов 180 или 200. В других вариантах выполнения пользователь обозначает, какая планограмма или рекомендации соответствуют для конкретной торговой точки, и метаданные для изображений, используемые для формирования реалограммы, используют для идентификации соответствующей планограммы или рекомендаций путем идентификации соответствующей торговой точки в реалограмме. Метаданные могут представлять собой данные о местоположении.

После того как соответствующая планограмма или соответствующие рекомендации будут идентифицированы, определяют качественные KPI на основе соответствующей планограммы на этапе 200 или на основе соответствующих рекомендаций на этапе 230.

Модуль 790 публикации публикует количественные и/или качественные KPI на доске обновления, на web-сайте или в графическом интерфейсе пользователя (GUI), как описано в отношении этапа 210. Модуль 790 публикации может также публиковать сообщение в устройстве 710 съемки изображения или в одном каком-либо другом устройстве в торговой точке или в магазине для инструктирования кого-либо, например складского работника или торговца, с тем, чтобы предпринять действия в отношении витрины с продуктами, например проверить затронутую область и предпринять необходимые действия по исправлению недостатков. Компонент публикации основан на многоканальном и многоформатном механизме распределения результатов в разных форматах (текстовом, xml, PDF, файлы Excel) и через разные каналы (FTP, электронная почта, SMS/MMS, Web). Кроме того, аналитический и многомерный анализ рассчитывают и предоставляют (по запросу) для потребителей. Следует отметить, что систему 100 можно использовать для определения KPI для торговых точек во множестве магазинов или в разных местах для предоставления KPI и других результатов анализа через интерфейс, такой как интерфейсы, описанные выше со ссылкой на фиг.6.

На фиг.8 показана компьютерная система 800, которую можно использовать как аппаратную платформу для сервера 720 обработки изображения. Компьютерная система 800 может использоваться как платформа для выполнения одного или больше из этапов, способов и функций, описанных здесь, которые могут быть воплощены в виде программного обеспечения, хранящегося в одном или более считываемых компьютером устройствах, которые представляют собой аппаратные устройства накопителя информации.

Компьютерная система 800 включает в себя процессор 802 или схему обработки, которая может воплощать или выполнять программные команды, выполняющие некоторые или все способы, функции и другие этапы, описанные здесь. Команды и данные из процессора 802 передают по шине 804 передачи данных. Компьютерная система 800 также включает в себя считываемое компьютером устройство 803 накопителя информации, такое как оперативное запоминающее устройство (RAM, ОЗУ), где программное обеспечение и данные для процессора 802 могут находиться во время обработки. Устройство 803 накопителя также может включать в себя энергонезависимый накопитель данных. Компьютерная система 800 может включать в себя сетевой интерфейс 805 для подключения к сети. Для специалистов в данной области техники будет понятно, что другие известные электронные компоненты могут быть добавлены или могут быть заменены в компьютерной системе 800.

В то время как варианты выполнения были описаны со ссылкой на примеры, специалисты в данной области техники смогут выполнить различные модификации в описанных вариантах выполнения без выхода за пределы объема заявленных вариантов осуществления. Также описанные здесь варианты выполнения могут использоваться для определения KPI для элементов, без ограничения товарами, предназначенными для продажи на полках. Например, система и способы, описанные здесь, можно использовать для определения, правильно ли была воплощена схема ландшафтной планировки или были ли правильно размещены автомобили в местном торговом представительстве.

1. Цифровая система цифровой торговой точки, содержащая:
модуль идентификации продукта, выполненный с возможностью приема по меньшей мере одного снятого изображения витрины с продуктами, включающего в себя множество продуктов, и идентификации каждого из множества продуктов по меньшей мере на одном снятом изображении путем сравнения характеристик, определенных из указанного по меньшей мере одного снятого изображения, и характеристик, определенных из множества шаблонов продуктов, для определения соответствующего шаблона продукта;
модуль формирования реалограммы, выполненный с возможностью генерирования реалограммы из идентифицированного множества продуктов и шаблонов продуктов, причем реалограмма включает в себя сгенерированную электронным образом схему витрины с продуктами; и
модуль KPI (ключевых показателей эффективности) цен продуктов, выполненный с возможностью идентификации по реалограмме ценника продукта, расположенного рядом с каждым идентифицированным продуктом, распознавания цены на продукт по каждому ценнику продукта, сравнения каждой цены продукта с заданным диапазоном цен для каждого идентифицированного продукта и определения на основе сравнения, является ли ценник продукта, расположенный рядом с каждым идентифицированным продуктом, правильным ценником продукта для идентифицированного продукта.

2. Система цифровой торговой точки по п.1, в которой модуль KPI цен продуктов дополнительно выполнен с возможностью сравнения каждой цены продукта с одним или более значениями для каждого идентифицированного продукта для определения, является ли цена продукта правильной ценой продукта для идентифицированного продукта.

3. Система цифровой торговой точки по п.2, в которой одно или более значений основаны на архивных данных цены продукта для идентифицированного продукта.

4. Система цифровой торговой точки по п.1, в которой цена продукта на каждом ценнике продукта распознается с помощью оптического распознавания символов.

5. Система цифровой торговой точки по п.1, дополнительно содержащая:
модуль определения KPI, выполненный с возможностью сравнения реалограммы с соответствующей планограммой или с соответствующими рекомендациями и определения KPI для витрины с продуктами на основе сравнения реалограммы с соответствующей планограммой или с соответствующими рекомендациями.

6. Система цифровой торговой точки по п.1, в которой KPI указывает, расположены ли идентифицированные продукты в требуемой ориентации, в требуемой последовательности или на заданной полке.

7. Система цифровой торговой точки по п.1, в которой каждый из множества шаблонов продуктов представляет собой заранее полученный шаблон лицевой стороны каждого продукта, содержащий идентификационные данные.

8. Система цифровой торговой точки по п.1, в которой указанное по меньшей мере одно изображение содержит множество снятых изображений, при этом модуль формирования реалограммы выполнен с возможностью генерирования реалограммы из множества снятых изображений, выровненных и объединенных в одно изображение.

9. Способ определения ключевых показателей эффективности (KPI) для торговой точки, содержащий этапы, на которых:
принимают по меньшей мере одно снятое изображение витрины продукта, включающее в себя множество продуктов;
сравнивают характеристики, определенные из указанного по меньшей мере одного снятого изображения, с характеристиками, определенными из множества шаблонов продуктов;
сопоставляют на основе сравнения шаблоны продуктов с характеристиками, определенными из указанного по меньшей мере одного снятого изображения;
идентифицируют на основе сопоставления каждый из множества продуктов на указанном по меньшей мере одном снятом изображении;
формируют с помощью компьютерной системы реалограмму на основе идентифицированного множества продуктов; и
определяют набор KPI из указанного по меньшей мере одного снятого изображения на основе реалограммы, сформированной из указанного по меньшей мере одного снятого изображения, причем набор KPI включает в себя KPI мониторинга цен продуктов для каждого из множества продуктов, указывающий, является ли цена на ценнике продукта правильной ценой для каждого из множества продуктов.

10. Способ по п.9, в котором определение KPI мониторинга цен продуктов для каждого из множества продуктов содержит этапы, на которых:
идентифицируют ценник продукта, расположенный рядом с каждым идентифицированным продуктом;
распознают цену продукта на ценнике продукта для каждого идентифицированного продукта;
сравнивают каждую цену продукта с заданным диапазоном цен каждого идентифицированного продукта;
для каждого идентифицированного продукта определяют, является ли ценник продукта, расположенный рядом с идентифицированным продуктом, правильным ценником продукта для идентифицированного продукта;
для каждого идентифицированного продукта сравнивают каждую цену продукта с одним или более значениями для идентифицированного продукта; и
для каждого идентифицированного продукта определяют на основе сравнения, является ли цена продукта правильной ценой для идентифицированного продукта.

11. Способ по п.10, в котором распознавание цены продукта на ценнике продукта для каждого идентифицированного продукта содержит этап, на котором:
используют оптическое распознавание символов для распознавания цены продукта по ценнику.

12. Способ по п.10, в котором одно или более значений основано на архивных данных цены продукта для идентифицированного продукта.

13. Способ по п.9, дополнительно содержащий этап, на котором:
сравнивают определенную реалограмму с соответствующей планограммой или с соответствующими рекомендациями для определения, соответствует ли реалограмма соответствующей планограмме или соответствующим рекомендациям, причем планограмма или соответствующие рекомендации указывают требуемую ориентацию множества продуктов на витрине с продуктами.

14. Способ по п.9, в котором каждый из множества шаблонов продукта представляет собой заранее полученный шаблон лицевой стороны каждого продукта, содержащий идентификационные данные.

15. Способ по п.9, дополнительно содержащий этапы, на которых:
идентифицируют распроданный продукт по реалограмме; и
идентифицируют полки продукта по реалограмме.

16. Способ по п.9, в котором указанное по меньшей мере одно изображение содержит множество снятых изображений, при этом способ содержит этап, на котором:
выравнивают и объединяют множество снятых изображений в одно изображение, используемое для формирования реалограммы.

17. Способ по п.9, в котором набор KPI указывает, расположены ли идентифицированные продукты в требуемой ориентации, в требуемой последовательности и на заданной полке.

18. Способ определения цены продукта для множества продуктов в торговой точке, содержащий этапы, на которых:
принимают по меньшей мере одно снятое изображение витрины с продуктами, включающее в себя множество продуктов;
сравнивают с помощью компьютерной системы характеристики, определенные из указанного по меньшей мере одного снятого изображения, с характеристиками, определенными из множества шаблонов продуктов;
сопоставляют шаблоны продуктов с характеристиками, определенными из указанного по меньшей мере одного снятого изображения, на основе сравнения характеристик, определенных из указанного по меньшей мере одного снятого изображения, с характеристиками, определенными из указанного множества шаблонов продуктов;
идентифицируют на основе сопоставления каждый из множества продуктов на указанном по меньшей мере одном снятом изображении;
идентифицируют ценник продукта, расположенный рядом с каждым идентифицированным продуктом;
распознают цену продукта на ценнике продукта для каждого идентифицированного продукта;
сравнивают каждую цену продукта с заданным диапазоном цен для каждого идентифицированного продукта;
для каждого идентифицированного продукта определяют, является ли ценник продукта, расположенный рядом с идентифицированным продуктом, правильным ценником продукта для идентифицированного продукта;
для каждого идентифицированного продукта сравнивают каждую цену продукта с одним или более значениями для идентифицированного продукта; и
для каждого идентифицированного продукта определяют, является ли цена продукта правильной ценой для идентифицированного продукта, на основе сравнения каждой цены продукта с одним или более значениями для идентифицированного продукта.

19. Способ по п.18, в котором одно или более значений основаны на архивных данных цены продукта для идентифицированного продукта и/или по меньшей мере одной цене, предоставленной некоторой организацией.

20. Способ по п.18, в котором указанный диапазон цен для каждого идентифицированного продукта включает в себя указанное одно или более значений для определения правильной цены для каждого идентифицированного продукта.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к способу и системе защищенной обработки электронных финансовых услуг при помощи системы обмена электронными финансовыми услугами. .

Изобретение относится к переводу денежных средств в платежной карточной системе. .

Изобретение относится к вычислительной технике и может быть использовано для оценки выполнения научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИОКР) с целью их объективной оценки в целом и по стадиям процесса.

Изобретение относится к вычислительным системам и, более конкретно, к обработке MIME форматированных сообщений электронной почты. .

Изобретение относится к финансовым транзакциям, проводимым с помощью портативных потребительских устройств. .

Изобретение относится к карте распознавания и бизнес-системе карт распознавания. .

Изобретение относится к эксплуатации мобильной сельскохозяйственной техники и касается нормирования ее работы. .

Изобретение относится к эксплуатации мобильной сельскохозяйственной техники и касается нормирования ее работы. .

Изобретение относится к устройству поиска маршрута и способу поиска маршрута. .

Изобретение относится к системе и способу сделок с недвижимостью. .
Изобретение относится к способам и техническим комплексам для обеспечения проведения Интернет-аукционов в интерактивном режиме

Изобретение относится к области идентификации и сопоставления сообщений электронной почты

Изобретение относится к рекомендации элементов контента

Изобретение относится к способам и системам для перевода медицинских продуктов ограниченного обращения в условия общих продаж со свободным доступом

Изобретение относится к устройству и способу координации машинного парка

Изобретение относится к вычислительной технике

Изобретение относится к способу и системе для проведения поощрительных программ

Изобретение относится к системе и способу распространения информационных ресурсов на устройства пользователя

Изобретение относится к системам безопасности критически важных объектов и сооружений, в частности к автоматизированным системам мониторинга, дистанционного контроля и сигнализации состава газа во взрывоопасных зонах (помещениях) и критически важных объектах (сооружениях)

Изобретение относится к вычислительной технике, а именно к ориентированной на пользователя методологии проектирования программного обеспечения осуществления доступа и навигации по базе данных
Наверх