电商的出现彻底改变了消费者的购物体验，它提供了更广泛的选择、更多的灵活性、直观的体验和以客户为中心的方式，这些都是实体店难以企及的。更不用说，它还为品牌商和零售商提供了前所未有的洞察能力，不仅了解顾客在买什么，还能了解他们在搜索什么、浏览什么，以及在某些情况下，他们在选择什么。

这种网购的体验让购物者期待能够在实体店也获得与网上相同的选择、灵活性、直观性和以客户为中心的服务。这意味着零售商和品牌商几乎别无选择，只能提供一种多渠道的体验，一种融合两者的消费者体验。

问题是，从事电商的品牌商和零售商能从网购情况中获得的数据洞察，在实体店消费中并不存在。事实上，收集门店内数据格外困难。

在当今快节奏的环境中，人工核查太过昂贵、缓慢和繁琐，无法做到高效。要看到货架上正在发生的情况需要一支大部队，而且不可能覆盖所有门店的所有货架，更不用说实时数据了。由于数据的局限性，品牌商和零售商无法看到业务端正在发生什么。因此，平均有8%的商品缺货，导致了购物者的流失。如果购物者买不到到他们想要的东西，不会去选择替代商品，而是转向其他地方购买。据统计，在40%的情况下，零售商由于缺货而失去销量。

如果现在可用的数据并不完善，那么就要为不远的未来提前做打算，基于大量真实数据制定一个可执行的战略，就更加困难了。历史数据或POS数据远远不够，品牌战略家还需要对品类趋势、竞争对手和邻近商品有所洞察。

洞察门店环境对于部署让购物者满意的促销活动、建立和部署最具影响力的战略以及提前规划这三方面至关重要。这意味着品牌商和零售商需要在所有门店获得准确、实时的货架数据，以便及早发现趋势，立即作出反应，并对分销和促销策略进行预测。

解决方案是什么呢？品牌商和零售商需要一个单一的货架真相来源，只有在计算机视觉技术的帮助下通过先进的数据收集和分析方式才能获得。

以下是通过实时数据帮助消费品品牌和零售商进行战略规划的方法：

1. 将货架数字化，加快反应速度。通过使用计算机视觉和数据分析，品牌商和零售商可以收集更多、更准确的实时关键KPI数据，如货架位置、货架份额、竞争对手数据、价格、商品上架率和邻近商品，而不是通过派遣人工审核员去实际查看货架的情况。

毋庸置疑，使用先进的数字技术意味着企业可以在一个仪表盘中看到更多门店覆盖，以获得更广泛的洞察，而不是分散在几十个电子表格中。据统计，这使企业能够对不断变化的商品上架和商品组合需求做出更快反应，并推动16%的收入增长。

2. 用更深入的分析来指导促销策略。通过将实时货架和销售数据整合到零售供应链和库存订购系统中，消费品品牌可以确定哪些促销活动获得最佳业绩表现。将这些数据与预测性分析相结合，品牌可以获得有助于规划、监测和完善促销策略的洞察。

例如，一名超市零售商能够从货架上获得准确的SKU级数据，以更好地了解购物者需求和导致影响销量的根本原因。有了更高的库存准确性，他们能够改善预测并优化促销，从而推动1.3%的门店业绩增长。

3. 做出更快、更智能的货架决策。借助先进的AI分析技术，零售商通过零售巡检机器认可以实时了解门店正在发生的事情，以便在货架容量、货架合规性和库存订购方面做出更好、更快的决策。而消费品品牌方面，面向客户和零售的团队不需要亲自访店来获得门店洞察。

相反，他们可以使用基于数据的实时照片和绩效数据来争取更多的货架空间，并确保货架合规性。事实上，一家全球食品制造商能够利用实时货架洞察来节省核查和数据采集时间，使销售代表能够在销售活动中多投入40%的时间，同时用门店业绩数据支持他们的销售。

4. 获得详尽的品类洞察。所谓知己知彼，百战百胜。除了拥有对自家品牌商品的洞察，零售战略家还需要观察整个品类的趋势，包括竞争对手的商品。

通过实时货架数据，您可以跟踪单个SKU，并根据需要对不断变化的销售模式和定价做出反应。品牌商可以通过更好地了解竞争对手的表现和品类的整体动态，以及提炼、分享买家故事来帮助其零售合作伙伴。有了对品类表现的洞察，品牌商和零售商可以共同制定战略，以推动品类增长，提升购物者体验。

借助Trax卓越品类解决方案，利用深度、实时的数据分析，消费品品牌和零售商能够共同合作，了解商品和品类在多个门店和市场的表现，在商品组合优化、创新规划和品类整体增长方面发挥优势，这是人工所不可能实现的，也是人工无法达到的效率。

除了更高的效率和准确的数据采集，通过AI图像识别技术，消费品品牌和零售商还可以获得预测性的洞察和建议，了解如何更好地销售商品，抓住机遇，并建立一个面向未来的零售战略。

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