ShelfView nutzt jetzt intelligente Geräte, fest installierte Kameras und autonome Roboter, um Daten zu erfassen und reale Regalbedingungen zu analysieren. So erhalten Einzelhändler Erkenntnisse, um ungenutzte Potenziale zu erschließen und die betriebliche Effizienz zu steigern. Die Sicherstellung einer optimalen Regalverfügbarkeit ist nach wie vor eine große Herausforderung gerade für den Lebensmitteleinzelhandel. ShelfView bietet Einzelhändlern einen Einblick in ihre Filialen, um Situationen mit geringen oder fehlenden Beständen zu vermeiden, Nachbestellungen und Prognosen zu erleichtern und die Bestandsgenauigkeit zu erhöhen, um den Umsatz zu maximieren.

Retailer leiden derzeit unter unzuverlässigen Daten, geringer Genauigkeit und übermäßigen Fehlermeldungen, was zu Ineffizienz, Kundenfrustration und schlechter Entscheidungsfindung führt. ShelfView liefert KI-gestützte Einblicke mit einer Genauigkeit von 99,7 Prozent über alle Artikel hinweg. Dadurch können die Einzelhändler und ihre Mitarbeiter optimierte Entscheidungen treffen, um ihre Abläufe in verschiedenen Bereichen zu verbessern, etwa bei Fehlbeständen, der Auftragsabwicklung, der Lebensmittelverschwendung oder der Bedarfsprognose.

Scandit AG
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