Huch, sehen Sie das Regal auch falsch herum?
Keine Sorge, das hat seinen Grund.
Denn gemeinsam mit dem Hersteller Bel haben wir das Käseregal shopperseitig auf den Kopf gestellt und bundesweit innerhalb kürzester Zeit Regale in 111 Märkten erhoben.
Na gut, natürlich nicht wortwörtlich - aber es fühlt sich zumindest so an.
Mithilfe der automatischen Bilderkennung und der Shopper-Community verfügt Bel nun über eine ganzheitliche Analyse des Käseregals und Benchmarks zu den eigenen Produkten und denen ihrer Konkurrenz.
Facings & Share of Self in Lichtgeschwindigkeit (fast)
Was war Bel's Mission?
- Langfristige Entlastung des Außendienstes
- Betrachten von Distribution, Facings & Share of Shelf der eigenen Produkte
- Tracken der Wettbewerber
Das lies sich unsere Shopper- nicht zweimal sagen:
Innerhalb von einer Woche schwärmte die Community aus, um Regalbilder von insgesamt 49 SKU's in 111 betreuten und unbetreuten Märkten aufzunehmen, sodass diese im zweiten Schritt durch die automatische Bilderkennung unseres Partners Vispera ausgewertet und zu ganzheitlichen Einblicken um die Situation im Käseregal gebündelt werden konnten (mehr dazu in der Success Story).
Kein Hexenwerk - sondern Community & Technik
Alles, was es brauchte, waren 3 Dinge:
1. Engagierte Datenerfasser: Shopper-Community
2. Ein intuitiver Datensammler: App Streetspotr
3. Ein lernfähiger Algorithmus: Automatische Bilderkennung (mehr projektspezifische Infos )
Wie die Kräfte dieser Drei für das Projekt mit Bel gebündelt werden konnten, erfahren Sie kostenlos hier:
Die Doppel-Power von Crowd & automatischer Bilderkennung
Gemeinsam mit Bel haben wir so...
....die Verfügbarkeit dutzender SKU's am POS live getrackt
...den Share of Shelf in wenigen Sekunden automatisch berechnet
...das Käseregal erfolgreich erhoben & auf den Kopf gestellt
Mehr erfahren über die Key Insights zu Bel's Projekt und weitere exklusive Details zum Use-Case, gibt's hier: