面對貨架上成百上千的貨品，零售企業既要全局把控，又要調配細節。不同的企業側重點不同，但在對降本增效的策略上，皆是同樣慎重。
AI賦能SFA，實現精準成本把控
一直以來，貨架端作為影響消費者購買的關鍵環節，從商品擺放到商品組合，消費者能否第一眼尋找到想要的商品，併購買更多的商品，如何促進這個簡單的動作的發生，品牌商願意為抓住貨架機遇不斷進行新的嘗試，包括新技術的引入。
專業Sales Force Automation公司(SFA，銷售能力自動化)的出現，成為企業在零售執行上得力的左右臂膀。隨著AI技術的不斷髮展，新的智能化解決方案，成為助力SFA提升效率的另一個利器。
從技術解決方案的角度，AI可以幫助到零售企業提升費效比，優化費用核銷，SFA公司利用圖像識別為零售企業實現核銷監督與流程管控，同時，在到店期間為零售企業提供基礎的巡查服務，包括定期對貨架進行拍攝，併為其出具簡單KPI(如排面，分銷)，以幫助企業各環節實現全面把控。這些指標給了基於手工核驗外的另一個巡檢標準，形成了基礎的門店畫像。
技術門檻，SFA公司面臨新的考驗
隨著迫切的轉型升級需求，SFA公司往往需要幫助零售企業描繪更全面的零售門店大數據，更精準的零售動態畫像。與此同時，零售渠道隨著下沉市場的繁榮，形態愈發複雜。基於不同類型門店的零售場景，所涉及的模型搭建以及背後的AI算法，將越來越考驗SFA公司的技術實力。
基礎的貨架審核已經不能滿足漸進的數據量或者多場景需求。對於SFA公司來說，將會涉及到在一個門店針對不同場景的拍攝需求，或在同一貨架上針對商品更細顆粒度的數據需求。
事實上，為每一個零售場景實現建模卻不是一件簡單的事情。對於SFA公司的技術挑戰在於，每增加一種零售場景的模型，就涉及到一整套龐大產品的初始化和模型訓練;店面及不同零售場景的複雜性越高，對模型適用、圖像識別精準的的影響也越大。
與此同時，大規模場景處理和深度學習的訓練數據，也反過來挑戰SFA公司的數據積累基礎，算法算力和學習數據的雙向考驗，正在成為SFA邁向AI時代的新難題。這也將是成為完美零售執行評估體系的關鍵一步，也正是零售戰場的最後一公里。
合作共贏，Trax即將開放嵌入式SDK解決方案
如何能幫助零售企業一次性解決所有的問題。零售所涉及的從識別層面到分析層面，都與其他AI場景下有所不同，識別產品差異小，內容多，場景複雜，還需要海量的數據庫與深度學習智能系統積累。對於以流程管理為主的SFA企業來說，想要完整的打通在快消行業裡的數據通路，需要極大的研發投入與時間成本。
這並不是一件容易的事情，基於這種情況，一種新的模式或將產生。全場景零售AI解決方案專家Trax基於中國市場的需求，提出了SDK的植入性方案，通過SDK對相機拍照的照片質量進行控制(如傾斜，模糊校驗等)和圖片上傳，通過Trax領先的計算機視覺平臺對圖片進行細粒度識別，從而為零售業提供了一個創新性的解決方案。如此，在進行每一次巡檢時，不論是零售企業還是第三方企業，都將能和Trax的AI平臺達成連通，同步對服務企業所涉及的主貨架、二次陳列、門頭，發票，POSM等場景數據進行收集，或是對啤酒，日化，飲料，食品等不同品類進行核查，又或者是針對地堆，端架，冷櫃等不同的場景，都能一次性實現數據採集。
除此之外，監測翻拍與作弊，全面滿足合規性。Trax將能夠從包括分銷、排面、貨架份額、缺貨率、合規情況、產品組合、產品價格，競品市場表現等多維度層面，幫助提高零售企業的決策效率。
針對這些獲取的數據，Trax能提供更多維度的數據洞察，幫助三方公司實現更好的服務。簡單來說，Trax通過自己研發的多場景零售AI 模型，為SFA提供SDK解決方案，通過SFA前端捕捉的零售圖像，運用Trax後臺AI識別與大數據算力及分析系統，可以更快速幫助零售企業瞭解門店真實情況。
對於SFA公司而言，這意味著更多場景適用、更高的拍攝效率，場景識別率與準確率的提升，分析能力的提升，更大程度上，提升了整體SFA執行的效率。
這將是全新打造的一種合作模式，SFA公司可以自由選擇自己所需的識別模型單元，以更低的成本與更高的時間效率獲得更精準的零售場景數據和分析，為更多客戶提供更深刻有效的服務。
這就是Trax攜手SFA共創全場景零售的新未來。
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