對於中國廣袤的下沉市場來說，快消品企業想要了解店內發生的真實情況，少不了要依靠大量銷售代表的日常訪店。他們通常用傳統的方式去對店內主貨架，以及二次陳列或者海報、廣告等場景進行核查記錄，這為銷售代表帶來了繁重的工作壓力，更為稽核團隊準確而高效處理門店資料帶來了挑戰。

只有能及時、清晰地獲取每家門店的真實情況，才能更好的提高對市場的整體把控能力。一家全國領先的食品飲料品牌商正在面臨著此項挑戰。作為國家級重點龍頭企業來說，他們的飲料品類在下沉渠道擁有極具優勢的市場佔有率，但由於沒有全面和準確的門店資料支援，難以開展更深層次的產品投放策略最佳化。

面對遍及全國，分佈在不同零售場景之下的大量門店稽核需求，如何提高複雜終端資料處理能力，改善資料客觀性與可用性？如何建立一種客觀的、可以激勵銷售代表的考核體系？

透過與Trax達成合作，以影象識別技術取代傳統稽核方式，該食品飲料品牌商在AI賦能下，減少90%稽核人員，

稽核資料量和效率雙雙提升

。

他們是怎麼做到的？

隨著AI和深度學習等技術的不斷髮展，各行各業數字化轉型加速，快消品企業也在積極自我革新。

該食品飲料品牌商的五個主要門店資料稽核難點在於：

1、全國範圍內海量門店稽核，零售場景多，人力成本高、效率不理想

2、資料準確性低，核查產品相似率高、易混淆

3、目前人工稽核抽檢率僅為10%，無法瞭解所有門店真實情況

4、需要建立一種客觀的、可以激勵銷售代表的考核體系

5、複雜終端資料處理能力有待提高，如何改善資料客觀性與可用性

他們需要尋找一種簡單高效的門店稽核方式，在不影響業代人員的日常訪店情況下，提高工作效率，減少資料差錯，同時為銷售代表建立完善的考核機制以跟蹤執行情況與提升員工積極性。

利用Trax門店數智化解決方案，該品牌商實現了對全國範圍內20萬+終端門店，覆蓋現代渠道與傳統渠道的210+個本品及競品SKU快速稽核，綜合解決該品牌商所面臨的的難題：

• 客觀的影象資料讓以往沒有形成標準的績效考核申訴率降低了85%；

• 照片雲端上傳處理，Trax單日照片處理量60萬張，將傳統稽核抽檢10%提升為100%稽核；

• 透過貨架資料的KPI結果反饋，快速調整區域產品定位和終端投放策略，增加市場把控力度。

結合中國市場使用者量大、併發量高的特點，Trax全方位提供監測技術支援，透過分散式系統架構及資源排程系統確保系統穩定執行。Trax豐富的全場景處理能力和演算法持續最佳化使得即使在臥式冰櫃、立式冰櫃、箱堆等特殊場景下，也能夠準確識別商品型別、規格及大小，針對相似產品識別、場景識別、和POSM識別的不斷最佳化，能夠讓銷售代表一次進店，就能完成全部訪店任務。同時，透過銷售代表拍攝的現場圖片補充，反哺Trax識別平臺的新品樣品訓練，從而快速縮短新品識別的上線週期。

Trax門店數智化解決方案已被快速擴充套件至該品牌商10，000+名銷售代表的日常使用中。

瞭解該全國領先食品飲料品牌商門店管理模式升級最佳實踐，新增Trax微信公眾號，獲取《透過改善終端資料客觀性和可用性提升門店稽核效率》完整案例。