店舗販売データの収集（別のオフラインビッグデータプレーヤーである「Pinlan Data」は、ミニプログラムを使用して小売業者が棚データを収集するのに役立ちます）

もう一つのオフラインビッグデータプレーヤー「Pinlan Data」は、ミニプログラムを使用して小売業者が棚データを収集するのを支援します。

従来の日用消費財や小売業では、通常、営業担当者やサードパーティの調査機関に委託してオフラインでの店舗訪問を行い、販売実績や商品の配置を調査し、販売データ、端末価格、競合製品、その他の市場情報を収集します。

人手に大きく依存する市場調査では、情報伝達が遅い、不正確であるなどの問題に遭遇することがよくあります。まず、市場調査には時間と労力がかかり、その正確性は保証されません。第二に、この情報チェーンが企業本社に伝達される際に、情報の透明性が保証されず、伝達過程でグレーゾーンが生じ、営業担当者やチャネルディーラーに利益をもたらす可能性があります。

しかし、大手ブランドや小売業は、市場情報を入手し、チャネルのコンバージョン効率を観察するために、毎年依然としてオフライン市場およびチャネル調査に多額の予算を投資しています。

テクノロジーはこの状況を改善できるでしょうか? 36Krが最近接触したスタートアッププロジェクト「Pinlan Data」は、AI製品認識を中核として棚データ収集市場に参入しており、主な顧客はオフライン小売業態、日用消費財ブランドなどです。

売れ筋の消費財ブランドの場合、従来の店舗訪問では、営業担当者が商品の数を数えて一つずつ並べる必要があります。一方、ビジネス担当者はWeChatでPinlanミニプログラムを開き、商品棚の写真を撮ってクラウドにアップロードするだけで済みます。視覚アルゴリズム モジュールは、製品の種類、パッケージ、数量などの多次元データを識別できます。長い棚の場合は、ミニプログラムで写真を自動的につなぎ合わせることもできます。 Pinlan ミニプログラムを使用すると、店舗検査員は店舗訪問の効率を向上させ、数分で製品識別データの収集を完了できます。ブランド所有者のバックエンドは、収集された大量の棚と店舗データを活用して、プロモーション戦略、カテゴリ管理、ディスプレイ管理、パッケージ管理などの最適化および分析アプリケーションを確立できます。

個人商店などの小規模Bエンドのデータ収集に関しては、品蘭とブランドオーナーは、WeChat紅包補助金を提供することで、店主に品蘭ミニプログラムを使用して製品データを収集することを奨励し、これまで事業者が収集できなかったチャネルデータをカバーしています。

製品カテゴリーの拡大に関しては、Pinlan は日用消費財ブランドに限定されません。 RFID 技術により、製品の種類が製品タグに保存され、製品の配置と数量がマシン ビジョン認識によって追跡され、家具、靴、衣類などの垂直市場での製品識別と監視が実現します。

Pinlan は、オフラインの大規模小売顧客向けに、カメラを搭載したモバイル ロボットを使用して店舗を巡回し、小売形態内での商品カテゴリの配置や棚の陳列に関する問題を解決します。セキュリティ上の理由から、小売店のカメラは主に通路に焦点を当てており、棚やコンテナを完全にカバーすることはできません。ロボットソリューションの登場により、主に小売業界における既存のカメラカバレッジ問題が解決され、低コストの無人巡回が実現し、情報収集の効率が向上し、オフライン店舗の陳列品質が向上し、在庫切れの状況が軽減されます。

同じロジックを使用して、サポートポールを上げ、カメラの数を増やすことで、ロボットソリューションを倉庫のシナリオにも適用できます。

Pinlan Dataは2018年5月に設立されました。Shinho Group、SAIC Anji Logistics、Ziroomなど多くの顧客と契約を結んでおり、今年の収益は数百万ドルに達すると予想されています。将来について、創業者兼CEOの李一凡氏は、小規模店舗分野に参入し、品蘭ミニプログラムツールを公開して小規模店舗の店主の在庫管理や商品陳列などを支援する計画を明らかにした。品蘭は、「最も美しい店」などのゲーミフィケーション運営モデルを通じて宣伝し、棚情報や商品情報を収集してデータ規模を達成したいと考えている。

画像認識の分野では、同様の競合企業として、Trax、Osmo Intelligence、ImageDT などがあります。技術的な優位性について、李一凡氏は36Krに対し、Pinlanの核心的な優位性は製品認識アルゴリズムにあり、SKU認識を追加するには写真が10枚しか必要ないと語りました。数百の製品カテゴリを持つ新規顧客に対しても、48 時間以内に製品を配送でき、認識精度は 97% を超えます。

チームの背景について言えば、現在総人数は25名で、中核メンバーはいずれもCaiyun Technologyで重要な役職を務めてきました。創設者兼 CEO の Li Yifan 氏は、CMU で修士号、清華大学で電子工学の学士号、Yao Class で機械学習の学位を取得しています。彼は MailTime の創設チームのメンバーであり、シリコンバレーと中国でビジネスを立ち上げ、Y-Combinator 2016 Winter Batch に選出され、以前は Caiyun Technology で AI の責任者を務めていました。 CTO の Li Zezhou は、米国の SIT で AI の修士号を取得しています。彼はかつて Caiyun Technology のイメージング グループの責任者を務め、トップ レベルの CV カンファレンスで多数の論文を発表しています。 COO の Li Jian は、オムニチャネル マーケティング管理で 18 年の経験を持っています。 FashionisやSOTTO SOTTOなどのブランドを設立。彼はグローバルベストコマーシャルスペース賞の受賞者です。彼は長年 IBM に勤務し、以前は Caiyun Technology の営業部長を務めていました。

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私は36Krスーパーマンアカデミーの創立生、Ke Xinです。私はエンタープライズ サービス、ロジスティクス、テクノロジーの起業に重点を置いています。お役に立てれば幸いです。私のWeChat: Brambleswkx。会社名、役職、氏名、訪問目的をご記入ください。