Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
Применение цифровых технологий в мерчандайзинге |
| Πηγή: |
Цифровая экономика. |
| Στοιχεία εκδότη: |
Central Economic Mathematical Institute of the Russian Academy of Sciences - Cifra, 2024. |
| Έτος έκδοσης: |
2024 |
| Θεματικοί όροι: |
Digital merchandising, digital technologies, ритейл, цифровые технологии, цифровая экономика, software development, разработка программного обеспечения, эффективность продаж, retail, Цифровой мерчандайзинг, digital economy, sales effectiveness, розничная торговля |
| Περιγραφή: |
Сегодня работа мерчандайзера заключается в том, чтобы убедиться, что витрины c товарами соответствуют планограмме выкладки и имеют корректные ценники. К сожалению, процесс мерчендайзинга часто по-прежнему включает в себя множество неэффективных, трудоемких и выполняемых вручную задач: мерчандайзеры используют рулетки, вручную подсчитывают товары и заполняют длинные бумажные формы оценки витрины. Сочетание традиционных методов мерчандайзинга с современными цифровыми технологиями, в том числе, с использованием искусственного интеллекта, позволит существенно повысить эффективность взаимодействия производителя с покупателем в точках розничной продажи. В статье описаны особенности применения масштабно-инвариантной трансформации признаков для решения задачи автоматизированного мониторинга выкладки с помощью выделения областей интереса на изображениях выкладки путем сопоставления найденных особых точек.. Today, the job of a merchandiser is to make sure that displays with goods correspond to the display planogram and have the correct price tags. Unfortunately, the merchandising process often still involves many inefficient, time-consuming, and manual tasks: Merchandisers use tape measures, manually count items, and fill out lengthy paper display evaluation forms. The combination of traditional merchandising methods with modern digital technologies, including the use of artificial intelligence, will significantly increase the efficiency of interaction between the manufacturer and the buyer at retail points. The article describes the features of using scale-invariant transformation of features to solve the problem of automated layout monitoring by identifying areas of interest in layout images by comparing the found special points. |
| Τύπος εγγράφου: |
Article |
| Γλώσσα: |
Russian |
| ISSN: |
2686-956X |
| DOI: |
10.34706/de-2024-01-07 |
| Αριθμός Καταχώρησης: |
edsair.doi...........53813043db54130b96c76f4777076e9f |
| Βάση Δεδομένων: |
OpenAIRE |