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终端陈列全是“摆拍造假”?门店自拍+AI审核,数据真实率近100%!

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主笔:李文慧 编辑:舒紫花 排版:习丌

终端陈列作为品牌触达消费者的最后一米,大家都知道陈列做得好,销量差不了。


但是现实里,终端陈列就是那“永远差一口气的临门一脚”。费用给了、好话说了,一转身产品还是被塞在角落吃灰。

更让人头疼的是摆拍造假。有些业务员为了完成任务指标或者多拿奖励,就在拍照审核的时候动力歪心思。比如说,门店老板没按要求陈列,那就调整下产品位置、临时拼凑下陈列场景来拍照,甚至直接拿假照片交上去。(点击链接,了解更多:)


搞反主体的陈列,越干越累

目前陈列常用的还是自上而下的管控方式,品牌不能自己亲自管到门店,就要靠业务员的监督。

1.业务员拍断手也落不着好

总部要求“每店必拍、每陈列必核”,业务员巡店时得自带卷尺量排面、生怕漏了任何一个标准;拿着手机围着货架拍正面、拍侧面、拍全景,一家店光拍照就得耗上十几分钟。据统计,业务员平均每天要花费3-4小时专门处理与陈列相关的事务。

业务员一边要完成公司的要求,一边还要维护与门店的良好关系,哪怕这样店老板还可能不配合。

2.对账取证,跑断腿

拍照只是第一步,后续又要填表提交,又要等总部人工核对照片与报表是否一致、校验门店信息是否准确,确认无误后再走申请、审批、付款等多层流程。整个链路走下来,少则一个月,多则两个月,陈列费才能到门店账户。

3.钱花了,陈列没达标

品牌也很无奈,业务员交上来的照片里,每家店的陈列都整整齐齐、完全符合标准。但只要实际去门店里看看,就能发现自己的产品被竞品挤到边边角角,甚至根本不在货架上!(点击链接,了解更多:)

这样的陈列,除了浪费钱,还有什么意义?


正解来了:门店自拍领钱,AI当裁判

其实解决问题的关键,在于让该负责的人主动起来,同时用技术手段确保真实性和效率。(点击链接,了解更多:)

1.品牌发任务:标准清清楚楚

品牌在米多大数据引擎后台建陈列有礼活动,比如“XX啤酒堆头陈列周”。


明确要求产品摆放位置、排面数量、陈列时长等。再把奖励规则写明白,比如每周连续拍照5天,可以获得5元现金红包,门店一看就知道该怎么做。


活动创建完成之后,就可以通过“万能零售助手”小程序,一键同步,百万门店都能收到活动通知。

2.门店自己拍:按要求来,奖励秒到

规则讲清楚了,接下来就把主动权还给门店。门店老板觉得活动划算,打开小程序点一下“报名参与”,就能直接承接陈列任务。按照品牌给出的标准摆好产品后,不用等业务员上门,自己用手机在小程序里就能完成拍照上传。


关键在于,小程序只能现场拍照,无法从手机相册里上传旧图,从源头杜绝了“用老照片蒙事”的可能。除此之外,系统还会自动校验拍照位置,必须在门店的定位范围内才能提交,想摆拍造假门都没有!

3.AI来审核:1秒判对错,奖励自动发

门店提交照片后,不用人工盯着审核,系统内置的AI商品识别技术会立刻“上岗裁判”。借助机器视觉和深度学习算法,AI能在1秒内完成多维度校验:是不是在指定位置?排面数量达不达标?海报有没有贴好?有没有被竞品遮挡?(点击链接,了解更多:)

只要符合标准,系统会直接判定“审核通过”,现金红包立马打到门店的微信账户里,到账还有实时提醒;要是不符合要求,会直接指出问题所在,比如位置不合格,门店改了重拍就行。整个过程不用业务员插手,审核效率比人工快100倍。



主体对了,三方都受益

好的解决方案,应该让各方都能受益,而不是增加负担。


1.门店:主动摆,乐意干

对门店来说,陈列从之前应付业务员的检查变成自己“赚外快”,只要动动手拍拍照就能直接拿到红包,而且奖励还能秒到账,这样的好事哪个店主不愿意做?

2.业务员:省力气,业绩涨

业务员也不用再拍照填报表,要是想了解门店的陈列情况只要打开业务员专属的业务帮帮小程序,就能看到自己下属门店的参与状态、审核结果和奖励到账情况。

巡店效率翻了倍,以前一天跑8家店,现在能跑15家;省出的时间能真正用在“正经事”上:做动销、拓渠道,业绩反而更好了。

3.品牌:钱花对,效果实

品牌的陈列费终于“花在了刀刃上”。费用直接从系统发放到门店账户,没有中间商截留,每一分钱都精准投到了实际的陈列执行上,资源浪费大幅减少。AI审核+位置校验的双重保障,彻底杜绝了摆拍造假,终端陈列的真实达标率能稳定在高位,品牌看到的报表和实际情况完全一致。这样的投入,才能真正带来销量提升。(点击链接,了解更多:)


总结

终端陈列是个老难题,但现在有了新的解法。通过数字化工具,让门店成为陈列的主角,用即时激励调动积极性,用技术手段确保真实性——这个方法已经在很多企业得到验证,效果确实不错。

其实说到底,就是要让该干活的人愿意干活,让该管的事有人管,让该花的钱花在刀刃上,终端陈列这“临门一脚”才算真正踢准,动销增长也就成了水到渠成的事。

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