Do niedawna stworzenie rzetelnego i miarodajnego raportu wiązało się z długimi godzinami żmudnej pracy wielu osób. Obecnie dzięki innowacyjnym rozwiązaniom wykorzystującym sztuczną inteligencję, można nie tylko zaoszczędzić czas, ale też zadbać o poprawność danych i minimalizowanie błędów. Zalety platformy DataSense docenia coraz więcej klientów – aktywnie korzysta z niego także ASM Sales Force Agency.
Efektywny, poprawny, dogłębny – dobrze sporządzony raport jest niezwykle cennym narzędziem organizacji pracy i źródłem wartościowych danych potrzebnych do analiz. A usprawniony proces ich wprowadzania pozwala zaoszczędzić czas, ułatwić pracę i podnieść wskaźnik poprawności danych. Korzyści te realnie przekładają się na efekty, mają znaczenie analityczne, rozwojowe i pomagają w podejmowaniu ważnych decyzji biznesowych. Nic dziwnego, że coraz więcej firm decyduje się na skorzystanie z możliwości, jakie daje technologia i stawia na automatyzację oraz optymalizację swoich działań.
Dzięki automatyzacji można więcej i lepiej!
System do skutecznego raportowania sprawdza się idealnie przy realizacji Badania i Raportu Koszyk Zakupowy, przygotowywanego co miesiąc przez ASM Sales Force Agency. Zgodnie z przyjętą metodologią, badanie przedstawia analizę cen przykładowego koszyka zakupowego, w którym znajdują się najpopularniejsze artykuły FMCG podstawowych dziesięciu kategorii (nabiał, produkty tłuszczowe, mięso i wędliny, mrożonki, napoje, słodycze, alkohole, chemia domowa, kosmetyki, dodatki. Raport obejmuje łącznie 40 produktów w 13 sieciach handlowych, zarówno w sklepach tradycyjnych, jak i w kanale e-commerce. Dane do badania są zbierane w kilkudziesięciu placówkach największych sieci handlowych w Polsce. Skala przedsięwzięcia jest ogromna, od skrupulatności wprowadzania danych i ich poprawności zależy w dużej mierze wartość i przydatność dokonanej analizy. Co istotne, proces zbierania danych uwzględnia nie tylko pozyskiwanie informacji o produktach w sposób tradycyjny ze stacjonarnych sklepów, lecz także wymaga pogłębionego i jakościowego researchu e-commerce. Rozwój i rola tego obszaru sprawia, że gruntowne skanowanie Internetu jest niezbędne, a więc mnóstwo pracy trzeba wykonać poza półkami.
Sztuczna inteligencja w służbie poprawności danych
Zastosowane w platformie DataSense rozwiązania technologiczne pozwalają na uzyskanie poprawności wprowadzanych danych na poziomie 98%. Ograniczenie popełnianych przez ankieterów błędów do marginalnych przypadków zostało osiągnięte dzięki zastosowaniu sztucznej inteligencji. System wspiera użytkowników platformy – weryfikacja poprawności wskazywanych danych odbywa się w oparciu o image recognition oraz machine learning. Technologia rozpoznawania obrazu pozwala na analizę pozyskanych danych na podstawie przyjętego algorytmu – widok ze zdjęcia jest przetwarzany na opis cyfrowy. Dzięki tej weryfikacji system albo zatwierdza i przyjmuje wprowadzane dane, albo rozpoznaje niezgodność i wysyła automatyczny komunikat z prośbą o sprawdzenie danych i ponowne ich wpisanie.
Uczenie maszynowe to także funkcjonalność mająca na celu wychwytywania niespójności, ale na podstawie dotychczasowego doświadczenia, czyli wcześniej wprowadzonych danych. Czujne algorytmy pozwalają na natychmiastowe wskazanie odchyleń od przyjętych standardów dla danej marki. Jak to się dzieje? Przed zatwierdzeniem przez ankietera wprowadzanych danych (np. ceny) system waliduje odpowiedzi udzielone przez innych ankieterów, porównuje je i wyłapuje znaczące różnice, a następnie automatycznie prosi o ponowną weryfikację. Im bogatsze doświadczenie sztucznej inteligencji – większa liczba informacji i dłuższy okres korzystania z platformy – tym skuteczniejsza i bardziej precyzyjna walidacja danych.
Oszczędność czasu w parze z efektywnością
Dzięki funkcjonalnościom DataSense Platform użytkownicy mają możliwość wykonania nawet 3,6 tys. zdjęć na godzinę, a skrócenie czasu potrzebnego na analizę danych wynosi aż 90%. Innowacyjne rozwiązania DataSense Platform wpływają nie tylko na zminimalizowanie błędów ankieterów, ale także na znaczną oszczędność czasu – zarówno na etapie wprowadzania danych, jak i później podczas ich interpretacji – co pozwala na zmniejszenie zespołów ankieterów i analityków. Natomiast dzięki intuicyjnemu mechanizmowi wprowadzania i odczytywania danych, wszyscy użytkownicy poradzą sobie bez problemu z wprowadzaniem i dystrybucją kluczowych informacji.
