ShelfMatch ha sido un cambio radical para nuestras operaciones minoristas. Las capacidades de análisis de estanterías impulsadas por IA y de coincidencia de productos en tiempo real de la plataforma eliminaron las conjeturas de nuestra estrategia de comercialización. Ahora obtenemos información instantánea sobre riesgos de falta de stock, cumplimiento de planogramas y precios de la competencia, todo en un solo panel. La función "Puntuación de Salud de la Estantería" es genial; cuantifica el rendimiento de la estantería en segundos, ayudándonos a priorizar acciones a nivel de tienda.
Lo que realmente nos impresionó fue la precisión de su tecnología de reconocimiento de imágenes. Nuestros equipos de campo suben fotos de estanterías a través de la aplicación móvil, y ShelfMatch detecta huecos, descolocaciones e incluso errores de precios con una precisión asombrosa. Esto ha reducido las auditorías manuales en un 70% y mejorado nuestra disponibilidad en estantería en un 25% en solo tres meses. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
Aunque la API de ShelfMatch es sorprendentemente sencilla de integrar, los desarrolladores podrían desear una documentación más detallada para casos excepcionales: añadir ejemplos de código para endpoints menos comunes facilitaría la resolución de problemas. Los límites de tasa en el nivel de precios base podrían ser restrictivos para usuarios de alto volumen que escalan rápidamente, aunque la actualización de planes es sencilla. Por último, aunque el modelo de precios es transparente, una opción de 'pago por uso' beneficiaría a las startups con patrones de llamadas a la API impredecibles. Dicho esto, estos son pequeños inconvenientes para un servicio que, por lo demás, ofrece fiabilidad y escalabilidad sin complicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.
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