ShelfMatch a révolutionné nos opérations de vente au détail. La plateforme d'analyse de rayonnage alimentée par l'IA et ses capacités de correspondance de produits en temps réel ont éliminé les approximations de notre stratégie de merchandising. Nous obtenons désormais des informations instantanées sur les risques de rupture de stock, la conformité aux planogrammes et les prix des concurrents, le tout sur un seul tableau de bord. La fonctionnalité « Score de Santé du Rayonnage » est géniale ; elle quantifie la performance des rayonnages en quelques secondes, nous aidant à prioriser les actions au niveau des magasins.
Ce qui nous a vraiment impressionnés, c'est la précision de leur technologie de reconnaissance d'image. Nos équipes sur le terrain téléchargent des photos de rayonnages via l'application mobile, et ShelfMatch détecte les écarts, les mauvais placements et même les erreurs de prix avec une précision incroyable. Cela a réduit les audits manuels de 70 % et amélioré notre disponibilité en rayon de 25 % en seulement trois mois. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
Bien que l'API de ShelfMatch soit remarquablement simple à intégrer, les développeurs pourraient souhaiter une documentation plus détaillée pour les cas particuliers—ajouter des exemples de code pour les points de terminaison moins courants faciliterait le dépannage. Les limites de taux sur le niveau de tarification de base pourraient être restrictives pour les utilisateurs à fort volume qui se développent rapidement, bien que la mise à niveau des plans soit sans encombre. Enfin, bien que le modèle de tarification soit transparent, une option « pay-as-you-go » bénéficierait aux startups avec des modèles d'appels API imprévisibles. Cela dit, ce sont des compromis mineurs pour un service qui offre autrement fiabilité et évolutivité sans tracas. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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Cet avis a été traduit de English à l'aide de l'IA.
