ShelfMatch tem sido um divisor de águas para nossas operações de varejo. A análise de prateleiras impulsionada por IA da plataforma e as capacidades de correspondência de produtos em tempo real eliminaram as suposições de nossa estratégia de merchandising. Agora obtemos insights instantâneos sobre riscos de falta de estoque, conformidade com planogramas e preços da concorrência—tudo em um único painel. O recurso "Pontuação de Saúde da Prateleira" é genial; ele quantifica o desempenho da prateleira em segundos, ajudando-nos a priorizar ações a nível de loja.
O que realmente nos impressionou foi a precisão da tecnologia de reconhecimento de imagem deles. Nossas equipes de campo fazem upload de fotos das prateleiras através do aplicativo móvel, e o ShelfMatch detecta lacunas, deslocamentos e até erros de precificação com uma precisão impressionante. Isso reduziu as auditorias manuais em 70% e melhorou nossa disponibilidade nas prateleiras em 25% em apenas três meses. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Embora a API do ShelfMatch seja surpreendentemente fácil de integrar, os desenvolvedores podem desejar uma documentação mais detalhada para casos extremos — adicionar exemplos de código para endpoints menos comuns facilitaria a resolução de problemas. Os limites de taxa no nível de preço básico podem ser restritivos para usuários de alto volume que estão escalando rapidamente, embora a atualização de planos seja tranquila. Por fim, embora o modelo de preços seja transparente, uma opção de 'pague conforme o uso' beneficiaria startups com padrões de chamadas de API imprevisíveis. Dito isso, essas são pequenas concessões para um serviço que, de outra forma, oferece confiabilidade e escalabilidade sem complicações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
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