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Nov 28, 2023

Home Depot がどのように改善しているかを説明

ホーム・デポは、小売業者のシステムが商品が店頭にあることを示したときの在庫在庫と、その棚にある在庫との間の「ギャップを狭める」ために、コンピューター・ビジョン・テクノロジーを応用している。

ホーム・デポは、小売業者のシステムが商品が店内にあることを示す在庫在庫と、棚に並べられて顧客に販売可能な商品である棚上在庫との間の「ギャップを狭める」ために、コンピューター・ビジョン・テクノロジーを応用しています。 。

ホームセンター小売業者は、これを支援するコンピュータービジョンテクノロジーの展開に「強気」であると、同社の2023年第2四半期決算会見で、米国店舗および海外事業担当副社長のアンマリー・キャンベル氏は述べた。

今年の初めに、従業員がタスクの優先順位をより適切に設定できるようにするために、Sidekick と呼ばれる、機械学習を活用した新しい自社製アプリの展開を発表しました。 このアプリは、従業員および顧客エクスペリエンスの向上を目的とした同社のモバイル デバイス スイート (hdPhone) の一部であり、最も需要の高い製品、補充が必要な棚、および頭上の棚のどこに過剰な製品があるかを通知します。

「特に無償販売の場合、適切な製品を適切な数量で在庫し、購入可能な棚に置くことが重要です」とキャンベル氏は述べました。 「それが、私たちが棚上可用性（OSA）ポジションの改善に重点を置いているという話を聞いている理由です。」

コンピュータビジョンにより、ホームデポのオーバーヘッドに保管されているパレットから外された製品の特定の場所を提供できるテクノロジーが可能になったと彼女は説明した。

「まず、従業員が HD スマートフォンを使用して湾の写真を撮ります。 これらの画像は当社のシステムに入力され、在庫の単一のリアルタイム ビューを提供し、Sidekick などのアプリケーションにシームレスに統合できます。 Sidekick は機械学習を活用し、OSA が低いか不足している主要なベイに従業員を誘導します。 これにより、チームはそれぞれの店舗内で最も価値の高いタスクに優先順位を付けることができます。

「機械学習モデルの利点は、コンピューター ビジョン画像がキャプチャされサイドキック タスクが完了するにつれて、アルゴリズムが継続的に学習していることです。 したがって、従業員を適切なタイミングで適切なベイに誘導することがますますうまくなるでしょう。 まだ初期ではありますが、このテクノロジーの導入を開始したところ、OSA が大幅に改善され、従業員のエンゲージメントと生産性が向上し、顧客サービス スコアが向上しました。」

ホーム・デポは火曜日、ウォール街の売上高予想を上回ったものの、売上高は前年比2％減少した。 CEOのテッド・デッカー氏は、「建築資材、ハードウェア、配管などのプロジェクト関連のカテゴリーでは強さがあったものの、特定の高額な裁量カテゴリーでは依然として圧力がかかっている」と述べた。

今年の初め、この小売業者は、米国のすべての市場で最前線の従業員に少なくとも時給 15 ドルの賃金を与えるために 10 億ドルを投じると発表した。 新しい賃金は2月6日に発効した。

「今年初めに発表した年間約10億ドルの報酬投資が意図した効果を上げていることを共有できることをうれしく思います」とキャンベル氏は述べた。

「住宅改修において最高の顧客体験を提供するには、小売業で最高の従業員体験を育成することに注力する必要があります。」とキャンベル氏は述べています。「これは、競争力のある賃金や福利厚生に投資するだけでなく、ツール、トレーニング、能力開発の機会を提供することも意味します。」 「これにより、The Home Depot での仕事は永続的でやりがいのある経験になります。今年初めに発表した年間約 10 億ドルの報酬投資が意図した効果を上げていることを共有できることをうれしく思います。」

同四半期中、ホーム・デポでは、特に勤続年数の高い従業員の間で離職率が大幅に改善され、人員配置レベルの安定化により顧客サービス、生産性、安全性が向上したと同氏は述べた。

「これらの改善は、まさに私たちがこの賃金投資で達成しようとしていたものです。」