您的终端数据股顺网，是真相还是盲区?
A品牌在安徽市场，超半数的终端排面陈列执行不合格——巨额陈列投入是否转化为有效产出?
在广东，竞品B品牌以平均41.7个排面强势抢占核心位置——您是否清晰量化自身与竞品的真实份额差距(Share of Shelf)?
陈列费用巨额浪费、执行严重打折、效果模糊不清。每一分无效投入，都是利润的直接流失。
朗镜科技基于自研AI rFMOT零售大模型(3亿参数ViT架构)，构建了休闲零食行业精细的“数字货架”解决方案，将终端图像转化为决策武器，确保您的每一分市场投入可追踪、可验证、可增值实现从被动响应到主动预判的升级。
精准洞察：破解数据失真，量化执行差距
陈列管理失控问题：A品牌在安徽省市场的终端排面不合格率高达51.5%，超半数陈列点位未达标，直接影响品牌形象与动销效率。
区域布局呈现显著差异：A品牌在上海市场展现强劲优势股顺网，平均排面数达B品牌的3.6倍;而在广东，A品牌的平均排面数仅为B品牌的0.4倍(B品牌为A品牌的2.5倍)，区域策略急需精准调整。
传统方案技术瓶颈：某国际休闲零食品牌在采用传统图片识别技术时，因软包变形、产品反光、促销物料遮挡，高相似度产品等情况，其现代渠道SKU识别准确率(F1值)长期徘徊在75%，数据质量不足以支撑精细化运营决策。应用朗镜科技零售垂直领域AI大模型识别技术后，其SKU层级识别准确率(F1值)短期即显著提升至92%(系列识别率99%)，超越同品类88%的识别水平。
技术底座：为什么朗镜AI“更懂货架”?
1.全国终端动态尽在掌握
覆盖全国1800城+1500县镇，掌控直营、经销商及广阔传统渠道(GT)终端动态。
2.丰富的关键绩效指标(KPI)
支持产品识别、割箱箱数、节数识别、场景识别、地堆面积、门头及照片查重等维度分析;覆盖货架、挂条、割箱、端架、地堆、陈列架全场景识别。
3.AI深度洞察，快速掌握终端真相
AI FMOT秒级解码终端：实现秒级图片数据化，识别准确率达上线标准(F1>95%);
精准对标与诊断：量化与竞品在关键指标差距，深度剖析，锁定高潜力增长机会;
采集即建模：颠覆传统需数周的建模流程，通过智能标注推荐系统实现小时级模型迭代。
朗镜科技——以真实终端数据助力可衡量的业务增长
我们摒弃假设，专注真实终端数据的深度解析;我们提供可落地的效率提升与效果优化。
告别陈列盲投，让每一笔市场费用精准驱动可衡量的业务增长!
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