¿Cuándo vale la pena implementar un análisis basado en IA de la estantería de su producto?


El inmenso ritmo del desarrollo del reconocimiento de imágenes basado en IA ha hecho que las herramientas automatizadas de análisis de estantes que han existido durante varios años ahora sean mucho más accesibles para los productores y las agencias de campo. La transferencia de datos a través de redes celulares, la calidad de las imágenes tomadas con teléfonos inteligentes y, finalmente, la velocidad de procesamiento de datos y la devolución de resultados de análisis ya no son obstáculos para la implementación de tecnologías basadas en el aprendizaje profundo de redes neuronales. Sin embargo, muchos directores de ventas y CIO todavía se preguntan si implementar o no una tecnología tan avanzada.

La sustitución de un examen manual de los parámetros de visualización con uno realizado por una máquina, de esos parámetros básicos (presencia, orientación), de aquellos más complejos (participación en el estante, participación en la categoría, competidores), o incluso los parámetros más avanzados (bloqueo de productos, SKU y proximidad de categoría para los productos propios y de la competencia de la compañía): libera enormes cantidades de tiempo y recursos de personal. Por otro lado, la automatización inspira un salto en el campo del análisis y la gestión empresarial de riesgo mediante objetivos, y todo esto en tiempo real. ¡Imagínese todos esos informes multidimensionales que nunca creamos debido a la falta de datos o por temor a su mala calidad!

Si es posible sacar conclusiones para una sola tienda y empleado utilizando un análisis de pantalla inteligente a través de segmentos, equipos y regiones, estrategias comerciales, promociones centrales, supuestos de marketing comercial y políticas de recursos humanos, entonces nos enfrentamos a una diferencia de calidad significativa que muchos gerentes de ventas han estado esperando por años. Sin embargo, no solo la cantidad, sino también la calidad y la fiabilidad de los datos son de igual importancia aquí. Los recursos de los datos recopilados y la posibilidad de procesarlos más tarde (por ejemplo, análisis retrospectivo de indicadores no supervisados previamente) constituyen una ventaja competitiva que puede influir en el éxito en una categoría o mercado determinado.

La inversión en una solución inteligente como eLeader Shelf Recognition AI es una decisión para ingresar a un proyecto que requiere la participación de una parte indispensable de los recursos. Además de las personas involucradas en la implementación de la funcionalidad en el sistema y el establecimiento de reglas y criterios (por ejemplo, KPI dedicados a mostrar análisis, y no importa qué tecnología usemos, siempre vale la pena realizar dicho análisis), también necesitamos algo de tiempo para entrenar La red neuronal para reconocer productos.

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Para que el proceso funcione sin problemas y logre un ROI satisfactorio, recomendamos realizar un «análisis» básico, que en principio solo requiere el conocimiento de la apariencia de los productos, especialmente de sus etiquetas de empaque. A continuación puede encontrar pautas básicas que lo ayudarán a determinar si vale la pena considerar el análisis automatizado.

Por lo tanto, es apropiado considerar la implementación de eLeader Shelf Recognition AI si:

• los productos se venden en envases;
• el envase tiene una forma que lo distingue de su fondo;
• las etiquetas de empaque pueden distinguirse fácilmente de las de los competidores, especialmente si difieren dentro de la marca y categoría;
• sus productos se venden a través de un canal moderno y se colocan en estanterías, p. de acuerdo con un listado;
• vende productos a través de un canal tradicional utilizando estándares de comercialización o planogramas.

Si la respuesta a la mayoría de las preguntas anteriores es positiva, se han cumplido las condiciones básicas para la implementación de la automatización del análisis de estantes, por lo que el proyecto ha recibido luz verde. Sin embargo, si las preguntas anteriores no se han respondido afirmativamente, puede ser mejor atenerse a los métodos tradicionales, con especial énfasis en la posibilidad de introducir la estrategia de tienda perfecta dentro de los KPI básicos y fácilmente medibles (presencia de productos, enfrentamiento , número de estantería, etc.). Esto no solo facilitará una implementación más efectiva de la estrategia en el campo, sino que también proporcionará una base sólida para un análisis confiable utilizando herramientas de inteligencia de negocios que pueden operar en grandes volúmenes de datos que ingresan regularmente y de muchas fuentes.

¿Cuándo es más efectiva una auditoría manual de estantes?

• cuando los productos auditados están sin embalaje, sueltos o difíciles de separar del entorno inmediato (por ejemplo, pan, pasteles);
• cuando los productos se venden en pequeñas cantidades en un entorno inusual (por ejemplo, sala de exposición de automóviles, stands personalizados);
• cuando es un fabricante de espejos;).

Naturalmente, siempre debe considerar cambiar su estrategia de marketing comercial e introducir al menos una categoría de producto con empaque que cumpla con los criterios de calificación para un proyecto de análisis de inteligencia artificial.

Vale la pena señalar aquí que las redes neuronales «ven» los productos de una manera muy similar a cómo los percibe el ojo humano. Por lo tanto, es una tesis legítima que las características de empaque que no permiten que se separe del medio ambiente o que se distinga de otros productos son una señal de que algo debe mejorarse para que los consumidores puedan verlos mejor en los estantes de las tiendas.

Entonces, ¿cuáles son los desafíos para las ventas en la era de la digitalización galopante y la inteligencia artificial que está ganando nuevos puntos de apoyo en el mercado? Ciertamente, vale la pena considerar al menos la posibilidad de utilizar una tecnología que elimine los errores inherentes a la percepción y resistencia humana, dado que al mismo tiempo el entorno empresarial y los competidores enfrentan desafíos similares y buscan soluciones para ellos. Aunque la tecnología de aprendizaje profundo no es para todos, a menudo resulta que la aparente dificultad no excluye el uso de análisis inteligente (por ejemplo, la red neuronal de eLeader: Ala funciona bien para botellas redondas y bolsas de patatas fritas).

Si sus productos cumplen los requisitos para el reconocimiento mediante una tecnología moderna, es necesario evaluar la posibilidad de implementar la IA de reconocimiento de estante eLeader a nivel de estrategia y equipo (debe recordarse que este es un sistema de recipientes interconectados cuando se trata de funcionalidades como Perfect Store, RAO, o informes avanzados de BI). Para obtener el conocimiento necesario, es mejor hablar con un analista de eLeader, que lo ayudará a realizar una evaluación inicial de la viabilidad de la implementación y calificará el proyecto para un análisis más profundo o recomendará soluciones alternativas que permitan una implementación satisfactoria de inteligencia empresarial y tienda perfecta en su organización.

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