Blog de Deepak P., vicepresidente de tecnología de Ivy Mobility

Las empresas de bienes de consumo venden sus productos principalmente a través de puntos de venta minorista y, para mejorar las ventas de sus productos, las empresas ejecutan varias actividades de ventas en estos puntos de venta. Por lo general, están relacionados con la disponibilidad de los productos adecuados en los puntos de venta, la visibilidad de los productos, los precios y la ejecución de la promoción. Podemos dividir estos elementos de la estrategia de marca en múltiples KPI. Por ejemplo, un fabricante de bienes de consumo puede negociar una participación 20% en los lineales de su marca en determinadas cadenas minoristas y desea garantizar la ejecución de estos términos comerciales en los puntos de venta minorista. Una forma de ejecutar los términos comerciales es mediante auditorías periódicas en los puntos de venta minorista, y ese proceso se denomina ejecución minorista.

Tecnología para la ejecución minorista

Durante la era anterior a los teléfonos inteligentes, los agentes de campo realizaban manualmente auditorías minoristas. Auditores minoristas (comerciantes) designados por fabricantes de bienes de consumo Visite los puntos de venta periódicamente. Cuentan las caras de SKU, verifican los precios de los productos, la ejecución promocional, las promociones de la competencia y las actividades de fijación de precios utilizando lápiz y papel. Una vez que cubran todos los puntos de venta del día, regresarían a la oficina e ingresarían manualmente los datos en una aplicación web o de escritorio. Este proceso presenta muchos desafíos, requiere mucho tiempo, es propenso a errores y no proporciona informes en tiempo real. La falta de granularidad de los datos hace que las posibilidades de validación y análisis sean casi nulas. Algunos KPI también son difíciles de calcular con lápiz y papel, lo que dificulta la adopción de medidas correctivas en el punto de venta.

Con el lanzamiento de los teléfonos inteligentes, las empresas empezaron a construir Aplicaciones basadas en teléfonos inteligentes para ejecución minorista.. Entonces, en lugar de capturar datos en papel, los auditores pueden ingresar los números en una aplicación móvil, y la aplicación calculará automáticamente todos los KPI relevantes. Ayudó a los comerciantes a realizar acciones en tiempo real en los puntos de venta. Las aplicaciones basadas en teléfonos inteligentes también ayudaron a acelerar los informes, ya que los datos se podían sincronizar periódicamente con la base de datos de back-end, reduciendo así el tiempo de generación de informes. Pero incluso con una aplicación basada en un teléfono inteligente, persistieron algunos de los desafíos mencionados anteriormente, como el tiempo para recopilar los datos manualmente, la posibilidad de errores manuales, una menor granularidad en la recopilación de datos y la posibilidad de manipular los datos.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático han avanzado en los últimos 5 o 6 años y vemos su uso para varias aplicaciones prácticas. La visión por computadora, una rama del aprendizaje automático, no fue una excepción. La visión por computadora ha encontrado aplicaciones en la detección de rostros, el análisis del flujo de tráfico, la detección de defectos y el diagnóstico asistido por máquinas son algunos de estos ejemplos. Una de esas aplicaciones se encuentra en el área de ejecución minorista. en lugar de coleccionar datos de estanterías minoristas manualmente, podemos hacerlo mediante una aplicación basada en visión por computadora con mucha más precisión y velocidad. Los auditores capturan un conjunto de imágenes de estantes y la aplicación basada en visión por computadora procesa estas imágenes y produce todos los KPI relevantes en un corto período. Los desafíos con una aplicación de entrada manual de datos ahora se abordan mediante una aplicación basada en visión por computadora, como se enumera a continuación.

• Dado que el usuario tiene que capturar un conjunto de imágenes en el estante en lugar de contar los productos, comprobar los precios, etc., se ahorra mucho tiempo.
• Dado que el proceso de recopilación de datos implica un procesamiento manual limitado, reduce en gran medida los errores manuales.
• Elimina la posibilidad de manipulación durante la captura de datos y la aplicación realiza automáticamente el cálculo de KPI.
• La aplicación basada en visión por computadora también ayuda a capturar datos a un nivel mucho más granular (seguimiento del nivel de los ojos y la posición de los SKU, seguimiento de los KPI a nivel de SKU frente al nivel de submarca/marca y seguimiento de varias de las actividades de la competencia) con el mismo esfuerzo de captura de datos.

Ivy Eye: reconocimiento de imágenes para ejecución minorista

Llevamos más de 15 años trabajando en el sector de bienes de consumo y hemos visto cómo estos cambios tecnológicos impactan la industria. Hasta ejecución minorista En lo que respecta a, hemos estado trabajando con varias de las 100 principales empresas de bienes de consumo de todo el mundo durante los últimos años. Hemos pasado por el viaje mencionado anteriormente y desempeñamos un papel activo en estos avances tecnológicos. Inicialmente, teníamos una aplicación de entrada de datos que ayudaba a los comerciantes (auditores minoristas) a capturar datos de los estantes manualmente. Ahora hemos automatizado esto a través de un Reconocimiento de imagenAplicación basada en Ivy Eye.

Hemos visto una enorme mejora en las actividades de ejecución minorista mediante el uso de Solución para ojos de hiedra, y los CPG pueden lograr ahorros de 5%-60% en el tiempo necesario para ejecutar auditorías minoristas. Ayuda a las empresas de bienes de consumo a utilizar este tiempo adicional para aumentar su cobertura de puntos de venta. También ayudará al comerciante a tener conversaciones productivas con los gerentes de los puntos de venta y ejecutar de manera efectiva acciones correctivas basadas en las recomendaciones del sistema. También hemos visto, en promedio, una precisión de 97% en los datos reportados por Ojo de hiedra y una reducción de errores manuales de aproximadamente 15%. La aplicación utiliza el poder de la visión por computadora para rastrear los datos a nivel granular. Un ejemplo de ello es informar la presencia de SKU por nivel de estantería y calcular la proporción de la estantería a nivel de ojo.

El futuro de la tecnología de ejecución minorista

El aprendizaje automático, especialmente la visión por computadora, ha avanzado rápidamente. Cada pocos meses se lanzan arquitecturas nuevas y optimizadas. Cambiamos el enfoque hacia la detección de bordes (procesamiento de imágenes en el dispositivo). Implica optimizar los modelos de visión por computadora actuales e implementarlos en el dispositivo. Ayuda a procesar las imágenes en el propio dispositivo móvil, eliminando así la necesidad de conectividad para procesar las imágenes. Otra área de enfoque es el reconocimiento basado en video, que ayuda a los comerciantes a capturar el estante a través de video en lugar de múltiples imágenes, haciendo así que este proceso sea más fluido. También vemos que Realidad Aumentada (RA) / La Realidad Virtual (VR), junto con el aprendizaje automático y la visión por computadora, puede generar muchos avances tecnológicos en la ejecución minorista en los próximos días. Un ejemplo es el uso de la generación de imágenes de Synthetic Shelf a través de una aplicación de realidad virtual.

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