Uno de los segundos mayores fabricantes de vinos y bebidas espirituosas del mundo, con presencia en más de 150 países, continúa expandiéndose a nuevas geografías cada pocos años mientras aumenta su participación de mercado en los mercados existentes.
En 2022, las ventas de la empresa crecieron en 171 TP2T, pero la visibilidad de la marca y la cuota de anaquel en nuevos mercados fueron bajas. La solución de ejecución minorista existente de la empresa para realizar un seguimiento de las actividades de ventas y comercialización era torpe y requería mucho tiempo, con problemas de conectividad en áreas remotas.
La empresa necesitaba una solución para simplificar las actividades de comercialización en las tiendas minoristas y realizar un seguimiento detallado de los KPI en tiempo real. Fue entonces cuando nos asociamos con el gigante del alcohol para implementar nuestra solución de reconocimiento de imágenes, Ivy Eye, para automatizar las actividades de comercialización en la tienda para la empresa.
Necesidad de seguimiento y visibilidad granulares de KPI
La compañía de bebidas alcohólicas rastreó el ejecución minorista KPI utilizando una solución de entrada de datos basada en teléfonos inteligentes y terminando la cobertura de puntos de venta con la fuerza de campo de comercialización existente tomó tiempo. Con la compañía expandiéndose a mercados más nuevos, contratar y capacitar agentes de fuerza de campo fue un gran desafío.
Para la comercialización en la tienda, la fuerza de campo estaba rastreando solo la disponibilidad en el estante a nivel de marca y la participación en un estante de productos. Con un ancho de banda de fuerza de campo limitado, el seguimiento granular de KPI, como el OSA a nivel de SKU, la adherencia al planograma y la presencia de productos a nivel de los ojos, era difícil.
La empresa necesitaba un sistema que se integrara a la perfección con sus actividades de comercialización actuales y, al mismo tiempo, automatizara todos los pasos necesarios para lograr la máxima productividad y cobertura.
Automatización y monitoreo en tiempo real con Ivy Eye
Ivy Eye, un integrado solución de reconocimiento de imagen para la ejecución al por menor de bienes de consumo, se implementó para la empresa líder en bebidas alcohólicas. El canal minorista moderno en India es uno de los mercados emergentes más rápidos para la empresa, y ahí es donde comenzamos a implementar Ivy Eye.
- La tecnología de reconocimiento de imágenes de con Ivy Eye generación automatizada de KPI a través de la captura de imágenes, lo que significaba que una sola foto del estante capturado era suficiente para realizar un seguimiento de los KPI como la disponibilidad del estante y el cumplimiento del planograma.
- La automatización con Ivy Eye les ayudó a reducir el tiempo que los comerciantes pasaban en los puntos de venta. Reducimos el tiempo que dedican los comerciantes de 45 minutos a menos de 20 minutos en las tiendas.
- La solución proporcionó KPI casi en tiempo real a los usuarios de campo para que pudieran tomar medidas correctivas si hubiera brechas en los KPI reales frente al objetivo.
Los siguientes KPI se habilitaron automáticamente para capturar a través de un sistema de reconocimiento de imágenes entrenado específicamente para identificar diferentes tamaños y variedades de botellas de licor.
- OSA (disponibilidad en el estante)
- OOS (Fuera de stock) a nivel de SKU
- Revestimientos a nivel de SKU
- Cuota de estantería
- Adherencia al planograma
- Presencia de SKU a la altura de los ojos
- Seguimiento de precios
- Seguimiento de POSM
El seguimiento de KPI también se realizó para un conjunto selecto de competidores. De esta forma, la marca podría comparar precios, variantes y ventas de la competencia para desarrollar campañas y estrategias de marketing.
Desafíos de la implementación del reconocimiento de imágenes
Al igual que con cualquier tecnología de visión artificial, implementar un solución de reconocimiento de imagen en el suelo siempre es un reto. Los desafíos comienzan desde la infraestructura, los procesos y las regulaciones, y van hasta la adopción por parte de la fuerza de campo acostumbrada a hacer las cosas manualmente. Aquí hay algunos problemas tecnológicos que enfrentamos con la implementación de Ivy Eye para esta empresa líder en bebidas alcohólicas.
Diferentes tamaños de productos
- Inicialmente, el sistema de reconocimiento de imágenes no podía identificar productos idénticos con pequeñas diferencias de tamaño. Para resolver esto, Ivy desarrolló modificaciones tecnológicas simples, como usar la relación de aspecto y las características relacionadas con el tamaño del producto como parte del entrenamiento de la máquina y el posprocesamiento para distinguir estos productos sin problemas. El circuito de retroalimentación asegura que con cada imagen capturada, el sistema se entrena a sí mismo.
Condiciones de iluminación de la tienda
- Sistemas de reconocimiento de imagen Siempre luche con condiciones de poca luz en los puntos de venta. Sin embargo, nuestra solución tiene un detector de iluminación incorporado para habilitar la función Flash cuando la condición de iluminación está por debajo del valor umbral.
Alineación de cámara
- Al sistema le resultó difícil procesar imágenes capturadas en ángulo. Para evitar imágenes de mala calidad basadas en el ángulo de captura y los bordes, desarrollamos una función para garantizar que el teléfono esté paralelo al estante mientras captura imágenes. Los bordes tenían que alinearse con el enfoque de la cámara, lo que mejoró la calidad de la imagen.
Distancia de imagen
- Ivy Eye inicialmente no funcionó bien en imágenes capturadas desde una gran distancia. El sistema necesitaba imágenes capturadas a 2 o 3 pies del estante. Eliminamos este problema capacitando a los comerciantes y representantes de campo y brindando pautas estrictas para capturar las imágenes de manera uniforme.
Medición del impacto real
95% Precisión
2,8 minutos de tiempo de procesamiento de imágenes
55% de ahorro de tiempo
Mejora 5% en AOS
La implementación de Ivy Eye mejoró la visibilidad empresarial mediante el seguimiento de KPI adicionales y el aumento de la granularidad del seguimiento de KPI. La mejora en la ejecución resultó en una mejora de 5% en OSA en 4 meses de ejecución.
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