Share it with your network.
De acordo com o Gartner, até 2025, 90% das interações com clientes no setor de varejo serão gerenciadas por IA. Os últimos avanços na tecnologia de IA e nos algoritmos de aprendizado profundo estão mudando o setor de varejo. Com um grande número de conjuntos de dados compostos por milhares de imagens de prateleiras, as empresas agora podem aproveitar a inteligência artificial para monitorar melhor sua presença nas prateleiras do varejo.
Monitoramento de prateleiras de varejo ajuda a reconhecer as condições do produto nas prateleiras, como disponibilidade, sortimentos, espaço, preços, promoções e muitos mais. Ele capacita as empresas a tomarem ações corretivas imediatas. Os algoritmos de IA podem definitivamente melhorar conformidade com o planograma fornecendo informações precisas sobre a visibilidade do estoque. As empresas poderão monitorar e comparar a duração das instâncias de estoque, o que levará a uma melhor colocação dos produtos na loja.
Como funciona o monitoramento de prateleiras de varejo
Não há muitas mudanças na rotina diária dos representantes de campo, além do fato de que eles têm mais flexibilidade em termos da qualidade das imagens que compartilham com a equipe de análise. O setor atual tem muitos gargalos que afetam os insights finais, nos quais a falha na análise de imagens pouco nítidas é um grande problema. Isso leva a um aumento no tempo e nos custos para a empresa recuperar novas imagens para novas análises.
Os representantes de campo só precisam clicar nas fotos de todas as prateleiras relevantes e enviá-las para suas sistema de análise de prateleiras de varejo. Um dos obstáculos no processo automatizado de auditoria de varejo é a obstrução quando os agentes de campo clicam nas fotos da prateleira. Isso também é resolvido pelo monitoramento das prateleiras do varejo, à medida que o sistema aprende rapidamente com o mínimo de entradas de treinamento, e toda a operação se torna altamente escalável. Assim, a perda de fotos devido à obstrução durante a fotografia pode ser ignorada.
O algoritmo de IA analisa todos os tipos de entradas para fornecer insights. Sua capacidade de analisar imagens de baixa qualidade aumenta a credibilidade dos resultados finais. Os sistemas tradicionais têm dificuldade em analisar imagens pouco claras/com pouca luz, o que não é o caso quando se usa IA. A confusão entre produtos de aparência semelhante é outro problema controverso que é resolvido quando a IA é implantada em seu sistema de reconhecimento de fotos para auditorias automatizadas de varejo.
Pontos paralelos aproveitou o poder da IA para criar o ShelfWatch, um serviço de análise de prateleiras de IA que capacita os representantes de campo com flexibilidade e as empresas com escalabilidade. O ShelfWatch elimina todos os impasses no processo tradicional de auditoria de varejo que atualmente está consumindo a receita das marcas de CPG e varejo. A extensão de suas vantagens pode ser totalmente compreendida analisando cada parte interessada no processo de auditoria de varejo.
Representantes de vendas/campo -
Os representantes enfrentam grandes desafios ao coletar dados na forma de fotos e vídeos. Há uma falta de uniformidade nos padrões de empilhamento entre os varejistas, o que leva a diferentes tipos de imagens em termos de orientação, iluminação e posicionamento do estoque. Os agentes de campo têm dificuldade em manter a consistência com os dados que eles coletam porque essas imagens não padronizadas demoram mais para serem analisadas. E na busca por imagens padrão, os agentes de campo são vítimas de outros tipos de vieses de percepção humana.
O ShelfWatch ajuda os representantes de campo, oferecendo a flexibilidade de tirar todas as fotos possíveis em qualquer orientação, iluminação ou posicionamento. Essa flexibilidade é permitida porque o ShelfWatch não depende de imagens uniformes padrão para fornecer uma saída precisa. Usando algoritmos de IA de última geração, o ShelfWatch é capaz de analisar até mesmo as imagens mais distorcidas porque usa tecnologia de reconhecimento de pacotes de IA.
Parceiros de varejo -
As auditorias de conformidade também são tarefas difíceis para os varejistas. Cumprir o planograma predefinido faz parte do contrato de serviço entre o varejista e as marcas. Se, na avaliação final, os varejistas violarem o contrato ao exibir poucos produtos ou ao não posicionar os produtos corretamente, isso poderá atrair penalidades e até mesmo a rescisão de contratos (em casos extremos).
Como o ShelfWatch permite que os representantes de campo sejam flexíveis ao coletar dados, ele também ajuda os varejistas a cumprirem os contratos de serviço, pois todas as imagens coletadas pelos representantes são analisadas independentemente da luz, posicionamento e orientação dos produtos na prateleira. Isso evita que os varejistas recebam relatórios de auditoria falsos porque, mesmo que sua prateleira não esteja bem empilhada em termos de posicionamento e iluminação, o Shelf Watch detectará todos os objetos na prateleira, reduzindo assim a incidência de não conformidade devido à coleta deficiente de dados.
Marcas
Os fabricantes de CPG se beneficiam de nossa solução baseada em IA. Eles são capazes de analisar todos os tipos de imagens de suas auditorias de varejo usando Relógio de prateleira. Isso ajuda as marcas de CPG a calcular seus KPIs da Perfect Store, e obtenha insights instantâneos e implemente-os enquanto estiver na loja.
Gostou do blog? Leia este outro blog para entender como a IA está vencendo a estratégia de varejo.
Quer ver o desempenho de sua própria marca nas prateleiras? Clique aqui para agendar uma demonstração gratuita.
.jpg)
