Retorno sobre o investimento: por que os líderes de CPG estão usando o reconhecimento de imagem para uma execução perfeita da loja

Uma loja perfeita é aquela que oferece uma experiência de compra perfeita aos consumidores. Implementado com a ajuda de varejistas e representantes de vendas, ele ajuda a criar uma imagem de marca positiva que, por sua vez, resulta em lucratividade tanto para o varejista quanto para o fabricante de CPG. Esse conceito nasceu no mundo das empresas de CPG e é denominado oficialmente como”Loja perfeita” pela Unilever,”Saída dourada” pela P&G,”VERMELHO — Execução correta diária” por Coca- Cola e”Execução impecável” da PepsiCo.

Nos últimos meses, escrevemos detalhadamente sobre as complexidades envolvidas na criação de uma loja perfeita - por que a necessidade do conceito de loja perfeito foi sentida, como executar e medir sua eficácia e os KPIs envolvidos. Também mencionamos como uma das melhores maneiras de atingir a meta dessa loja perfeita e indescritível é por meio do reconhecimento de imagem ou da tecnologia de “visão computacional”.

Mas há uma pergunta que sempre surge, e com razão: o reconhecimento de imagem para uma execução perfeita da loja gera um retorno significativo sobre o investimento para marcas de varejo e CPG? Neste blog, abordamos esse ceticismo e detalhamos como a tecnologia de reconhecimento de imagem otimiza sua execução de varejo, melhorando assim seu crescimento a longo prazo.

PROBLEMAS ENFRENTADOS PELAS MARCAS DE BENS DE CONSUMO DURANTE A AUDITORIA DE VAREJO -

Somente criar diretrizes com o objetivo de uma execução perfeita do varejo não é suficiente. Sua conformidade bem-sucedida por meio de auditoria é necessária. Marcas de CPG e varejo podem realizar auditorias de varejo de quatro maneiras -

1. Eles têm seus próprios representantes de vendas que visitam rotineiramente os pontos de venda para garantir que as diretrizes perfeitas da loja sejam atendidas.
2. Eles terceirizam a auditoria de execução de varejo para auditores terceirizados
3. Eles usam os dados do ponto de venda fornecidos por seus parceiros de varejo.
4. Eles usam soluções de reconhecimento de imagem baseadas em IA para execução no varejo - no entanto, essa opção só agora está ganhando força.

Mas, na maioria das vezes, a auditoria é conduzida preenchendo pesquisas ou capturando imagens que são posteriormente analisadas manualmente por uma equipe de back-end. Esse processo é lento e, muitas vezes, repleto de imprecisões decorrentes de erros/preconceitos humanos. Alguns problemas gritantes enfrentados são -

• Mão de obra limitada: Os fabricantes de bens de consumo não conseguem obter uma visão completa da execução do varejo - seus produtos estão presentes em muitos pontos de venda, mas a auditoria de varejo leva tempo, então as marcas podem auditar apenas alguns pontos de venda devido à mão de obra limitada.
• Conjunto de habilidades finito: Calcular KPIs pode não ser a principal habilidade da maioria dos representantes de vendas, especialmente KPIs complicados, mas importantes, como blocos de marca, adjacência e sequência. Na verdade, com um fabricante de produtos de higiene bucal, descobrimos que obter dados do Share of Shelf em nível de segmento era um grande desafio quando eles pediam aos comerciantes que calculassem e relatassem manualmente os números.
• Demorado: Essa coleta intensiva de dados, cálculo de KPI e derivação de insights consomem tempo. Os representantes de vendas geralmente precisam se comprometer em fazer melhorias em tempo real na loja, o que pode aumentar as vendas.
• Conflito de interesses - Surge um conflito de interesses quando os representantes estão medindo seu próprio desempenho. Isso significa que, se as marcas desejam oferecer um bônus ou incentivo programa de loja perfeito, eles terão que se contentar com os dados não verificados fornecidos. Muitas marcas contratam uma equipe terceirizada de auditoria de varejo para resolver esse problema, mas isso gera custos adicionais.
• Falta de geração de insights instantâneos - Mais importante ainda, é preciso tempo para coletar dados, interpretá-los e, em seguida, elaborá-los para alcançar um curso de ação. Quando um remédio é obtido, as realidades básicas mudaram, tornando os insights obsoletos. Assim, efetivamente, nenhum valor foi agregado para melhorar o ponto de venda de acordo com as diretrizes perfeitas da loja.

O preenchimento de pesquisas, usando apenas aplicativos SFA e a captura de imagens para serem analisadas posteriormente, não resolvem o problema principal em questão - Como garantir que as diretrizes da Perfect Store sejam seguidas em cada visita à loja?

RECONHECIMENTO DE IMAGEM - ABORDANDO LACUNAS NA EXECUÇÃO PERFEITA DA LOJA

A questão central mencionada acima justifica uma solução tecnológica para capacitar os representantes de campo a digitalizar rapidamente as prateleiras e identificar lacunas nelas quando comparadas às diretrizes da Perfect Store.

Tecnologias inovadoras, como visão computacional, podem resolver esse problema. digitalizando as prateleiras e fornecendo feedback em tempo real aos representantes sobre as lacunas na execução do merchandising.

Neste blog, discutiremos o retorno sobre o investimento (ROI) gerado pelas soluções de reconhecimento de imagem para otimizar a execução do varejo.

O ROI varia de marca para marca e da região em que eles estão vendendo seus produtos. Embora as horas de trabalho economizadas sejam um fator importante em regiões onde os salários são altos, a precisão dos dados será um fator importante em outras regiões onde é difícil obter dados confiáveis dos representantes de campo.

Impulsionando Produtividade da força de vendas

Um benefício imediato de implantar uma solução de reconhecimento de imagem para monitorar a execução da Perfect Store é o número de horas de trabalho que podem ser economizadas por representantes de campo que, de outra forma, gastariam muito tempo verificando manualmente as condições das prateleiras.

Por exemplo - Em um de nossos projetos com uma importante empresa global de bebidas, a ShelfWatch forneceu relatórios instantâneos de reconhecimento de imagem para mais de 1000 estabelecimentos comerciais tradicionais, processando as imagens nos dispositivos dos representantes (reconhecimento no dispositivo). Fora de estoque e erros em Execução do planograma foram abordados pelos representantes de campo na loja. Os insights foram gerados com um tempo de resposta de menos de um minuto, reduzindo o tempo de auditoria em 50%.

Melhor precisão dos dados coletados

Em certos mercados, as auditorias de varejo são prejudicadas pelas limitações que as auditorias manuais trazem: preconceito, falta de habilidade e erro humano. O representante de campo pode não ser qualificado para medir e calcular KPIs complexos da Perfect Store, como blocos de marca, nível dos olhos ou adjacência. É aqui que entra o reconhecimento de imagem. Ele identifica corretamente o SKU e suas diversas variantes, calcula os KPIs e verifica a conformidade, tudo a partir de uma única foto da prateleira.

Por exemplo - Um fabricante líder de produtos para higiene bucal estava se esforçando para garantir que seus KPIs da Perfect Store fossem atendidos corretamente pelos comerciantes. Eles estavam pedindo aos comerciantes que enviassem fotos da prateleira como prova após o trabalho, mas devido à falta de uma tecnologia automática para verificar a conformidade das fotos, eles não conseguiram identificar e melhorar as lacunas de conformidade na execução do merchandising.
Isso, combinado com o fato de que há um alto desgaste na força de campo de merchandising, significou que o cliente teve que treinar sua força de campo com não há certeza de que suas diretrizes perfeitas de loja foram seguidas por todos os comerciantes.
Depois de implementar o ShelfWatch, eles ficaram surpresos ao ver a eficácia da tecnologia ao permitir que os comerciantes resolvessem as lacunas de conformidade por meio de alertas em tempo real e aumento da responsabilidade em toda a força de campo. Eles conseguiram obter melhores resultados com os pagamentos que estavam fazendo à equipe de merchandising que criou o caso comercial para investirem em uma solução de reconhecimento de imagem como o ShelfWatch.

ROI em taxas de espaço de prateleira de varejo

As empresas de CPG pagam taxas substanciais aos varejistas para colocar seus produtos na loja, realizar promoções ou colocá-los em zonas de alta venda.

Ao digitalizar suas prateleiras usando o reconhecimento de imagem, as empresas de CPG podem obtenha o ROI sobre seus custos e tenha uma conversa baseada em dados com os varejistas.

Isso foi alcançado por uma marca de chá quando implantou uma solução ShelfWatch para rastrear a execução na loja de materiais de ponto de venda (POSMs) implantados por ela para sua nova linha de chás de ervas. Ao correlacionar os dados fornecidos pelo ShelfWatch e os dados do EPOS, o cliente conseguiu medir as vendas incrementais impulsionadas por um POSM perfeitamente executado quando comparado ao POSM não compatível e criou um caso para implementar o ShelfWatch para verificações periódicas.

Eliminando auditorias de terceiros

Em muitos mercados, é comum contratar uma equipe de auditoria terceirizada que verifica o trabalho do comerciante após sua visita para vincular o incentivo do comerciante ao seu desempenho. Embora esse método seja uma forma eficaz de obter o melhor valor pelo valor do incentivo, isso se torna caro e pode ser feito apenas para uma amostra de lojas.

Ferramentas modernas de digitalização de prateleiras, como o ShelfWatch, podem eliminar a necessidade de uma equipe de auditoria terceirizada, pois permitem que os comerciantes autoauditem seu trabalho analisando automaticamente as fotos capturadas por eles. Em alguns casos, a eliminação da equipe de auditoria pode não ser possível, mas mesmo nesses casos, a equipe de auditoria pode se tornar mais eficiente pedindo aos auditores que tirem fotos em vez de auditarem manualmente as prateleiras e, assim, cubram mais lojas por dia.

Em qualquer um dos casos, a economia de custos com uma equipe de auditoria de campo terceirizada cara pode fornecer a justificativa de ROI para investir em soluções de IR. As soluções modernas de IR, como o ShelfWatch, são rápidas e econômicas em grande escala quando comparadas à equipe de auditoria manual.

Avaliação precisa dos programas de fidelidade/incentivo -

Como estabelecemos que as soluções de reconhecimento de imagem oferecem informações confiáveis e precisas, elas podem ser usadas para calcular o bônus percentual para parceiros de varejo e representantes de vendas. Isso ajuda a criar um programa de loja perfeito baseado em incentivos, o que significa que tanto o varejista quanto os representantes de vendas agora investem na saúde da marca.

As tecnologias de reconhecimento de imagem podem fornecer às empresas de CPG dados objetivos para realmente saber quais varejistas e equipes de vendas em campo estão executando de acordo com os padrões da Perfect Store e quem não está.

Com dados relevantes e precisos, os CPGs podem negociar melhores posicionamentos, obter maior ROI para seus monitores e incentivar sua equipe de campo com precisão. Quando esses benefícios são combinados, o ROI de ferramentas de digitalização de prateleiras, como o ShelfWatch, se torna aparente e, na verdade, uma ferramenta indispensável para os executivos modernos de CPG criarem uma cultura baseada em dados.

Quer saber mais sobre outros KPIs de prateleira? Leia nosso próximo blog para descobrir.

Para ver o desempenho de sua própria marca nas prateleiras, clique em aqui para agendar uma demonstração gratuita do ShelfWatch.

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