Share it with your network.
Esta es una anécdota común utilizada por los investigadores de mercado a la hora de cuantificar la importancia de tener una estrategia de venta minorista correcta. Aunque la cifra del 70% es una sobreestimación y la cifra real se acerca al 50%, el mensaje clave para nosotros es que conseguir una presencia comercial adecuada de una marca es tan importante como crear la propia imagen de marca a través de la publicidad y dar forma a los mensajes.
En el comercio minorista, la forma en que una marca configura su presencia en las estanterías es muy importante. Sin embargo, existe un gran punto ciego: obtener información objetiva sobre la calidad de la presencia de una marca en las estanterías a gran escala es todo un desafío.
Con este blog, presentamos un Solución automatizada de monitoreo de estanterías minoristas basada en inteligencia artificial eso hace que el proceso de análisis de las imágenes de las estanterías minoristas sea extremadamente eficiente y flexible. En Puntos paralelos creemos firmemente que el proceso de recopilación y análisis de datos de investigación de mercado estará muy influenciado por la Inteligencia Artificial. Estamos aquí para impulsar este cambio.
Las formas tradicionales de obtener información sobre la presencia minorista son ineficientes y costosas
Las marcas y agencias suelen medir las estanterías haciendo que sus representantes o socios obtengan imágenes de las tiendas minoristas de diferentes regiones del país y, a continuación, codifiquen los atributos (caras de la marca, área, conteo, disponibilidad en las estanterías, detección de visualización de precios) manualmente. Hacerlo es costoso, lleva mucho tiempo y es un enfoque inflexible. Con los últimos avances en visión artificial, ha llegado el momento de dejar que los algoritmos codifiquen los atributos.
Estudio de caso conceptual
Análisis de las razones de la disminución de las ventas de RedBull con la ayuda de la supervisión automatizada de las estanterías minoristas
Una descripción general de cómo la IA impulsó la supervisión automatizada de las estanterías minoristas puede ofrecer información de gran valor.
Supongamos que RedBull nota una disminución en su volumen de ventas en EE. UU. en los últimos dos meses. Esta era una situación desconcertante para la empresa, ya que sus estudios de mercado habían confirmado las siguientes hipótesis sobre la marca:
- Los datos de medición de las ventas minoristas confirmaron que el alcance y los niveles de stock de los productos de RedBull se mantuvieron saludables.
- La eficacia de la publicidad y la promoción de la empresa no ha hecho más que aumentar en los últimos meses.
- Las encuestas a los clientes han revelado que la percepción hacia la marca RedBull solo ha mejorado durante el último mes.
- No ha habido ningún cambio notable en la dinámica de la competencia en el mercado de bebidas energéticas.
- Los datos de ventas minoristas también confirmaron que las ventas de otras marcas competidoras también se han ralentizado.
A la luz de las conclusiones anteriores, los ejecutivos de Red Bull concluyeron que podría haber problemas con posicionamiento minorista. Sin embargo, estaban desconcertados acerca de cómo medir objetivamente la calidad de su presencia minorista y examinar esta hipótesis. Acuden a una agencia de investigación de mercado en busca de ayuda.
La agencia de investigación mantiene una base de datos mensual con imágenes de estanterías de aproximadamente 5000 tiendas minoristas de EE. UU. Decidió analizar las imágenes de las estanterías refrigeradas (que contienen bebidas energizantes) durante un período de los últimos 6 meses. A continuación, implementó la tecnología de visión artificial ParallelDots para obtener información sobre la visibilidad y la calidad de la presencia de RedBull en las estanterías en comparación con las marcas de la competencia que venden bebidas energéticas y productos sustitutivos.
Tecnología de visión computarizada ParallelDots para la supervisión automatizada de las estanterías de las tiendas
Los algoritmos de ParallelDots están diseñados para tomar una imagen de un estante como entrada e identificar los productos visibles. Además de identificar cualquier producto completamente visible, también proporciona el recuento, el área y la altura correspondientes.
El algoritmo funciona bien incluso en situaciones prácticas en las que la iluminación no es ideal (para la imagen de estantería), los productos se mantienen en diferentes orientaciones (inclinados, hacia atrás) y la imagen se aleja.
Una representación visual de cómo el algoritmo detecta la presencia en las estanterías de determinados productos:
Analizando la presencia de RedBull en las estanterías
Los algoritmos de monitorización de estanterías de ParallelDots se utilizaron para analizar unas 5000 imágenes de estanterías refrigeradas de los últimos seis meses. Esto convirtió todos los datos cualitativos sobre la visibilidad en estanterías de RedBull y sus productos sustitutos en métricas cuantificables. Los investigadores ahora utilizan técnicas de análisis de datos para descubrir información.
En primer lugar, los investigadores analizaron los Distribución visual de Shelf (CONTRA). El VSS de un producto se identifica como el área visible del producto como un porcentaje del área visible de todos los productos de la estantería.
La sospecha de los investigadores era cierta. La visibilidad de RedBull en relación con otros sustitutos había disminuido en los últimos meses. Lo mismo ocurrió con otras marcas de bebidas energéticas. Ahora la pregunta es, ¿qué es lo que está causando este cambio?
Al analizar aún más el VSS de otras bebidas, los investigadores notaron que había habido un fuerte crecimiento en visibilidad de estantería de bebidas saludables a base de café y proteínas. Casi toda la disminución de la visibilidad en las estanterías de las bebidas energéticas se debió al aumento de estas dos categorías emergentes de bebidas.
Consulta la tabla para conocer la visibilidad en las estanterías de los SKU distintos de las bebidas energéticas que se encuentran en las estanterías refrigeradas:
De hecho, el café y las bebidas saludables a base de proteínas han sido una de las categorías de bebidas de más rápido crecimiento. Durante los últimos seis meses, muchos gigantes del CPG han invertido en ofrecer nuevos productos en estas categorías, junto con una publicidad agresiva y asociaciones minoristas para ganar liderazgo en este espacio de rápido crecimiento.
Se sabe que las bebidas energéticas tienen un nicho de mercado propio. Los ejecutivos de RedBull prestaron poca atención al surgimiento de nuevas categorías. Este cambio los sorprendió. Gracias a la información extraída de la supervisión de estanterías basada en la inteligencia artificial, los ejecutivos decidieron ahora recopilar más información sobre las medidas correctivas.
Más información para guiar las acciones correctivas
A estas alturas, ya se había establecido que a las bebidas energéticas se les estaba dando menos espacio minorista para dar paso a una mayor oferta de productos en las categorías de café y bebidas saludables a base de proteínas. Una serie de cálculos numéricos reveló que la disminución del consumo de bebidas alcohólicas fue más pronunciada en las tiendas más pequeñas de las ciudades estadounidenses más pequeñas. Esta es un área en la que RedBull tiene poca visibilidad y control sobre las decisiones de venta de los minoristas.
Uno de los investigadores también sospechó que a Red Bull también se le estaban dando posiciones poco atractivas en las estanterías para dejar espacio a las categorías emergentes. »El nivel de los ojos es el nivel de compra» es un dicho común en la industria minorista. Cualquier marca prefiere colocar sus productos a la altura de los ojos o cerca de ellos para aumentar la probabilidad de que los consumidores elijan los productos y RedBull no es diferente. El investigador decidió medir la altura media a la que se exhibían los productos de RedBull en las estanterías.
El siguiente análisis muestra que la presencia de Red Bull en las zonas preferidas a nivel de los ojos (nivel 4-8) también se ha reducido considerablemente. Este es un dato importante que explica con más detalle el motivo de la caída de las ventas del producto.
La siguiente tabla destaca el hecho de que la presencia de los SKU de Red Bull a la altura de los ojos se ha reducido significativamente.
Conclusión
Con el monitoreo automatizado de las estanterías minoristas impulsado por la inteligencia artificial, la agencia pudo probar la hipótesis de que el deterioro de la presencia de Red Bull en las estanterías era el principal responsable de la disminución de las ventas del producto. Y lo que es más importante, la agencia pudo hacerlo en un plazo determinado y de manera rentable, al tiempo que identificó el motivo subyacente y obtuvo más información para tomar medidas correctivas. En ParallelDots creemos que la IA va a ser una gran fuerza impulsora en el futuro de la investigación de mercado y estamos aquí para facilitar ese cambio.
¿Te gustó el blog? Sigue leyendo otros blogs y descubra cómo ShelfWatch puede ayudarle a supervisar las estanterías de las tiendas minoristas.
¿Quieres ver el rendimiento de tu propia marca en las estanterías? Haga clic aquí para programar una demostración gratuita.
