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En la competitiva industria australiana de bienes de consumo rápido (FMCG), el crecimiento anual de las ventas actualmente se sitúa en torno al 3% al 4%, en comparación con el 8% al 9% de hace 10 a 12 años. Las empresas de bienes de consumo masivo se han centrado más en lo que ocurre en las tiendas con la cuota de mercado de sus marcas frente a la competencia. Por lo tanto, intentan perfeccionar su ejecución en la tienda.
El enfoque en la actividad en la tienda incluye compartir espacio en las estanterías, más aún, posiciones premium a la altura de los ojos. La presencia de sus marcas en la tienda, las situaciones en las que se agotan las existencias, la competencia atrevida para eliminar las carencias en las estanterías, los precios y la obtención del máximo rendimiento con la colocación de material en el punto de venta (POSM) son otros puntos de interés.
Los controles normalmente los llevan a cabo los representantes de ventas, comerciantes o empresas de corretaje de los propietarios de las marcas. Utilizan la entrada manual para asegurarse de que la ejecución en la tienda se realiza de acuerdo con el planograma establecido.
Esto implica que la persona que realiza la auditoría dedica mucho tiempo, dado el número de indicadores clave de rendimiento (KPI) por tienda y el número de llamadas por día que requiere la empresa. Como resultado, la auditoría puede ser propensa a errores.
Las empresas de bienes de consumo masivo pueden utilizar las visitas a las tiendas de sus valiosas personas de manera más eficiente mediante soluciones de reconocimiento de imágenes como Reloj Shelf.
¿CÓMO SHELFWATCH AYUDA A PERFECCIONAR TU EJECUCIÓN EN LA TIENDA?
Uso de inteligencia artificial (IA) y análisis avanzados a escala. Una de estas innovaciones es el desarrollo de soluciones de reconocimiento de imágenes basadas en la inteligencia artificial.
Reloj Shelf es la herramienta de inteligencia artificial más avanzada del mundo para medir la ejecución en la tienda, ya sea mediante planogramas, existencias agotadas o colocación de POSM. Es rápida (casi en tiempo real), precisa y lo suficientemente robusta como para funcionar con los datos más sucios. Para su inteligencia artificial, utiliza su propia unidad de almacenamiento de inventario (SKU) de una sola imagen.
Todo lo que ShelfWatch necesita es que el vendedor/comerciante (del propietario de la marca o del corredor) tome una fotografía de las estanterías y la suba automáticamente a la nube a través de la aplicación ShelfWatch.
El análisis se realiza en cuestión de minutos y regresa en tiempo real en función de los KPI solicitados por el cliente. Por ejemplo, la proporción de espacio en las estanterías según el planograma o la cantidad de existencias agotadas. De esta forma, el representante del propietario de la marca puede hacer que el gerente de la tienda tome medidas inmediatas para pedir existencias al almacén central.
Por encima de todo, ShelfWatch tiene un tablero hecho a medida. Puede ponerse a disposición de la dirección para que analice el porcentaje de estanterías, el número de existencias agotadas y más, lo que les permita perfeccionar su ejecución en la tienda. Ayudaría a mejorar las estrategias para el crecimiento de las marcas dentro de las diferentes categorías.
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