19 Jul Cómo funciona el reconocimiento de productos por imágenes

El reconocimiento de productos por imágenes es una solución que está cada vez más integrada en las acciones de trade marketing, ya que esta tecnología permite hacer un mejor seguimiento a la industria y contribuye con el aumento del sell-out en el retail.

Tener esa solución en tus manos te aporta un diferencial competitivo. Mientras algunas empresas corren y gastan mucho tiempo recolectando miles de datos en los PDVs –y después todavía tienen que tratar estos datos y transformarlos en información que sirva para tomar decisiones–, quien usa el reconocimiento de imágenes sale con ventaja.

Gana granularidad de tu información y productividad, reduce los índices de imprecisión y de fallas en la recolección de datos de campo.

Es como una carrera en la que los participantes intentan seguir en la misma dirección y ritmo, pero quienes usan reconocimiento de imágenes llegan antes y pueden dedicarle más tiempo a la estrategia.

A muchos les despierta la curiosidad la innovación que trae el reconocimiento de imágenes, podríamos decir que es por el proceso de inteligencia artificial en sí. Pero, además, queremos mostrarte cómo es que de hecho funciona esta solución y cuáles son los resultados que esta tecnología le puede traer a retails, industrias distribuidoras y, por supuesto, al shopper. 

Toda operación de trade marketing hace el acompañamiento de una serie de indicadores que sirven de base para las acciones de impulsión de la marca y de las ventas. 

Con el reconocimiento de productos por imágenes es posible identificar los siguientes pilares:

 1.Precio

identificación de presencia o ausencia de la etiqueta de precio, lectura de precio

2.Presencia

agotados, cantidad de productos

3.Participación

número de frentes, share of shelf de marca, de la categoría y de la competencia

4.Planograma

validación de la ejecución

5.Posición

validación del planograma e identificación de la categoría

Las categorías maduras en el trade marketing ya usan esta solución. El reconocimiento de productos por imágenes ya es una realidad en los segmentos de cosméticos, bebidas, nutrición infantil, higiene bucal, entre otros, produce un ahorro de tiempo y te ofrece una dirección precisa para los planes de acción.

Entre otras innovaciones que pueden dar la pauta para el futuro del sector en Latinoamérica, su estudio reveló que el comercio minorista debe invertir en automatización, en “robots que pueden escanear estantes para hacer una revisión del inventario y descubrir qué productos faltan”.

TECNOLOGÍA APLICADA AL TRADE MARKETING

Tener una “retroalimentación para fomentar el crecimiento de la categoría, convirtiendo la base de datos en consistente y confiable, además de promover un intercambio automático y rápido”.

“Cuando vemos el nivel de productos agotados y de pérdidas en las tiendas, es evidente que esa situación no está acompañando el ritmo actual, que es cada vez más moderno y digitalizado”. Deberíamos ser capaces de usar la tecnología a favor del negocio para mejorar ese aspecto”, indica en su declaración.

DATOS CONSISTENTES Y CONFIABLES

En el momento de evaluar la estrategia de Tienda Perfecta, muchas empresas lo hacen esporádicamente porque el proceso toma mucho tiempo del promotor o promotora de ventas. Es necesario analizar analizar diversas categorías y eso es demorado.

Desde el punto de vista de la inteligencia de datos, la granularidad y la frecuencia de la información son extremadamente relevantes para el desarrollo de algoritmo y para obtener recomendaciones acertadas, fiables y fuertemente estratégicas.

Una pregunta muy común al hablar sobre reconocimiento de productos por imágenes tiene que ver con la relación entre niveles de ocupación y aumento de ventas. Mucha gente se cuestiona: 

“Cuando la empresa aumenta su participación en la góndola, ¿cuál es la conversión en términos de sell-out?”

La respuesta no es tan directa como nos gustaría que fuera. En la mayoría de los casos, el aumento no es lineal. Piensa por ejemplo que si logras aumentar el número de frentes de tu producto en el anaquel, automáticamente vas a aumentar su visibilidad en el PDV, teniendo la chance de vender más.

Partiendo de este principio, entre más vendas, más vas a tener que aumentar tu participación en la góndola. El desafío está en poder presentar el ideal de participación en las góndolas, o share of shelf, si es que existe.

Cuando se analiza la información recolectada sobre participación, una vez por mes, se sabe que es posible que el valor no corresponda exactamente a la realidad del PDV, puesto que este share fue variando a lo largo de la semana.

Al final del mes, a pesar de que tengas acceso al sell-out del día a día de la tienda, si no conoces la participación en ese día específico, no vas a poder obtener este dato con precisión.

Si la información está estandarizada, se evita el riesgo de que el análisis tenga sesgos, que es lo que acaba sucediendo en algunos momentos porque la persona que recolecta los datos, o la que los analiza, tiene pocos datos o los correlaciona con cosas que no tienen sentido con lo que se había planeado inicialmente.

Los promotores ya registran lo que sucede en los puntos de venta y también toman fotos. Tú ya estás desarrollando la estrategia.

Con el reconocimiento de productos por imágenes es posible trabajar con:

✔ Menor tiempo de recolección

✔ Datos completos y precisos

✔ Agilidad en el tiempo de acción

✔ Visión detallada por SKU

✔ Monitoreo de todas las categorías en una sola visita