Los lineales de las tiendas son el epicentro de la acción y donde los clientes toman decisiones de compra clave. Las empresas de bienes de consumo envasados (CPG) que desean mantenerse a la vanguardia de la competencia están utilizando la inteligencia artificial (IA) para recopilar información clave en este punto crucial.
Las aplicaciones de IA, que reflejan características humanas como la resolución de problemas y la planificación, pueden ayudar a los representantes de campo a optimizar el orden de las visitas a las tiendas, dedicar menos tiempo a la colocación y distribución de productos en favor de tareas generadoras de ingresos, y utilizar los datos recopilados para diseñar nuevas iniciativas inteligentes.
Las empresas de bienes de consumo envasados (CPG) siempre han enfrentado una competencia feroz, y esto sigue siendo así. Lo que ha cambiado recientemente es que algunas están utilizando nuevas tecnologías en los lineales minoristas para aumentar significativamente su cuota de mercado.
En el pasado, utilizaban la tecnología para recopilar información vital sobre tendencias de consumo, rendimiento de marca, experiencias del cliente, inventario e iniciativas de marketing con el fin de comprender nuevos desarrollos y tomar decisiones de merchandising. Sin embargo, siempre existía un punto ciego: lo que sucedía a nivel de tienda, que es donde muchos clientes toman sus decisiones de compra.
Aquí entra la IA, que proporciona a las empresas de CPG y minoristas datos cruciales — hasta el nivel de categoría, marca y artículo — sobre disponibilidad, precios, posicionamiento y promoción. Cuando se rastrean y analizan, estos datos ofrecen el potencial de ejecutar estrategias de implementación en tienda de manera más efectiva, aumentando así la cuota de lineal y los ingresos.
Nuevos desarrollos en IA que están optimizando las estrategias minoristas
La IA utiliza la visión por computadora y el aprendizaje profundo para lograr estos resultados. La visión por computadora incorpora redes neuronales que ayudan a los ordenadores a detectar objetos dentro de las imágenes de los lineales y a clasificarlos con precisión.
El aprendizaje profundo es un área emergente que acerca el aprendizaje automático a uno de sus objetivos originales: la IA. En el aprendizaje profundo, un sistema informático recibe una gran cantidad de datos, que luego observa y analiza para reconocer patrones y tendencias emergentes, generando finalmente recomendaciones y predicciones adecuadas.
Las aplicaciones de aprendizaje profundo, especialmente en el campo de la visión por computadora, están más que listas para su implementación a gran escala. Recientemente, una arquitectura de red neuronal ganó el desafío ImageNet al clasificar una amplia variedad de objetos —como aves, barcos y gatos— en las categorías correctas con mayor precisión que los humanos.
En el lineal de la tienda, incluso las diferencias sutiles entre objetos, la iluminación deficiente, los reflejos y el desorden del fondo pueden superarse con estas potentes aplicaciones de IA.
De los datos a los insights: Posibilitando mejoras significativas en la eficiencia
La integración de aplicaciones de IA en las operaciones de campo permite mejoras de eficiencia de extremo a extremo que pueden desbloquear oportunidades de ingresos y aumentar significativamente la cuota de lineal.
Antes de que los representantes de ventas lleguen a las tiendas de su ruta, las aplicaciones de IA pueden determinar el orden óptimo de las visitas a las tiendas basándose en el mejor momento para visitar cada una, el personal disponible, las promociones en tienda y las necesidades específicas de cada establecimiento.
Dentro de la tienda, el reconocimiento digital de imágenes puede utilizarse para optimizar las auditorías de tienda mediante la captura de información sobre SKUs, tareas que anteriormente dependían de una entrada manual que consumía mucho tiempo y era propensa a errores. Menos tiempo dedicado a la recopilación de datos y a la colocación y distribución de productos deja más tiempo para lo que realmente deben hacer los representantes: la venta activa.
Por ejemplo, utilizando Trax Retail Execution, un líder global de FMCG con más de 8,000 marcas en múltiples mercados logró reducir el tiempo que sus representantes dedicaban a las auditorías en tienda en un impresionante 50 por ciento, permitiéndoles así dedicar un 40 por ciento más de tiempo a actividades de ejecución en tienda.
Además, la información recopilada puede analizarse rápidamente para evaluar artículos agotados, frentes, precios y cuota de lineal, e incluso encontrar patrones ocultos que pueden indicar los próximos pasos adecuados. En otra implementación exitosa, Coca-Cola Hellenic Bottling Company utilizó Trax Retail Execution y redujo drásticamente las roturas de stock en un 63 por ciento, al tiempo que aumentó las puntuaciones de ejecución en más del 10 por ciento.
Los usos brevemente mencionados aquí representan solo una fracción del potencial de la IA en las operaciones de ventas de una empresa. Dado que la disciplina aún es incipiente, es probable que los futuros avances en IA sigan ayudando a las empresas de CPG y minoristas a mejorar sus procesos y a aumentar sus ingresos y cuota de mercado.
Lea nuestro segundo blog de esta serie para comprender verdaderamente el poder de la IA en el sector minorista, demostrado a través de estudios de caso reales.
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