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En una publicación reciente, discutimos cómo los avances en inteligencia artificial (IA) están impulsando la disrupción en el panorama minorista y de CPG, ayudando a las empresas a automatizar y optimizar las visitas a tiendas y el análisis de SKU. Aquí, destacamos historias de éxito y estudios de caso que muestran cómo tres empresas mejoraron significativamente la disponibilidad de productos, la visibilidad de la marca y la satisfacción del cliente utilizando soluciones minoristas de extremo a extremo impulsadas por IA.
La IA ayuda a las empresas de CPG y minoristas a superar el punto ciego tradicional de lo que realmente sucede en los pasillos de las tiendas y los puntos de venta de alimentos y bebidas (F&B), agudizando su ventaja competitiva con potentes analíticas de lineal digital e inteligencia de mercado.
Al aprovechar el aprendizaje profundo y la visión artificial, las aplicaciones de IA proporcionan a los representantes de ventas datos en tiempo real sobre detalles críticos del producto como precios, posición en lineal y promociones. Cuando se combinan con el análisis de datos sobre patrones y tendencias, estas métricas permiten una ejecución minorista más efectiva y una mejor alineación con las estrategias de precios e iniciativas de adquisición, ofreciendo a los gerentes insights sobre el cumplimiento de planogramas y la colocación de productos, y ayudando a los gerentes de tienda a tomar decisiones informadas sobre las condiciones de la tienda. Descubra cómo.
Tomemos el ejemplo de Henkel Beauty Care en Alemania, un líder global con más de 900 SKU en seis categorías. Su proceso de adquisición manual y las auditorías de lineal limitaban anteriormente al equipo de merchandising a solo 10 minutos de venta activa por visita a tienda.
Con Trax Retail Execution, los representantes ahora capturan imágenes de los estantes a través de smartphones, las cuales son analizadas en la nube para generar insights accionables sobre el lineal en tiempo casi real. Esta transición a un merchandising basado en datos ha optimizado las operaciones, reduciendo el tiempo dedicado a las verificaciones de distribución y la recopilación de datos en un 50%, y otorgó a los representantes un 150 por ciento más de tiempo para identificar oportunidades de generación de ingresos.
El 90% de los ingresos de la división de cuidado de belleza de Henkel proviene de sus 10 principales marcas. La captura de información granular a nivel de SKU les proporcionó acceso a datos de campo enriquecidos que permitieron al equipo identificar cuáles de sus productos clave faltaban en las estanterías y reducir las roturas de stock en un 4,3 por ciento. La acción correctiva subsiguiente resultó en un aumento de ingresos de más del 2 por ciento en un plazo de tres meses y medio.
Es importante destacar que los datos granulares a nivel de SKU ayudaron a identificar productos clave faltantes, reduciendo las roturas de stock en un 4.3%. Esto resultó en un aumento de ingresos de más del 2% en solo tres meses y medio — una clara demostración de cómo la previsión, la segmentación y la gestión del gasto se alinean para optimizar el ciclo de vida de los productos en los estantes.
Coca-Cola Amatil, un embotellador principal en Asia Pacífico, utilizó Trax para optimizar su estrategia de ejecución minorista en torno al té helado. A pesar de tener una penetración de producto un 15% superior a la de su competidor, Coca-Cola se dio cuenta de que tenía menos frentes totales (-4%).
Los insights de Trax revelaron que, mientras que las tiendas de la competencia almacenaban un promedio de 6.58 sabores, las tiendas de Coca-Cola promediaban solo 3.76. Armados con estos insights y benchmarks en tiempo real, la compañía se dirigió estratégicamente a las regiones donde la cuota de lineal era deficiente, en lugar de lanzar promociones indiscriminadamente en todas las tiendas.
Este enfoque focalizado resultó en un aumento del 5% en la cuota de mercado en dos semanas, generando $27,400 en ventas incrementales. Este caso ejemplifica cómo la colaboración interfuncional entre los equipos de compras, marketing y ventas, respaldada por el análisis de datos impulsado por IA, impulsa una gestión de categorías exitosa.
Coca-Cola Hellenic Rusia enfrentó desafíos para monitorizar la presencia y el cumplimiento de la marca en canales on-trade como HoReCa, gasolineras y establecimientos de comida rápida, debido a la ausencia de un sistema de auditoría de terceros.
La solución de Trax automatizó este proceso, utilizando el reconocimiento de imágenes para evaluar el cumplimiento de los estándares de merchandising en el punto de venta. Por ejemplo, rastreó activaciones de “Combo” que combinaban bebidas, alimentos y descuentos de precios en menús o exhibiciones.
Al optimizar estas auditorías, Coca-Cola aseguró una gestión de calidad de las activaciones de marca y obtuvo un ROI óptimo de los puntos de contacto acordados en múltiples tipos de establecimientos.
La plataforma impulsada por IA de Trax ofrece escalabilidad en toda la categoría, permitiendo a los stakeholders monitorizar los niveles de stock, las descripciones de productos y los precios en miles de tiendas. La plataforma facilita la incorporación de nuevos usuarios sin problemas, proporcionando a los usuarios finales dashboards con insights accionables para optimizar la gestión de la cadena de suministro, la gestión de relaciones con proveedores y el aprovisionamiento estratégico.
Este enfoque integral mejora las categorías de compras al reducir las ventas perdidas y las roturas de stock, mejorando el rendimiento y la gestión de proveedores, y permitiendo respuestas proactivas a los riesgos de la cadena de suministro.
Al integrar el análisis de gastos y los datos de source-to-pay, la solución ayuda a las empresas a reducir el coste total al tiempo que mejora la sostenibilidad y la eficiencia operativa.
Como demuestran estos ejemplos, las soluciones minoristas impulsadas por IA, como la plataforma de merchandising basada en datos de Trax, se están convirtiendo rápidamente en la fuente de la verdad del lineal. Empoderan a las empresas de CPG para aumentar su cuota de lineal, optimizar las estrategias de precios, impulsar los ingresos y mantener el cumplimiento de los estándares de merchandising — todo ello mientras ofrecen un compromiso y una satisfacción superiores al cliente.
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