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Su estrategia basada en el lineal es tan efectiva como la exhaustividad con la que las soluciones de Visión por Computadora recopilan los datos en tienda.
Ya hemos abordado la importancia de la precisión en los datos del lineal y cómo una rigurosa aplicación de la calidad de los datos ayuda a Trax a proporcionar una alta precisión en el reconocimiento de imágenes en el lineal minorista. Sin embargo, en un panorama minorista en constante evolución, inundado de nuevos productos y rediseños de envases, la precisión es solo una parte de la historia. Si utiliza soluciones basadas en Visión por Computadora (CV) para la ejecución minorista o la medición del lineal, la exhaustividad de sus datos es igualmente crucial para mantenerse actualizado y por delante de la competencia.
Por qué la exhaustividad es importante
Coca-Cola lanzó una campaña durante la recién concluida Copa Mundial de la FIFA, con latas de edición limitada que llevaban impresos los números del 0 al 9, para que los aficionados compartieran sus predicciones de resultados en redes sociales. Un evento global como este es el sueño de todo gerente de marca, pero también puede convertirse en su peor pesadilla. Sin un sistema para rastrear si los nuevos productos llegaron a los lineales de las tiendas más importantes, resulta difícil para las marcas lograr un ROI óptimo en estas costosas campañas.
Incluso con la recopilación de datos en tienda impulsada por Visión por Computadora, el desafío de reconocer nuevos artículos en los lineales es considerable. Además de los nuevos productos, los datos incompletos también pueden ser resultado de una serie de otras anomalías, como una baja calidad de imagen, la entrada fraudulenta de datos de visitas a tiendas, imágenes duplicadas, entre otros. Los datos incompletos pueden generar resultados inexactos durante el proceso de reconocimiento y digitalización, y a su vez afectar la elaboración de informes sobre métricas del lineal.
Garantizando la exhaustividad en un lineal en constante evolución
Los lanzamientos de nuevos productos son el motor de muchos equipos en una empresa de bienes de consumo envasados (CPG) y una forma importante para que una marca se mantenga relevante. Al mismo tiempo, se introducen nuevos diseños de productos existentes. Para los proveedores de soluciones, una base de datos de SKU desactualizada es la principal causa de la degeneración en el rendimiento del motor de reconocimiento, lo que conduce a datos inconsistentes y una visión incompleta.
Para evitar esto, Trax ha desarrollado un servicio de monitorización continua basado en un algoritmo bien diseñado y que funciona con un motor de aprendizaje activo. Así, cada vez que el sistema detecta un nuevo producto o diseño, la identidad de este producto se infiere utilizando datos de referencia, se valida y luego se actualiza en la base de datos.
¿El resultado? Los usuarios pueden hacer un seguimiento de los nuevos diseños de envases y productos, y mantenerse al tanto de los nuevos lanzamientos de la competencia en el mercado.
El reconocimiento de imágenes ha simplificado la recopilación de datos en tienda, pero para ser verdaderamente efectivas, las soluciones de ejecución minorista deben ser inmunes a las anomalías relacionadas con la captura de imágenes. Los usuarios de campo pueden capturar la misma sección del lineal varias veces, o a veces subir fraudulentamente imágenes incorrectas como prueba visual de activación. Para evitar tales anomalías y asegurar que los datos recopilados sean completos, Trax ha desarrollado un motor de aprendizaje no supervisado que monitoriza cada sesión, identifica fallos específicos, detecta capturas incompletas y duplicadas, e incluso verifica el GPS de la foto con la ubicación conocida de la tienda.
Con compradores transitando, carritos de compra siendo empujados y otras distracciones, aún puede ser un desafío capturar cada pasillo de principio a fin. Las auditorías manuales en la tienda también son propensas a errores humanos, como el doble conteo. Para abordar estos problemas, Trax aprovecha el poder inmersivo de una función de realidad aumentada que señala las áreas del lineal que los usuarios pudieron haber omitido capturar y los guía para reanudar la auditoría desde el punto exacto en que fueron interrumpidos.
Una visión completa de la tienda
Para tomar decisiones comerciales con confianza, los datos capturados y recopilados mediante el reconocimiento de imágenes deben ser limpios, completos y libres de anomalías. La aplicación de rigurosas verificaciones de calidad de datos, con la exhaustividad como pilar clave en la captura de imágenes, es fundamental para el cálculo y la elaboración de informes adecuados de métricas del lineal, como la disponibilidad en lineal, la cuota de lineal y más.
Vea este video para comprender cómo Trax garantiza la calidad de los datos en nuestra plataforma de Visión por Computadora.
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