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El reconocimiento de imágenes (IR) se ha ganado con razón su lugar en el conjunto de herramientas de la industria de bienes de consumo. Es rápido, escalable y proporciona datos de estantería casi en tiempo real. Pero aquí está la incómoda verdad: no importa lo potente que sea la tecnología, los datos de entrada pobres pueden sabotear silenciosamente sus resultados (al igual que cualquier tecnología avanzada).
Es el clásico principio de "basura entrante, basura saliente", que sigue vivo incluso en la era de la inteligencia artificial.
El coste oculto de los datos erróneos
Según Gartner, la mala calidad de los datos cuesta a las organizaciones una media de 12,9 millones de dólares al año. En el contexto de las marcas de bienes de consumo, ese coste se manifiesta de forma más sutil, pero igualmente perjudicial. Si su sistema de infrarrojos se alimenta de información errónea, como catálogos obsoletos, SKU mal etiquetadas o datos incompletos sobre KPI, etc., simplemente no puede proporcionar información fiable a nivel de tienda, lineal y SKU.
Puede que sus equipos consulten datos en tiempo real, pero eso no significa que sean precisos.
Los productos mal clasificados distorsionan las métricas de cuota de estantería y disponibilidad en estantería. Los archivos de referencia de precios inexactos provocan falsas alertas. ¿Y lo peor de todo? Sus representantes de campo empiezan a dudar de los datos. Esa erosión de la confianza es difícil de recuperar.
La IA no limpia tus datos por ti
Existe la idea errónea de que la IA corrige mágicamente los datos erróneos. No es así. (hemos desmentido esto y mucho más en este blog). Los sistemas IR, como Trax, utilizan el aprendizaje automático para reconocer los productos y las condiciones de las estanterías, pero dependen en gran medida de la precisión de los datos de origen, las imágenes de los productos, las jerarquías, los detalles a nivel de SKU y las configuraciones específicas del minorista.
Como dice Thomas Redman, conocido como el "Data Doc":
"Si tus datos son malos, tus herramientas de aprendizaje automático son inútiles".
Puede sonar contundente, pero da en el clavo. Los IR reflejan la estantería, pero la inteligencia que proporcionan depende de lo bien que los apoye su infraestructura de datos. Piense en ello como si fuera un coche de alto rendimiento. El motor puede ser de primera clase, pero si lo alimentas con combustible contaminado, no llegarás lejos.
Los datos limpios lo hacen todo más nítido
Las marcas de CPG con más éxito no tratan el gobierno de datos como una tarea de TI en segundo plano. Invierten en crear y mantener catálogos de productos precisos y centralizados. Alinean las convenciones de nomenclatura en todos los mercados. Crean jerarquías estructuradas que tienen sentido tanto para la tecnología como para las personas que la utilizan.
Según un estudio de McKinsey, las organizaciones que dan prioridad a la calidad de los datos tienen 1,5 veces más probabilidades de tomar decisiones basadas en datos que mejoren la eficiencia operativa. No se trata de una ganancia marginal, sino de una ventaja competitiva.
Cuando sus datos de referencia están limpios y sus sistemas están bien integrados, la IR se convierte en un multiplicador. Mejora la precisión del reconocimiento. Disminuye el tiempo necesario para obtener información. Sus equipos de campo obtienen acciones fiables y específicas en las que pueden confiar y sobre las que pueden actuar. Y así sucesivamente.
La confianza es la moneda de la ejecución
Los representantes de ventas son un grupo inteligente y práctico. Si su solución de infrarrojos les indica repetidamente que faltan productos que están claramente en las estanterías, o les dice que arreglen expositores que no existen, dejarán de participar. Volverán a comportamientos anteriores o ignorarán por completo las alertas.
No es un problema técnico, sino de confianza.
Mantener una alta calidad de los datos no es glamuroso, pero es fundamental. Los mejores programas de IR se basan en fundamentos coherentes y disciplinados, no sólo en funciones llamativas y algoritmos inteligentes.
Reflexión final: ¿qué hay bajo el capó?
Antes de ampliar u optimizar su programa de IR, pregúntese lo siguiente: ¿Le estamos dando el combustible adecuado?
Un programa de reconocimiento de imágenes de gran impacto requiere:
No es necesaria la perfección. Pero sí necesita coherencia, precisión y un circuito de información que pueda detectar y corregir errores rápidamente. Cuando se sientan las bases adecuadas, IR cumplirá lo que promete: velocidad, escala e inteligencia de estanterías en la que se puede confiar.
Hablemos
¿Confía en la calidad de sus datos de IR? ¿O su equipo se cuestiona constantemente la información? Póngase en contacto conmigo directamente o hable con el equipo de Trax. Hemos ayudado a líderes de CPG a limpiar sus datos y liberar todo el potencial de IR, y estaremos encantados de hacer lo mismo por usted.
Danos información para que la persona adecuada se ponga en contacto contigo.
