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La reconnaissance d'images (RI) a gagné à juste titre sa place dans la boîte à outils de l'industrie des produits de grande consommation. Elle est rapide, évolutive et fournit des données sur les rayons en temps quasi réel. Mais voici la vérité qui dérange : quelle que soit la puissance de la technologie, de mauvaises données d'entrée peuvent discrètement saboter vos résultats (comme pour toute technologie avancée).
Il s'agit du principe classique "garbage in, garbage out", qui est toujours d'actualité, même à l'ère de l'IA.
Le coût caché des mauvaises données
Selon Gartner, la mauvaise qualité des données coûte en moyenne 12,9 millions de dollars par an aux entreprises. Dans le contexte des marques de produits de grande consommation, ce coût se manifeste de manière plus subtile, mais tout aussi dommageable. Si votre système de RI est alimenté par des informations erronées telles que des catalogues périmés, des UGS mal étiquetées ou des données incomplètes concernant les KPI, etc., il ne peut tout simplement pas fournir des informations fiables en magasin, en rayon et au niveau des UGS.
Vos équipes consultent peut-être des données en temps réel, mais cela ne signifie pas pour autant qu'elles sont exactes. exactes.
Les produits mal classés faussent les mesures de la part d'étagère et de la disponibilité en rayon. Des fichiers de référence de prix inexacts déclenchent de fausses alertes. Pire encore ? Vos représentants sur le terrain commencent à douter des données. Cette érosion de la confiance est difficile à rattraper.
L'IA ne nettoie pas vos données à votre place
Il existe une idée reçue selon laquelle l'IA corrige magiquement les mauvaises données. Ce n'est pas le cas (nous avons démenti cette idée et bien d'autres dans ce blog). Les systèmes de RI, comme Trax, utilisent l'apprentissage automatique pour reconnaître les produits et les conditions de stockage, mais ils dépendent fortement de la précision des données sources, des images de produits, des hiérarchies, des détails au niveau des UGS et des configurations spécifiques aux détaillants.
Comme le dit Thomas Redman, largement connu sous le nom de "Data Doc" :
"Si vos données sont mauvaises, vos outils d'apprentissage automatique sont inutiles.
Cela peut sembler brutal, mais c'est tout à fait exact. L'infrarouge reflète l'étagère, mais l'intelligence qu'il fournit dépend de la manière dont votre infrastructure de données le prend en charge. Imaginez une voiture de haute performance. Le moteur peut être de classe mondiale, mais si vous l'alimentez avec du carburant contaminé, vous n'irez pas loin.
Des données propres rendent tout plus net
Les marques de produits de grande consommation les plus performantes ne considèrent pas la gouvernance des données comme une tâche informatique secondaire. Elles investissent dans l'élaboration et la maintenance de catalogues de produits précis et centralisés. Elles alignent les conventions de dénomination sur les différents marchés. Elles créent des hiérarchies structurées qui ont un sens à la fois pour la technologie et pour les personnes qui l'utilisent.
Une étude de McKinsey a montré que les organisations qui accordent la priorité à la qualité des données sont 1,5 fois plus susceptibles de faire état de décisions fondées sur des données qui améliorent l'efficacité opérationnelle. Il ne s'agit pas d'un gain marginal, mais d'un avantage concurrentiel.
Lorsque vos données de référence sont propres et que vos systèmes sont bien intégrés, la RI devient un multiplicateur. La précision de la reconnaissance s'améliore. Le délai de compréhension diminue. Vos équipes sur le terrain obtiennent des actions fiables et ciblées auxquelles elles peuvent se fier et sur lesquelles elles peuvent agir. Et ainsi de suite.
La confiance est la monnaie de l'exécution
Les commerciaux sont des gens intelligents et pragmatiques. Si votre solution de RI signale à plusieurs reprises des produits manquants qui sont clairement en rayon, ou leur demande de réparer des présentoirs qui n'existent pas, ils cesseront de s'impliquer. Ils reviendront à leurs anciens comportements ou ignoreront complètement les alertes.
Il ne s'agit pas d'un problème technique, mais d'un problème de confiance.
Le maintien d'une qualité élevée des données n'est pas très prestigieux, mais il est essentiel. Les meilleurs programmes de RI reposent sur des bases cohérentes et disciplinées, et non sur des fonctions tape-à-l'œil et des algorithmes astucieux.
Dernière réflexion : qu'y a-t-il sous le capot ?
Avant d'étendre ou d'optimiser votre programme de RI, posez-vous la question suivante : Le nourrissons-nous comme il faut ?
Un programme de reconnaissance d'images à fort impact nécessite :
La perfection n'est pas nécessaire. Mais vous avez besoin de cohérence, de précision et d'une boucle de rétroaction capable de détecter et de corriger rapidement les erreurs. Lorsque les bases sont bien établies, la RI tient ses promesses : rapidité, échelle et intelligence d'étagère en laquelle vous pouvez avoir confiance.
Parlons-en
Avez-vous confiance dans la qualité de vos données IR ? Ou bien votre équipe remet-elle constamment en question les informations qu'elle a recueillies ? Contactez-moi directement ou adressez-vous à l'équipe de Trax. Nous avons aidé des leaders du secteur des produits de grande consommation à nettoyer leurs données et à exploiter tout le potentiel de l'IR, et nous serions heureux de faire de même pour vous.
Donnez-nous quelques informations afin que la bonne personne puisse vous contacter.
