Num post recente, discutimos como os desenvolvimentos em inteligência artificial (IA) estão a ajudar as empresas de CPG a fazer mudanças estratégicas na forma como realizam visitas a lojas e analisam SKUs. Aqui mostramos como três empresas melhoraram significativamente a visibilidade da marca e aumentaram as receitas utilizando soluções baseadas em IA.

A IA ajuda as empresas de CPG e de retalho a ultrapassar o ponto cego do que realmente acontece nos corredores das lojas e nos estabelecimentos de F&B, aumentando assim a sua vantagem competitiva.

Ao aproveitar o poder da aprendizagem profunda e da visão computorizada, as aplicações de IA permitem que os representantes de vendas descubram imediatamente pormenores críticos dos produtos em termos de preços, posição e promoção. Quando acompanhados e analisados em busca de padrões e tendências, estes dados oferecem o potencial para uma execução de retalho mais eficaz.

Várias empresas de bens de consumo usaram as soluções de IA da Trax para aumentar a receita, melhorando a eficiência dos representantes de vendas, dando aos gerentes de categoria informações sobre a conformidade do planograma e a colocação de produtos, e ajudando os gerentes de loja a tomar decisões informadas sobre as condições da loja. Saiba como.

Aumentar a eficiência dos representantes e reduzir a rutura de stock

Se entrasse nos corredores de cuidados para o cabelo ou para a pele num supermercado na Alemanha, é provável que escolhesse um produto da Henkel. Com mais de 900 SKUs em 6 categorias nas prateleiras do retalho, a Henkel Beauty Care é um líder global no segmento e, como qualquer outro gigante, teve a sua quota-parte de problemas no corredor.

No passado, a equipa de merchandising efectuava auditorias manuais às prateleiras, o que significava que passava apenas 10 minutos de cada hora na loja a vender ativamente.

O uso do Trax Retail Execution permitiu que eles simplesmente capturassem imagens das prateleiras usando seus smartphones. As imagens foram analisadas na nuvem do Trax e convertidas em informações significativas quase em tempo real.

Esta simples mudança para o Data Driven Merchandising reduziu o tempo gasto na verificação da distribuição e na recolha de dados em 50% e deu aos representantes mais 150% de tempo para desbloquear oportunidades de geração de receitas.

90% das receitas de cuidados de beleza da Henkel provêm das suas 10 principais marcas. A captação de informação granular ao nível da SKU deu-lhes acesso a dados de campo ricos que permitiram à equipa identificar quais os seus principais produtos que estavam em falta nas prateleiras e reduzir a falta de stock em 4,3%. A ação corretiva que se seguiu levou a um aumento de receitas de mais de 2% em três meses e meio.

Realinhar a estratégia de mercado e aumentar a quota de mercado

Sendo um dos maiores engarrafadores e distribuidores de bebidas prontas a beber na região Ásia-Pacífico, a Coca-Cola Amatil está constantemente a melhorar a sua estratégia de execução a retalho.

A empresa queria manter-se vigilante relativamente a uma categoria - o chá gelado - que tradicionalmente tinha tido um bom desempenho. A Coca-Cola tinha uma taxa de penetração de produto 15% maior do que a do seu concorrente mais próximo. No entanto, depois de trabalhar com a Trax Retail Execution, a empresa descobriu que tinha menos faces totais (-4%) do que o seu principal concorrente.

A Trax constatou que as lojas que armazenavam o chá gelado da Coca-Cola tinham uma média de 3,76 sabores diferentes da marca, enquanto as lojas que armazenavam os produtos da concorrência tinham uma média de 6,58 sabores, o que conduzia a uma maior quota de prateleira. No entanto, isto só se verificou em duas das quatro regiões-alvo.

Por isso, em vez de oferecer uma nova promoção em todas as lojas, a Coca-Cola concentrou-se nas regiões que necessitavam de aumentar a quota de mercado face à concorrência. Esta estratégia resultou num crescimento de 5% da quota de mercado em apenas duas semanas, resultando num aumento de $27.400 nas vendas líquidas.

Monitorizar a conformidade da marca no ponto de venda

Outra empresa gigante de engarrafamento, a Coca-Cola Hellenic Russia, trabalhou com a Trax para resolver a falta de um sistema de auditoria de terceiros para os canais de comércio, tais como o sector HoReCa (Hotel/Restaurante/Café), lojas de estações de serviço e restaurantes de serviço rápido. A empresa estava completamente dependente dos representantes de vendas e precisava de um mecanismo de auditoria robusto para avaliar a presença e a conformidade da marca nesses pontos de venda.

O Trax ajudou a empresa a monitorizar a adesão aos padrões de merchandising e a avaliar o impacto das actividades de envolvimento da marca nos pontos de venda. A solução Trax reconheceu imagens de mercadoria de ativação chave, que foram analisadas para acompanhar a conformidade com as normas de merchandising planeadas para cada tipo de ponto de venda. Por exemplo, imagens de um "Combo", que capturam instâncias de combinações de copos de bebidas, produtos alimentares e descontos de preço num menu ou expositor.

A solução ajudou a simplificar o processo de auditoria da ativação da marca nos pontos de venda, garantindo a melhor relação qualidade/preço dos planos de pontos de contacto acordados.

Como estes exemplos mostram, a IA pode ser um aliado robusto para as empresas de CPG que pretendem manter-se à frente da concorrência. As soluções de merchandising orientadas por dados, como as oferecidas pela Trax, estão a tornar-se rapidamente na fonte de verdade das prateleiras, permitindo às empresas aumentar a quota de prateleira e as receitas, bem como manter a conformidade com os padrões e planos de merchandising.