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O Reconhecimento de Imagem (IR) conquistou, com razão, o seu lugar no conjunto de ferramentas das indústrias de CPG. É rápido, escalável e fornece dados de prateleira quase em tempo real. Mas aqui está a verdade incómoda: por mais poderosa que seja a tecnologia, dados de entrada deficientes podem sabotar silenciosamente os seus resultados (tal como qualquer tecnologia avançada).
Este é o princípio clássico "lixo dentro, lixo fora", e está vivo e bem vivo, mesmo na era da IA.
O custo oculto dos maus dados
De acordo com a Gartner, a má qualidade dos dados custa às organizações uma média de 12,9 milhões de dólares por ano. No contexto das marcas de produtos de grande consumo, esse custo aparece de formas mais subtis, mas igualmente prejudiciais. Se o seu sistema de IR for alimentado com informações deficientes, como catálogos desactualizados, SKUs mal rotuladas ou dados incompletos relativos a KPI, etc., simplesmente não pode fornecer informações fiáveis ao nível da loja, da prateleira e do SKU.
As suas equipas podem estar a analisar dados em tempo real, mas isso não significa que sejam exactos.
Os produtos mal classificados distorcem a quota de prateleira e as métricas de disponibilidade na prateleira. Ficheiros de referência de preços inexactos desencadeiam falsos alertas. E o pior de tudo? Os seus representantes no terreno começam a duvidar dos dados. Essa erosão da confiança é difícil de recuperar.
A IA não limpa os seus dados por si
Existe um equívoco popular de que a IA corrige magicamente os maus dados. Não corrige (desmascarámos isso e muito mais neste blogue). Os sistemas de IR, como o Trax, utilizam a aprendizagem automática para reconhecer produtos e condições de prateleira, mas dependem fortemente da precisão dos dados de origem, imagens de produtos, hierarquias, detalhes ao nível da SKU e configurações específicas do retalhista.
Como diz Thomas Redman, amplamente conhecido como o "Data Doc":
"Se os seus dados forem maus, as suas ferramentas de aprendizagem automática são inúteis."
Esta afirmação pode parecer pouco incisiva, mas é correta. A IR reflecte a prateleira, mas a inteligência que fornece depende da forma como a sua infraestrutura de dados a suporta. Pense nisto como um carro de alto desempenho. O motor pode ser de classe mundial, mas se o abastecer com combustível contaminado, não irá longe.
Dados limpos tornam tudo mais nítido
As marcas de CPG mais bem sucedidas não tratam a governação de dados como uma tarefa de TI de fundo. Elas investem na criação e manutenção de catálogos de produtos precisos e centralizados. Alinham as convenções de nomenclatura nos mercados. Criam hierarquias estruturadas que fazem sentido tanto para a tecnologia como para os humanos que a utilizam.
Um estudo da McKinsey revelou que as organizações que dão prioridade à qualidade dos dados têm 1,5 vezes mais probabilidades de comunicar decisões baseadas em dados que melhoram a eficiência operacional. Não se trata de um ganho marginal, mas sim de uma vantagem competitiva.
Quando os seus dados de referência estão limpos e os seus sistemas estão bem integrados, a RI torna-se um multiplicador. A precisão do reconhecimento melhora. O tempo até à perceção diminui. As suas equipas no terreno obtêm acções fiáveis e orientadas em que podem realmente confiar e agir. E assim por diante.
A confiança é a moeda da execução
Os representantes de vendas são um grupo inteligente e prático. Se a sua solução de IR assinalar repetidamente a falta de produtos que estão claramente na prateleira, ou lhes disser para arranjarem expositores que não existem, eles deixarão de se envolver. Vão optar por comportamentos antigos ou ignorar completamente os alertas.
Não se trata de um problema técnico, mas sim de um problema de confiança.
Manter uma elevada qualidade de dados não é glamoroso, mas é fundamental. Os melhores programas de IR são construídos sobre bases consistentes e disciplinadas, e não apenas sobre caraterísticas chamativas e algoritmos inteligentes.
Última reflexão: o que é que está debaixo do capot?
Antes de expandir ou otimizar o seu programa de IR, pergunte o seguinte: Estamos a dar-lhe o combustível certo?
Um programa de reconhecimento de imagem de alto impacto requer:
Não é necessária a perfeição. Mas precisa de consistência, precisão e um ciclo de feedback que possa detetar e corrigir erros rapidamente. Quando as bases estão corretas, a IR cumpre o que promete: velocidade, escala e inteligência de prateleira em que pode confiar.
Vamos conversar
Está confiante na qualidade dos seus dados de RI? Ou a sua equipa está constantemente a questionar as informações? Entre em contacto comigo diretamente ou fale com a equipa da Trax. Ajudámos os líderes de CPG a limpar os seus dados e a desbloquear todo o potencial do IR, e teremos todo o gosto em fazer o mesmo por si.
Dê-nos algumas informações para que a pessoa certa possa entrar em contacto consigo.
