O sucesso na loja é muitas vezes conquistado na prateleira. Para que um comprador possa escolher sua marca fora de um mar de concorrentes, seus produtos precisam chegar à prateleira, ser exibidos corretamente, ser reabastecidos quando necessário, e muitas outras etapas cruciais.
É por isso que não é fácil concentrar seus esforços de coleta de dados . na prateleira da loja. Como você pode ganhar a venda se seus produtos não estão montados corretamente? Se eles estiverem esgotados, ou se a exposição estiver quebrada, ou se seus concorrentes estiverem assumindo mais parte da prateleira? Dados de alta qualidade na loja podem alertá-lo sobre problemas e ajudá-lo a priorizar suas reparações.
No entanto, a abordagem padrão é manual. Você enviará alguns agentes de comercialização ou representantes de campo. Eles atingirão suas lojas-alvo, coletarão manualmente alguns dados no nível da prateleira e começarão a construir um plano a partir disso. Esta abordagem é propensa a erros. Além disso, é demorada e não escalável. É quase impossível ter pessoas suficientes para visitar todas as lojas, e é muito provável que elas estejam em boas lojas junto com as ruins.
Hoje, existe uma solução automatizada que trata de problemas de reconhecimento de imagem de dados em lojas, escalável e econômico. O que é reconhecimento de imagem? Vamos descobrir.
Reconhecimento de Imagem Definido
O reconhecimento da imagem é uma inovação tecnológica, com certeza, mas também é um valor agregado para seu negócio. O reconhecimento de imagem é um algoritmo que pode processar uma imagem ou vídeo e decodificar o conteúdo dessa mídia visual. A ferramenta pode identificar o que está na imagem - seja um produto específico, uma marca, uma categoria, ou algo mais.
Considere este exemplo: Você é uma marca de cereais e precisa saber se seus diferentes cereais são exibidos corretamente na prateleira. Você tem um representante de campo que vai até a loja e tira uma foto. É rápido de entrar e sair. Então, essa foto é alimentada através do reconhecimento da imagem. O software determina o que foi realmente fotografado - ele identifica os produtos específicos, a embalagem, os tamanhos, os cereais concorrentes e muito mais. Ele embala esses dados em uma boa visualização, e você pode dizer rapidamente o que está acontecendo nesta prateleira.
Neste exemplo, seu representante de campo obtém uma grande vitória. Eles apenas tiraram uma foto, não precisaram parar e analisar a prateleira, passar por uma lista de verificação manual, e assim por diante. Ao invés disso, eles estavam ocupados fazendo outras atividades de valor na loja.
Por que o reconhecimento de imagem é importante?
A economia de tempo é uma grande razão pela qual o reconhecimento da imagem é importante no varejo. Ele coloca o ônus de decifrar o que está acontecendo em uma imagem, não em sua equipe. Em média, são necessárias 20 horas humanas para auditar 10.000 produtos, portanto, para um varejista com 35.000 itens, seriam necessárias aproximadamente 70 horas para passar por cada produto. A esse ritmo, seriam necessários pelo menos dois funcionários trabalhando em tempo integral durante toda a semana. É muito mais rápido tirar algumas fotos do que responder a uma pesquisa ou catalogar cada detalhe da prateleira.
Além disso, o reconhecimento da imagem também é um estímulo à qualidade dos dados. Você pode combinar insights de representantes no terreno e outras fontes com aplicações de reconhecimento de imagem para construir uma imagem melhor da loja. Os representantes podem capturar outros pontos de dados, por exemplo. Ou, você pode fazer com que a IA e a aprendizagem da máquina digitalizem as imagens para outros atributos ou construir uma imagem completamente diferente, como costurar vários instantâneos em um panorama.
Além disso, o reconhecimento da imagem também é uma parte importante do processo para a Wiser Solutions e como entregamos valor a nossos clientes. Queremos apoiar suas equipes de campo na captura de dados na loja, incluindo imagens. Usando o reconhecimento de imagem, podemos encurtar o tempo necessário para reunir inteligência acionável. Além disso, podemos complementar seus dados com outros insights para que seus representantes possam ter conversas mais inteligentes com as lojas.
Tudo somado, esta tecnologia pode contribuir de diversas maneiras para que você tenha um objetivo final final - possuir e controlar mais espaço dentro da loja. Além disso, você tem a possibilidade de uma coleta de dados menos dispendiosa e de qualidade superior à alternativa manual. Isso é um ganho para todos!
O reconhecimento de imagem é um algoritmo que pode processar uma imagem ou vídeo e decodificar o conteúdo dessa mídia visual.
Casos de Uso para Reconhecimento de Imagem no Varejo
Como você pode usar esta tecnologia para agregar valor ao seu negócio? Aqui estão alguns exemplos de alguns casos de uso no espaço comercial:
- Saúde das prateleiras-A presença de sua marca na loja é saudável? Os produtos precisam estar na prateleira, os preços precisam estar corretos, as adjacências devem ser como esperado, e muito mais. Além disso, a tecnologia pode destacar uma embalagem que tenha sido danificada; por exemplo, uma caixa de crackers que foi esmagada durante o processo de reabastecimento. O reconhecimento de imagens pode identificar muitos desses pontos de dados dentro de imagens de prateleiras de lojas.
- Exibir conformidade- Seus expositores na loja estão devidamente configurados? Eles estão quebrados? Você gastou muito dinheiro planejando e construindo essa vitrine, por isso é melhor que ela funcione como previsto no chão. O reconhecimento de imagens pode procurar por sinais específicos de um display saudável ou não saudável e fornecer uma variedade de alertas de disponibilidade na prateleira para que os funcionários tomem rapidamente medidas corretivas e garantam que seus produtos estejam sendo devidamente representados.
- Perspectivas competitivas-O que os concorrentes estão fazendo na loja? Você precisa saber o que eles estão fazendo, se é a sua localização na prateleira ou em novos produtos, displays ou preços. O reconhecimento de imagens pode identificar os concorrentes em imagens da loja.
- Conformidade com o planograma- Seus planogramas são executados conforme planejado? Como nos displays, você gasta muito tempo e esforço construindo esses planogramas. O reconhecimento de imagens pode comparar fotos no chão com um planograma de amostra para determinar se eles correspondem.
Como isso afetará os trabalhadores?
Alguns se preocupam com o fato de que esta tecnologia possa tirar os empregos dos funcionários. Na realidade, ela permite que os associados da loja se concentrem mais no cliente. Agora, os funcionários não precisam subir e descer corredores à procura de itens mal colocados, eles são simplesmente direcionados diretamente para o problema e recebem instruções sobre como resolvê-lo. Isto lhes permite gastar mais tempo assistindo os clientes e fornecendo o melhor serviço ao cliente - algo que é difícil de ser replicado pela IA.
O que um Algoritmo de Reconhecimento de Imagem precisa para ser bem sucedido
Em sua essência, o software de reconhecimento de imagem tem tudo a ver com mais dados, mais qualidade, mais escala. No entanto, não é uma cura para tudo e vem com algumas considerações.
Para começar, a inteligência artificial não é uma solução mágica. É apenas tão boa quanto seus insumos. É preciso começar com imagens de alta qualidade para que ela funcione. Este é um grande foco na Wiser, pois trabalhamos com nossos clientes misteriosos e suas equipes de campo em como tirar as melhores fotos de qualidade da loja. Se você estiver usando suas próprias equipes, por exemplo, certifique-se de que elas tenham as ferramentas para tirar boas imagens e o treinamento para saber o que evitar (má iluminação, corredores lotados, ângulos íngremes da prateleira).
Finalmente, você precisa de uma solução que termine com insights acionáveis. É ótimo poder identificar o que está acontecendo em uma foto, mas você deve ser capaz de fazer algo com essas informações. Procure uma plataforma que tenha grande inteligência comercial e visualizações de dados. Assegure-se de que os resultados sejam adaptados às suas necessidades. Ela também deve ser concluída em um tempo relativamente curto - o objetivo é agilizar a coleta de dados na loja, de modo que não é tão bom se o reconhecimento da imagem levar mais tempo do que seus fluxos de trabalho manuais.
Os merceeiros do varejo podem estar hesitantes no início, mas muitos estão começando a reconhecer as vantagens de investir no reconhecimento da imagem. A tecnologia continua a crescer com novas idéias e insights, permitindo decisões comerciais mais lucrativas e dinâmicas.
Deseja conversar mais sobre reconhecimento de imagem? Você pode entrar em contato conosco ou ler sobre as soluções em loja incluídas em nosso Commerce Execution Suite.
