Reconhecimento por imagem no PDV

Otimizar o trabalho, ganhar tempo e eficiência nos processos são objetivos comuns para quem vive trade marketing. Por causa disso, a busca por tecnologias que agilizem o processo e entreguem resultados acaba se tornando rotina. Dentre tantas novidades no “mundo tech”, o reconhecimento por imagem é uma das soluções que mais chamam a atenção.

Vimos com frequência notícias sobre como image recognition impacta e facilita a vida de tanta gente. Um dos usos mais comuns é para identificação de pessoas. Está presente até em situações cotidianas, como desbloquear aparelhos ou substituir senhas e impressões digitais.

Mas você já parou para pensar como seria usar o reconhecimento por imagem nas ações de trade marketing? Como seria prático identificar os produtos de uma só vez, de forma automatizada e, a partir disso, construir indicadores ainda mais eficientes em menos tempo?

É disso que vamos falar hoje!

COMO APLICAR O RECONHECIMENTO POR IMAGEM AO TRADE

Geralmente estamos atentos à forma como a tecnologia é usada na experiência direta com o consumidor, no chão de loja. Dois nomes que são citados frequentemente como exemplos de inteligência artificial e reconhecimento por imagem são Amazon, com o Amazon GO, e Nike By Melrose, loja criada com o formato e perfil específico para a região a partir do seu aplicativo.

Ambas marcas usam big data, machine learning e image recognition para promover experiências direcionadas ao shopper-consumidor no ponto de venda. Mas se tivermos dados mais precisos do PDV, soubermos como está a execução e estivermos cientes sobre os pontos a aprimorar, também estaremos melhorando a experiência do cliente.

Ganham os dois lados: cliente, porque encontrará o SKU ou serviço perfeito, e o mercado,  indústria e varejo, que são beneficiados com as vendas, aprimoramento de estratégias e ações e maior competitividade no PDV.  

No universo da execução do varejo e do trade marketing, a disposição e mix dos produtos expostos nas gôndolas dos supermercados é muito importante.

Existem excelentes ferramentas que possibilitam avaliar a situação em campo. Porém, ainda que tenha o auxílio da tecnologia e reporte fácil ao backoffice, o trabalho ainda é bastante manual. Isso torna o processo oneroso e, em muitos casos, mais lento do que a demanda exige.

Vamos refletir sobre uma ação prática!

Imagine que um promotor precise medir uma gôndola, conferir o share de determinada marca ou produto para análise da participação no ponto de venda.

Geralmente, isso é feito na mão mesmo, com uma fita métrica. Em seguida, é feito o registro em foto, envio da imagem, e só depois a análise, junto a outros fatores também reportados manualmente pela equipe de campo.

Este processo, dependendo da quantidade de produtos e complexidade da categoria, pode levar mais de uma hora. Se o trabalho for automatizado, o promotor terá muito mais tempo para realizar outras funções importantes que dependem da execução e até visitar mais lojas.

Podemos elencar pelo menos três dores que as equipes de trade enfrentam nesses casos:

• Muito tempo dedicado à coleta de informações: o nível de detalhes de informações exigidos no PDV podem atrapalhar a produtividade do promotor.
• Possibilidade de imprecisão: processos manuais e repetitivos estão sujeitos a erros, especialmente quando feitos em grande quantidade e curto espaço de tempo.
• Demora para atuação corretiva no ponto de venda: a dinâmica atual distância a situação do momento da coleta da ação corretiva no mercado. A competitividade atual faz com que esse tempo – entre identificar a situação e a obtenção de uma resposta – seja crucial para ganho ou perda de espaço.

COMBINANDO DADOS SELL IN E SELL OUT

Até 2021, a perspectiva é que o investimento no mercado de reconhecimento por imagem chegue a US$ 38,92 bilhões com investimentos em várias áreas e tecnologias para dar suporte a esse crescimento.

A informação publicada pela Market and Markets indica que o conceito dessa mudança envolve uma série de fatores e serviços para identificar, além de pessoas e lugares, produtos e logotipos a partir das imagens.

As indústrias coletam e solicitam cada vez mais informações. Ao mesmo tempo, necessitam que o tempo investido na coleta dessas informações seja reduzido. O mercado é dinâmico, as ações dos concorrentes e até o comportamento de compra dos clientes mudam rapidamente, às vezes no mesmo dia.

As informações são perecíveis, vão se perdendo ao longo do tempo. Avaliando a relação indústria-varejo-shopper-consumidor, é importante levar em conta a seguinte combinação de informações:

Sell in (que vem da indústria) –>  PDV <– Sell out (que está com o varejo)

Observando toda a jornada, o reconhecimento por imagem deixa essas informações do meio (PDV) disponíveis de forma mais precisa para combinar os dados sell in e sell out e gerar indicadores reais. Isso possibilita a definição de estratégias específicas e a tomada de decisão certeira.

SOLUÇÃO ATENDE INDÚSTRIA E VAREJO

Como falamos no tópico anterior, image recognition é uma grande tendência. Fazendo uma analogia, é como se os computadores que hoje são quase todos cegos, dependentes do nosso comando, passassem a ter olhos e fizessem parte do trabalho por nós, proporcionando mais tempo a nós para o processo analítico.

A equipe de campo ganha em produtividade e o time de backoffice tem mais precisão e agilidade na tomada de decisão sobre ações no ponto de venda. Os analistas podem ver, praticamente no mesmo instante, como o cliente está vendo o produto no PDV.

Olhando para as dores comuns que apontamos anteriormente, com o reconhecimento por imagem conseguimos perceber os seguintes indicadores como solução:

• Presença: avaliação da presença dos produtos no mix esperado por PDV.
• Share: espaço ocupado em gôndola pelos produtos e também a visão de posição nas gôndolas, se estão ao alcance dos olhos, mãos ou chão.
• Planograma: compliance de planograma para o canal.
• Monitoramento da concorrência: informações sobre quais produtos da concorrência estão presentes e o espaço ocupado.
• Monitoramento de estratégias comerciais: possibilita a análise de mix para o canal, espaço, entre outras ações pontuais.

No Brasil, a tecnologia aplicada ao PDV ainda é novidade e, por isso, pouco utilizada. A Involves anunciou recentemente que está trabalhando com reconhecimento por imagem e, em breve, disponibilizará a solução aos principais players do mercado.

O sistema faz a leitura e o processamento das imagens transformando-as em informação, que são analisadas automaticamente pelo software, segundo as regras e estratégia de execução estabelecidas por cada empresa. Após o processamento, é possível conferir os indicadores e ter condições precisas para tomada de decisão com mais agilidade e economia.

E aí, você já tinha pensado nisso? Já parou para avaliar os benefícios que o reconhecimento por imagem pode trazer à sua operação se aplicado ao trade? Conta pra gente nos comentários!

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