Como funciona o reconhecimento de produtos por imagem no trade?

escrito por Letícia Mathias Última atualização: 18 fevereiro, 2020
Como funciona o reconhecimento de produtos por imagem no trade?

O reconhecimento de produtos por imagem é uma solução cada vez mais presente – e necessária – nas ações de trade marketing, para o melhor acompanhamento da indústria e também para o aumento de sell-out no varejo. É um diferencial competitivo.

Enquanto algumas empresas correm e gastam muito tempo coletando milhares de informações nos PDVs – e depois ainda precisam tratar esses dados e transformá-los em informações que sirvam para a tomada de decisão -, quem trabalha com o reconhecimento por imagem sai na frente.

Ganha em produtividade e na granularidade de informações, reduz os índices de imprecisão e de falhas na coleta de dados de campo. É como uma corrida em que os concorrentes até tentam seguir na mesma direção e ritmo, mas quem trabalha com o reconhecimento por imagem chega antes e consegue dedicar mais tempo à estratégia.

Muitos ficam curiosos por causa da inovação que o reconhecimento de produtos traz, pelo processo de inteligência artificial em si. Mas, além disso, queremos mostrar como funciona efetivamente essa solução e quais resultados a tecnologia pode trazer para varejistas, indústrias, distribuidoras e shoppers.

Toda operação de trade marketing acompanha uma série de indicadores que servem de base para as ações de impulsionamento de marca e de vendas. Com o reconhecimento de produtos por imagem é possível identificar os seguintes pilares:

✔ Preço – a identificação da etiqueta ou falta dela;
✔ Presença – ruptura, quantidade de produtos;
✔ Share – frentes, share da própria marca, da categoria e concorrentes;
✔ Planograma – validação da execução;
✔ Posição – validação do planograma e identificação da categoria.

Reconhecimento de produtos por imagem no PDV

Categorias maduras no trabalho com trade marketing já usam a solução. O reconhecimento de produtos por imagem do Involves Stage já é realidade nos segmentos de cosméticos, bebidas, nutrição infantil, oral care, entre outros, e proporciona economia de tempo e direcionamento preciso aos planos de ação.

Para mostrar de forma mais prática como o reconhecimento por imagens funciona e como as informações de campo são coletadas e consolidadas, produzimos um vídeo que detalha a solução e mostra como é fácil agregar esta prática à rotina do promotor.

A segunda edição do Groceryshop, evento voltado ao varejo alimentar, realizado em Las Vegas (EUA), no início deste ano, trouxe tendências relacionadas à tecnologia e aos novos modelos de negócio. 

Entre outras inovações que podem pautar o futuro do setor no Brasil, indicou que o varejo deve investir em automação, em “robôs que podem escanear prateleiras para fazer check-in de inventário e descobrir produtos fora de estoque”.

Tecnologia aplicada ao trade marketing

No Brasil, indústrias do mesmo segmento e de outros setores estão atentas a esse tipo de solução. Em entrevista à SA Varejo sobre a relação entre indústria e varejo, executivos de companhias estruturadas deram depoimentos semelhantes, que endossam a necessidade de tecnologias que tragam soluções mais rápidas e consolidadas. 

Para o diretor comercial de autosserviço Brasil da  BRF, Manoel Martins, ainda há oportunidade de evoluir: “Nós, da indústria, precisamos aumentar o nível de serviços e diminuir a ruptura. Ou seja, investir mais em logística, em atendimento ao cliente, promotor, gestão por categoria e CRM”. 

Na mesma entrevista à SA Varejo, André Felicíssimo, vice-presidente de vendas da P&G, afirma que um desafio de futuro é “transformar toda essa multiplicidade de dados disponíveis em informação, ou seja, em algo que se consiga tratar e melhorar”. Ter uma “retroalimentação para fomentar o crescimento da categoria, tornando a base de dados consistente e confiável, além de promover uma troca automática e rápida”.

No depoimento do diretor-geral para a América do Sul da Cargill Foods, Augusto Lemos, ele ressaltou a importância de olhar para a eficiência na cadeia logística de ponta a ponta. 

“Quando vemos o nível de ruptura e de perdas em loja fica claro que essa situação não conversa com o mundo atual, mais moderno e digitalizado. Deveríamos ser capazes de usar a tecnologia a favor do negócio, melhorando esse aspecto”, indica em sua declaração. 

Dados consistentes e confiáveis

Muitas empresas quando fazem avaliação de Loja Perfeita fazem apenas uma vez ao mês,  ou no máximo uma vez por semana, porque é oneroso ao promotor ou promotora. São diversas categorias e demora muito tempo. 

Do ponto de vista de inteligência de dados, a granularidade e a frequência da informação é extremamente relevante para apuração dos algoritmos e para que esse trabalho resulte em  recomendações assertivas, estratégicas. 

O cientista de dados da Involves, Bruno Ritter, trouxe um exemplo durante o webinar sobre reconhecimento por imagem da Involves, sobre share que ilustra a situação. 

Quando a empresa aumenta o share de gôndola, quanto disso converte em sell-out

Ele explica que os estudos apontam, tradicionalmente, que não é um aumento linear:

Se eu aumento uma frente, vendo uma unidade a mais. Quanto mais eu quero vender, mais eu preciso aumentar, exponencialmente, a minha gôndola. Quando eu tento fazer essa curva e mostrar para os nossos clientes qual é o ponto de share ideal, me deparo com um desafio grande.” 

Na análise das informações de share coletadas uma vez por mês, por exemplo, sabe-se que, na verdade, o valor pode não corresponder exatamente a realidade do PDV, esse share foi variando ao longo da semana. Em uma semana foi coletado como previsto, na outra demorou um dia mais e aí veio um concorrente e colocou alguns produtos diferentes. 

“No final do mês, mesmo que você tenha acesso ao sell-out do dia-a-dia da loja, se você não sabe como está o share daquele dia, não consegue adquirir esse conhecimento”, reforça. 

O cientista de dados da Involves afirma que quando a indústria toda estiver trabalhando nesse nível de informação sobre reconhecimento por imagem, a maturidade e o nível de estratégia que a indústria vai ser capaz de desenhar não poderão ser comparados ao que temos hoje. É um universo muito mais estratégico.

Uma informação padronizada evita o risco de uma análise enviesada, o que acaba acontecendo em alguns momentos porque a pessoa que faz a coleta, ou que analisa essas informações, tem poucos dados ou correlaciona as informações a coisas que não fazem sentido com a estratégia preeestabelecida. 

O registro e as fotos da situação dos pontos de venda, os promotores já fazem. A estratégia você já está desenvolvendo. Com o reconhecimento de produtos por imagem do Involves Stage é possível trabalhar com:

✔ Menor tempo de coleta

✔ Dados abrangentes e precisos

✔ Agilidade no tempo de ação

✔ Visão detalhada por SKU

✔ Monitoramento de todas as categorias em uma só visita

Se você deseja saber como gerir com mais precisão sua operação de trade, medir indicadores e resultados consistentes, engajar e acompanhar os trabalhos da equipe de campo, entre em contato com nosso time! Conheça melhor a solução de reconhecimento de produtos por imagem do Involves Stage.

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