En el panorama actual de los bienes de consumo envasados (BPC), en rápida evolución, optimizar el espacio en los lineales es más importante que nunca. Tanto los minoristas como las empresas de bienes de consumo se esfuerzan por aprovechar al máximo cada centímetro de espacio para impulsar las ventas, mejorar la experiencia del cliente y obtener una ventaja competitiva. La Inteligencia Artificial (IA) y las tecnologías de reconocimiento de imágenes revolucionan la forma en que las empresas abordan la ejecución minorista y la optimización de los lineales.
La importancia de la optimización del espacio en las estanterías
El espacio en los lineales es un bien preciado en el comercio minorista. Asignar los productos de forma eficiente, garantizar su disponibilidad y mantener una exposición visualmente atractiva es fundamental para atraer a los clientes e influir en sus decisiones de compra. Los métodos tradicionales de control y gestión del espacio en los lineales suelen ser deficientes, ya que se basan en auditorías manuales, comprobaciones periódicas y evaluaciones subjetivas. Aunque muchos fabricantes de productos de gran consumo ofrecen algún tipo de apoyo a los minoristas, éste suele ser intermitente en el mejor de los casos, lo que significa que la responsabilidad recae en el personal del minorista para supervisar el lineal y tomar las medidas pertinentes, a menudo sin el conocimiento o la comprensión de lo que es mejor para la categoría y lo que reportará los mayores ingresos para el minorista. Al mismo tiempo, tienen que hacer frente a otros muchos problemas, desde la retención de existencias hasta la pérdida desconocida y la precisión de precios y promociones en varias categorías y, por tanto, miles de productos al mismo tiempo.
Reconocimiento de imágenes basado en IA: Transformación de la ejecución en el comercio minorista
Las soluciones de reconocimiento de imágenes basadas en inteligencia artificial cambian las reglas del juego a la hora de optimizar el espacio en los lineales y mejorar la ejecución en el punto de venta. Mientras que los CPG podrían gastar más dinero con el minorista, contratar a un equipo para auditar manualmente la mercancía o confiar en las puntuaciones de satisfacción del cliente, las soluciones de reconocimiento de imágenes basadas en IA son la clave para obtener información en tiempo real y con el máximo nivel de precisión. Estas tecnologías avanzadas aprovechan los algoritmos de aprendizaje automático para analizar las imágenes de la tienda, proporcionando información en tiempo real sobre la ubicación de los productos, la disponibilidad, los precios y el cumplimiento del planograma.
Al capturar y procesar imágenes de estanterías, los algoritmos de IA pueden:
Detectar artículos agotados: Identifique al instante los productos agotados o extraviados, lo que permite reponerlos a tiempo y reducir las oportunidades de venta perdidas, aumentando aún más el retorno de la inversión para las marcas.
Supervisar el cumplimiento del planograma: Asegúrese de que los productos se exponen de acuerdo con los planogramas predefinidos, manteniendo la coherencia de la marca y maximizando la visibilidad. Al fin y al cabo, la gestión de categorías dedica una cantidad desmesurada de tiempo a analizar los datos que ayudan a maximizar las ventas de la categoría a partir del espacio disponible. A todos nos interesa asegurarnos de que se ejecuta con la mayor precisión posible. Los resultados analizados de las imágenes pueden aumentar las posibilidades de que el personal de la tienda y/o los representantes de ventas y merchandisers se aseguren de que los productos se colocan en el lugar correcto con el espacio adecuado.
Analizar la cuota de lineales y la colocación de productos: Evalúe la eficacia de las estrategias de colocación de productos, analice las métricas de cuota de lineales y recomiende el posicionamiento óptimo para impulsar las ventas y mejorar la captación de clientes. Muchos de nosotros sabemos que ciertos productos se venden mejor cuando se colocan junto a competidores clave o marcas específicas, por lo tanto, ¿por qué no querría analizar esto y ser capaz de apuntar a los puntos de venta en los que esto debe ser corregido? Del mismo modo, ¿qué ocurre si sus productos están situados fuera del alcance de la mayoría de sus compradores clave?
Identificación de discrepancias en los precios: Detecte errores o discrepancias en los precios, garantizando la exactitud de la información de precios y el cumplimiento de las estrategias promocionales.
Trax Retail: Líder en optimización de lineales basada en IA:
Me complace decir que una empresa a la vanguardia de la optimización del espacio en los lineales impulsada por la IA es Trax Retail. Gracias a su tecnología punta de reconocimiento de imágenes y a sus capacidades analíticas avanzadas, Trax ofrece una solución integral diseñada para transformar la ejecución del comercio minorista en el sector de los bienes de consumo.
La plataforma Trax ofrece:
Supervisión de estanterías en tiempo real: Capture y analice imágenes de la tienda en tiempo real, lo que permite conocer al instante las condiciones de las estanterías, la disponibilidad de los productos y las métricas de cumplimiento.
Información y recomendaciones prácticas: Genere perspectivas, alertas y recomendaciones procesables basadas en análisis impulsados por IA, lo que permite a los minoristas y las empresas de CPG tomar decisiones informadas e impulsar iniciativas estratégicas.
Mayor colaboración y eficiencia: Facilite la colaboración entre minoristas y proveedores, agilice la comunicación y optimice los procesos de gestión de inventario para garantizar una ejecución fluida y maximizar las oportunidades de venta.
Paquetes de soluciones rentables: Gracias a nuestros 14 años de experiencia en el sector de la IA/IR y al respaldo de cientos de años de experiencia en CPG y Retail, hemos creado paquetes a medida que se adaptan a todos los presupuestos. Dentro de cada paquete podemos ofrecer estructuras de precios de nivel Starter, Professional y Enterprise y, para los CPG que quieren un poco más, podemos personalizar elementos de la solución para garantizar que obtiene todo lo que necesita.
Conclusión:
Las tecnologías de reconocimiento de imágenes basadas en inteligencia artificial están redefiniendo la forma en que las empresas de bienes de consumo abordan la optimización del espacio en los lineales y la ejecución de la venta minorista. Gracias a algoritmos avanzados, análisis en tiempo real e información práctica, las empresas pueden mejorar la visibilidad, impulsar las ventas y ofrecer experiencias superiores a los clientes.
Trax es pionera en esta transformación y ofrece soluciones innovadoras que permiten a los minoristas y a las empresas de bienes de consumo superar los retos, aprovechar las oportunidades y lograr un crecimiento sostenible en el competitivo panorama minorista actual. Adoptar estrategias y tecnologías impulsadas por la IA ya no es una opción, sino una necesidad para tener éxito en el sector minorista de los bienes de consumo, en constante evolución, y es un paso que ya han dado clientes como Unilever, Mars, Coca-Cola, Beiersdorf y muchos más.
