En los lineales de las tiendas es donde está la acción y los clientes toman aquí decisiones de compra clave. Las empresas de bienes de consumo que quieren ir por delante de la competencia utilizan la inteligencia artificial (IA) para recopilar información clave en este punto crucial..

Las aplicaciones de IA, que reflejan características similares a las humanas, como la resolución de problemas y la planificación, pueden ayudar a los representantes sobre el terreno a optimizar el orden de las visitas a las tiendas, dedicar menos tiempo a la colocación y distribución de productos en favor de tareas que generen ingresos y utilizar los datos recopilados para idear nuevas iniciativas inteligentes.  

Las empresas de bienes de consumo siempre se han enfrentado a una competencia feroz, y eso sigue siendo así. Lo que ha cambiado recientemente es que algunas están utilizando las nuevas tecnologías en los lineales de las tiendas para aumentar significativamente su cuota de mercado.

En el pasado, utilizaban la tecnología para recopilar información vital sobre las tendencias de consumo, el rendimiento de las marcas, las experiencias de los clientes, el inventario y las iniciativas de marketing para comprender las novedades y tomar decisiones de comercialización. Pero estas siempre tenían un punto ciego: lo que ocurre en las tiendas, que es donde muchos clientes toman sus decisiones de compra.

Entra en juego la IA, que proporciona a las empresas de bienes de consumo y minoristas datos cruciales -a nivel de categoría, marca y artículo- sobre disponibilidad, precios, posición y promoción. Cuando se rastrean y analizan, estos datos ofrecen la posibilidad de llevar a cabo estrategias de ejecución en tienda de forma más eficaz, aumentando así la cuota de lineal y los ingresos.

Nuevos avances en inteligencia artificial para las estrategias de venta al por menor

La IA utiliza la visión por ordenador y el aprendizaje profundo para lograr estos resultados. La visión por ordenador incorpora redes neuronales que ayudan a los ordenadores a detectar objetos dentro de imágenes de estanterías y clasificarlos con precisión.

El aprendizaje profundo es una nueva área que está acercando el aprendizaje automático a uno de sus objetivos originales: LA IA. En el aprendizaje profundo, se alimenta a un sistema informático con muchos datos, que luego observa y analiza para reconocer patrones y tendencias emergentes, generando en última instancia recomendaciones y predicciones adecuadas.

Las aplicaciones de aprendizaje profundo, especialmente en el campo de la visión por ordenador, están más que listas para el prime time. Recientemente, una arquitectura de red neuronal ganó el desafío ImageNet clasificando una amplia variedad de objetos -como pájaros, barcos y gatos- en las categorías correctas con más precisión que los humanos.

De vuelta al estante de la tienda, incluso las sutiles diferencias entre objetos, la mala iluminación, los reflejos y el desorden del fondo pueden superarse con estas potentes aplicaciones de IA.

De los datos a la información: Mejoras significativas de la eficiencia

La integración de aplicaciones de IA en las operaciones sobre el terreno permite mejorar la eficiencia de principio a fin, lo que puede desbloquear oportunidades de ingresos y aumentar significativamente la cuota de estante.

Antes incluso de que los comerciales lleguen a las tiendas de su ruta, las aplicaciones de IA pueden determinar el orden óptimo de las visitas a las tiendas en función de la mejor hora para visitar cada una, el personal disponible, las promociones en tienda y las necesidades específicas de la tienda.

Dentro de la tienda, el reconocimiento digital de imágenes puede utilizarse para agilizar las auditorías de tienda mediante la captura de información sobre SKU, tareas que antes dependían de la introducción manual de datos, lenta y propensa a errores. Menos tiempo dedicado a la recopilación de datos y a la colocación y distribución de productos deja más tiempo para lo que realmente deben hacer los representantes: la venta activa.

Por ejemplo, gracias a Trax Retail Execution, un líder mundial de productos de gran consumo con más de 8.000 marcas en varios mercados pudo reducir el tiempo que sus representantes dedicaban a las auditorías de tienda en un 50%, lo que les permitió dedicar un 40% más de tiempo a las actividades de ejecución en tienda.

Además, la información recopilada puede analizarse rápidamente para evaluar los artículos agotados, las caras, los precios y la cuota de las estanterías, e incluso encontrar patrones ocultos que pueden indicar los pasos a seguir. En otra implantación de éxito, Coca-Cola Hellenic Bottling Company utilizó Trax Retail Execution y redujo drásticamente las roturas de stock en un 63%, al tiempo que aumentaba las puntuaciones de ejecución en más de un 10%.

Los usos brevemente mencionados aquí representan sólo una fracción del potencial de la IA en las operaciones de ventas de una empresa. Dado que esta disciplina aún es nueva, es probable que los nuevos avances en IA sigan ayudando a las empresas de gran consumo y minoristas a mejorar los procesos y aumentar los ingresos y la cuota de mercado.

Lea nuestro segundo blog de esta serie para comprender realmente el poder de la IA en el comercio minorista, demostrado a través de casos prácticos reales.