¿Cuáles son las metodologías para recopilar datos de KPI por parte de los responsables del área? Esta es la pregunta que cada empresa de CPG debe decidir para sus procesos de retail execution.
Muchas empresas ya lo están haciendo para sus productos disponibles en las plataformas de compra online. Pero es fácil, sólo tienen que transmitir los datos de la plataforma a su infraestructura de informes y crear cualquier informe basado en sus KPIs deseados, porque los datos ya están en forma digital. Pero para la ejecución del retail en los puntos de venta físicos, la primera cuestión es transformar el mundo físico analógico en datos digitales. Hay formas de hacerlo y las empresas deberán elegir una de las 4 metodologías diferentes para su Retail Execution. Y las principales diferencias son:
1) Recopilación manual: El personal de campo se limita a anotar las métricas de las estanterías en un papel y, posteriormente, en la oficina, los operadores las introducen en una base de datos (o en Excel).Rapidez: Los resultados de los KPI están disponibles horas después. Imposible realizar acciones inmediatas durante la visita en función de los resultados de los KPI en tiempo real
Precisión: Abierta a los errores humanos en 2 fases, tanto en la escritura como en el tecleo, la precisión media es inferior al 60%.
Costo: Consume un tiempo enorme del personal de campo y de los operadores, el costo es el más alto de todos.
2) Recopilación manual mediante la aplicación Sales Force: El personal simplemente completa los campos requeridos o elige entre las múltiples opciones para el punto de venta específico en la pantalla de la aplicación.
Rapidez: Los resultados de los KPI están disponibles al instante. Posibilidad de tomar acciones instantáneas durante la visita en función de los resultados de los KPI en tiempo real.
Precisión: Abierta a los errores humanos, la precisión media es de alrededor del 70%.
Costo: Consume mucho tiempo del personal de campo, con una media de 1 hora por cada visita.
3) Recolección automática con la solución "Image Recognition-IR" con el apoyo de operadores en la sombra: el personal del área se limita a tomar fotos de las góndolas, pero el motor IR no es lo suficientemente fuerte como para llegar a la precisión deseada, por lo que el proveedor utiliza operadores en las sombras para aumentar la precisión al 95% mediante la corrección de cada foto, de forma manual.Rapidez: Los resultados de los KPI están disponibles horas más tarde debido a los operadores ocultos del proveedor. Imposibilidad de tomar acciones instantáneas durante la visita en función de los resultados de los KPI en tiempo real, debiendo volver a visitar el mismo punto de venta en el futuro para realizar una acción.
Precisión: 95%.
Costo: Consume mucho tiempo de los operadores del proveedor, por lo que la solución IR será cara para todos los valores que circulan.
4) Recopilación de datos totalmente automática con la solución "Image Recognition-IR": El personal de campo simplemente toma fotos de las góndolas. Como el motor IR está totalmente basado en la IA, la precisión alcanza con éxito el 95% sin ningún operador extra.Rapidez: Los resultados de los KPI están disponibles al instante. Posibilidad de tomar acciones instantáneas durante la visita en función de los resultados de los KPI en vivo.
Precisión: mínimo 95% al principio. Aumenta con el tiempo, ya que el motor adquiere más experiencia mediante el aprendizaje automático no supervisado durante el uso.
Costo: Consume un tiempo insignificante tanto del personal de campo como del proveedor de IR. Proporciona un gran ahorro de costos de mano de obra para ambas partes, por lo que también la solución de IR será barata, con una tasa decreciente según los valores que circulan.
Ailet eligió la 4ª metodología como modelo de negocio principal y durante los últimos 6 años ha llevado a cabo numerosos proyectos de éxito junto a las principales empresas de bienes de consumo masivo del mundo.