W tradycyjnym modelu pracy przedstawiciela handlowego, nawet 40% czasu wizyty w sklepie zajmuje ręczne zbieranie danych. Liczenie „twarzy” (facings), sprawdzanie cen, weryfikacja obecności produktów konkurencji – to żmudne zadania, obarczone wysokim ryzykiem błędu ludzkiego.
W odpowiedzi na te wyzwania, branża FMCG coraz śmielej sięga po technologię Image Recognition (IR), czyli automatyczne rozpoznawanie zawartości półki sklepowej. To nie tylko modny gadżet, ale fundamentalna zmiana w sposobie zarządzania egzekucją w terenie.
Jak działa rozpoznawanie obrazu w sklepie?
Technologia ta opiera się na zaawansowanych algorytmach sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego (Machine Learning). Proces jest prosty dla użytkownika, ale skomplikowany "pod maską":
- Zdjęcie: Przedstawiciel handlowy wykonuje serię zdjęć regału za pomocą tabletu lub smartfona.
- Przetwarzanie: Zdjęcia są przesyłane do chmury, gdzie algorytmy "zszywają" je w jedną panoramę.
- Identyfikacja: System rozpoznaje poszczególne produkty (SKU) na podstawie ich opakowań, odróżniając je od tła i produktów konkurencji.
- Analiza: W ciągu kilku sekund generowany jest raport porównujący stan faktyczny (Realogram) ze stanem oczekiwanym (Planogram).
Kluczowe korzyści biznesowe
Wdrożenie automatycznego rozpoznawania półki przynosi wymierne korzyści w czterech głównych obszarach:
- Oszczędność czasu: Audyt, który ręcznie zajmował 30 minut, dzięki AI może zostać wykonany w 5 minut. Przedstawiciel odzyskuje cenny czas, który może poświęcić na negocjacje, budowanie relacji z kierownikiem sklepu czy dbanie o dodatkową ekspozycję.
- Jakość i obiektywizm danych: AI się nie męczy i nie "przymyka oka". Dane są dokładne, spójne i weryfikowalne (każdy raport ma podkładkę w postaci zdjęcia).
- Kluczowe Wskaźniki Efektywności (KPIs): Systemy IR automatycznie wyliczają kluczowe metryki:
- OOS (Out-of-Stocks): Natychmiastowa informacja o brakach towarowych.
- SOS (Share of Shelf): Precyzyjny udział marki w półce w porównaniu do konkurencji.
- Zgodność z planogramem: Automatyczne wykrywanie błędów w ułożeniu produktów.
- Szybkość reakcji: Centrala otrzymuje dane niemal w czasie rzeczywistym, co pozwala na błyskawiczne korygowanie strategii dystrybucyjnej.
Wyzwania wdrożeniowe
Choć technologia ta jest imponująca, jej skuteczność zależy od jakości "nauki" algorytmów. System musi znać aktualne opakowania (uwzględniając np. edycje świąteczne czy zmiany szaty graficznej). Wymaga to stałej aktualizacji bazy produktów.
Ponadto, technologia ta zmienia rolę przedstawiciela handlowego. Z "ankiatera" staje się on "menedżerem strefy", który zamiast tracić czas na liczenie, skupia się na rozwiązywaniu problemów wykrytych przez system.
Integracja danych z Mawenix CRM
Samo rozpoznanie obrazu to dopiero połowa sukcesu. Dane wygenerowane przez sztuczną inteligencję – informacje o brakach, udziale w półce czy cenach – muszą zostać gdzieś "skonsumowane" i przekute w zadania.
Tutaj kluczową rolę odgrywa środowisko pracy przedstawiciela, takie jak Mawenix CRM. System ten stanowi centrum dowodzenia dla sił sprzedaży. Mawenix doskonale radzi sobie z agregacją danych z audytów, pozwalając na płynne zarządzanie wynikami wizyt. Dzięki temu, informacje o stanie półki nie są tylko suchą statystyką, ale stają się podstawą do generowania konkretnych zadań dla handlowców, analizowania efektywności tras i optymalizacji sprzedaży w poszczególnych punktach detalicznych.
