Sumário
- Métricas de desempenho direcionadas para a IA
- #1 Qualidade das fotos do PDV
- #2 Precisão geral da Inteligência Artificial
- #3 Nível de confiança
- #4 Precisão no reconhecimento dos produtos
- #5 Precisão individual de classificação
- #6 Precisão na identificação dos preços
- O segredo para a qualidade dos dados é a tecnologia certa
Na rotina dinâmica do trade marketing, a introdução de tecnologias disruptivas, como a Inteligência Artificial (IA), traz uma mudança substancial na forma como são coletados e analisados os dados de execução no ponto de venda.
Neste contexto inovador, especialistas em IA como Andrew Ng e Fei-Fei Li recomendam entender como as tecnologias são desenvolvidas e metrificadas para reduzir incertezas e maximizar a adoção de novas ferramentas. Conhecer então os indicadores-chave de desempenho, do inglês Key Performance Indicators (KPIs), de uma tecnologia são cruciais para avaliar o ROI das soluções.
No Involves Stage, a solução de Reconhecimento por Imagem é uma IA desenvolvida para apoiar as indústrias na tarefa de capturar dados de seus produtos e concorrentes em seus pontos de venda. Com a IA, uma foto é suficiente para identificar:
- Presença
- Ruptura
- Quantidade de frentes
- Share de gôndola
- Share de frentes
- Presença de price tag
- Preço na price tag
- Invasão
- Planograma
- Strike Zone
- Blocagem
Métricas de desempenho direcionadas para a IA
A Involves usa o método de machine learning para ensinar sua IA a processar os dados de uma maneira parecida com o cérebro humano. A IA possui diversas redes neurais, tipos de camadas de dados, treinadas para analisar as fotos e extrair delas as informações.
“Nossa tecnologia permite captar a visão não apenas do promotor de vendas mas também do shopper. A foto da gôndola é a visão dos consumidores em frente à prateleira, e nossa Inteligência Artificial reconhece falhas de execução para guiar planos de ação.”
Gabriel Vieira, especialista em IA e Product Manager na Involves.
E de olho na qualidade de sua ferramenta, a Involves acompanha com seus clientes seis indicadores para avaliar a eficácia da Inteligência Artificial. Os KPIs são fundamentais para garantir que a tecnologia forneça resultados precisos e relevantes, e que as informações que a alimentam são confiáveis.
Os KPIs da IA da Involves são:
- Qualidade das fotos do PDV
- Precisão geral da IA
- Nível de confiança
- Precisão no reconhecimento dos produtos
- Precisão individual de classificação
- Precisão na identificação dos preços
#1 Qualidade das fotos do PDV
No reconhecimento por imagens, a qualidade das fotos é imprescindível para garantir a confiança nos dados coletados por meio delas. Por isso, a IA monitora se as fotos processadas estão seguindo os protocolos necessários e identifica eventuais problemas na coleta.
Afinal, imagens fora de foco, anguladas, fora de enquadramento e de baixa qualidade não compõem os resultados. A IA identifica estes problemas e é capaz de gerar alertas que orientam a equipe.
Benefícios para a operação dos clientes:
- Identificar onde e por quem os protocolos não são seguidos
- Identificar os tipos de problemas
- Alertar promotores sobre dados incompletos
- Impedir a manipulação de dados
#2 Precisão geral da Inteligência Artificial
Também chamada de F1 Score no desenvolvimento de machine learning , a precisão mede a quantidade de vezes que a IA acertou em relação ao total de vezes em que tentou acertar.
Complicado? De forma simples, este KPI ajuda a acompanhar a saúde geral do projeto, dando visibilidade da evolução da precisão, o impacto de novas versões da IA no volume e qualidade das informações.
Este indicador também ajuda a comparar a tecnologia de IA com outras fontes de dados, como as pesquisas manuais feitas por promotores ou dados comercializados por empresas de pesquisa de mercado — ambas coletadas manualmente e com uma taxa de erros de 20%.
Benefícios para a operação dos clientes:
- Segurança na qualidade dos dados coletados pela IA
- Transparência no tratamento dos dados
- Eficiência na coleta, tratamento e análise dos dados
- Confiança na tecnologia
#3 Nível de confiança
O nível de confiança é o KPI que indica quão confiante a rede neural está sobre seus resultados. É uma métrica acompanhada a longo prazo, e ajuda a entender o volume de treinamentos necessários para a IA.
Se o nível de confiança diminui, é possível avaliar pontos de melhoria, que regiões ou colaboradores estão detratando a confiança e agir para elevar o nível.
Até mesmo tendências de mercado é possível identificar com esta métrica. Marcas que acompanham concorrentes podem identificar novos produtos, embalagens e SKUs à medida que a IA necessita de mais treinamentos.
Benefícios para a operação dos clientes:
- Analisar o que impede a leitura de dados nos PDVs
- Analisar formatos de exposição dos produtos
- Identificar tendências de execução de concorrentes
#4 Precisão no reconhecimento dos produtos
A precisão dos produtos reconhecidos é um dos mais importantes KPIs de qualidade, pois indica o quão bem a tecnologia está reconhecendo os SKUs, linhas e categorias de produto. Ela evolui com o volume de fotos analisadas e a cada treinamento da rede neural.
Benefícios para a operação dos clientes:
- Melhor visão sobre seu portfólio de produtos
- Segurança na qualidade dos dados coletados pela IA
- Transparência no tratamento das informações da marca
#5 Precisão individual de classificação
Este KPI é bastante parecido com a Precisão geral da IA, mas engloba todos os produtos classificados no projeto de reconhecimento por imagem. É uma métrica comum em IAs que utilizam técnicas de visão computacional em sua tecnologia.
Em termos simples, a precisão individual das classes, Average Precision em inglês, é uma medida que avalia o desempenho do algoritmo na detecção de objetos nas imagens, super importante para acompanhar a eficiência da tecnologia.
A Involves acompanha este indicador para garantir a confiabilidade dos dados coletados e entregar a melhor tecnologia para as equipes de trade marketing.
#6 Precisão na identificação dos preços
Da mesma forma que a rede é preparada para reconhecer produtos, ela é treinada para identificar a presença da etiqueta de preço. A IA identifica diversos tipos: impressa, eletrônica, cartaz impresso, cartaz manuscrito e até mesmo adesivos colados diretamente nas embalagens.
A IA também reconhece em alguns casos o valor descrito na etiqueta, além de associá-la ao item correto.
Benefícios para a operação dos clientes:
- Identificar quais produtos estão sem precificação na loja
- Coletar o preço de produtos próprios e da concorrência
- Auditar acordos promocionais
O segredo para a qualidade dos dados é a tecnologia certa
A incorporação da IA no trade marketing está cada dia mais sólida e promove uma revolução na coleta e análise de dados e uma nova cultura de execução. Este novo cenário pode trazer incertezas na escolha de parceiros e fornecedores.
No caminho por mais decisões baseadas em dados, a tecnologia do Involves Stage preza por mensurar o impacto direto na otimização das operações. Assim como as soluções de Loja Perfeita e Roteirização Inteligente, o Reconhecimento por Imagem foi desenvolvido para equipes de trade marketing se tornarem mais eficientes e lucrativas para suas companhias.
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Luciano Costa
Oi, sou Luciano! Atuo como profissional de Product Marketing na Involves. Sou jornalista, mestre em tecnologias, linguagens e inovação; e atuo no mercado de marketing e tecnologia há mais de 10 anos.
