Multinacional de bebidas quadruplica produtividade com Reconhecimento por Imagem

           

Nos primeiros 45 dias de uso da inteligência artificial de reconhecimento de gôndolas do Involves Stage, uma multinacional de bebidas quadruplicou o volume de dados coletados sobre concorrentes, reduziu o tempo de coleta em loja em 77,4%, e aumentou a precisão dos dados para 93%, impactando diretamente na produtividade da equipe de campo e na cobertura de lojas, que cresceu 15%.

O ganho em inteligência competitiva fortalece a estratégia da marca no mercado de bebidas.

Inteligência artificial: menos custos, mais precisão

Antes da adoção do reconhecimento por imagem, a coleta de dados nas lojas era uma tarefa desgastante e, muitas vezes, imprecisa. A multinacional dependia de processos manuais para obter informações críticas, como preços e disposição de produtos nas gôndolas. Mas a precisão dos dados sempre foi um desafio, afinal, como garantir que tudo estava sendo coletado corretamente em todas as visitas?

Com a inteligência artificial, a multinacional alcançou uma precisão de 93% na coleta de dados, o que significa que as informações sobre preço, disposição e share agora são capturadas de maneira segura e auditável. Isso não só aumentou a confiança nos dados como também reduziu a necessidade dos custos com auditorias.

Inteligência competitiva: mais dados, mais insights

A multinacional focava seus esforços em monitorar suas principais concorrentes. Coletar dados sobre mais marcas se tornou uma prioridade, mas sem sobrecarregar a equipe de campo. Com o RI, a companhia quadruplicou o volume de dados de share e concorrência sem onerar a equipe de campo com a coleta destes dados.

Esse aumento expressivo de dados está permitindo que a multinacional adote uma postura ainda mais estratégica no mercado, ajustando suas ações de acordo com as movimentações de seus concorrentes.

Produtividade: menos tempo em loja, mais cobertura

Um dos grandes benefícios percebidos pela multinacional foi a redução do tempo gasto em loja. Antes do RI, um promotor gastava, em média, 1 hora e 24 minutos em cada visita, sendo que 40 minutos desse tempo eram dedicados apenas à coleta de dados. Com o RI, esse tempo caiu para impressionantes 3 minutos e 35 segundos, uma redução de 77,4%.

Essa eficiência permite que a equipe de campo amplie a cobertura de lojas. Em situações onde é possível visitar uma loja adicional por dia, o ganho em cobertura é de 15%. Isso significa mais presença da marca e uma execução mais robusta nas gôndolas.

Indicadores de sucesso: o que a multinacional acompanhou por meio do reconhecimento por imagem?

Nos primeiros 45 dias, a companhia focou em monitorar indicadores chave como:

• OSA (On Shelf Availability): Para garantir a disponibilidade de seus produtos em todos os pontos de venda.
• Share de Mercado: Comparando seu desempenho com o de concorrentes em cada loja e categoria.
• Pricing: Verificando o preço dos produtos e identificando price tags de concorrentes.

Esses dados não só passam a auxiliar a companhia a melhorar sua performance nas lojas, como também fornecerá insights valiosos para tomadas de decisão mais estratégicas.

Expectativas futuras com o Involves Stage

A multinacional está otimista com o futuro. As expectativas são altas: aumentar ainda mais a cobertura de pontos de venda, atender mais lojas com a mesma equipe, e ter um olhar cada vez mais estratégico sobre o mercado. Com dados em tempo real e segmentados por regiões e canais, a companhia tem como objetivo aumentar seu share de mercado, sempre de olho no comportamento do consumidor e na execução de suas ações promocionais.

O impacto da IA nas operações de trade marketing

As tecnologias do Involves Stage pretendem atender uma das maiores dores dos times de trade marketing: fazer mais com menos. Com orçamentos bem delimitados e a pressão constante para aumentar as vendas, o uso de dados confiáveis torna-se essencial para guiar as estratégias. O Reconhecimento por Imagem é resposta a essa necessidade, pois permite que as equipes de campo façam mais visitas, colete mais dados e, acima de tudo, que a companhia toda tome decisões embasadas em informações precisas e auditáveis.

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