Reconocimiento de Imágenes en el Punto de Venta (I) - Diana
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Reconocimiento de Imágenes en el Punto de Venta (I)

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Reconocimiento de Imágenes en el Punto de Venta (I)

Hoy en día se están desarrollando nuevas tecnologías que permiten agilizar y automatizar procesos que antes eran más lentos y manuales.

¿Cuáles son? ¿Se están empleando en el retail? Esta semana en Diana hablaremos del reconocimiento de imágenes y su utilidad para una gestión eficiente del punto de venta.

 

Tecnología y Trade Marketing

En la década del Big Data y la toma de decisiones basada en análisis de datos, resulta imperativo y fundamental que el equipo de Trade Marketing reporte las acciones y/o los resultados de la ejecución en el punto de venta.

Para ello, dotamos a los equipos de terminales móviles y software especializado para que registren todos esos datos en tiempo real. Este enfoque, que es totalmente acertado, tiene una parte oscura. En ocasiones, si la captura de datos no está muy bien diseñada, el registro de los datos puede consumir un tiempo de visita demasiado elevado. A la par de que un reporte largo y tedioso, redunda inexorablemente en una mala calidad del dato.

 

Reconocimiento de Imágenes en el PDV

Desde hace años se está trabajando en el reconocimiento de imágenes. Aplicaciones populares como Facebook pueden identificar rostros, o Google y Aliexpress son capaces de mostrar imágenes similares a las que sube el usuario… Hay muchos ejemplos al alcance de la mano. El algoritmo capaz de diferenciar una flor de una persona está evolucionando rápidamente, de manera que no importa si en la imagen de muestra la persona está de frente, de perfil, sentada o corriendo: la tecnología discrimina que es una persona y que no es un gato, una planta o un jarrón.

Evidentemente, y como tantos otros avances tecnológicos de los años más recientes, el marketing, y especialmente el Trade Marketing, quiere usar estos avances para mejorar sus procesos. Ya es posible que un gestor de punto de venta (GPV) haga una foto de los lineales de café, en lugar de reportar, referencia a referencia, la presencia, rotura de stock, precio, número de facings y altura en el lineal.

 

¿Qué tenemos que considerar?

Hay que tener en cuenta que estamos hablando de inteligencia artificial y no de magia. Próximamente veremos más profundamente cómo funciona la red neuronal que hace posible identificar datos a partir de una imagen. Por el momento hay que asumir dos condiciones:

1. La transformación de imágenes en datos no es inmediata. La foto de los lineales hay que enviarla a un servidor que la procesa, y que devuelve los resultados, con mayor o menor éxito.

2. El “servidor”, por ponerle un nombre a la máquina y el software que se encarga del reconocimiento de imágenes, debe ser entrenado. Antes de que pueda ser productivo hay que enseñarle muchas fotos de lineales, indicándole “este es el producto A, este no es el producto A”, “aquí hay presencia, y aquí no hay presencia”, “aquí hay rotura de stock, aquí no hay rotura de stock”, etc.

 

¿Buscas la máxima eficiencia en tus procesos de venta?

En Diana, agencia de Outsourcing Comercial, podemos ayudarte. Nos apoyamos en la tecnología para ayudar a nuestros clientes a mejorar sus resultados de negocio. Desarrollo de talento, gestión de equipos, recopilación y análisis de datos, seguimiento de la experiencia de compra de los clientes, etc.

No te quedes atrás, ¿hablamos?

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