¿Cómo implementar un sistema de reconocimiento de estantes, organizando los procesos correspondientes y ganar el mercado? Estamos hablando con Sebastian Zapała, el gerente de desempeño de ventas de Nutricia Polonia

Nutricia Polonia es definitivamentereconocido en el mercado polaco, especialmente entre los padres de niños pequeños.Los productos de la empresa, con sus marcas como Bebiko 2, Bebilon 2, Bobovita, acompañan a los niños en las primeras etapas de su vida. Nutricia forma parte de un grupo más grande de empresas de Danone con el inicio de la cooperación eLeader que data de 2015/2016.

Al manejar las conversaciones con nuestros clientes potenciales, señalamos la frecuencia con la que nos encontramos con las mismas preguntas y dudas sobre Shelf Recognition AI al hablar con nuestros representantes de ventas. Las preguntas más frecuentes son: ¿Qué dificultades se avecinan al implementar el sistema de IA de reconocimiento de estantes? ¿De qué debemos ser conscientes? ¿Cómo prepararse para el proceso? ¿Es realmente tan aterrador como parece? ¿Es la IA capaz de reemplazar un factor Humano?

Hemos decidido hacerle estas y muchas más preguntas a Sebastian Zapała, gerente de desempeño de ventas de Nutricia Polonia. Esa fue una de las primeras implementaciones de nuestro sistema Shelf Recognition AI, por lo que el punto de vista presentado por nuestro invitado, que cimento el camino para futuras implementaciones, es uno de los consejos clave para disipar las preocupaciones de aquellos que planean comenzar su viaje con Shelf. sistema de reconocimiento

Con Sebastian Zapała hablan Paweł Majsiej y Rafał Melanowicz.

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Paweł Majsiej: Comenzamos nuestra cooperación alrededor de 2015/2016. En ese momento ustedes fueron definitivamente los pioneros en el mercado al ser los primeros en implementar el sistema Shelf Recognition a sus procesos de venta.

Sebastian Zapała: Mi aventura con el puesto de gerente de rendimiento de ventas comenzó exactamente en ese momento cuando se implementó el sistema de reconocimiento de imágenes en Nutricia Polonia y elegimos eLeader para suministrar esta solución. La herramienta Shelf Recognition estaba solo en las primeras etapas de su desarrollo y, en ese momento, no muchas empresas estaban listas para la automatización de los procesos comerciales con la ayuda de la herramienta Shelf Recognition. Ahora puedo admitir que este proyecto fue una de las implementaciones más difíciles y desafiantes de mi carrera empresarial.

¿Fue más un impulso de innovación o una necesidad empresarial?

No creo en la innovación por sí misma. La necesidad empresarial es, y debería ser, el desencadenante. Además, nosotros, personalmente, enfrentamos un cierto desafío. Queríamos asegurarnos de que la exposición de nuestros productos en los estantes siempre cumpliera con nuestros estándares. La segunda necesidad era un sistema más transparente y confiable que informara sobre la disponibilidad de productos en los estantes de las tiendas. En el pasado, el método de verificación de disponibilidad más básico y utilizado eran las encuestas realizadas manualmente por los representantes de ventas. Este tipo de proceso era, en sí mismo, muy erróneo. La paradoja era que nadie era capaz de medir la magnitud del error. En el caso del Reconocimiento de Imágenes, el proceso es mucho más sencillo. Esta es una forma transparente de verificación ya que involucra las fotos reales que siempre están disponibles para probar el estado de las cosas.

Llamamos al Shelf Recognition “una herramienta que elimina la carga del representante de ventas de ser juez en su propia causa”, que funciona como un mediador imparcial que apoya y observa al representante de ventas para evitar dilemas morales sobre el informe de los resultados.

Precisamente.

¿Ha cambiado la forma de utilizar el Reconocimiento de estanterías en Nutricia a lo largo de los años?

Los Representantes de Ventas nos proporcionaron dos indicadores principales. Uno de ellos fue la disponibilidad de productos en los estantes de las tiendas, el otro, la participación en los estantes. El primero se comprobó en cada visita. Desafortunadamente, los resultados se recibieron con cierto retraso. El otro indicador, por su complejidad, se midió trimestralmente. ¡Y de repente, a partir de estos dos indicadores, el número subió a nueve! Ese fue el comienzo del módulo Perfect Store&Visit que usamos actualmente.

También ha habido un cambio en la tecnología. Nuestro objetivo era proporcionar al representante de ventas los resultados justo durante las visitas. También queríamos obtener respuestas a nuestras preguntas básicas: ¿cuál es mi disponibilidad? ¿Cuál es mi parte del estante? ¿Cuáles son los parámetros restantes? Tener esos datos durante las visitas le permite al representante reaccionar ante ellos de inmediato. Hace quince años, los avances tecnológicos aún no podían brindarnos un panorama tan completo. El hecho de que, en esta etapa, tengamos los resultados a nuestra disposición durante las visitas, realmente facilita el proceso.

¿La posibilidad de mejorar la exposición durante las visitas afecta a su calidad? ¿Se puede medir o comprobar de alguna manera que esta exposición funciona mejor?

El mismo hecho de que el reportarlo se basara en fotografías significaba que los Representantes de Ventas realmente necesitaban encargarse de la exposición. Sabían que los productos debían estar frente al cliente porque eso garantizaba que el sistema reconocería los productos. Por lo tanto, los parámetros de los que eran responsables fueron informados y evaluados cuidadosamente. Esto marcó el primer beneficio: la necesidad de tomar una foto. Este factor, que la foto es la base para la medición del indicador, significó que el estante se cuidó adecuadamente y, por lo tanto, se exhibió bien. Los Representantes de Ventas aprenden eso bastante rápido.

Inicialmente, esperábamos que la implementación de Shelf Recognition acortara adicionalmente el tiempo de las visitas. Sin embargo, no fue así en un principio. Parecía que la comercialización en realidad lleva más tiempo. Entonces, llegamos a la conclusión de que antes el estante debe haber sido preparado no tan bien como hubiésemos deseado.

Para muchos parámetros tuvimos que trabajar durante períodos de tiempo más largos. Aquí, también, enfrentamos problemas de contratos con socios comerciales. La implementación debida de los estándares de exposición individuales es
un proceso largo, sin embargo, el efecto es medible y notable.

¿Deberíamos entonces preocuparnos de que no se haya acortado el tiempo de las visitas cuando en realidad el tiempo se gestiona de forma más satisfactoria?

Para nada. En la primera fase, el tiempo de visitas podría haber sido el mismo, mientras que, en un par de años, notamos un ahorro de tiempo de más del 20%. El sistema de informes claramente nos ayudó a lograr tales resultados.

Hemos reducido el tiempo de reporte, al menos, a la mitad. Desde decenas de minutos de cheque hasta varios. Anteriormente, el control de las cuotas de estanterías , mediante encuestas manuales y comprobación de disponibilidad de productos en anaqueles, contando las denominadas caras, duraba más de una hora. Ahora, es cuestión de tomar una foto y contar los resultados por el algoritmo y, al mismo tiempo, ¡no solo tenemos revisada nuestra exposición sino también toda la categoría! Todo esto en una sola tarea de merchandising.

¿Los Representantes de Ventas sintieron alguna mejora en sus competencias dentro de este cambio?

Hacemos bromas sobre nuestros Representantes de Ventas que han cambiado de encuestadores a fotógrafos. Aún así, recordamos que hacer buenas fotos es una competencia clave para nuestra Fuerza de ventas.

Sin embargo, los representantes de ventas ahora comprenden mucho mejor cómo es una tienda. Tienen acceso a datos históricos sobre muchos parámetros, por lo que están equipados con información sobre cómo se ha desarrollado el negocio en sus tiendas a lo largo de los años. También comenzamos a centrarnos más en dar forma a las relaciones comerciales con nuestros socios en lugar de modelos de apoyo en los que los representantes de Rales son las principales fuentes de información sobre la situación en la tienda.

¿Amplía el alcance de la presentación de informes también en términos de conocimiento del negocio?

Seguramente lo hace. Tenemos muchos más parámetros a nuestra disposición que podemos observar a lo largo de meses e incluso años. También tenemos muchos más indicadores que medimos y a los que prestamos atención. Sin embargo, la cantidad de datos debe abordarse con precaución. Deben manejarse de manera reflexiva, para no perderse en su multitud.

Uno de los desafíos más difíciles al implementar este tipo de sistema, cuando ya estamos asombrados de lo que podemos medir, es una evaluación realista de lo que realmente necesitamos. Es fácil sobrecalentarlo. Y ese fue nuestro primer error.

Si yo fuera responsable de tal implementación una vez más, la dividiría en etapas. Necesitas una visión clara sobre el número de indicadores que quieres medir y paso a paso lograr la meta que te propongas. Este tipo de implementación es un proceso largo y desafiante para toda la organización.

Rafał Melanowicz: ¿Qué efecto tiene una mejor exposición de la “comida para bebés” en las ventas en general?

Miramos los estantes como lo hacen nuestros clientes. Si falta algo en la foto, significa que nuestros clientes también lo extrañan. Incluso si los productos se pueden encontrar en el estante, pero no están de cara al cliente, podemos decir que no están allí.

Hay un llamado momento de la verdad en el proceso de compra: el momento en que el cliente se para en el estante y elige qué producto alcanzar y agregar a la cesta. Este momento solo se puede ganar si el producto está bien expuesto. Para los clientes para los que recopilamos datos en cada una de sus tiendas, junto con los indicadores de Perfect Store, vemos una correlación y sabemos que cuanto mejores son los parámetros de los estantes, mejores son las ventas, en pocas palabras. Esto se confirma en números.

¿Ha cambiado la participación de sus productos en la categoría de alimentos para bebés durante los 6 años de uso de Shelf Recognition? ¿Está en línea con la estrategia?

La cuota de góndola ha crecido y está en línea con la estrategia. Como líder del mercado, debemos ser justos con los planogramas u otros arreglos con nuestros socios comerciales, y nuestra participación en los estantes a menudo refleja nuestra posición en el mercado.

Vale la pena mencionar que al analizar la participación en el estante notamos cada cambio en el mercado. Si nos encontramos con alguna gota, podemos analizar rápidamente la causa de esta. ¿Es una consecuencia de la ausencia del estante del mercado? ¿Está conectado con un nuevo jugador en el mercado? ¿Es causado por el aumento de la participación de los productos de nuestros competidores? Tenemos acceso a datos sobre la situación de la estantería y, sobre la base de esos datos, podemos tomar decisiones comerciales rápidas y deliberadas.

Entonces, como eLeader, ¿podemos decir que nuestra solución ayudó a Nutricia a lograr los objetivos que te propusiste?

Por supuesto. Hemos trabajado juntos para llegar a una solución de este tipo. Si no fuera por la solución eLeader y las posibilidades que ofrece, no podríamos tener éxito. eLeader es una aplicación flexible e intuitiva que ayuda a las personas a realizar sus tareas para cada tienda de manera eficiente.

Paweł Majsiej: Creo que vale la pena enfatizar que la implementación de una solución de este tipo, sin un cliente consciente y comprometido, un socio que sepa lo que quiere lograr, no resolverá los problemas.

Podemos ir más allá: la tecnología proporciona cierta información, sin embargo, una decisión comercial consciente de qué hacer con ella es la clave. El representante de ventas toma una foto, el resultado de reconocimiento es bajo, ¿cuál sería su primera conclusión? La herramienta no funciona porque no reconoce correctamente los productos. Sin embargo, si observa más de cerca la foto, sus productos se volvieron hacia atrás, apenas visibles y notados cubiertos. Algunas personas pueden reaccionar que los productos están ahí, pero la solución falla. Aun así, la pregunta es: ¿quiero que mis productos se muestren de esa manera? Si miro los productos de la imagen de esa manera, el consumidor los verá de manera similar. ¿Estarán dispuestos a elegir mis productos que no se notan y están desorganizados en el estante?

Intentemos combinar estos hilos. ¿No siente la tentación de ir más allá y analizar las etiquetas de los productos para su identificación a nivel del consumidor antes de lanzar un producto?

cosa segura. Lo miramos y, desde mi experiencia, puedo decir que, muy a menudo, aprendemos sobre el cambio en el empaque, de nuestros productos o de los de la competencia, a partir del análisis de reconocimiento de estantería. Incluso el más mínimo cambio en el diseño del empaque puede hacer que un producto sea irreconocible. Sucede en la industria que los equipos de marketing no siempre están informados sobre el cambio en las etiquetas de precios. En tales casos, una solución de reconocimiento de imágenes puede ser útil para agilizar, por ejemplo, el proceso de introducción de nuevos productos.

Todavía no tenemos la experiencia suficiente para construir una visualización del producto o la estructura de su empaque para que sea ideal para el reconocimiento por Shelf Recognition. Pero tal vez este debería ser nuestro próximo paso.

Usted mencionó que, al comienzo de la introducción de Shelf Recognition, el cambio fue un fenómeno que provocó cierta resistencia por parte de sus empleados. ¿Notas que, al igual que en el siglo XVIII, durante la revolución industrial, los luditas destruyeron las máquinas de tejer porque sintieron que sería una amenaza para su empleo, entonces aquí hay temores de que la máquina reemplace el trabajo humano, y esto puede llevar son los despidos masivos?

Creo que ahora, después de años, los Representantes de Ventas aprecian este cambio. Nos dirigimos al desarrollo de sus competencias. La tecnología nunca reemplazará por completo al factor humano. Siempre asumo que la tecnología a menudo sirve a las personas en el campo porque les ahorra tiempo y les permite concentrarse más en construir y desarrollar relaciones comerciales en la tienda. Tienen tiempo adicional para dedicarlo al trabajo activo porque la generación de informes se simplifica. Hay otros beneficios valiosos, no menos importantes: visitas más efectivas, mejores planes de ruta. Todo lo anterior sólo puede redundar en llegar a más tiendas y clientes.

Los empleados, con diferentes experiencias en el lugar de trabajo y la falta de esa solución en sus empresas anteriores, ¿perciben la auditoría automática como un apoyo o más bien como una forma de control?

La retroalimentación, me encontré, es bastante positiva y se inclina hacia el apoyo. Así también tratamos de abordarlo y comunicarlo a nuestros empleados. Sn automatic audit es un proveedor de información para nosotros, la organización. Una de las entidades para las que recopilamos esta información son los representantes de ventas. También utilizan los comentarios del análisis de reconocimiento de estantes. Los resultados les proporcionan una lista de productos que deben pedirse o son la base para una conversación comercial con el personal de la tienda.

Rafał Melanowicz: Supongamos que tengo KPI creados a partir de encuestas manuales. Le mostré a mi propietario, al consejo de administración y al consejo de supervisión información sobre acciones y disponibilidad. Aparece Shelf Recognition y, supongo, las acciones han caído un 5%. ¿Cómo puede este gerente, que ha estado confiando en estos datos manuales durante 5 años, salir de este inconveniente?

Hay un dicho  “No maten al mensajero”. Significa que nunca debemos matar a la persona que nos trae información. Puede tomar la información y usarla o ignorar a alguien que le diga una verdad importante sobre su negocio. Lo que haga con la información dada depende de usted al final.

¿Qué pasa si soy una sociedad cotizada en bolsa? Supongamos que solo tengo que anunciar que en el momento en que introduje Shelf Recognition, mi participación de mercado se redujo en un 5 %. Ya sabes cómo reacciona el precio de las acciones. ¿Qué tengo que hacer?

Podemos abordarlo con cuidado, basado en procesos. Dupliquemos el problema (dos tareas de reconocimiento): manual y con la ayuda del sistema Shelf Recognition. Vamos a compararlos después. Veamos qué sistema es mejor, cuál es menos erróneo. Hemos actuado de esa manera en varios proyectos comerciales y hemos descubierto que la herramienta de reconocimiento de estantes reconoció que los representantes de ventas de productos no marcaron como presentes. Las personas a menudo pueden estar equivocadas al igual que las máquinas. Tal error puede ser una calle de doble sentido. Los productos pueden marcarse como presentes si no lo están o no lo están cuando deberían haberlo estado. En el caso de Shelf Recognition, siempre podemos calificar la herramienta y arreglarla. En el caso de encuestas manuales es menos efectivo. El margen de error de reconocimiento de estantería es del 2,5 %. Si soy consciente de este margen, puedo trabajar con esta información. Sin embargo, ¿cuál es el umbral de error para una encuesta manual? No puedo comprobarlo. Lo que haga con esta información depende de usted.

Muchas empresas piden a los representantes de ventas que documenten con una foto el estado manual de los informes. Hablé con varias personas responsables del análisis manual de las fotos y la mayoría admitió que el proceso simplemente no tiene vida. Gigabytes de imágenes colocadas en discos quedan allí y nadie tiene tiempo para analizarlas.

Eso es lo que siempre me he preguntado, ¿por qué? Puede tomarse el tiempo para verificar visualmente una selección aleatoria de cien fotos para asegurarse de que la encuesta sea precisa. En mi opinión, la realidad es que nadie lo está haciendo, o se está dando por vencido rápidamente. Este es un trabajo difícil: Navegar a través de cientos, miles de fotos. Es un proceso ineficiente y un trabajo improductivo. ¿Por qué debería hacerlo un hombre cuando hay un sistema que puede hacerlo por él? ¿Por qué realizar una encuesta y fotografías cuando las fotografías por sí solas pueden ser satisfactorias?

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