Comment implementer Shelf Recognition, gérer les processus et remporter le marché ? Nous discutons avec Sebastian Zapala de Nutricia Polska Sp. z o.o.
Nutricia est sans aucun doute une entreprise reconnue sur le marché polonais, particulièrement auprès des parents. Les produits de l’entreprise, des marques comme Bebiko 2, Bebilon 2, Bobovita accompagnent les enfants dans les premières années de leur vie. L’entreprise appartient au groupe Danone, et les débuts de sa collaboration avec eLeader remonte aux années 2015-2016.
Au cours de nos échanges avec des clients potentiels, nous avons constaté que certaines questions et préoccupations des personnes intéressées par notre solution eLeader Shelf Recognition AI revenaient souvent dans les discussions avec nos commerciaux : Quels sont les challenges qui accompagnent l’implémentation du système Image Recognition ? À quoi doit-on faire attention ? Comment s’y préparer ? Faut-il réellement craindre quelque chose ? L’intelligence artificielle remplacera-t-elle les hommes dans ce cas ?
Ces questions et bien d’autres encore, nous avons décidé de les poser à Sebastian Zapala, responsable de l’efficacité des ventes chez Nutricia Polska. Comme il s’agit de l’une des premières mises en œuvre de notre système, la perspective de quelqu’un qui a ouvert la voie dans ce domaine peut aider à apaiser les craintes de ceux qui envisagent de se mettre à ce type de solution.
Sebastian Zapala est interviewé par Paweł Majsiej et Rafał Melanowicz.
Pawel Majsiej: Nous avons commencé à collaborer en 2015-2016. À cette époque, vous étiez un pionnier absolu sur le marché car vous avez osé intégrer Shelf Recognition, dans vos processus métier.
Sebastian Zapala: Mon aventure au poste de responsable de l’efficacité des ventes a commencé juste au moment où nous implémentions Image Recognition chez Nutricia et nous nous sommes décidés pour eLeader. L’outil Shelf Recognition débutait tout juste, et peu d’entreprises étaient prêtes à introduire la vérification automatique du rayon dans leurs processus d’affaires. Je peux maintenant dire qu’il s’agissait de l’un des projets et implantations les plus difficiles que j’ai eu à mener dans ma vie.
Un désir de découvrir des solutions innovantes, ou un réel besoin d’affaires ?
Je ne crois pas à l’innovation pour le plaisir d’innover. Le besoin d’affaires est et doit être prioritaire. Nous étions confrontés à un défi : nous voulions nous assurer que la présentation de nos produits dans les rayons était toujours conforme à nos standards. Deuxièmement, nous voulions un système transparent et fiable pour signaler, par exemple, la disponibilité des produits dans les rayons. À l’époque, la méthode couramment utilisée pour contrôler les standards des rayons consistait en questionnaires remplis par les représentants commerciaux. Ce processus en lui-même est sujet à des erreurs. Le paradoxe qui en résulte est que personne ne mesure cette erreur. Dans le cas de la reconnaissance d’images, c’est plus facile. Il s’agit d’une forme transparente de vérification, car nous avons toujours une photo à examiner, qui reflète l’état réel du produit.
Nous appelons parfois Shelf Recognition comme « un outil qui enlève au représentant commercial la charge d’être le juge de sa propre affaire ». – qui, tel un arbitre indépendant, est là pour soutenir le représentant commercial et s’assurer que personne ne soit confronté à des dilemmes moraux dans la communication des résultats.
Exactement.
Et la façon dont Shelf Recognition est utilisée chez Nutricia a-t-elle changé au fil des ans ?
Les représentants nous fournissaient deux indicateurs. Le premier était la disponibilité des produits en rayon. Cet indicateur était déterminé à chaque visite. Nous recevions les résultats avec un certain retard. Le second était l’indicateur de pourcentage du rayon. Celui-ci, en raison de sa complexité, était mesuré trimestriellement. Et soudain, nous sommes passés de ces deux indicateurs à neuf! C’est ainsi qu’est né Perfect Store, que nous utilisons maintenant.
Il y a également eu un changement sur le plan technologique. Notre objectif était que le représentant reçoive les résultats pendant la visite et qu’il obtienne les réponses aux questions de base : « Quelle est la disponibilité de mes produits ? Quelle est ma part de rayon ? Et quels sont les autres paramètres ? Avec ces informations, il pouvait encore réagir pendant la visite. Il y a quelques années, les possibilités techniques ne le permettaient pas. Le fait que nous disposions maintenant de ces résultats pendant la visite a grandement amélioré l’ensemble du processus.
La capacité d’améliorer l’exposition pendant la visite affecte-t-elle la qualité de cette exposition ? Peut-on mesurer et constater que cette exposition fonctionne mieux ?
Le fait que les rapports soient basés sur des images pris par le représentant commercial, l’a obligé à soigner son exposition. Il savait que les produits devaient être placés face à l’acheteur, car cela garantissait que le système reconnaîtrait les produits. Par conséquent, les paramètres dont il est responsable seront correctement signalés et évalués. C’était le premier avantage – devoir prendre une photo, sur la base de laquelle les indicateurs sont mesurés, garantit que le rayon est correctement géré. Les représentants l’ont appris très vite.
Au départ, nous nous attendions à ce que le déploiement du Shelf Recognition entraîne une réduction du temps de visite. Or, ce n’était pas le cas au départ. Il en ressortait que le merchandising prenait plus de temps. Nous avons donc constaté qu’auparavant, le rayon n’était pas toujours aussi bien préparé que nous le souhaitions.
Nous avons dû travailler longtemps sur de nombreux paramètres, car c’est aussi là que les points contractuels avec les partenaires commerciaux entrent en jeu. La bonne mise en œuvre des standards de l’affichage individuel est un long processus, mais l’effet est mesurable et visible.
Il ne faut donc pas craindre que le temps de visite ne soit pas réduit parce qu’il sera mieux géré ?
En bref, oui. Dans la première étape, le temps de visite peut être le même. Mais après quelques années, nous constatons un gain de temps de plus de 20%. Le système de rapports nous a clairement aidés dans ce domaine.
Le temps de reporting, nous l’avons réduit d’au moins la moitié. Nous sommes passés de plusieurs minutes d’enquête à quelques minutes seulement. Auparavant, il fallait plus d’une heure pour étudier les parts de rayon en utilisant une méthodes de sondage et en vérifiant les produits qui sont sur le rayon par compter les faces. Maintenant, il suffit de prendre une photo et de la faire compter par l’algorithme, et dans le même temps, nous avons non seulement notre exposition, mais aussi toute la catégorie! Et tout cela en une seule prise de vue.
Dans le cadre de ce changement, les représentants commerciaux ont-ils senti leurs compétences évoluer ?
Nous nous moquons en disant que le représentant est passé du statut d’enquêteur à celui de photographe. C’est une blague, bien sûr, mais prendre des photos correctement est effectivement une compétence que les représentants ont dû acquérir.
En revanche, les représentants ont désormais une idée beaucoup plus précise de la situation du magasin. Ils disposent de données historiques sur de nombreux paramètres, et sont donc équipés d’informations sur l’évolution des affaires dans leurs magasins. Nous avons commencé à accorder de plus en plus d’importance à l’établissement de relations commerciales avec les partenaires, et à nous éloigner d’un modèle où le représentant est principalement un fournisseur d’informations sur ce qui se passe dans le magasin.
Cela élargit-il la portée du reporting en termes de business intelligence ?
Oui, sans aucun doute. Nous avons beaucoup plus de paramètres que nous pouvons observer sur des mois ou des années. Nous avons plus d’indicateurs que nous mesurons et auxquels nous prêtons attention. Cependant, la quantité de données doit être abordée avec précaution. Elles doivent être gérées avec prudence afin de ne pas se perdre dans la multitude.
L’un des challenges les plus difficiles lors du déploiement de ce type de système, alors que nous sommes déjà très excité par ce que nous pouvons mesurer, est d’évaluer réellement ce dont nous avons vraiment besoin. Il est facile de tout surestimer. Et cela a été notre première erreur.
Si j’étais chargé d’une telle implémentation une seconde fois, je la diviserais en étapes. Il faut avoir une vision du nombre d’indicateurs que l’on veut atteindre et une approche systématique mais progressive de cet objectif. C’est une transformation très importante et éprouvante pour l’ensemble de l’organisation.
Rafał Melanowicz : Quel est l’impact d’une meilleure exposition des aliments pour bébés sur les volumes de vente ?
Nous examinons le rayon comme le client l’examine. Si quelque chose n’est pas visible sur l’image, cela signifie que le client ne le voit pas. Même si le produit est sur le rayon mais qu’il a le dos tourné, pour l’acheteur, il n’est tout simplement pas là. Il existe un moment de vérité dans le processus d’achat : le moment où l’acheteur se tient devant le rayon et choisit le produit qu’il va prendre et mettre dans son panier. Ce moment de vérité est gagné si le produit est bien présenté. Chez les clients pour lesquels nous disposons de données sur les ventes par magasin ainsi que d’indicateurs Perfect Store, nous constatons une corrélation et savons que plus la performance du rayon est bonne, plus il y a de ventes, pour être franc. Cela est confirmé par les chiffres.
Au cours des six années d’utilisation du Shelf Recognition, la part de vos produits dans la catégorie des aliments pour bébés a-t-elle évolué? Est-elle conforme à la strategie ?
La part de linéaire a augmenté et est conforme à la stratégie. En tant que leader du marché, nous devons aborder les planogrammes ou autres accords avec nos partenaires commerciaux de manière équitable et notre part de linéaire reflète notre position sur le marché.
Il faut dire qu’en analysant la part du rayon, nous voyons chaque changement sur le marché. Si nous constatons une diminution de la part d’un produit, nous sommes très rapidement en mesure d’en analyser la raison: est-ce la conséquence d’un manque de disponibilité? Peut-être un nouvel acteur est-il entré sur le marché ? Nos concurrents ont-ils augmenté leurs parts en introduisant de nouveaux produits ? Nous avons accès à des informations sur ce qui se passe dans les rayons et cela nous permet de prendre des décisions commerciales rapides et fondées.
Ainsi, en tant qu’eLeader, pouvons-nous dire que notre solution a aidé Nutricia à atteindre les objectifs que vous aviez en tête ?
C’est exact. Nous avons développé cette solution ensemble. Si ce n’était pas pour cette solution, si ce n’était pas pour les possibilités qu’elle offre, cela n’aurait pas été possible. Il s’agit d’une application flexible et intuitive qui aide les gens à effectuer leurs tâches efficacement au niveau du point de vente.
Pawel Majsiej : Je pense qu’il est utile de souligner que le déploiement d’une telle solution, sans un client-partenaire informé et engagé qui sait ce qu’il veut faire, ne résoudra pas les problèmes.
Nous pouvons aller plus loin : la technologie fournit certaines informations et il faut prendre une décision opérationnelle sur ce qu’il faut faire avec ces informations. L’un des représentants prend une photo. Il s’avère que le niveau d’accessibilité est faible. La première conclusion ? La technologie ne fonctionne pas car elle ne reconnaît pas les produits. Mais en regardant la photo, on s’aperçoit que les produits sont cachés, invisibles, hors de vue. Quelqu’un dira que cela ne fonctionne pas parce que les produits sont, après tout, dans le rayon. Mais est-ce que je veux que mes produits soient présentés de cette façon ? Si je peux voir sur la photo que les produits ressemblent à cela, alors c’est ainsi que le consommateur les verra. Va-t-il chercher mon produit, qui est invisible ou mal exposé sur l’étagère ?
Essayons de combiner ces thèmes. Vous n’êtes pas tenté d’aller plus loin et d’analyser les étiquettes des produits du point de vue de l’identification au niveau du consommateur avant le lancement du produit ?
Bien sûr que si. Nous nous y intéressons et je peux dire par expérience que nous découvrons souvent un changement d’emballage sur le marché – qu’il s’agisse du nôtre ou de celui d’un concurrent – justement grâce au Shelf Recognition puisque que les analyses ont porté sur un élément nouveau. Même un petit changement peut faire en sorte qu’un produit ne soit plus reconnaissable. Il arrive dans notre industrie que les ventes ne soient pas toujours informés des changements d’étiquettes. Dans ce cas, une solution de reconnaissance d’image peut être utile pour optimiser le processus d’introduction de nouveaux produits, par exemple.
Nous n’avons pas encore l’expérience suffisante pour construire la visualisation d’un produit ou la structure de son emballage de manière à ce qu’elle soit idéale pour la reconnaissance par Shelf Recognition. Mais c’est peut-être la prochaine étape qui sait ?
Tu as mentionné que, lors du lancement de la solution Shelf Recognition pour tes employés, le changement était un sujet qui suscitait une légère résistance. Observes-tu que, de même qu’au XVIIIe siècle, pendant la révolution industrielle, les luddites détruisaient les machines à tisser parce qu’ils pensaient que cela menaçait leur emploi, on craint ici que la machine ne remplace le travail humain et que cela n’entraîne des licenciements en conséquence ?
À présent, plusieurs années plus tard, les représentants commerciaux apprécient certainement le changement d’outil. Nous sommes allés dans le sens d’un élargissement des compétences des représentants commerciaux. La technologie ne remplacera jamais les hommes à 100 %. J’en conclus qu’elle sert les commerciaux car elle leur permet de passer plus de temps à réfléchir à la manière de développer les affaires dans le point de vente. Ils ont davantage de temps à consacrer à l’action car les rapports sont plus simples. Il y a aussi d’autres avantages non négligeables : une meilleure efficacité des visites, un itinéraire amélioré. Et tout cela peut se traduire par la possibilité d’atteindre davantage de points de vente.
Les employés qui vous viennent d’une autre entreprise, où ils ne disposaient pas de telles solutions, voient-ils les audits automatisés comme un contrôle ou un support ?
Les feedbacks que j’ai montrent que les impressions sont plutôt positives et donnent l’impression d’un soutien. C’est également ainsi que nous essayons de l’aborder et de le communiquer : l’audit automatisé est un fournisseur d’informations pour nous, l’organisation. L’une des entités pour lesquelles nous collectons ces informations est le représentant commercial. Lui aussi bénéficie du retour d’information de l’analyse des photos. Après avoir pris la photo, il reçoit, par exemple, une liste des manques du produit et est prêt à commander ou à parler au vendeur.
Rafał Melanowicz : Disons que j’avais des indicateurs clés de performance qui étaient construits sur des enquêtes manuelles, basées sur des formulaires. Je montrais à mon propriétaire, à la direction et au conseil d’administration des informations sur les parts, la disponibilité. Shelf Recognition apparaît et – je tire – les actions ont augmenté de 5%. Comment ce manager, qui a cru à ces données manuelles pendant cinq ans, est-il censé se sortir de cette situation difficile ?
Il y a un dicton anglais qui dit : „Don’t kill the Messenger”. Ne tuez pas celui qui vous a transmis le message. Soit tu fais quelque chose de cette information et tu reconnais qu’elle a de la valeur pour toi, soit tu fais taire celui qui essaie de te dire quelque chose d’important sur ton activité, qui essaie de te sensibiliser. C’est toi qui décides de ce que tu fais de ces informations.
Et si je suis une entreprise cotée en bourse ? Disons que je dois annoncer qu’au moment où j’ai introduit Shelf Recognition, ma part de marché a chuté de 5%. Vous savez comment réagit le cours de l’action. Que dois-je faire ?
Vous pouvez adopter une approche méthodique et prudente : réalisons deux enquêtes – une enquête manuelle et une enquête utilisant Shelf Recognition. Puis comparons ces résultats. Vérifions quel système est le meilleur, lequel se trompe le moins. Nous avons fait ce type de comparaison dans plusieurs projets et il s’est avéré que Shelf Recognition reconnaissait les produits que le représentant commercial n’avait pas marqués. Les humains se trompent. Une machine aussi. Il y a deux façons de se tromper : marquer un produit qui n’est pas là ou ne pas marquer un produit qui est réellement là. Avec Shelf Recognition, je peux toujours évaluer le système et estimer comment il devrait être et quel est le taux d’erreur. Avec les enquêtes manuelles, cela est difficile à vérifier. La marge d’erreur de Shelf Recognition est de 2,5%. Si je suis conscient de cette marge, je peux travailler avec cette information. Quel est le seuil d’erreur pour une enquête ? Je ne suis pas en mesure de le vérifier. Ce que tu fais avec cette information depend de toi.
De nombreuses entreprises demandent également aux représentants commerciaux de documenter ce statut de rapport par une photo après avoir effectué le rapport manuel. En fait, j’ai parlé à plusieurs personnes responsables de l’analyse de ces photos prises par les personnes. La plupart d’entre elles ont admis que le processus est tout simplement mort : des giga-octets de photos finissent sur des disques, traînent et personne n’a le temps de les regarder.
C’est ce qui m’a toujours intrigué : pourquoi le faire ? Vous pouvez consacrer du temps et vérifier visuellement une centaine de photos choisies au hasard pour vous assurer que l’enquête est correcte d’un point de vue factuel. La réalité, à mon avis, est que personne ne le fait, ou abandonne rapidement cette tâche. C’est un travail difficile – examiner des centaines, voire des milliers de photos. C’est un processus inefficace et un travail improductif. Pourquoi une personne devrait-elle le faire quand il existe un système qui peut le faire pour elle ? Pourquoi faire une enquête et prendre des photos quand les photos seules peuvent suffire ?
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