Jak využít umělé inteligence ke zlepšování exekuce v místě prodeje?

Pokud prodáváte své výrobky v retailu nebo řídíte obchodní tým zodpovědný za exekuci, určitě si často kladete otázku, jak rychle, efektivně a přitom maximálně objektivně vyhodnocovat a zlepšovat vystavení či komunikaci vašich produktů v místě prodeje.

Přesným, rychlým a cenově efektivním pomocníkem se dnes stává umělá inteligence (AI, artificial intelligence) pracující s analýzou obrazu (image recognition). Jednoduše řečeno, fotografie z trhu za vás zpracuje počítač s umělou inteligencí, získaná data vyhodnotí vůči vašim cílům (KPI) a zpracuje do přehledných reportů. Přesnost takového objektivního hodnocení se může dostat až na 99% reality trhu.

Jaké cíle je možné v obchodech za využití AI takto vyhodocovat? Odpověď je vcelku triviální: téměř vše, co vidí nakupující a na co byla umělá inteligence „vytrénována“. Od základních věcí jako je fyzická přítomnost výrobků v regále, jejich cen, umístění v rámci regálu, počtu facingů, podílu na regálu vůči konkurenci nebo použitých POS, až po hodnocení kvality vystavení na druhotných umístění, vystavení v lednicích nebo v pokladních zónách.

Obrázek: Příklad vyhodnocení cílů: správné umístění produktů v regálu.

Neméně zajímavý je pohled na obchodní přínosy, které může takové řešení přinést.

• odkrývání příležitostí a zlepšování obchodních výsledků přes lepší distribuci, viditelnost a dostupnost produtků
• transparentní a včasný monitoring uvedení produktové novinky na trh
• vyhodnocování reálné úrovně exekuce a přínosu promočních aktivit v trhu
• zlepšování úrovně naplňování smluvních ujednání o distribuci či vystavení výrobků s třetími stranami
• měřitelné a na faktech postavené porovnání s konkurencí
• obecně zlepšování srozumitelnosti a znalosti cílů obchodními týmy

Příklady z praxe nám ukazují, že měření založená na faktech doručují podstatná zlepšení. Například nejmenovaný výrobce kosmetiky docílil během 8 měsíců více než 50% zlepšení exekuce v tradičním trhu. Zaměřil se na 3 hlavní cíle: podíl v regálu, distribuci novinek a umístění v tzn. hot zóně.

Obrázek: Příklad zlepšení cílů od zavedení vyhodnocování s využitím umělé inteligence.

Jiný zákazník ušetřil 20-30% času obchodních zástupců na každou návštěvu obchodu, kdy obchodní zástupce pouhým vyplňováním reportů pro potřeby monitoringu exekuce strávil 15min. času.

Samozřejmostí je implementace řešení do SFA obchodních zástupců či třetím stranám (např. merchandisingové agentury). Stejně tak je možné využít speciálně vytvořené nativní aplikace. Výsledky jsou pak dostupné přes reportovací webové rozhraní či v souborech ve formě reportů či datových listů.

Co můžeme očekávat v blízké budoucnosti? Například přenesení samotné AI funkcionality včetně reportingu přímo do mobilních telefonů, čímž se dramaticky zkrátí čas pro vyhodnocování z dnů/hodin na sekundy. Příležitosti ke zlepšení tak budou odhaleny a maximálně využity ještě před odchodem z prodejny! Také lze očekávat rapidní zrychlení doby potřebné k vytrénování (učení) AI z týdnů/dnů na hodiny/sekundy. Díky tomu se maximálně zreální reportování v čase.

Představte si dobu, kdy jedním kliknutím na mobilu získáte obrázek o okamžitém a reálném stavu exekuce vašich produktů a o obchodních i marketingových aktivitách v místě prodeje včetně aktivit konkurence. Ta doba je velmi blízko.

Honza Šolta
http://www.shop4experience.cz