![\"-\"](\"https:\/\/beatroute.io\/wp-content\/uploads\/2022\/07\/5432-1024x538.png\")
<\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\nEn 1908, Sunrise Biscuits lanz\u00f3 al mercado una galleta s\u00e1ndwich de chocolate rellena de crema con la marca \"Hydrox\". Unos a\u00f1os m\u00e1s tarde, concretamente en 1912, Mondelez lanz\u00f3 un producto similar con la marca Oreo. Este producto creci\u00f3 hasta convertirse en la galleta de chocolate rellena de crema m\u00e1s vendida en la actualidad. Ha alcanzado unas ventas de 34.000 millones en 2019, siendo sin duda la galleta favorita del mundo. Pero poco sab\u00edamos que no era la primera de su clase. Este escenario revela dos cosas, en primer lugar, la colocaci\u00f3n de productos o cumplimiento del planograma<\/a> desempe\u00f1a un papel importante. En segundo lugar, es crucial realizar auditor\u00edas de merchandising visual precisas y frecuentes.<\/p>\n\n\n\n Lo que faltaba en la historia es la auditor\u00eda visual de merchandising por parte de Hydrox y Oreo aprovech\u00f3 el hueco. Quiz\u00e1 era demasiado pronto para que las nuevas tecnolog\u00edas ayudaran a la auditor\u00eda de tiendas, pero ahora ya no. Esta es la era en la que la digitalizaci\u00f3n, la automatizaci\u00f3n, el aprendizaje autom\u00e1tico y el AI est\u00e1n penetrando en la industria de los bienes de consumo.<\/p>\n\n\n\n En distintos canales comerciales, el merchandising visual ha supuesto una ventaja para las empresas, ya que nada atrae m\u00e1s a los clientes que los anuncios visuales. Exponer correctamente los productos es una cosa y revisarlos con frecuencia es otra. Si no se preocupa por garantizar el cumplimiento de su planograma, podr\u00eda dejar un hueco que su competidor podr\u00eda aprovechar. Como en el caso de dos empresas rivales. Proporciona informaci\u00f3n visual precisa directamente desde los mostradores de los minoristas a trav\u00e9s de los representantes de ventas o los responsables de tienda, en lugar de recursos externos, y utiliza AI-assist para auditar y calificar la calidad de la ejecuci\u00f3n de las m\u00e1quinas expendedoras. A\u00f1ade un valor significativo a su negocio de bienes de consumo r\u00e1pido.<\/p>\n\n\n\n La auditor\u00eda de Visual Merchandising a\u00f1ade valor a su negocio: La historia es de principios del siglo XX, pero los retos son reales tambi\u00e9n para las empresas de esta \u00e9poca. En varios canales comerciales, las marcas pierden millones de clientes a manos de la competencia porque cada d\u00eda van a ciegas en las tiendas.<\/p>\n\n\n\n Hemos visto el mismo reto en la historia que has le\u00eddo. A veces, los minoristas pueden colocar sus productos en los estantes superiores o esconderlos detr\u00e1s de otros productos, donde los clientes no se fijan. Eso no atrae a los clientes que entran a recogerlo, de ah\u00ed la p\u00e9rdida de ventas.<\/p>\n\n\n\n Los gastos operativos y el coste por tienda son prohibitivos para ir m\u00e1s all\u00e1 de un peque\u00f1o n\u00famero de puntos de venta cuando su agencia env\u00eda a una persona especialmente para la auditor\u00eda de tiendas. Obviamente, esto significa que puede permitirse llevarla a cabo solo en tiendas seleccionadas. Para las marcas consolidadas, el problema es m\u00e1s bien de ejecuci\u00f3n coherente. Sin embargo, para las marcas en crecimiento, se trata primero de descubrir qu\u00e9 campa\u00f1a funciona y cu\u00e1l no. La capacidad de realizar experimentos r\u00e1pidos de diferentes campa\u00f1as en un segmento selectivo de clientes objetivo permite a los responsables de marketing en tienda concluir qu\u00e9 es lo que hay que redoblar y qu\u00e9 es lo que hay que eliminar. Con el modelo dirigido por una agencia, esto es demasiado dinamismo para manejarlo.<\/p>\n\n\n\n Por lo general, la agencia comparte mensualmente el cuadro de mando de la auditor\u00eda VM. Si este es el caso, habr\u00e1 un retraso en la informaci\u00f3n a los responsables de zona, lo que significa que no podr\u00e1n actuar inmediatamente. Al fin y al cabo, la idea no es ahorrar dinero en el pago de los resultados de VM a la tienda, sino conseguir una mayor conversi\u00f3n de la afluencia garantizando una buena exposici\u00f3n todos los d\u00edas del mes.<\/p>\n\n\n\n Cree campa\u00f1as espec\u00edficas para diferentes clases de tiendas. Las campa\u00f1as de VM se dise\u00f1an en funci\u00f3n de los consumidores a los que la empresa quiere llegar. Una interfaz f\u00e1cil de usar en la aplicaci\u00f3n que no requiere formaci\u00f3n alguna a los representantes de ventas para auditar los formularios de las nuevas campa\u00f1as. Hacer esto en un modelo dirigido por una agencia podr\u00eda llevar normalmente de 2 a 3 meses para lanzar una nueva campa\u00f1a a un nuevo segmento de tiendas.<\/p>\n\n\n\n Sus representantes de ventas o merchandisers pueden capturar f\u00e1cilmente im\u00e1genes de los lineales como prueba para auditar las campa\u00f1as de VM. Incluso si el pasillo es estrecho y a los representantes les resulta dif\u00edcil realizar una captura correcta, hay una soluci\u00f3n para ello. La aplicaci\u00f3n unir\u00e1 varias im\u00e1genes para cubrir el lineal.<\/p>\n\n\n\n \u00bfSe ha preguntado alguna vez si haciendo clic en una imagen se podr\u00eda determinar la cuota de lineal sin necesidad de auditor\u00edas ni c\u00e1lculos manuales? Es posible para la mayor\u00eda de los perfiles de envases con nuestra tecnolog\u00eda AI Machine Learning. Explor\u00e9moslo en la siguiente secci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n Si la empresa ha alquilado espacios en estanter\u00edas, tiene que pagar un alquiler por ello. Puede resultar complicado crear una base fiable y fidedigna para realizar pagos justos y puntuales a las tiendas minoristas mes a mes. Una puntuaci\u00f3n de VM consolidada basada en auditor\u00edas y directrices contractuales con visibilidad instant\u00e1nea total de la puntuaci\u00f3n de estanter\u00eda para cada punto de venta minorista ayuda mucho. Un m\u00e9todo transparente e instant\u00e1neo para convertir la puntuaci\u00f3n VM en pagos directos o regalos canjeables puede dar en el clavo.<\/p>\n\n\n\n La tecnolog\u00eda Shelf-Eye se basa en el aprendizaje autom\u00e1tico para detectar el recuento de caras incluso con el ruido ambiental habitual que existe en las im\u00e1genes de auditor\u00eda que se env\u00edan desde las tiendas. El ruido ambiental puede deberse a poca luz, mucha luz, la posici\u00f3n inclinada de la mercanc\u00eda o incluso la calidad de la imagen de la c\u00e1mara. El aprendizaje autom\u00e1tico es capaz de atravesar todos estos ruidos y detectar el recuento de caras en cuesti\u00f3n de minutos con 80%, adem\u00e1s de la precisi\u00f3n con la mayor\u00eda de los perfiles de embalaje. Esta tecnolog\u00eda de reconocimiento de im\u00e1genes basada en el aprendizaje autom\u00e1tico tambi\u00e9n ejecuta el recuento facial de los productos de la competencia. Por lo tanto, obtendr\u00e1 una puntuaci\u00f3n VM precisa para cada tienda, que es para lo que gastan las empresas, \u00bfno?<\/p>\n\n\n\n Utilizando nuestra tecnolog\u00eda Shelf-eye potenciada por AI\/ML puede ampliar su programa de VM a un gran n\u00famero de puntos de venta y aumentar sus ventas utilizando buenos expositores en ellos en lugar de poder controlarlo s\u00f3lo en unos pocos.<\/p>\n\n\n\n
Entonces, \u00bfc\u00f3mo se desmoronaron las galletas Hydrox y perdieron el mercado? \u00bfC\u00f3mo se hizo retroceder aun cuando el producto era el mismo?
Seg\u00fan la art\u00edculo del daily mail<\/a>, Hydrox presenta una denuncia contra Oreo, alegando que ha estado ocultando las galletas de la marca rival en los supermercados. En otras palabras, se observ\u00f3 que los productos de Hydrox hab\u00edan sido desplazados de su lugar designado, y en ese espacio se hab\u00eda colocado Oreo. Cuando las ventas de Hydrox descendieron dr\u00e1sticamente, se analizaron las razones. Hubo varias im\u00e1genes en las que sus productos aparec\u00edan empujados hacia atr\u00e1s en las estanter\u00edas, o colocados en los estantes superiores y, en algunas tiendas, los productos estaban bloqueados por etiquetas colgantes.
<\/p>\n\n\n\n\u00bfQu\u00e9 valor puede aportarle la Auditor\u00eda de Visual Merchandising?<\/h2>\n\n\n\n
i) Garantiza que sus productos se coloquen y expongan correctamente
ii) Hace que cada tienda cuente y aumenta el ROI por tienda.
iii) Le permite conocer los movimientos de merchandising visual de la competencia.
iv) Te da ventaja para planificar mejor las campa\u00f1as de VM<\/p>\n\n\n\nRetos a la hora de realizar auditor\u00edas de MV para marcas de productos de gran consumo<\/h2>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\n1. P\u00e9rdida de ventas por una mala exposici\u00f3n en los estantes<\/h3>\n\n\n\n
2. Agencia auditora no escalable o modelo de auditor\u00eda de imagen backend<\/h3>\n\n\n\n
Si se pide a los propios representantes de ventas que env\u00eden fotos de las pruebas y se combina con auditor\u00edas de im\u00e1genes en backend realizadas por auditores humanos, resulta imposible escalar m\u00e1s all\u00e1 de un determinado segmento de tiendas.<\/p>\n\n\n\n3. Presupuestos malgastados en campa\u00f1as equivocadas<\/h3>\n\n\n\n
4. La hoja de resultados a final de mes significa p\u00e9rdidas irreversibles<\/h3>\n\n\n\n
Nuestra soluci\u00f3n para aumentar su ROI por tienda<\/h2>\n\n\n\n
1. Configuraci\u00f3n de campa\u00f1as y segmentaci\u00f3n por segmentos de clientes en cuesti\u00f3n de minutos<\/h3>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\n2. Captura f\u00e1cil de la imagen de la prueba por el representante de ventas o el comerciante visitante<\/h3>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\n3. Detecci\u00f3n autom\u00e1tica de la cuota de estanter\u00eda con aprendizaje autom\u00e1tico<\/h3>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\n4. Automatizaci\u00f3n de los pagos a las tiendas en concepto de expositores<\/h3>\n\n\n\n
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<\/figure>\n\n\n\nShelf-Eye: la soluci\u00f3n \u00fanica de BeatRoute para auditor\u00edas a gran escala en el sector minorista<\/h2>\n\n\n
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<\/figure>\n<\/div>\n\n\n