Quais são as metodologias para coletar dados de KPI com a equipe de campo
na execução do varejo?

Esta é uma das questões que cada empresa CPG deve decidir para seus processos de execução de varejo. Muitas empresas já estão fazendo isso com seus produtos disponíveis em plataformas de compras online. Isso é fácil, eles apenas transmitem os dados da plataforma para sua infraestrutura de relatórios e criam qualquer relatório com base nos KPIs desejados pois os dados já estão em formato digital. Já para a execução do varejo em todos os pontos de venda físicos, a primeira questão é transformar o mundo físico analógico em dados digitais.
Existem 4 formas de fazer e as empresas devem escolher uma dentre 4 metodologias diferentes para sua execução no varejo. As principais diferenças são:

1. Coleta manual:
A força de campo simplesmente anota as métricas de prateleira em uma página e posteriormente envia para o escritório, elas são digitadas pelos operadores em um banco de dados (ou Excel).
Rapidez: Os resultados dos KPI estão disponíveis horas depois. Impossível realizar ações instantâneas durante a visita de acordo com os resultados do KPI em tempo real
Precisão: Aberto a erros humanos em 2 camadas tanto na escrita quanto na digitação, precisão média é inferior a 60%
Custo: Consome um enorme tempo de força de campo dos operadores, o custo é o mais alto de todos.

2. Coleta manual usando um aplicativo de força de vendas:
O Field force simplesmente preenche os campos obrigatórios ou escolhe entre as várias opções para o ponto de venda específico na tela do aplicativo.
Rapidez: os resultados do KPI estão disponíveis instantaneamente. Possível realizar ações instantâneas durante a visita de acordo com os resultados do KPI em tempo real.
Precisão:Sujeito a erros humanos, precisão média em torno de 70%.
Custo: Consome muito tempo de força de campo com média de 1 hora para cada visita.

3. Coleta automática com solução ” Reconhecimento de Imagem-RI” suportada por operadores nas sombras:
A força de campo simplesmente tira fotos das prateleiras físicas, mas o mecanismo RI não é forte o suficiente para alcançar a precisão desejada, então o provedor usa operadores nas sombras para aumentar a precisão para 95% corrigindo cada foto manualmente.
Rapidez: os resultados do KPI estão disponíveis horas depois devido aos operadores ocultos do provedor. Impossível realizar ações instantâneas durante a visita de acordo com os resultados do KPI em tempo real, deve-se revisitar a mesma saída no futuro novamente para realizar uma ação.
Precisão: 95%.
Custo: Consome muito tempo das operadoras do provedor, portanto a solução de IR será cara para todos os valores de tráfego.

4. Coleta de dados totalmente automática com a solução “Reconhecimento de Imagem – RI”:
A força de campo simplesmente tira fotos das prateleiras físicas, pois o mecanismo RI é totalmente baseado em IA, a precisão atinge com sucesso 95% sem nenhum operador nas sombras.
Rapidez:os resultados do KPI estão disponíveis instantaneamente. Possível realizar ações instantâneas durante a visita de acordo com os resultados do KPI em tempo real.
Precisão: mínimo 95% no início. Aumenta com o tempo, à medida que o mecanismo obtém mais experiência pelo aprendizado de máquina não supervisionado durante o uso.
Custo: Consome um tempo insignificante tanto da força de campo quanto do provedor de RI. Proporciona uma enorme economia de custos de mão de obra para ambos os lados, portanto, também a solução de RI será barata, com uma taxa decrescente de acordo com os valores de tráfego.

Na Ailet, desde a nossa fundação, escolhemos a 4ª metodologia como nosso modelo de negócio principal e nos últimos 6 anos implementamos muitos projetos de sucesso em conjunto com as principais empresas de CPG do mundo.