Perfeição na conformidade do planograma com as mais recentes tecnologias e IA

É uma cena clássica: o escritório central cria planogramas de loja e os envia aos pontos de venda para execução. Em algum ponto do caminho, muitas vezes ocorrem falhas que afetam negativamente as vendas e o gerenciamento de estoque. O motivo pode ser que as verificações de conformidade do planograma não são feitas ou não são suficientemente completas. Vamos explicar como as soluções modernas baseadas em IA erradicam esse problema de forma eficaz.

A explicação é simples: a conformidade do planograma é a medida em que uma loja ou ponto de venda de varejo adere aos requisitos do planograma definidos pela administração da cadeia.

Sabemos que o objetivo de um planograma é posicionar estrategicamente os produtos nas prateleiras de forma a maximizar as vendas, melhorar a experiência e a satisfação do cliente e evitar rupturas de estoque ou escassez.

Mas há um problema: mesmo em redes bem estabelecidas, os planogramas se desviam do planejado. Um estudo da National Association for Retail Marketing confirmou que o desvio médio é de cerca de 10% por semana.

Por que planogramas bem planejados não são totalmente implementados e, às vezes, são até ignorados pelos pontos de venda? Esses são os desafios mais comuns:

O problema mais comum. Seja deliberadamente ou devido ao cansaço, os funcionários da loja interpretam mal os requisitos para encher as prateleiras e cometem erros pequenos ou até graves na execução do varejo.

Obviamente, se o gerenciamento de estoque não estiver bem estabelecido, as prateleiras em alguns lugares não poderão ser preenchidas de acordo com o planograma.

As soluções de enchimento de prateleiras precisam ser atualizadas à medida que o design, o tamanho e o volume da embalagem do produto mudam constantemente.

Ao longo do dia, os clientes, intencionalmente ou não, movem os produtos nas prateleiras, desorganizando o espaço. O problema é que a equipe da loja pode não perceber e não conseguir reorganizar os itens a tempo.

Se a equipe da loja não for treinada e não entender a importância da conformidade do planograma, é provável que ignore os requisitos ou não leve a sério as operações da loja.

Embora o futuro já esteja batendo à porta, muitos varejistas ainda usam métodos tradicionais de controle de conformidade de planogramas.

Seria assim: os gerentes de loja criam visualizações de planogramas e instruções passo a passo. Nos pontos de venda, eles os imprimem e os distribuem para a equipe responsável. Em seguida, representantes do escritório central com listas de verificação visitam regularmente as lojas de varejo da rede e verificam pessoalmente a conformidade do planograma. Essa é uma maneira muito cara de garantir a conformidade.

Esse método permite o controle sem uma visita pessoal. Depois de atender aos requisitos do planograma, a equipe da loja tira fotos das prateleiras e as envia para o escritório central. Lá, os funcionários responsáveis comparam os resultados com os layouts para identificar discrepâncias. O problema é que isso também envolve muito trabalho manual e não há como monitorar as prateleiras dinamicamente em tempo real.

Os problemas dos métodos tradicionais deram o impulso para o surgimento de novos métodos.

Há muitas soluções especiais de software no mercado para otimizar o processo de desenvolvimento, implementação e monitoramento de planogramas. Essas soluções podem ser integradas a um sistema de gerenciamento de estoque existente, o que evita o problema de escassez ou excedentes. Também vale a pena mencionar os aplicativos móveis que possibilitam gerar relatórios sobre o cumprimento dos requisitos do planograma e monitorá-lo usando tablets ou smartphones.

O software melhorou muito a precisão e a eficiência da conformidade do planograma. O desenvolvimento da IA também contribuiu muito para isso. Por exemplo, o sistema agora pode verificar a conformidade de displays de produtos fotografados nas prateleiras, em vez de uma pessoa. A visão computacional da conformidade do planograma é uma tecnologia de reconhecimento de imagem que compara automaticamente o preenchimento real das prateleiras com as especificações do planograma. O reconhecimento de imagens é uma área promissora: espera-se que o mercado atinja US $3.7 bilhões até 2025.

A inteligência artificial pode processar grandes quantidades de informações provenientes de várias fontes: não apenas fotos de planogramas, mas também dados de estoque, relatórios de vendas etc. Usando a tecnologia de aprendizado de máquina, o sistema pode prever possíveis problemas, dar recomendações sobre a colocação de mercadorias e acompanhar esse processo em tempo real em todas as lojas da cadeia.

O sistema LEAFIO Shelf Efficiency é uma solução abrangente para os varejistas na configuração de processos: do controle de estoque à previsão. O ecossistema inclui um software inovador de merchandising visual chamado Shelf Efficiency. Ele proporciona um gerenciamento eficaz do espaço micro e macro das prateleiras, geração automática de planogramas, geração automática de planogramas e análise de eficiência.

Para a conformidade do planograma, há uma função eficaz de reconhecimento de planograma que funciona com base em inteligência artificial. Ela pode detectar qualquer problema com a conformidade do planograma em tempo real e sinaliza a atribuição de tarefas ao funcionário da loja para preencher o planograma e gerar um relatório para a matriz.

Manutenção do planograma vs. conformidade, eles estão em desacordo? Na realidade, são dois lados da mesma moeda. Afinal, manter os dados atualizados e eficazes, implementá-los corretamente e cumprir os requisitos são atividades integralmente vinculadas. As modernas soluções de software baseadas em IA ajudam a combinar e implementar essas áreas de forma eficiente.

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