Incremento de cobertura y reducción de tiempos en el relevo del indicador share of shelf en consumo masivo aplicando inteligencia artificial

Abstract

En la dirección comercial, para una agencia que brinda servicios de Trade Marketing e información de los mercados en movimiento de los diferentes canales comerciales: tradicional, e-commerce y moderno a través de indicadores de Gestión Punto de Venta (GPV) es vital que los clientes reciban la información con la mayor precisión, frecuencia y cobertura de su actividad, para que la toma de decisiones y planes de acción sobre las oportunidades, sean certeras y consigan los resultados requeridos por sus organizaciones. Dentro de estos indicadores, uno de los más importantes para canal moderno es el Share of Shelf (SOS) que indica la representatividad de tu marca en la góndola versus la competencia dentro de una categoría específica. El presente trabajo basado en la resolución N° 119-2020- CU-UNALM, del 08 de junio del 2020, que resuelve en el artículo 1° Aprobar el nuevo Reglamento de Titulación por Trabajo de Suficiencia Profesional de la UNALM, tuvo como objetivo incrementar la cobertura y frecuencia de envío del indicador Share of Shelf en canal moderno para el rubro de consumo masivo, a través de la Inteligencia Artificial (IA). Para lograr el objetivo expuesto, se realizaron una serie de acciones que empezaron por la definición del problema del cliente, continuando con la especificación de los requerimientos y necesidades, luego con el planteamiento de las posibles herramientas para la solución, pasando a la codificación de la mejor herramienta elegida basada en la IA, finalizando con la verificación de la herramienta en testeos en campo. Obtenidos los resultados positivos y esperados de los testeos, se procedió a desplegar la nueva herramienta, para la medición del indicador SOS en todo canal moderno, reemplazando así a la herramienta anterior, por esta basada en la IA. Los resultados de implementar esta nueva herramienta en la medición del indicador SOS, fueron el incremento en más del 100% de cobertura de categorías, reducción de tiempos de relevo en más del 50% e incremento de la precisión del indicador, pasando de 91% a 97% promedio por categoría. Generando un impacto positivo en la toma de decisiones de nuestro cliente, ofreciendo una herramienta completamente nueva y creada especialmente para ellos, que les ahorró un 34% de inversión en personal de campo si es que no se creaba esta herramienta en base a la IA.

In the commercial direction, for an agency that provides Trade Marketing services and market information in movement of the different commercial channels: traditional, ecommerce and modern through Point of Sale Management indicators, it is vital that the clients receive information with the greatest accuracy, frequency and coverage of their activity, so that decision-making and action plans on opportunities are accurate and achieve the results required by their organizations. Within these indicators, one of the most important for the modern channel is the Share of Shelf (SOS), which indicates the representativeness of your brand on the shelf versus the competition within a specific category. The present work based on resolution No. 119-2020- CU-UNALM, of June 08, 2020, which resolves in article 1 Approve the new Regulation of Titling for Work of Professional Sufficiency of the UNALM, had as objective to increase the coverage and delivery frequency of the Share of Shelf indicator in a modern channel for the mass consumption category, through Artificial Intelligence (AI). To achieve the stated objective, a series of actions were carried out that began with the definition of the client's problem, continuing with the specification of the requirements and needs, then with the approach of the possible tools for the solution, passing to the codification of the best tool chosen based on AI, ending with the verification of the tool in field tests. Once the positive and expected results of the tests were obtained, the new tool was deployed to measure the SOS indicator in all modern channels, thus replacing the previous tool with this one based on AI. The results of implementing this new tool in the measurement of the SOS indicator were an increase of more than 100% in category coverage, a reduction in relay times of more than 50% and an increase in the accuracy of the indicator, going from 91% to 97% average per category. Generating a positive impact on our client's decision-making, offering a completely new tool created especially for them, which saved them a 34% investment in field personnel if this tool was not created based on AI.