El share of shelf siempre fue una métrica difícil de medir a escala. Requería auditorías manuales, formularios extensos y horas de trabajo en campo. Hoy, una simple foto tomada con un celular puede reemplazar todo ese proceso.
En esta guía te explicamos paso a paso cómo funciona la medición de share of shelf con fotos e inteligencia artificial, y por qué está reemplazando al método tradicional.
El problema del método manual
Medir share of shelf manualmente implica que un mercaderista o auditor:
- Recorra la tienda hasta encontrar la categoría relevante.
- Cuente uno a uno los facings (caras visibles) de cada marca en el estante.
- Registre los datos en una planilla, formulario o app.
- Repita el proceso en cada tienda y cada categoría.
Este proceso tiene problemas evidentes:
- Lento: Un solo estante puede tomar 5 a 10 minutos de conteo.
- Subjetivo: Dos personas contando el mismo estante pueden llegar a números diferentes.
- Incompleto: Con cientos de tiendas, solo se audita una fracción.
- Desactualizado: Para cuando los datos se consolidan, la situación en tienda ya cambió.
Cómo funciona la medición con fotos e IA
La visión artificial (computer vision) permite extraer información estructurada de una foto de góndola. El proceso es simple:
Paso 1: Captura de la foto
El mercaderista toma una foto del estante con su celular. No necesita una cámara especial ni una app dedicada. La foto debe cubrir toda la sección relevante de la categoría, con buena iluminación y sin obstrucciones.
Consejos para mejores resultados:
- Tomar la foto de frente, no en ángulo.
- Incluir todo el ancho del estante en la categoría.
- Evitar que personas u objetos bloqueen la vista del estante.
- Asegurar que los productos sean legibles (no borrosos).
Paso 2: Procesamiento con IA
La inteligencia artificial recibe la imagen y ejecuta varias tareas en paralelo:
- Detección de objetos: Identifica cada producto individual en el estante.
- Reconocimiento de marca: Clasifica cada producto por marca y SKU.
- Conteo de facings: Cuenta cuántas caras visibles tiene cada marca.
- Lectura de precios: Si hay etiquetas visibles, extrae los precios.
Todo esto ocurre en segundos, no en minutos.
Paso 3: Cálculo de métricas
Con los facings contados, el sistema calcula automáticamente:
- Share of shelf por marca: (Facings marca / Total facings) × 100.
- Posición en estante: Altura a la que está ubicada cada marca (ojo, mano, suelo).
- Índice de precio: Comparación de precio vs. competencia.
- ShelfScore: Indicador compuesto de presencia general.
Paso 4: Resultados en el dashboard
Los datos se envían al dashboard en tiempo real. El equipo de trade marketing puede ver:
- Share of shelf por tienda, cadena, región o período.
- Tendencias: ¿el SoS está subiendo o bajando?
- Alertas: caídas significativas que requieren acción.
- Comparativa competitiva: tu marca vs. cada competidor.
Precisión: IA vs. conteo manual
Una pregunta frecuente es si la IA es tan precisa como el conteo manual. La respuesta corta: es más precisa y más consistente.
El conteo manual depende de la atención, experiencia y criterio del auditor. Factores como la fatiga, la prisa o la subjetividad afectan los resultados. La IA aplica los mismos criterios consistentemente en cada foto.
El canal más simple: WhatsApp
El mayor obstáculo para adoptar tecnología en equipos de campo es la complejidad. Instalar una app, aprender a usarla, recordar credenciales. Con ShelfAI, el canal de envío es WhatsApp, una app que el mercaderista ya usa todos los días.
El flujo con ShelfAI es:
- El mercaderista abre WhatsApp y envía la foto al número de ShelfAI.
- El bot pregunta la tienda y cadena (si no están configuradas).
- En menos de 30 segundos, la foto se procesa y los resultados llegan al dashboard.
No hay app que instalar, no hay login que recordar, no hay formulario que llenar. Solo una foto por WhatsApp.
Caso de uso: de 2 horas a 2 minutos
Un equipo de 8 mercaderistas que cubre 120 tiendas semanales dedicaba aproximadamente 2 horas por semana al conteo manual de facings y registro de datos. Con la medición por foto:
- Tiempo por estante: De 5-10 minutos a menos de 30 segundos.
- Cobertura: De 40% de tiendas auditadas a 95%+.
- Datos disponibles: De consolidación el viernes a tiempo real.
- Precisión: Eliminación de errores de conteo humano.
El resultado: más datos, más rápido, más precisos y con menos esfuerzo del equipo de campo.
Cómo empezar
Si quieres medir el share of shelf con fotos e IA, el primer paso es simple: prueba con un solo estante. Toma una foto, envíala y verifica que los resultados coincidan con tu conteo manual. Una vez que confirmes la precisión, escala al resto del equipo.
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