Bu, her CPG şirketinin perakende yürütme süreçleri için karar vermesi gereken sorudur. Birçok şirket bunu zaten online alışveriş platformlarında bulunan ürünleri için yapıyor. Ancak bu işlem çok kolay, sadece platform verilerini raporlama altyapılarına aktarıyorlar ve veriler zaten dijital formda olduğu için istedikleri KPI'lara göre herhangi bir rapor oluşturuyorlar. Ancak, fiziksel satış noktalarında perakende yürütme için ilk konu, analog fiziksel dünyayı dijital verilere dönüştürmektir.
Bunu yapmanın 4 yolu vardır ve şirketler perakende uygulamaları için 4 farklı metodolojiden birini seçecektir. Temel farklılıklar şunlardır:

1. Manuel veri toplama:
Saha ekibi, raf ölçümlerini bir sayfaya yazar ve daha sonra ofiste operatörler tarafından bir veritabanına yazılır.
Hızlılık: KPI sonuçları saatler sonra alınabilir. Gerçek zamanlı KPI sonuçlarına göre ziyaret sırasında anlık aksiyon alınamaz.
Doğruluk: Hem yazma hemde veri işleme aşamalarında yani 2 katmanda insan hatalarına açık ve ortalama doğruluk %60'ın altındadır.
Maliyet: Saha ekibi ve operatörler muazzam bir zaman harcar, toplam maliyet diğer metodların hepsinden daha yüksektir.


2. Bir satış gücü otomasyonu (SFA) kullanarak manuel veri toplama:
Saha ekibi, SFA başvuru ekranında belirli bir satış noktası için otomatik gelen gerekli alanları doldurur veya çoklu seçenekler arasından seçim yapar
Hızlılık: KPI sonuçları anında alınabilir. Gerçek zamanlı KPI sonuçlarına göre ziyaret sırasında anlık aksiyon alınması mümkündür.
Doğruluk: İnsan hatalarına açıktır, ortalama doğruluk %70 civarındadır.
Maliyet: Her ziyaret için ortalama 1 saat olmak üzere büyük miktarda saha gücü tüketir.


3. Gölgelerde çalışan operatörler tarafından desteklenen "Görüntü Tanıma-IR" çözümü ile otomatik toplama:
Saha ekibi sadece fiziksel rafların fotoğraflarını çeker ancak sağlayıcının görüntü tanıma altyapısı istenen doğruluğa ulaşmak için yeterince güçlü değildir, bu nedenle sağlayıcı gölgelerdeki operatörleri kullanır ve her bir fotoğraf manuel olarak düzeltilerek doğruluğu %95'e çıkarılır. Çoğu zaman hizmet alıcı firma, sağlayıcıdaki bu gölge operatörlerin farkında bile değildir.
Hızlılık: Sağlayıcının gizli operatörleri nedeniyle KPI sonuçları saatler sonra kullanılabilir. Gerçek zamanlı KPI sonuçlarına göre ziyaret sırasında anlık aksiyon alınması mümkün değildir, aksiyon almak için ileride aynı satış noktası tekrar ziyaret edilmelidir.
Doğruluk: %95
Maliyet: Sağlayıcıdaki gizli operatörlerin büyük bir zamanını tüketir, bu nedenle çözüm tüm yoğunluk değerleri için yüksek maliyetli olacaktır.


4. "Görüntü Tanıma-IR" çözümü ile tam otomatik veri toplama:
Saha ekibi yalnızca fiziksel rafların fotoğraflarını çeker, IR motoru tamamen AI tabanlı olduğundan, gölgelerde herhangi bir operatör olmadan sadece otomatik tanıma ile doğruluk başarıyla %95 üzerine ulaşır.
Hızlılık: KPI sonuçları anında alınabilir. Gerçek zamanlı KPI sonuçlarına göre ziyaret sırasında anlık aksiyon alınması mümkündür.
Doğruluk: Başlangıçta minimum %95. Kullanım sırasında denetimsiz makine öğrenimi ile motor daha fazla deneyim kazandıkça zamanla bu oran daha da artar.
Maliyet: Hem saha ekibinin hem de IR sağlayıcısının ihmal edilebilir zamanını tüketir. Her iki taraf için de büyük işçilik maliyeti tasarrufu sağlar, böylece IR çözümü maliyeti, trafik değerlerine göre daha da azalan bir oranda tüm diğer yöntemlere göre düşük olacaktır.

Ailet olarak kurulduğumuz tarihten itibaren 4. metodolojiyi temel iş modelimiz olarak seçtik ve son 6 yıldır dünyanın önde gelen CPG şirketleriyle birlikte birçok başarılı projeyi hayata geçirdik.