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Oct 31, 2023

A medida que se intensifica la competencia de marcas propias, una nueva herramienta automatizada permite a los minoristas comparar productos

Datasembly ha estado recibiendo últimamente solicitudes más frecuentes de minoristas para

Últimamente, Datasembly ha estado recibiendo solicitudes más frecuentes de minoristas sobre formas de adquirir inteligencia más granular sobre la competencia a la que se enfrentan, una tendencia que Reich atribuyó al papel cada vez mayor que desempeñan los productos de marca privada a medida que los tenderos se enfrentan entre sí para atraer y adquirir clientes.

"Algo tan simple como la coincidencia de productos (identificar cuándo un producto es igual a otro producto o es un competidor de marca privada de ese producto) no es trivial a escala. Y eso es realmente donde muchos de nuestros clientes están luchando cuando quieren comprender el panorama competitivo y cuándo quieren hacer un seguimiento de su competencia", dijo Reich.

El sistema Product Matching funciona analizando la creciente colección de datos de Datasembly sobre los productos que venden los minoristas, incluidos los títulos de los productos, las descripciones y los detalles de las categorías. Datasembly utiliza esos atributos y capacidades de aprendizaje automático para generar hipótesis sobre lo que los compradores piensan que hace que los productos sean comparables entre sí, lo que ayuda a los minoristas a posicionar y poner precio a los artículos de manera que reflejen las preferencias reales de las personas.

"El auge de la marca privada... acaba de cambiar absolutamente la dinámica del mercado en muchas categorías, y ya no es el caso de que la alternativa de la marca privada sea solo la marca económica que solo compran aquellos que no pueden pagar la marca nacional, dijo Reich. "Este tipo de cambio radical en la forma en que se percibe la marca privada significa que los minoristas deben realizar un seguimiento de estas dinámicas con un nivel cada vez mayor de frecuencia y granularidad".

Capri Brixey, vicepresidente ejecutivo de consultoría estratégica de Insite AI, que utiliza inteligencia artificial para ayudar a las empresas de CPG con la gestión de categorías, señaló que la tecnología de minería de datos puede ayudar a los minoristas a eliminar el error humano cuando se enfrentan a cuestiones relacionadas con la creación de sus operaciones de marca propia, como como qué productos vender bajo sus propias marcas.

"Cuánta etiqueta privada pone en el estante o cuánto espacio en el estante dedica a la etiqueta privada le quita a otras marcas. Si no toma esa decisión de elasticidad base correcta, está dejando dinero sobre la mesa en un entorno de márgenes estrechos", dijo en una entrevista Brixey, quien fue subgerente de categoría en Food Lion y recientemente se desempeñó como vicepresidente de ventas y liderazgo de clientes en Coca-Cola. Brixey se unió a Insite AI a principios de este año.

Los minoristas que usan el servicio de Datasembly pueden adaptar sus definiciones de lo que hace que ciertos productos sean similares entre sí, dijo Reich, y agregó que la compañía se esfuerza por mejorar su capacidad para guiar a los minoristas a comparar sus productos con las ofertas de la competencia.

"Hay tantos atributos que intervienen en lo que constituye los productos y lo que influye en un consumidor para pensar que esos productos son competitivos, incluida la marca, el tamaño, los ingredientes, atributos auxiliares como orgánico y otros descriptores", dijo Reich. "Debido a que estamos recopilando gran parte de la información de este producto, y también la estamos rastreando a lo largo del tiempo, el sistema puede volverse más y más inteligente a medida que pasa el tiempo y las hipótesis se vuelven cada vez más precisas".

Reich señaló que el servicio de Datasembly puede rastrear y comparar productos tienda por tienda, una capacidad que puede ayudar a los minoristas a ajustar su combinación de productos en respuesta directa a las condiciones locales. Datasembly no proporciona la tecnología de inteligencia artificial que subyace en el sistema, sino que se basa en los algoritmos existentes para analizar los detalles de decenas de miles de productos que ha acumulado.