[RI] Calidad de la operación

La calidad de la operación del RI está directamente relacionada con la calidad de las fotos, por lo que estas deben cumplir los protocolos establecidos para que la inteligencia artificial sea capaz de reconocer los productos y otros datos.

Cada foto del RI se somete a un proceso de reprocesamiento que evalúa su calidad y determina el estado de la investigación: aprobada, aprobada con problemas o rechazada.

ESTADOS DE LAS ENCUESTAS

Puedes verificar el estado de una encuesta en la pantalla "Detalles de la encuesta" en Involves Stage, siguiendo la ruta: Encuestas > Panel de encuestas > Ver

Una encuesta RI puede tener 3 estados:

• Aprobada
• Aprobada con problemas
• Rechazada

Aprobada: La foto cumple con los requisitos y el campo "Foto válida" se marca como verdadero y el campo Motivo no se ha completado.

Aprobada con problema: Se reconoce un problema, pero se considera aceptable. Por ejemplo, una foto desenfocada pero legible, o inclinada pero corregible. En este caso, el campo "Foto válida" se marca como verdadero y se especifica el motivo del problema.

Rechazada: La inteligencia artificial o un aprobador determina que la foto no cumple con los estándares. El campo "Foto válida" se marca como falso y se detalla el motivo del rechazo en el campo "Motivo".

CAMPO RAZÓN

Cuando la foto no cumpla con las especificaciones requeridas para el RI, la homologación de la aplicación identifica el problema y lo detalla en el Formulario de Salida, concretamente en el campo Razón:

El campo Razón se completa cuando se detecta un problema en la foto. Para determinar la gravedad del problema y el estado de la encuesta, observe el campo Foto Válida: si está marcado como verdadero, la encuesta ha sido aprobada con problemas; si está marcado como falso, la encuesta ha sido rechazada.

Si se detecta más de un problema en una foto, o si varias fotos de la encuesta tienen problemas, estos aparecerán separados por una coma en el campo Razón.

TIPOS DE PROBLEMAS

A continuación, algunos de los problemas más comunes en la foto de RI, que pueden afectar la calidad de la operación:

Fuera de foco
La imagen aparece borrosa y pierde nitidez, dificultando la lectura de precios y etiquetas de productos desde una distancia adecuada.

• Atención: la foto puede ser ignorada por la inteligencia artificial por estar desenfocada, de modo que la encuesta será rechazada.
• Cómo se corrige: el empleado de campo debe asegurarse de que el enfoque automático está activado, o hacer clic en la pantalla para forzar el enfoque.

Baja calidad

Las fotos de baja calidad pueden tener dos causas:

a) La calidad de la cámara del dispositivo es deficiente, lo que resulta en fotos pixeladas o con mucho ruido.
b) No se está utilizando la aplicación de cámara de RI (Involves Camera).

• Atención: La inteligencia artificial puede ignorar la foto debido a su baja calidad, lo que llevará al rechazo de la Encuesta.
• Cómo corregir: verifique si el usuario tiene instalada y utiliza la aplicación de cámara de RI. En caso afirmativo, se recomienda contactar al equipo de desarrollo de RI para analizar las especificaciones técnicas.

En ángulo

Una foto en ángulo es aquella que no se toma de frente a la góndola.

• Atención: La inteligencia artificial puede ignorar la foto si está inclinada, lo que resultará en el rechazo de la encuesta.
• Cómo corregir: La foto debe ser siempre tomada de frente a la góndola, siguiendo el protocolo estándar. Es común que los usuarios del canal farmacéutico indiquen que no tienen suficiente espacio para tomar fotos; en esos casos, recomendamos utilizar el protocolo sin distancia, diseñado para evitar estas situaciones.

Fuera de encuadre

Se considera que una foto está fuera de cuadro cuando los frentes de los productos o el módulo aparecen cortados en la foto. Este tipo de problema hace que los frentes sean irreconocibles, afectando a los cálculos de share y presencia.

Un error común es que los empleados tomen fotos encuadrando únicamente sus propios productos y no todos los productos de la categoría. Como se mencionó anteriormente, esto impide que el cálculo de share y presencia se realice correctamente.

• Atención: una foto NO será ignorada por la inteligencia artificial porque esté fuera de cuadro. Sin embargo, será ignorada si está fuera de cuadro por los homologadores humanos.
• Cómo corregir: Es fundamental enseñar el protocolo de RI al personal de campo y enfatizar la importancia de tomar una foto que incluya todos los productos de la categoría, no solo los propios.

Falla en el cosido fotográfico

El cosido fotográfico se utiliza cuando es necesario tomar fotos en espacios estrechos y sin distancia. Se pueden tomar de dos a tres fotos para componer una sola imagen del módulo. Un error de costura de fotos ocurre cuando el usuario no logra alinear correctamente las fotos, dejando la imagen incompleta.

• Atención: Cualquier foto con este problema será ignorada por la inteligencia artificial, lo que resultará en el rechazo de la encuesta.
• Cómo corregir: Los usuarios suelen enfrentar dificultades para ajustar correctamente el alineamiento de las fotos. Es importante reforzar la capacitación inicial y, si es necesario, proporcionar entrenamiento adicional al equipo de campo. Vea aquí consejos sobre cómo tomar fotos sin distancia.

No es la exposición

Este problema ocurre cuando se toma una foto de algo que no es una góndola o un freezer, como puede suceder cuando un empleado de campo toma accidentalmente una foto del suelo o de su dedo.

Normalmente, la inteligencia artificial identifica este problema en las fotos al señalar puntos extra, ya que estos son diversos.

• Atención: La inteligencia artificial NO ignorará una foto porque no sea de exposición. Sin embargo, será ignorada si los homologadores humanos determinan que no es relevante para la exposición.
• Cómo corregir: Por lo general, este tipo de problema es puntual y se puede resolver simplemente informando al empleado en cuestión.

Otros

Pueden ser cualquier tipo de problema apuntado por un homologador. La inteligencia artificial no identifica problemas de tipo otros.

Un caso común ocurre en los visores de freezer cuando un empleado deja la puerta cerrada al tomar la foto, lo que afecta la visibilidad.

• Atención: Siempre que este problema se presente, es porque un homologador lo ha identificado; la inteligencia artificial no detecta problemas de este tipo.
• Cómo corregir: Si hay muchos casos de este tipo de problema, se recomienda consultar con el equipo de Data Quality para comprender la situación y desarrollar un plan de acción.

DASHBOARD DE CALIDAD DE LA OPERACIÓN

El equipo de BKO o el CS de la cuenta pueden seguir la evolución de la calidad de la operación a través del Panel BI. Todo el BI de calidad de la operación está centrado en el uso de las fotos y permite determinar en qué medida el equipo de campo está capacitado para tomar fotos según los protocolos establecidos.

El BI de calidad de la operación tiene los siguientes indicadores:

• Fotos procesadas: cantidad de fotos procesadas por la inteligencia artificial en el periodo.
• Fotos aprobadas: número de fotos aprobadas durante el período.
• Fotos aprobadas con algún problema: cantidad de fotos aprobadas con algún tipo de problema durante el período.
• Fotos rechazadas: cantidad de fotos rechazadas durante el período.
• Evolución del aprovechamiento de las fotos: histórico periódico del estado de las fotos. Este es el principal gráfico del proceso de implementación y piloto. Aquí se pueden ver los resultados de la capacitación del equipo de campo.

• Evolución de fotos y PDVs: Representa el cambio en el número de fotos tomadas y en el número de Puntos de Venta (PDVs) visitados a lo largo del tiempo.

• % de fotos con Status [status] por [empleado]: Se utiliza para evaluar el desempeño de los empleados en general y para identificar posibles usuarios que necesiten formación o tengan problemas para utilizar la aplicación.

• % Fotos con Status [ status ] por [ localización ]: Se utiliza para analizar si alguna ubicación está generando más problemas que otras, como un PDV con poco espacio, entre otros.

• ¿Cuál es la razón de las fotos con problemas?: Muestra los problemas más comunes con las fotos.
• Evolución de los motivos de las fotos con problemas: Representa cómo varían los problemas identificados en las fotos a lo largo de un periodo de tiempo.
• Ranking de motivos por [empleado]: Este gráfico ayuda a entender qué usuarios están cometiendo errores específicos durante un periodo determinado.
• Ranking de motivos por [localización]: muestra qué tipos de errores son más usuales en una localización específica seleccionada.

• Resumen detallado: al hacer clic en el enlace, puedes ver la foto que se identificó como problema.

Otra función útil para verificar la calidad de la operación son las Alertas de Ejecución, las cuales ayudan a controlar si el equipo de campo está recolectando los datos correctamente.

Para saber más sobre esta función, visita este artículo del Central de ayuda.