[RI] Qualidade da Operação

A qualidade da operação do RI  está estritamente relacionada à qualidade das fotos, para isso é necessário que as fotos estejam de acordo com os protocolos determinados. Só assim a inteligência artificial será capaz de reconhecer os produtos e demais informações.

Toda foto do RI passa por um pré-processamento. Esse pré-processamento julga a qualidade da foto e determina o status da pesquisa, se vai ser aprovada, reprovada, ou se possui algum problema. 

 

STATUS DAS PESQUISAS

Você pode visualizar os Status das Pesquisas na tela de Detalhes da Pesquisa no Involves Stage seguindo o caminho: Pesquisas > Painel de pesquisas > Visualizar 

Uma pesquisa de RI pode ter 3 status:

• Aprovada
• Aprovada com problema
• Reprovada

Aprovada: é uma pesquisa que vem o campo Foto Válida sinalizado como verdadeiro e com o campo Motivo sem estar preenchido.

Aprovada com problema: acontece quando foi encontrado algum problema, porém é considerado aceitável. Por exemplo, uma foto fora de foco, mas que ainda assim é legível, ou angulada, mas é possível ajustar, e assim em diante. Neste caso o campo Foto Válida aparece sinalizado verdadeiro e com o campo Motivo preenchido.

Pesquisa Reprovada: quando uma foto é ignorada pela inteligência artificial ou por um homologador a pesquisa terá o campo Foto Válida sinalizado como falso e o campo Motivo preenchido com o problema que causou a foto a ser ignorada.

Uma pesquisa é reprovada independente se tiver uma ou mais fotos ignoradas. Isso porque se uma foto estiver com problemas vai afetar no cálculo dos indicadores (share, preço, presença...) daquele PDV afetando o resultado de toda a Pesquisa.

 

CAMPO MOTIVO

Quando a foto não cumpre com as especificações requeridas para o RI, o pré-processamento do aplicativo irá identificar que existe um problema com essa foto. Essa informação aparecerá descrita no Formulário de saída, mas especificamente no campo Motivo:

O campo Motivo é preenchido quando um problema é encontrado na foto, porém para saber se o problema é grave o suficiente para que a foto seja reprovada, observe o campo Foto Válida, se estiver marcado como verdadeiro, então a Pesquisa é aprovada com problemas, se estiver marcado como falso a Pesquisa foi reprovada.

Se mais de um problema for encontrado em uma foto, ou mais de uma foto da pesquisa tiver com problemas, estes estarão separados por vírgula no campo Motivo.

 

TIPOS DE PROBLEMAS

Observe alguns dos problemas mais comuns que ocorrem nas fotos de RI e que afetam a qualidade da operação:

 

Fora de foco

Em uma foto fora de foco a imagem perde nitidez e aparenta um efeito borrado. De longe pode parecer que está ok, mas é importante verificar se é possível ler os preços e os rótulos dos produtos.

• Atenção: a foto pode ser ignorada pela inteligência artificial por estar fora de foco, consequentemente a Pesquisa será reprovada.
• Como corrigir: o colaborador de campo deve se certificar que o auto-foco foi acionado, ou clicar na tela para forçar o foco.

 

Baixa qualidade

As fotos de baixa qualidade podem ter duas causas:

a) A qualidade da câmera do aparelho é baixa (foto pixelada ou com ruído);
b) Não está sendo utilizado o aplicativo de câmera do RI (Involves Camera).

• Atenção: a foto pode ser ignorada pela inteligência artificial por estar com baixa qualidade, consequentemente a Pesquisa será reprovada.
• Como corrigir: certifique-se que o usuário tenha instalado e esteja usando o aplicativo de câmera do RI. Caso ele esteja usando o aplicativo, solicite uma análise do aparelho à equipe de desenvolvimento do RI para verificar as especificações técnicas do aparelho.

 

Angulada

Uma foto angulada é aquela que não foi tirada de frente para a gôndola.

• Atenção: a foto pode ser ignorada pela inteligência artificial por estar angulada, consequentemente a Pesquisa será reprovada.
• Como corrigir: a foto sempre deve ser tirada de frente para a gôndola, seguindo o protocolo padrão. É comum no canal farma os usuários indicarem que não possuem espaço para tirar fotos, neste caso deve ser recomendado o uso do protocolo sem distância, feito para contornar essas situações.

 

Fora de enquadramento

Uma foto considerada fora de enquadramento é quando as frentes de produtos ou o módulo aparecem cortados na foto. Este tipo de problema ocasiona que seja perdido o reconhecimento das frentes, afetando o cálculo de share e presença.

Um erro comum é os colaboradores tirarem fotos enquadrando somente nos produtos próprios e não todos os produtos da categoria, mas como mencionado anteriormente isso impede o cálculo de share e presença seja realizado corretamente.

• Atenção: uma foto NÃO será ignorada pela inteligência artificial por estar fora de enquadramento. A foto só será ignorada ao estar fora de enquadramento por homologadores humanos.
• Como corrigir: ensinar o protocolo do RI para os colaboradores do campo e reforçar que deve ser tirado a foto de todos os produtos da categoria, não somente os próprios.

 

Falha na Costura das fotos

A costura de fotos é usada quando for necessário tirar fotos em lugares apertados e sem distância. Pode ser tirado de duas a três fotos para compor uma única imagem do módulo. Uma falha na costura da foto é quando o usuário não consegue encaixar as fotos corretamente, fazendo com que a imagem fique incompleta.

• Atenção: toda foto com este problema será ignorada pela inteligência artificial, consequentemente a Pesquisa será reprovada.
• Como corrigir: o usuário normalmente tem dificuldade em encontrar o encaixe da linha das fotos. É importante reforçar o treinamento inicial e se preciso, num caso de muitos erros deste tipo, fazer novamente o treinamento com a equipe de campo. Veja aqui indicações para como tirar uma foto sem distância. 

 

Não é exposição

Este problema serve para identificar quando uma foto é tirada de algo que não seja uma gôndola ou um refrigerador. Isso pode acontecer quando colaborador de campo acidentalmente fotografa o chão ou o dedo.

É comum esse problema ser apontado pela inteligência artificial em fotos de ponto extra, por conta de pontos extras serem diversificados.

• Atenção: uma foto NÃO será ignorada pela inteligência artificial por não ser exposição. A foto só será ignorada por não ser exposição por homologadores humanos.
• Como corrigir: normalmente esse tipo de problema é pontual, para resolver é preciso apenas chamar a atenção do colaborador em questão.
  

 

Outros

Podem ser qualquer tipo de problema apontado por algum homologador. A inteligência artificial não aponta problema do tipo outros.

Uma ocorrência comum é em escopos de refrigerador quando o colaborador deixa a porta do refrigerador fechada para tirar a foto impendido uma boa visibilidade.

• Atenção: sempre que existe esse problema foi porque algum homologador apontou, a inteligência artificial não aponta problema deste tipo.
• Como corrigir: se houver muitas ocorrências deste tipo de problemas, é interessante verificar com a equipe de Data Quality o que está acontecendo, e a partir de aí gerar um plano de ação.

 

DASHBOARD QUALIDADE DA OPERAÇÃO

A equipe de BKO ou o CS da conta pode ir acompanhando a evolução da qualidade da operação através do Painel do BI. Todo o BI de qualidade da operação é voltado para aproveitamento de fotos e com as informações disponíveis é possível averiguar o quão bem a equipe de campo está treinada e capacitada para tirar fotos conforme os protocolos.

 

No BI de Qualidade da Operação há os seguintes indicadores:

• Fotos processadas: quantas fotos a inteligência artificial processou no período.
• Fotos aprovadas: quantas fotos tiveram com o status aprovado no período.
• Fotos aprovadas com problema: quantas fotos tiveram com o status aprovado com problema no período.
• Fotos reprovadas: quantas fotos tiveram com o status reprovado no período.

 

• Evolução do aproveitamento das fotos: histórico periódico de status das fotos. Esse é o principal gráfico do processo de implementação e piloto, aqui é possível ver o resultado dos treinamentos com a equipe do campo.
• Evolução de Fotos e PDV: evolução de número de fotos e número de PDVs visitados. 

 

• % de fotos com Status [status] por [colaborador]: serve para identificar como os colaboradores estão performando de maneira geral e encontrar potenciais usuários que necessitam de treinamento, ou possuem problemas com a instalação do aplicativo.
• % de fotos com Status [status] por [local]: serve para entender se algum lugar está gerando mais problemas que os demais, como um PDV que possui pouco espaço e assim por diante.

• Qual motivo está causando as fotos com problema? : mostra os problemas mais comuns nas fotos.
• Evolução dos motivos referente às fotos com problema: quanto que cada motivo evoluiu em um período de tempo.
• Ranking de Motivo por [colaborador]: esse gráfico ajuda a entender quais são os usuários que estão cometendo aquele erro (num determinado período). 
• Ranking de Motivo por [local]: mostra quais erros estão sendo cometidos no lugar selecionado.

 

Detalhamento: Clicando no link é possível ver a foto que foi identificada com problema. 

Outra funcionalidade que auxilia a verificar a qualidade da operação são as Alertas de execução, estas ajudam monitorar se a equipe de campo está coletando os dados corretamente.

Para entender mais sobre esta funcionalidade acesse este artigo da Central de Ajuda.