O escopo do projeto tem o Brasil como país base e outros 6 países na região LATAM.
Os principais problemas dentro do case foram classificados em praticamente 3 tópicos divididos em:
- Sistema não automatizado para monitoramento
- O cliente não teve a implementação de KPIs de prateleira para entrega de OTC aos representantes de vendas
- Coleta manual de dados
Após introdução da equipe e o treinamento ao cenário da Ailet, considerando a execução, requisitos acordados, estabelecimento de metas e execução no campo, atingimos alguns objetivos:
PRINCIPAIS RESULTADOS - Otimização de despesas
- Redução do tempo de chamada em 20%
- Acesso online aos dados das prateleiras
- + 95% de precisão no reconhecimento da loja perfeita
- Análise BI dos dados envolvidos
- Relatórios totalmente personalizados
A performance foi atingida em um cenário capaz de envolver +50.000 farmácias na operação.
O reconhecimento de praticamente 100% dos produtos em gôndola permitiu não só o controle geral das mercadorias mas também o entendimento da gôndola com precisão no sentido de operação, concorrência e principalmente competitividade. O facing feito na totalidade da gôndola também entregou com mais profundidade as operações dos concorrentes e reporte de preços.
No total, a junção dos dados acima com dados complementares possibilita grandes estratégias no aspecto planejamento e principalmente o controle de gôndola, execução e operação no trade