A Involves, empresa de Florianópolis que desenvolve um software para gestão de trade marketing, passa a contar com uma nova solução de reconhecimento de produtos por imagem.

A funcionalidade foi adquirida no fim de 2018. Antes desenvolvida e comercializada pela startup Stringhini, a solução permite o reconhecimento de produtos nas gôndolas, transformação da imagem em informação e análise dos indicativos de trade estabelecidos por cada usuário.

A nova ferramenta possibilita a identificação da presença de produtos, ruptura, compliance de planogramas, mix e espaço na prateleira a partir de imagens feitas por smartphones e outros tipos de câmeras.

André Krummenauer, CEO da Involves, diz que a aquisição da tecnologia reforça a estratégia de diferenciação do produto:

“Atentos às necessidades do mercado e às inovações neste sentido, encontramos a tecnologia da Stringhini e percebemos um fit perfeito para embarcar em nosso produto de forma rápida, visando gerar benefícios impactantes de redução de custos para nossos clientes”.

Essa é a segunda aquisição realizada pela empresa, que em 2018 integrou também a solução concorrente Sigo Trade, da Go Bee, para ampliar sua liderança em market share.

FATURAMENTO

No ano passado, a Involves faturou 50% a mais que em 2017.

Com a adesão e desenvolvimento das soluções adquiridas, a previsão é de que o faturamento da empresa mantenha o ritmo de crescimento, aumentando 48% em 2019.

André pontua que “novas aquisições estão nos planos da Involves, seguindo nosso DNA de pioneirismo e entregando a experiência de tecnologia mais completa para gestão da execução no ponto de venda ao mercado".

Além disso, para 2019 a empresa planeja ampliar os horizontes com presença local no México e a realização do AEx em São Paulo, e  prospectar, pela primeira vez, investimentos externos.

Tecnologia que gera economia — Dentro do universo da execução do varejo e do trade marketing, a disposição e mix dos produtos expostos nas gôndolas dos supermercados é muito importante. Em geral isso é feito de forma manual pelos promotores de venda. Com fita métrica eles medem cada gôndola, conferindo o espaço para calcular a participação das marcas no ponto de venda.

Este processo, dependendo da quantidade de produtos e complexidade da categoria, pode levar mais de uma hora, tempo valioso que o promotor de vendas poderia aproveitar com outras atividades ou visitando mais lojas. Em grandes clientes da Involves este ganho de produtividade pode superar a marca de 1 milhão de reais por mês. A tarefa manual, além de onerosa, é suscetível ao erro.

A integração do reconhecimento de imagens das prateleiras com a solução que a Involves já oferece está sendo finalizada e passando por testes para garantir a qualidade de entrega. Alguns pilotos serão realizados com os clientes early adopters ainda no primeiro semestre, e o acesso completo a todos os clientes estará disponível ao longo do ano.

“Esta é uma etapa muito importante para fazermos os ajustes finos e realizarmos o lançamento para o restante do mercado com maior maturidade”, explica Gabriel Menezes, fundador da Involves que lidera a área de pesquisa e desenvolvimento.

Os clientes que tiverem interesse em participar da etapa de validação da solução, poderão se cadastrar no portal da empresa

Equipe reforçada —

Junto com a solução de inteligência artificial para reconhecimento de imagens de gôndolas, o time da Involves ganha os reforços dos três empreendedores sócios da solução antes comercializada pela Stringhini. Dentro da empresa, além de ajudar na integração da solução, eles estarão focados em alavancar a diferenciação de produto e agregarão sua experiência em trade marketing.

João Stringhini é sócio-diretor da Stringhini, mestre em marketing e gestão estratégica e professor da ESPM desde 2003. Gabriel Vieira tem mais de 10 anos de experiência na condução de projetos de trade marketing em grande empresas como Vonpar/FEMSA, Heineken, Ipiranga ampm, Tigre e Lojas Renner. Maurício Vieira é desenvolvedor com ampla experiência em soluções mobile e traz seu conhecimento na área de inteligência artificial para contribuir com reconhecimento por imagem e outros projetos de data science.