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El autopago ha trasladado el escaneo al cliente, pero los minoristas han cedido el control al cajero. España cuenta con alrededor de 4.500 tiendas de autopago, la cuarta en Europa. Según cifras de ECR Retail Loss, la cuota de mercado del autopago en el total de pérdidas minoristas supone un 28,5%, frente a menos del 10% en 2018, y esta cuota sigue creciendo a medida que aumenta su adopción. La mayor parte de las pérdidas no se deben a robos. Los artículos olvidados en el carrito, los clientes que se marchan sin pagar y los escaneos fallidos representan el 97%, y un escaneo fallido suele ser un código de barras que no sonó en las manos de alguien que habría pagado. Los minoristas se han centrado en optimizar los autopagos para minimizar las pérdidas y maximizar la productividad asociada. Esto es especialmente importante dado lo ajustados que son los márgenes de los supermercados y el coste de la mano de obra. Además, la promesa del autopago se desvanece cuando los empleados tienen que intervenir en lo que, de otro modo, sería una experiencia de cliente fluida.
La mayoría de las pérdidas en las cajas de autopago son accidentales o involuntarias. Los artículos olvidados en el carrito, los clientes que se alejan sin pagar y los escaneos fallidos representan la gran mayoría. Un escaneo fallido suele ser un código de barras que no emitió ningún sonido al ser leído por el cliente. Y hemos diseñado nuestra solución teniendo esto en cuenta. Una cámara supervisa la sesión de escaneo y compara lo que ve con los datos en tiempo real del escáner y el punto de venta. Si un artículo pasa por la zona de escaneo sin que coincida con el escaneo, o si un pago no se registra, por ejemplo, el sistema lo detecta.
La primera respuesta es un aviso en pantalla que solicita al cliente que revise y vuelva a escanear. ECR Retail Loss señala que entre el 80 y el 97% de los casos detectados se resuelven en ese mismo momento, sin la intervención de un empleado. Dependiendo del tipo de incidente detectado y de la política de la tienda, también se puede enviar una alerta con un breve vídeo a un empleado. El software nunca pregunta si un cliente parece sospechoso, sólo si se ha escaneado un artículo. Por lo tanto, la detección se basa en los artículos, no en las personas, sin reconocimiento facial ni recopilación de información biométrica. Esto evita que los compradores honestos se muevan con facilidad y, además, mantiene el registro de inventario más fiel a lo que realmente salió de la tienda.
Las puertas de salida, las básculas en la zona de empaquetado y las revisiones aleatorias de recibos generan fricción para todos. Vision AI funciona en segundo plano y solo interviene cuando detecta una posible pérdida. La instalación es igual de sencilla. El enfoque de Scandit, centrado en el software, solo requiere una cámara estándar encima de la caja y una pequeña unidad de procesamiento en el carril, y una estación se instala en minutos. Esto la hace asequible tanto para pequeñas tiendas con dos o tres cajas de autopago como para hipermercados.
Según ECR, las pérdidas por autopago representan aproximadamente el 0,5 % de las ventas realizadas en estas cajas, y actualmente el autopago gestiona el 52 % de las transacciones. Al mismo tiempo, según FMI, los supermercados obtuvieron un margen de beneficio medio de tan sólo el 2,1 %. En conjunto, las pérdidas por autopago pueden suponer más de una décima parte del beneficio de una tienda. Por eso es importante.
Las pérdidas se presentan de formas muy diversas. Un cliente que se va sin pagar cuesta unos 88 € por incidente y ocurre en aproximadamente 1 de cada 1000 transacciones. Un error de escaneo cuesta solo unos 2,50 €, pero ocurre entre el 1 % y el 4,8 % de las transacciones. Por cada 1000 transacciones, esto supone un riesgo de unos 120 € por errores de escaneo y de 88 € por clientes que se van sin pagar. Una solución que sólo detecta uno de estos errores supone una pérdida considerable, por eso debe detectar varios patrones de pérdida simultáneamente para marcar una diferencia real en los beneficios.
Con soluciones que pueden amortizarse en menos de doce meses y que no requieren una gran inversión inicial de CAPEX, las ventajas que se obtienen de las soluciones de prevención de pérdidas repercutirán positivamente en la rentabilidad de una tienda en un período de tiempo relativamente corto.
La inteligencia artificial reemplaza la fricción general con el cliente por una intervención dirigida que se activa solo cuando ocurre una anomalía. En el caso de la prevención de pérdidas, las medidas de seguridad tradicionales, como el control de peso en básculas, las revisiones aleatorias de recibos, las puertas de salida y los límites de artículos, incomodan a todos los compradores para gestionar una pequeña fracción del riesgo.
Vision AI opera discretamente en segundo plano, ofreciendo una útil sugerencia para volver a escanear, al tiempo que mantiene una interacción positiva con el cliente. En términos más generales, la IA desempeña y desempeñará un papel clave para influir en una experiencia del cliente más positiva en toda la tienda. Al convertir las imágenes de los estantes en decisiones que los equipos de la tienda pueden priorizar, los clientes se beneficiarán de una mayor disponibilidad de productos, en la ubicación correcta, con el precio o la promoción adecuados cuando los necesiten. La falta de existencias es uno de los mayores obstáculos para la fidelización del cliente en el sector minorista y puede hacer que los consumidores cambien de marca rápidamente. La IA también tiene un papel importante al interactuar directamente con los clientes a través de las aplicaciones de los minoristas, recomendando productos personalizados que puedan interesarles según sus compras anteriores y mostrando niveles de existencias precisos en la tienda.
Las verificaciones aleatorias son un muestreo. Incomodan a todos para detectar sólo unas pocas irregularidades y revelan problemas a posteriori. La detección en tiempo real verifica cada transacción en la caja y resuelve la mayoría de las alertas en segundos, antes de que el carrito salga, reduciendo así las pérdidas reales. Sólo se señalan las transacciones con una posible discrepancia en lo escaneado, en lugar de las que no presentan problemas aparentes. Además, proporciona a los minoristas visibilidad por tienda sobre dónde se producen las pérdidas, en lugar de depender de auditorías posteriores, lo que permite realizar optimizaciones y aprender de la experiencia para reducir aún más las pérdidas. La visibilidad de las pérdidas también se puede unificar con la visibilidad del inventario para que los responsables de tienda tomen decisiones proactivas y prioricen las acciones de los empleados.
Todos hemos experimentado la frustración de tener que esperar a que un empleado se acerque cuando una caja de autopago detecta un problema o una discrepancia. Esto no solo resulta molesto para el cliente, sino que también supone una gran pérdida de tiempo para los empleados, tiempo que podría emplearse mejor en otras tareas. Con Scandit, los empleados sólo intervienen cuando es necesario, por ejemplo, si un código de barras se ha movido de un producto a otro o si una cesta de la compra queda sin pagar. El empleado revisa un breve vídeo y toma una decisión. En la mayoría de los casos, los problemas son involuntarios y, antes incluso de que se llame al empleado, se le pide al cliente que revise la información, lo que resuelve la duda sin necesidad de que el empleado la verifique. Según ECR, cuando se les pide a los clientes que revisen la información, se resuelven entre el 80 % y el 97 % de las discrepancias, lo que reduce considerablemente la intervención de los empleados. El tiempo de los empleados se dedica a evaluar y atender a los clientes, en lugar de estar pendientes de las cajas. Esto es importante dados los márgenes de beneficio ajustados y el coste de la mano de obra.
Al implementar soluciones de IA en el sector minorista, especialmente en Europa, los minoristas deben considerar cuidadosamente cómo se lleva a cabo esta implementación y seleccionar proveedores con una mentalidad similar. En algunos países, se han dado casos en los que la IA y el uso de cámaras no se han comunicado con claridad ni se han gestionado adecuadamente, lo que ha generado problemas de reputación para los minoristas.
Es fundamental contar con soluciones diseñadas para recopilar únicamente los datos esenciales necesarios, junto con sólidas credenciales de privacidad y seguridad. En el caso de la prevención de pérdidas en las cajas de autopago, si se implementa correctamente, no es necesario identificar a las personas, recopilar datos biométricos ni utilizar el reconocimiento facial. Con la IA de visión artificial la detección puede basarse exclusivamente en el artículo; por ejemplo, ¿se reconoció el producto al pasarlo por el escáner o es necesario repetir la prueba? Aunque el vídeo en directo se procesa en la caja si un compañero necesita intervenir, sólo se conserva mientras el incidente esté en curso. Los minoristas también deben verificar que los proveedores cuenten con las credenciales adecuadas, incluidas las certificaciones ISO/IEC 27001, y que sus sistemas cumplan con el RGPD y la Ley de IA de la UE.
En conjunto, eliminan los dos principales puntos de fricción en las cajas de autopago: la verificación de posibles pérdidas y la comprobación de la edad para garantizar el cumplimiento de la normativa. Ambas prácticas obligan repetidamente a los empleados a utilizar las cajas de autopago, lo que contradice su propósito original. Estas soluciones permiten a los comercios operar las cajas de autopago sin personal o con menos empleados que en la actualidad, y con total confianza. Esto les permite cumplir con la normativa de edad, protegerse contra pérdidas y liberar a los empleados para que dediquen su tiempo a tareas de mayor valor en lugar de tareas rutinarias.
En ambos casos, con Scandit, se aplican los mismos principios de diseño. No se requiere hardware nuevo, ni ralentiza al cliente ni interrumpe la experiencia de pago, ni almacena datos personales. Para los artículos con restricción de edad, el cliente escanea un código QR en el terminal con su propio teléfono y un selfie permite que la IA de visión del dispositivo estime su edad. Si la estimación supera el límite, el pago continúa sin la intervención de un empleado. A los clientes menores de 25 años se les solicita una identificación. Ni el comercio ni Scandit almacenan datos biométricos ni de identificación.
La demanda y el uso de las cajas de autopago indican que han llegado para quedarse y que su rentabilidad es cada vez mayor. Los minoristas se centran en cómo agilizar la experiencia del cliente, minimizar las pérdidas y optimizar la inversión en mano de obra. Nuestras soluciones son dos ejemplos de cómo se pueden alcanzar estos objetivos.
En el contexto actual de la automatización de tiendas, la productividad y la eficiencia laboral son prioritarias para los minoristas, especialmente en el sector de la alimentación. La tecnología que optimiza el tiempo de los empleados y los flujos de trabajo asociados es una prioridad para los minoristas. Observamos un gran interés en ShelfView, nuestra solución de inteligencia de estanterías con IA, que resuelve problemas críticos para aumentar la disponibilidad de productos en las estanterías e impulsar los ingresos. Parte de esta solución consiste en eliminar el escaneo manual de huecos mediante la captura de vídeo de las estanterías con dispositivos móviles por parte de los empleados, lo que les permite recopilar datos de forma mucho más eficiente.
También observamos una creciente demanda de gestión de fechas de caducidad y flujos de trabajo de rebajas. Los supermercados operan con márgenes muy ajustados y el desperdicio sigue siendo un problema constante, ya sea de productos frescos o de artículos de baja rotación que pueden caducar sin que nadie se dé cuenta. Al aumentar la velocidad de captura y la eficiencia de las rebajas, los supermercados pueden reducir la captura de fechas de caducidad hasta en un 60% por artículo, lo que conlleva una mayor visibilidad del inventario y una reducción del desperdicio de alimentos de hasta un 40%.
