{"id":10790,"date":"2026-05-14T09:14:37","date_gmt":"2026-05-14T09:14:37","guid":{"rendered":"https:\/\/assecoplatform.com\/2026\/10\/08\/planogram-compliance-without-shelf-audits-it\/"},"modified":"2026-10-08T22:44:20","modified_gmt":"2026-10-08T22:44:20","slug":"conformita-planogramma-senza-questionari","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/2026\/05\/14\/conformita-planogramma-senza-questionari\/","title":{"rendered":"Conformit\u00e0 al planogramma senza questionari: come il riconoscimento delle immagini restituisce agli agenti il tempo per vendere"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-group alignfull planogram-blog-page is-layout-flow wp-block-group-is-layout-flow\">\n\n\n<style>\n\/* CHG-643: jeden H1 (naglowek motywu ukryty, wzor Komponent 7) + siatki 1 kolumna na telefonie.\n   Scoped na ID wpisu: przy tlumaczeniu ID MUSI sie zmienic (E6). *\/\nbody.postid-10790 .single-header{display:none !important;}\nbody.postid-10790 .single-content-wrapper{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-10790 .entry-content{margin-top:0 !important;padding-top:0 !important;}\nbody.postid-10790 .entry-content>:first-child{margin-top:0 !important;}\n@media (max-width:781px){\nbody.postid-10790 .planogram-blog-page div[style*=\"grid-template-columns:1fr 1fr\"]{grid-template-columns:minmax(0,1fr) !important;}\n}\n<\/style>\n\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0 100px;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:1200px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <div style=\"display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:48px;align-items:center;\">\n      <div>\n        <div style=\"font-size:14px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:rgba(255,255,255,0.7);margin-bottom:16px;\">Retail Image Recognition<\/div>\n        <h1 style=\"font-size:clamp(32px,4vw,54px);line-height:1.1;margin:0 0 24px;color:#fff;font-weight:700;\">Conformit\u00e0 al planogramma <span class=\"gradient-text\" style=\"background:linear-gradient(90deg,#F59E0B,#EC4899,#8B5CF6);-webkit-background-clip:text;background-clip:text;-webkit-text-fill-color:transparent;\">senza questionari<\/span><\/h1>\n        <p style=\"font-size:18px;line-height:1.6;color:rgba(255,255,255,0.85);margin:0 0 32px;max-width:560px;\">Gli agenti passano il 15\u201330% di ogni visita a compilare questionari sullo scaffale. Il riconoscimento delle immagini sostituisce il questionario: l\u2019agente torna a vendere e i dati sul planogramma sono pronti prima e pi\u00f9 affidabili di quelli di qualsiasi audit manuale.<\/p>\n        <div class=\"hero__stats\" style=\"display:flex;gap:32px;flex-wrap:wrap;\">\n          <div class=\"hero__stat\" style=\"display:flex;flex-direction:column;min-width:140px;\">\n            <span class=\"hero__stat-value\" style=\"font-size:36px;font-weight:700;color:#fff;line-height:1;\">15\u201330%<\/span>\n            <span class=\"hero__stat-label\" style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;\">Tempo di visita perso nei questionari<\/span>\n          <\/div>\n          <div class=\"hero__stat\" style=\"display:flex;flex-direction:column;min-width:140px;\">\n            <span class=\"hero__stat-value\" style=\"font-size:36px;font-weight:700;color:#fff;line-height:1;\">Fino al 98%<\/span>\n            <span class=\"hero__stat-label\" style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;\">Accuratezza del riconoscimento su cataloghi addestrati<\/span>\n          <\/div>\n          <div class=\"hero__stat\" style=\"display:flex;flex-direction:column;min-width:140px;\">\n            <span class=\"hero__stat-value\" style=\"font-size:36px;font-weight:700;color:#fff;line-height:1;\">Pochi secondi<\/span>\n            <span class=\"hero__stat-label\" style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.7);text-transform:uppercase;letter-spacing:1px;margin-top:8px;\">Tempo per trasformare una foto dello scaffale in un punteggio di conformit\u00e0<\/span>\n          <\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n      <div>\n        <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/assecoplatform.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/2026-05-14_planogram-compliance-rir-tablet.png\" alt=\"Retail Image Recognition sul tablet di un agente, con il punteggio Perfect Store per la conformit\u00e0 al planogramma\" style=\"width:100%;height:auto;border-radius:16px;box-shadow:0 20px 60px rgba(0,0,0,0.4);\"\/>\n      <\/div>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;font-size:20px;color:#0B1E3F;font-weight:500;\">Un agente entra in un punto vendita con un tablet. Prima di parlare con il responsabile del punto vendita e prima di proporre il riordino anche di un solo SKU, deve compilare un questionario sullo scaffale: da 20 a 60 domande su facing, quota di scaffale, conformit\u00e0 al planogramma e rotture di stock. Con 8\u201312 visite al giorno, questo lavoro assorbe il 15\u201330% di ogni visita. L\u2019agente \u00e8 nel punto vendita, ma non vende.<\/p>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">I dati del questionario sono soggettivi: ci\u00f2 che per un agente \u00e8 conforme al planogramma, per un altro pu\u00f2 non esserlo. La maggior parte dei produttori del largo consumo sa di avere un problema di conformit\u00e0 al planogramma e chiede ancora agli agenti di risolverlo a mano.<\/p>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Che cosa misura davvero la conformit\u00e0 al planogramma<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">La conformit\u00e0 al planogramma misura la distanza tra il layout dello scaffale progettato dal category manager (numero di facing per SKU, sequenza, posizionamento all\u2019altezza degli occhi, esposizioni secondarie) e ci\u00f2 che lo shopper trova oggi a scaffale. Ridurre questa distanza \u00e8 una delle poche leve nel punto vendita che il produttore controlla davvero attraverso il lavoro sul campo.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Quando il planogramma viene fatto rispettare, il sell-out del punto vendita ne segue l\u2019andamento. Quando non succede, il brand paga due volte: la prima per l\u2019investimento commerciale che ha portato il prodotto sullo scaffale, la seconda per le vendite perse quando lo scaffale si allontana dal planogramma.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">La parte scomoda del problema: <strong>anche solo sapere se il planogramma viene rispettato ha un costo<\/strong>. Gli approcci tradizionali scaricano questo costo sull\u2019agente, che a ogni visita compila un questionario e produce dati tardivi, incoerenti da un agente all\u2019altro e impossibili da verificare a posteriori.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-gray alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#F8FAFC;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Come il riconoscimento delle immagini sostituisce il questionario<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Retail Image Recognition usa la computer vision per estrarre da una foto dati strutturati sullo scaffale. L\u2019agente fotografa lo scaffale con il tablet. In pochi secondi Retail Image Recognition riconosce ogni SKU, conta i facing, confronta sequenza e posizione con il planogramma, rileva le rotture di stock e calcola un punteggio di conformit\u00e0.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Il questionario scompare, ma l\u2019agente continua a occuparsi della conformit\u00e0: i dati che doveva raccogliere ora vengono estratti in automatico dalla foto. Retail Image Recognition raggiunge un\u2019accuratezza di riconoscimento fino al 98% su cataloghi di SKU addestrati, quindi offre dati di qualit\u00e0 superiore a quella di un audit manuale, anche se fatto con la massima attenzione.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Il cambiamento \u00e8 semplice sul piano operativo e importante sul piano strategico:<\/p>\n\n<div style=\"display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:24px;margin:32px 0 8px;\">\n  <div style=\"background:#fff;border:1px solid #E2E8F0;border-radius:12px;padding:24px 28px;\">\n    <div style=\"font-size:12px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:#94A3B8;margin-bottom:12px;\">Prima<\/div>\n    <p style=\"font-size:17px;line-height:1.6;color:#334155;margin:0;\">L\u2019agente visita il punto vendita \u2192 il 15\u201330% della visita va nel questionario \u2192 i dati sono soggettivi, tardivi e parziali.<\/p>\n  <\/div>\n  <div style=\"background:#fff;border:2px solid #0B1E3F;border-radius:12px;padding:24px 28px;\">\n    <div style=\"font-size:12px;letter-spacing:2px;text-transform:uppercase;color:#0B1E3F;margin-bottom:12px;font-weight:700;\">Dopo<\/div>\n    <p style=\"font-size:17px;line-height:1.6;color:#334155;margin:0;\">L\u2019agente visita il punto vendita \u2192 fotografa lo scaffale \u2192 i dati dell\u2019audit sono oggettivi, completi e con data e ora, mentre l\u2019agente passa alla vendita.<\/p>\n  <\/div>\n<\/div>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#fff;font-weight:700;\">Il risultato: tempo per vendere<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Togliere l\u2019audit dalle mani dell\u2019agente ha un effetto evidente prima di tutti: il tempo recuperato per la vendita. Gli agenti smettono di fare i rilevatori part-time e tornano a vendere a tempo pieno.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">In un\u2019intervista rilasciata a Portal Spo\u017cywczy nel febbraio 2026, Pawe\u0142 G\u0142owniak, Sales Director di Herbapol-Lublin, produttore polacco di t\u00e8, bevande, sciroppi e confetture, ha descritto il cambiamento senza giri di parole:<\/p>\n\n<div style=\"background:rgba(255,255,255,0.06);border-left:4px solid #F59E0B;padding:32px 36px;margin:32px 0;border-radius:0 12px 12px 0;\">\n  <p style=\"font-size:clamp(20px,2.4vw,28px);line-height:1.45;color:#fff;font-weight:500;margin:0 0 24px;font-style:italic;\">\u201cGrazie a sistemi avanzati come ad esempio l\u2019Image Recognition otteniamo informazioni affidabili sulla situazione nei punti vendita, e i nostri agenti risparmiano tempo perch\u00e9 non devono compilare questionari. Cos\u00ec le visite commerciali sono pi\u00f9 efficaci in termini di business.\u201d<\/p>\n  <cite style=\"font-size:14px;color:rgba(255,255,255,0.8);font-style:normal;letter-spacing:1px;text-transform:uppercase;display:block;\">Pawe\u0142 G\u0142owniak \u00b7 Sales Director, Herbapol-Lublin<\/cite>\n  <div style=\"font-size:13px;color:rgba(255,255,255,0.55);margin-top:8px;\">Intervista rilasciata a Portal Spo\u017cywczy, 13 febbraio 2026<\/div>\n<\/div>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Vale la pena notare dove cade l\u2019accento: G\u0142owniak cita la tecnologia solo come esempio e si sofferma sul <strong>risultato<\/strong>: dati affidabili dallo scaffale e agenti con pi\u00f9 tempo per vendere. Il riconoscimento delle immagini \u00e8 il meccanismo che rende possibili entrambe le cose insieme.<\/p>\n\n<p style=\"font-size:14px;line-height:1.6;color:rgba(255,255,255,0.55);font-style:italic;margin:24px 0 0;border-top:1px solid rgba(255,255,255,0.15);padding-top:20px;\">Originale in polacco: \u201eDzi\u0119ki zaawansowanym systemom jak np. Image Recognition, dostajemy pewn\u0105 informacj\u0119 o sytuacji w sklepach, a nasi Przedstawiciele Handlowi oszcz\u0119dzaj\u0105 czas nie musz\u0105c wype\u0142nia\u0107 ankiet. Dzi\u0119ki temu wizyty handlowe s\u0105 bardziej efektywne biznesowo.\u201d Fonte: <a href=\"https:\/\/www.portalspozywczy.pl\/napoje\/wiadomosci\/herbapol-rozwoj-dystrybucji-glownym-zrodlem-wzrostu-sprzedazy,285602.html\" rel=\"noopener\" target=\"_blank\" style=\"color:#F59E0B;\">Portal Spo\u017cywczy, 13 febbraio 2026<\/a>. Traduzione italiana a cura della redazione di Asseco Platform.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Dati oggettivi invece di opinioni<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Un altro risultato si vede meno nel conto economico trimestrale, ma si sente di pi\u00f9 nelle riunioni mensili: <strong>sui dati non si discute pi\u00f9<\/strong>.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Quando i dati dello scaffale vengono da un agente che compila un modulo, ogni numero passa attraverso la sua interpretazione. Un planogramma con 6 SKU su una fascia da 5 facing pu\u00f2 risultare \u201cconforme\u201d per un agente e \u201cnon conforme\u201d per un altro. Alla riunione commerciale successiva si discute allora dei dati, non di cosa fare.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Quando i dati vengono dal riconoscimento delle immagini, a fare fede \u00e8 la foto. La discussione passa da <em>\u201c\u00e8 conforme?\u201d<\/em> a <em>\u201cche cosa facciamo per colmare la distanza?\u201d<\/em>, ed \u00e8 proprio di questo che una forza vendita vuole parlare.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">L\u2019espressione di G\u0142owniak, <em>\u201cinformazioni affidabili sulla situazione nei punti vendita\u201d<\/em>, \u00e8 la definizione operativa di ci\u00f2 che cambia. Affidabili, qui, significa che lo stesso scaffale d\u00e0 la stessa risposta, qualunque sia l\u2019agente che lo ha fotografato.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-gray alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#F8FAFC;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Far rispettare il planogramma senza fare i controllori<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Un ultimo risultato si vede nel motore dei KPI, la parte della piattaforma che trasforma i dati dello scaffale in azioni.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Il riconoscimento delle immagini, da solo, serve a poco. La foto produce un punteggio di conformit\u00e0, ma quel punteggio deve entrare nel lavoro di qualcuno. Le piattaforme moderne di retail execution lo portano nella lista delle attivit\u00e0 dell\u2019agente, nel report delle eccezioni del responsabile di zona e nella revisione dei planogrammi del category manager. Un punteggio di conformit\u00e0 del 60% nel punto vendita n. 4127 diventa un\u2019attivit\u00e0 nel programma dell\u2019agente per la visita successiva.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Cos\u00ec si chiude un ciclo che la conformit\u00e0 basata sui questionari non ha mai chiuso bene. I dati sono disponibili abbastanza in fretta e in una forma abbastanza utilizzabile perch\u00e9 <strong>la visita successiva corregga quello che la precedente ha rilevato<\/strong>. I responsabili della forza vendita smettono di controllare la conformit\u00e0 a posteriori e cominciano a gestirla con cadenza regolare, visita dopo visita.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#fff;font-weight:700;\">Che cosa serve per partire<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Conviene dire chiaramente quali sono i vincoli:<\/p>\n<ul style=\"margin:0 0 24px;padding-left:24px;\"><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Modello addestrato sul catalogo di SKU.<\/strong> Il riconoscimento delle immagini deve conoscere i prodotti. Per aggiungere il portafoglio di un nuovo produttore bisogna addestrare un modello di riconoscimento sulle confezioni attuali. Di solito \u00e8 un lavoro una tantum, seguito da aggiornamenti a ogni nuovo SKU o restyling della confezione.<\/li><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Soglia di accuratezza del riconoscimento.<\/strong> Retail Image Recognition raggiunge un\u2019accuratezza fino al 98% su cataloghi addestrati. Se su un catalogo l\u2019accuratezza resta ben al di sotto, il questionario non scompare davvero: viene sostituito da una coda di contestazioni, che \u00e8 peggio.<\/li><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Integrazione con il flusso SFA.<\/strong> La foto deve far parte del flusso di visita esistente. Se l\u2019audit dello scaffale si fa in un passaggio separato, fuori dalla visita, tornano gli intoppi che si volevano eliminare.<\/li><li style=\"font-size:17px;line-height:1.7;margin-bottom:12px;color:rgba(255,255,255,0.88);\"><strong>Un motore di KPI a valle.<\/strong> Il punteggio di conformit\u00e0 deve finire da qualche parte: in una dashboard di zona, in una lista di attivit\u00e0, in un punteggio Perfect Store. Senza questo, il riconoscimento delle immagini produce dati accurati nel vuoto.<\/li><\/ul>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:rgba(255,255,255,0.88);margin:0 0 24px;\">Sono il lavoro concreto che serve per portare una forza vendita dagli audit con il questionario alla conformit\u00e0 misurata sulle foto. La maggior parte dei produttori del largo consumo sottovaluta la costruzione del catalogo e sopravvaluta il rischio tecnologico.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;\">Dove si colloca nel lavoro sul campo<\/h2>\n    <p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Retail Image Recognition lavora insieme a <a href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/vendite-ed-esecuzione-al-dettaglio-2\/\" style=\"color:#4F46E5;text-decoration:none;border-bottom:1px solid #4F46E5;\">Sales &amp; Retail Execution di Asseco Platform<\/a>. Si inserisce nella SFA che gli agenti usano ogni giorno, cos\u00ec la foto dello scaffale e il resto dei dati della visita (ordini, rilevazioni, note sulle trattative nel punto vendita) stanno nella stessa scheda visita.<\/p>\n<p style=\"font-size:18px;line-height:1.7;color:#334155;margin:0 0 24px;\">Per le organizzazioni che lavorano con cicli di visita basati sui KPI, i dati di Retail Image Recognition confluiscono nel modulo Perfect Store, che trasforma conformit\u00e0, disponibilit\u00e0 a scaffale (OSA) e quota di scaffale nel punteggio di ogni punto vendita. \u00c8 questo punteggio a guidare il piano della visita successiva dell\u2019agente.<\/p>\n\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-white alignfull\" style=\"padding:80px 0;background:#fff;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <h2 class=\"section-title\" style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 32px;color:#0B1E3F;font-weight:700;text-align:center;\">Domande frequenti<\/h2>\n    <div style=\"display:flex;flex-direction:column;gap:16px;\">\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Che cos\u2019\u00e8 la conformit\u00e0 al planogramma?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>La conformit\u00e0 al planogramma<\/strong> misura quanto la disposizione reale dei prodotti sullo scaffale corrisponde al planogramma progettato dal category manager, compresi numero di facing per SKU, sequenza, posizionamento all\u2019altezza degli occhi e regole di adiacenza. Una conformit\u00e0 alta va di pari passo con un sell-out pi\u00f9 alto nel punto vendita; una bassa segnala che l\u2019investimento commerciale si perde sullo scaffale.<\/p>\n    <\/details>\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Quanto \u00e8 accurato il riconoscimento delle immagini negli audit dello scaffale?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>Retail Image Recognition<\/strong> raggiunge un\u2019accuratezza di riconoscimento fino al 98% su cataloghi di SKU addestrati. L\u2019accuratezza dipende da tre fattori: la qualit\u00e0 del catalogo addestrato per il portafoglio del brand, le condizioni di scatto nel punto vendita (luce, angolazione, distanza) e la frequenza con cui il catalogo viene aggiornato quando cambiano le confezioni.<\/p>\n    <\/details>\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Il riconoscimento delle immagini sostituisce gli agenti?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>No.<\/strong> Elimina il questionario, non l\u2019agente. L\u2019obiettivo \u00e8 restituire agli agenti il 15\u201330% del tempo di visita che oggi va nell\u2019audit, perch\u00e9 lo dedichino alle parti della visita che un tablet non pu\u00f2 fare: il dialogo con il responsabile del punto vendita, la trattativa, le esposizioni secondarie e la soluzione dei problemi.<\/p>\n    <\/details>\n    <details style=\"background:#F8FAFC;border-radius:12px;padding:24px 28px;border:1px solid #E2E8F0;\">\n      <summary style=\"font-size:18px;font-weight:600;color:#0B1E3F;cursor:pointer;list-style:none;\">Quanto tempo serve per avviare il riconoscimento delle immagini negli audit dello scaffale?<\/summary>\n      <p style=\"font-size:16px;line-height:1.7;color:#475569;margin:16px 0 0;\"><strong>L\u2019integrazione tecnologica<\/strong> \u00e8 la parte veloce, di solito si tratta di settimane, in base alla piattaforma SFA gi\u00e0 in uso. La parte pi\u00f9 lenta \u00e8 la costruzione del catalogo di SKU, che pu\u00f2 richiedere da 4 a 12 settimane a seconda delle dimensioni del portafoglio, della complessit\u00e0 delle varianti di confezione e della necessit\u00e0 di riconoscere anche gli SKU dei concorrenti per misurare la quota di scaffale.<\/p>\n    <\/details><\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<section class=\"section bg-dark alignfull\" style=\"background:linear-gradient(135deg,#0B1E3F 0%,#1a2f5a 50%,#0B1E3F 100%);color:#fff;padding:80px 0;\">\n  <div class=\"container-wide\" style=\"max-width:860px;margin:0 auto;padding:0 24px;\">\n    <div style=\"text-align:center;\">\n      <h2 style=\"font-size:clamp(28px,3vw,40px);line-height:1.2;margin:0 0 24px;color:#fff;font-weight:700;\">Vuoi restituire ai tuoi agenti il tempo per vendere?<\/h2>\n      <p style=\"font-size:18px;line-height:1.6;color:rgba(255,255,255,0.85);margin:0 auto 40px;max-width:640px;\">Scopri come Retail Image Recognition sostituisce i questionari sullo scaffale nella tua forza vendita, mentre gli agenti restano concentrati sulla vendita.<\/p>\n      <a href=\"https:\/\/assecoplatform.com\/it\/contattaci\/\" style=\"display:inline-block;padding:18px 40px;background:linear-gradient(90deg,#F59E0B,#EC4899,#8B5CF6);color:#fff;text-decoration:none;font-weight:600;font-size:17px;border-radius:8px;letter-spacing:0.5px;\">Parliamone &rarr;<\/a>\n    <\/div>\n  <\/div>\n<\/section>\n\n\n<script type=\"application\/ld+json\">{\"@context\": \"https:\/\/schema.org\", \"@type\": \"Article\", \"headline\": \"Conformit\u00e0 al planogramma senza questionari: come il riconoscimento delle immagini restituisce agli agenti il tempo per vendere\", \"description\": \"I questionari sullo scaffale assorbono il 15\u201330% di ogni visita. 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