ShelfWatch · Latinoamérica

Cada góndola.Cada tienda.En tiempo real.

Reconocimiento de imágenes con IA que monitorea y ayuda a corregir al instante la ejecución en tienda, mejorando la experiencia del shopper y las ventas.

Solicitar demo Calcular el impacto

¿Cuál es su perfil?

Mano usando un smartphone en una tienda iluminada
  • 98%+de precisión en SKUs
  • 45países con proyectos
  • 15 M+fotos analizadas por mes

Capítulo 01

El problema

Aunque los sistemas digan que hay inventario en la tienda, si el producto no está visible en la góndola, la venta no sucede.

Góndola de supermercado con estantes vacíos

El costo de la mala ejecución

Una mala ejecución en tienda cuesta muy caro.

25%

de las ventas se pierden por fallas de ejecución en el punto de venta

1,7

billones de dólares al año: el costo global de la distorsión de inventario en 2026

<40%

de cumplimiento de los programas de “Tienda Perfecta”

Fuentes: ParallelDots Research; IHL Services, “The 2026 Inventory Distortion Study”.

Góndola de supermercado con productos empacados y etiquetas de precio

Por qué falla la ejecución

Cuando la ejecución falla, toda la empresa lo sufre.

  1. 01Rupturas de stock frecuentes
  2. 02Mala gestión del espacio en góndola
  3. 03Baja visibilidad del producto
  4. 04Bajo ROI de la inversión en trade marketing
  5. 05Mala experiencia de compra
  6. 06Promociones y planogramas incumplidos
  7. 07Mayores costos de mano de obra
  8. 08Precios incorrectos
  9. 09Ventas perdidas

Los límites de las auditorías manuales

Las auditorías manuales ya no alcanzan.

~70%

de precisión promedio en las auditorías manuales, por el error humano.

  • Sin datos en tiempo real

    Los problemas no se corrigen mientras el mercaderista sigue en la tienda.

  • Procesos lentos

    Horas de digitación reducen la productividad del equipo de campo.

  • Cobertura parcial

    Solo una fracción de las tiendas llega a ser auditada.

  • Difíciles de escalar

    Más tiendas significan más personas y más costo.

Capítulo 02

La solución

Una foto. Inteligencia artificial. Decisiones en segundos. Ejecución en tienda corregida. Más ventas.

Mano usando un smartphone en una tienda iluminada

¿Cómo ganar en la góndola, tienda tras tienda? Con la plataforma de reconocimiento de imágenes más avanzada:

ShelfWatch

by ParallelDots

Skyline de ciudad soleada
45países con proyectos ShelfWatch

Quiénes somos

Visión computacional para el retail, probada a escala global.

15 M+
fotos de tiendas analizadas por mes
150+
colaboradores
US$ 6,5 M
de inversión Serie A
2017
año de fundación

Socios tecnológicos y reconocimiento

Desarrollada junto a los líderes globales en tecnología.

  • Google Cloud
  • NVIDIA Inception Program
  • Intel AI
  • SAP Startup Studio

“Recomendamos ampliamente a ParallelDots: un socio invaluable, con aplicaciones digitales excepcionales, robustas y fáciles de usar, que impulsan el éxito del negocio.”

Tereza Šebková · Asahi

Liderazgo de opinión

Forbes Technology Council

Cómo los gigantes del retail están redefiniendo la experiencia del cliente con reconocimiento de imágenes e IA.

Podcast

Retail Conversations

Show & Tell, con ParallelDots.

La confianza de las grandes marcas globales

Marcas globales de consumo masivo usan ShelfWatch. Y también marcas locales relevantes.

  • Coca-Cola
  • Unilever
  • Mondelēz International
  • Heineken
  • Asahi
  • Danone
  • Kenvue
  • Haleon
  • BAT
  • Philip Morris International
  • Kraft
  • Kellanova
  • Bacardi
  • SC Johnson
  • Sigma Alimentos

Y muchas más…

Equipo ParallelDots

Liderazgo global, experiencia local.

  • Angam Parashar

    Angam Parashar

    Cofundador · CEO

    IIT Kharagpur · Ex consultor de gestión · Columnista de Forbes

  • Ankit Narayan Singh

    Ankit Narayan Singh

    Cofundador · CTO

    IIT Kharagpur · 10+ años en IA · artículos científicos y patentes

  • Muktabh Mayank

    Muktabh Mayank

    Cofundador · Chief Data Scientist

    Artículos científicos y patentes · conferencista del IEEE

  • Vivek Chaudhri

    Vivek Chaudhri

    Business Advisor

    Ex Chief Digital, Data & AI Officer en empresas de la Fortune 500

  • Madhu Kris

    Madhu Kris

    VP de Growth · APAC

    Ex GM APAC y Europa en GreatVines · 2x fundador · 10+ años en ejecución en retail

  • Kaustubha Pimplikar

    Kaustubha Pimplikar

    Consultor · APAC

    Ex Vispera · 20+ años en transformación digital

  • Jennifer Hussey

    Jennifer Hussey

    Senior Sales · EMEA

    15+ años en consumo masivo · Gran experiencia en IA

  • Henrique Bragança

    Henrique Bragança

    Director General · Latinoamérica

    Ex Coca-Cola, Danone, Philips · 14+ años en IA, incluido reconocimiento de imágenes

Conozca ShelfWatch

Datos críticos del punto de venta en tiempo real.

  • Siga sus productos en tiempo real con más de 98% de precisión.
  • Datos precisos de góndola por SKU en cada tienda.
  • Aumente la disponibilidad en góndola y el cumplimiento del planograma.
  • Monitoree promociones y precios al instante.
  • Venda más por tienda y ofrezca una experiencia de compra consistente.
App ShelfWatch en español sobre un refrigerador de bebidas en la tienda

Cómo funciona ShelfWatch

De la foto a la decisión, en segundos.

App ShelfWatch capturando una góndola

Omnicanal

Una sola solución de IA para todos los canales.

  • Supermercado moderno Moderno/Tradicional
  • Pequeña tienda de conveniencia con productos empacados Conveniencia
  • Barra de bar con licores y copas Bares y restaurantes
  • Farmacia moderna Farmacias

Tecnología disruptiva

Diversos indicadores de tienda medidos en tiempo real.

  • Share of Shelf

    Por SKU, marca, submarca, segmento y fabricante. Planes de acción en segundos.

  • Cumplimiento de promociones

    El 70% de las promociones no tiene ROI positivo por fallas de ejecución.

  • Disponibilidad en góndola

    3% más de disponibilidad eleva en promedio las ventas en cerca de 1%.

  • Cumplimiento de planogramas

    +7,8% de ventas en promedio al acertar bloques de marca, nivel de los ojos, adyacencias y reglas de merchandising.

  • Exhibiciones adicionales y POP

    ¿El material POP está bien distribuido? ¿Cuánto dura? ¿Los congeladores y refrigeradores tienen invasión de la competencia?

  • Cumplimiento de precios

    Las etiquetas de góndola se reconocen automáticamente y se comparan con el precio sugerido por tienda.

Fuente: publicaciones sobre retail, incluida McKinsey.

Reportes ejecutivos

Todas las tiendas, un solo dashboard.

  • Tendencias de KPIs que muestran qué métricas mueven más las ventas.

  • Galería de fotos para validar la IA y revisar reportes por equipo y por tienda.

  • Filtros por categoría, SKU, cadena, región y vendedor.

  • Inteligencia competitiva: capture los SKUs de la competencia y compare sus KPIs.

Capítulo 03

ShelfWatch en acción

Clientes reales. Tiendas reales. Resultados reales.

Góndola ordenada con productos empacados

Exhibiciones adicionales

Cada exhibición, evaluada automáticamente.

  • Señalización de la marca
  • Bloques de marca
  • Materiales de góndola de la marca
  • Mínimo de frentes por producto

Puntuación personalizada para cada mercado.

Más allá del reconocimiento de imágenes tradicional

Nuestra IA ve el producto y su contexto.

Detección de cajas, no solo de SKUs individuales.
Lectura del contexto: ¿la exhibición está en una zona de alto tráfico, como cerca de las cajas?

Reglas de reconocimiento personalizadas

Cumplimiento de HotZone: la ubicación también vende

El refrigerador está cerca de las cajas o junto a otro refrigerador.

Hecho para el mundo real

Reconocimiento preciso, incluso en condiciones difíciles.

Poca luz · SKUs identificados de todos modos.
Productos girados · SKUs identificados de todos modos.

Funcionalidades adicionales

Recursos modulares, listos para cualquier mercado.

Productividad del equipo de campo, de fábrica.

  • Portal de asistencia y gestión del supervisor

    Registro diario de check-in y check-out, con encuestas opcionales.

  • Detección automática de fachadas

    Reconocimiento avanzado de fachadas en el canal tradicional, con tipo y nombre de la tienda verificados.

  • Geocerca

    Check-in por ubicación que comprueba que cada visita realmente ocurrió. Y no se pueden reutilizar fotos.

  • Ruteo automático

    Las rutas de visita se sincronizan automáticamente entre ShelfWatch y sus otros sistemas.

  • Gran angular

    Fotos gran angular para pasillos angostos, además de fotos horizontales unidas automáticamente.

  • Tiempo en tienda

    Mide el tiempo total en la app para completar cada tarea.

Capítulo 04

Excelente también para el canal tradicional

Nuestra IA sabe manejar la realidad de las tiendas pequeñas.

Pequeña tienda de abarrotes llena de productos empacados, con el tendero detrás del mostrador

Canal tradicional

Un modelo de visión y lenguaje entrenado para las tiendas más complejas.

  1. 01

    Identificación de la marca de SKUs exhibidos de costado.

  2. 02

    Detalle de sabor, fragancia y SKU siempre que el frente del empaque esté visible.

  3. 03

    Dos modelos de IA corren sobre una sola imagen: uno para la marca y otro para el sabor o la fragancia.

Análisis completo de la tienda

Reconocimiento avanzado de los espacios secundarios.

  • Vitrinas de la marca

    Disponibilidad de SKUs clave y planogramas en vitrinas y exhibidores de la marca.

  • Material POP

    Cumplimiento de ejecución en todos los tipos de material de punto de venta.

  • Refrigeradores/Congeladores

    Cumplimiento de planograma y pureza, ubicación en la HotZone y promociones de precio.

  • Tiras colgantes/Ganchos

    Share of Shelf y presencia de SKUs en tiras colgantes y ganchos.

Capítulo 05

Impacto en el negocio

Resultados que se ven en la caja registradora.

Escalones blancos que suben sobre una pared naranja

Impacto de ShelfWatch

Hasta

23%

de crecimiento en ventas a tiendas iguales vs. sin IA.

  • +40% a +60%de mejora en disponibilidad, cumplimiento de planograma, Share of Shelf y otros KPIs
  • −50% a −80%de tiempo dedicado a auditorías de tienda
  • 98%+de precisión en el reconocimiento de SKUs

Mediciones con clientes de ParallelDots.

Refrigeradores de bebidas bien abastecidos

Por qué ShelfWatch

Seis razones para medir todas las tiendas.

  • Crecimiento de ingresos
  • Eficiencia operativa
  • Insights accionables
  • Menores costos por visita a tienda (menos tiempo por tienda)
  • Datos del inventario visible en tiempo real
  • Shoppers más satisfechos

Calculadora de impacto

¿Cuánto vale la ejecución perfecta en su operación?

Ingrese algunos datos de su operación y vea una estimación de ventas adicionales y horas de auditoría ahorradas. Toma menos de un minuto.

MXN
Ajustes avanzados
MXN
Escenario de crecimiento en ventas

Capítulo 06

Lo que nos diferencia

Implementación más rápida, más precisión y adopción más fácil.

Diferenciadores de ShelfWatch

Diseñado para el retail real.

  • Reconocimiento offline

    Reportes instantáneos, procesados en el propio dispositivo del mercaderista/auditor, incluso sin conexión a internet.

  • Corrección de inclinación

    Corrige automáticamente hasta 30° de inclinación y une las fotos en una vista panorámica de la góndola.

  • Descubrimiento rápido de SKUs

    Encuentra SKUs nuevos o desconocidos y arma automáticamente un catálogo maestro, sin esfuerzo de su parte.

  • Control de calidad

    Señala al instante fotos borrosas, incompletas o mal encuadradas.

  • IA fácil y rápida de entrenar

    Una imagen del producto por SKU y algunas fotos de góndola. Configuración mínima.

  • Alta precisión

    Mantiene la precisión incluso con SKUs girados o parcialmente ocultos.

Más diferenciadores

Un socio, no solo una plataforma.

  • Reportes a la medida

    Dashboards construidos con usted, o resultados enviados directamente a los dashboards que ya utiliza.

  • Gestión de datos maestros

    Ayudamos a recolectar datos de entrenamiento para lanzamientos y SKUs de la competencia.

  • Productividad en campo

    Puntajes de Tienda Perfecta, rankings del equipo, asistencia, rutas y evolución del puntaje desde la última visita.

  • Omnicanal

    Del canal tradicional al canal moderno. Entrenado en algunas de las tiendas más complejas del mundo.

Cronograma de implementación

Del kickoff al 98% de precisión.

Setup≈ 4 semanas Lanzamiento≈ 8 semanas Rolloutcontinuo
Datos maestros Definición de KPIs y criterios de puntuación. Datos de usuarios, tiendas, SKUs, categorías y planogramas.
Entrenamiento de la IA IA propietaria entrenada con una sola imagen por SKU, luego ajustada y probada con fotos reales de tiendas.
Lanzamiento · ~93% Una semana de pruebas y capacitación de usuarios. El equipo de Control de Calidad atiende las excepciones para elevar la precisión. Dashboards en vivo para los gerentes. Primeras semanas de reconocimiento de imágenes.
Rollout · ~95% → ~98% La generación de datos empieza con ~95% de precisión y llega a ~98% en 3 a 6 meses.

Capítulo 07

Integración

ShelfWatch se conecta con los sistemas que usted usa.

Cables conectados

Integración de datos

Del campo a su BI, sin fricción.

Integración fluida con sistemas de terceros, incluidos Salesforce, ERPs y las plataformas que usted utilice.

App de campo ShelfWatch

Su app de campo

ShelfWatch u otra app

API / deep link

Nube ParallelDots

Servidores y motor de IA

API / hojas de cálculo
Dashboard de BI con datos de ShelfWatch

Nuestra herramienta de BI

o la que usted ya tiene

Preguntas frecuentes

Lo que suelen preguntarnos.

¿Qué tan preciso es el reconocimiento de imágenes?

ShelfWatch supera el 98% de precisión en el reconocimiento de SKUs. En la implementación, la precisión empieza cerca del 93% en el lanzamiento, llega a ~95% en el rollout y alcanza ~98% en 3 a 6 meses, con nuestro equipo de Control de Calidad atendiendo las excepciones.

¿Funciona sin conexión a internet?

Sí. El reconocimiento offline procesa las fotos en el propio dispositivo del mercaderista o auditor y entrega reportes instantáneos, incluso sin señal dentro de la tienda.

¿Tengo que cambiar mi app de campo?

No. Puede usar la app de ShelfWatch o integrar el reconocimiento a su app actual por API o deep link. Los resultados llegan a su BI por API u hojas de cálculo.

¿Cuánto tarda la implementación?

El setup toma cerca de 4 semanas (datos maestros y entrenamiento de la IA) y el lanzamiento cerca de 8 semanas, incluida una semana de pruebas y capacitación. Luego viene el rollout.

¿Qué se necesita para entrenar la IA?

Una imagen del producto por SKU y algunas fotos de góndola. Además, ShelfWatch descubre SKUs nuevos o desconocidos y arma automáticamente un catálogo maestro.

¿Sirve para el canal tradicional y las tiendas pequeñas?

Sí, es donde ShelfWatch más se destaca: un modelo de visión y lenguaje identifica la marca de SKUs exhibidos de costado, el sabor o la fragancia, y mide vitrinas, POP, refrigeradores y tiras colgantes.

¿Cómo se evita el fraude o las fotos de mala calidad?

La geocerca comprueba que cada visita realmente ocurrió y las fotos no se pueden reutilizar. El control de calidad señala al instante fotos borrosas, incompletas o mal encuadradas.

¿Funciona para agencias de trade marketing?

Sí. Las agencias usan ShelfWatch para entregar datos auditables por foto a sus clientes, con geocerca, ruteo automático, tiempo en tienda, asistencia y rankings del equipo de campo.

¿Cuánto cuesta?

Depende del número de tiendas, visitas, KPIs y canales. Después de una demo con fotos de sus tiendas preparamos una propuesta a la medida, normalmente comenzando con un piloto.

Demo personalizada / piloto

Vea ShelfWatch con fotos de sus propias tiendas.

Cuéntenos sobre su operación. Preparamos una demo con sus SKUs y sus KPIs, y le proponemos un piloto a la medida.

  1. 01Le respondemos en menos de un día hábil.
  2. 02Demo con fotos de sus tiendas, sus SKUs y sus KPIs.
  3. 03Propuesta de piloto a la medida, con alcance, plazos y métricas de éxito.
Henrique Bragança

Henrique Bragança

Director General, Latinoamérica · ParallelDots

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Henrique Bragança

Henrique Bragança

Director General, Latinoamérica · ParallelDots

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