Identificador GS1 lançará produto One Code on One para múltiplas aplicações de embalagens

Cúpula AIPIA Américas

05 de junho de 2018 - Última atualização em 06 de junho de 2018 às 07:15 GMT

Ele afirma que 90% do crescimento das receitas nas empresas FMCG ocorreu em vendas online no ano passado, o que “é uma mudança tremenda na estrutura e no canal do mercado de produtos de consumo” e se não vender online terá um crescimento negativo.

Em sua apresentação: 'Embalagem inteligente e economia de marca direta', na Cúpula das Américas da AIPIA (Associação da Indústria de Embalagens Ativas e Inteligentes) em Nova Jersey (5 de junho), ele disse que se olharmos de onde virá o crescimento da indústria existe uma expectativa de que até 2020 26 mil milhões de dólares venham do envolvimento direto do consumidor, de acordo com a NIKE.

“O ambiente é desafiador para as marcas de consumo e muitos proprietários de marcas de grande escala nos EUA perderam 78% dos consumidores que mudaram de fidelidade à marca”, disse ele.

“Há muitas mudanças acontecendo nos canais, por exemplo, os produtos de marca própria da Amazon representam um terço das vendas de baterias por meio de seu canal online. Há dez dias, a Amazon anunciou que estava lançando produtos de marca própria para cuidados com animais de estimação.​

“Vindo em socorro está a digitalização, uma transição massiva que ocorre com os consumidores. Os produtos são a razão de ser das marcas de consumo e um enorme ativo gerador de dados. Essa é a oportunidade em embalagens inteligentes.

“Uma vez que um produto é digitalmente ativo, ele se torna um ativo gerador de dados, o proprietário da marca sabe quem comprou seu produto e o que está fazendo com ele.”

Referindo-se a uma citação de Dan Burdett, diretor global de marca, Snickers, Mars; Murphy disse: “No passado, nós, juntamente com outras empresas, caímos na armadilha de permitir que os dados e informações fossem mantidos por terceiros”.

Agora, acrescentou, as embalagens inteligentes podem transmitir dados durante todo o seu ciclo de vida. Antes era muito difícil e caro juntar os dados, mas agora com a nuvem podemos coletar e agregar informações sobre o produto, aplicando mais visibilidade, inteligência e insights ao cliente final.

“Estamos caminhando para um ambiente onde não somos mais reativos para descobrir o que está acontecendo com nossos produtos, mas podemos ver isso em tempo real. E relacioná-lo com os serviços que queremos fornecer ou otimizar”, disse ele.

De acordo com Murphy, há dois casos de negócios fundamentais a serem considerados pelas marcas; à digitalização; coletar inteligência de dados na cadeia de suprimentos e conectar-se diretamente com o cliente final, mas a questão é como fazer com que isso aconteça em escala.

“Uma base de volume baixo é fácil, mas o que é difícil é mover o mostrador em escala. Felizmente, muita coisa está acontecendo ambientalmente em escala para permitir que isso aconteça”, disse ele.

“Como podemos alcançar uma escalabilidade onde cada produto é ligado, estamos trabalhando com o Identificador GS1 em um produto One Code on One, para múltiplas aplicações, usando um endereço web padrão para cada produto.​

“A GS1 é a gestora do código de barras padrão mundial (codificação de produtos). Eles implantam 4 trilhões de códigos de barras por ano. Esta é uma plataforma de propósito único usada para POS (Ponto de Venda) no momento.

“Ele conterá um URL de produto exclusivo, que é relevante para PDV, cadeia de suprimentos e aplicativos diretos ao consumidor, o que significa que podemos conduzir todos os tipos de inteligência mais suave para agregar maior valor a um único item de produto.​

“Isso significa que a única identidade na embalagem oferece uma infinidade de aplicações que podem ser associadas a um produto, o que é um passo em frente em direção à escalabilidade.”

Murphy disse que EVRYTHNG co-presidiu o projeto One Code on One com GS1 e será concluído dentro de duas semanas e lançado antes do final do mês.

“O próximo desafio é como lidar com os dados, o que é um enorme benefício, mas também um problema. Com o Machine Learning na nuvem podemos lidar com a personalização dinâmica. Quando queremos aplicar preços dinâmicos e incentivos ao consumidor, precisamos aplicar inteligência automatizada.