Nestlé
Resumen
!nShelf es una aplicación móvil que pueden utilizar tanto los trabajadores de Nestlé, como sus amigos y familiares. La aplicación permite escanear el barcode y el código de frescura de los productos Nestlé a los typo y recompensarlos con puntos para conseguir regalos. !nShelf ha sido desarrollada para implementar una mejora en el sistema de almacenamiento de productos Nestlé en las tiendas.
Nestlé quería tener un mayor control de la frescura de sus productos, para ello empezaron a desarrollar una aplicación desde 0, reutilizando algunas partes del backend anterior, que permitiese al usuario escanear el código de barras y el código de frescura de sus productos. Con ello podrían sacar métricas sobre el flujo de sus productos por las estanterías de las tiendas y ligarlo con las ventas. Adicionalmente, esta aplicación permitiría a los usuarios sugerir tiendas nuevas que tengan productos de Nestlé y no aparezcan en sus sistemas, agilizando muchísimo la gestión de las mismas.
Metas
La meta principal a la que apuntaba Nestlé era lanzar una aplicación mediante la cual pudieran mejorar el sistema de almacenamiento en todas aquellas tiendas con productos Nestlé.
Tecnologías utilizadas
Kotlin, Swift y Nodejs.
Resultados
A través de las últimas guidelines de diseño de las plataformas iOS y Android y mediante el uso de un patrón MVP basado en Clean Architecture, Nestlé cuenta con una aplicación robusta, con la que pueden mantener un mayor control de la frescura de sus productos gracias a los usuarios, los cuales pueden ser premiados. Hecho que repercute en una mayor fidelización de los mismos.
Desafíos
- Cámara – Uno de los problemas a la hora de trabajar en el desarrollo de la aplicación aparecía en mercados emergentes, como India o Brasil, donde las cámaras de los teléfonos móviles son de peor calidad que las de otros mercados. Este hecho repercute en que en muchas ocasiones el reconocimiento del batch code puede ser lento o incluso erróneo, por lo que se tenía que ofrecer la posibilidad al usuario de insertar el mismo manualmente.
- China – Utilizamos unos frameworks y librerías de machine learning de Google que nos permiten reconocer textos que filtramos mediante expresiones regulares para reconocer y obtener tanto el barcode como el batch code de los productos. Esto es un problema para el futuro del desarrollo de la aplicación ya que tanto las librerías de machine learning como los servicios de geolocalización que utilizamos, al ser de Google, están prohibidos en China.
Lo que hicimos
- Desarrollo de dos aplicaciones móviles y parte de un backend.
- Dar soporte a las nuevas peticiones de negocio.
- Integración con el backend desarrollado.
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