Война между торговыми сетями за покупателей – своих и чужих – приобретает все более масштабный характер.
На смену неприхотливости постсоветского поколения приходят чувствительные миллениалы, для которых цена уже не является единственным определяющим фактором при выборе места для «шопинга».
Сама возможность выбора, порожденная конкуренцией, сделала покупателя требовательным, в некоторых случаях придирчивым и даже высокомерным.
Малейшая ложность ожиданий приводит к снижению лояльности клиентов, поэтому сегодня лучше не делать и не обещать, чем обещать и не делать.
В погоне за лидерством ритейл пытается соответствовать требованиям нового типа покупателя.
Но, ох как это сложно, когда у тебя 1000 магазинов и 10 000 сотрудников продают 100 000 уникальных SKU. А вы менеджер и отвечаете за все сразу или за части целого - закупки, продажи, ценообразование, пополнение запасов, безопасность, и вам с каждым годом нужно повышать операционную эффективность, показывать рост капитализации, выполнять капризы.
законодательной власти и захватывать все новые и новые регионы/города/районы.
И главное – все измерять, анализировать, изменять и контролировать.
При этом каждое утро в тебе крепнет мысль, что люди работают только тогда, когда ты находишься от них не далее, чем в 10 метрах.
И это не случайно, ведь они делают то же самое, что и вы – максимизируют прибыль (ПП) и минимизируют потери (затрачиваемые силы и время).
Вот и получается, что ценники неправильные, полки пустые, витрина хреновая, в проходах магазина транспортные тележки, из 5 касс только один рабочий, к которому стоит очередь недовольные клиенты и единственный кассир особо не торопится и спешит исправить ситуацию, при этом ведущий Скажу прямо, я не чувствую себя дружелюбно.
Но у тебя есть две руки, две ноги и пара глаз — и тебе не хватит их всех, чтобы стоять рядом, всем указывать, что и как делать и контролировать.
Или?.
Именно здесь на помощь приходят инновационные IT-технологии — в данном случае видеоаналитика.
Сегодня вслед за докладом IBM, который был представлен на конференции «Видеоаналитика в ритейле: уроки опыта», я расскажу о некоторых сценариях использования видеоаналитики в ритейле.
Компании удалось создать продукт, сочетающий в себе мощь нейронных сетей с удобным интерфейсом, получивший золотую награду Spark: Experience Award 2018.
Сценарий №1 Контролируем правильность планировки
Погоня за рентабельностью погонного метра торговой полки заставляет ритейлеров задуматься о таком тонком вопросе, как оптимальная выкладка товара.Оптимально, как по количеству SKU на единицу площади, объему выкладки одного SKU, так и по оптимальному расположению SKU относительно друг друга.
Для определения оптимальных параметров активно используются технологии BigData и Machine Learning, что, кстати, является темой целой отдельной статьи.
Однако после расчета следующей оптимальной модели планировки необходимо обеспечить ее передачу в сеть магазинов и контроль правильности.
Классический контроль через супервизоры имеет высокую задержку, избирательное покрытие и высокий уровень ошибок.
Технологии видеоаналитики позволяют контролировать изменения макетов витрин в режиме реального времени с высокой точностью и во всех магазинах одновременно.
Изображение №1: распознаем правильную выкладку в холодильниках.
Кроме того, осуществляется интеграция с датчиком открытия двери – контроль осуществляется после открытия и закрытия.
Сценарий №2 Наличие товара и остатков на полке
Отсутствие товара на полке – одно из последствий нарушения одного из многочисленных внутренних бизнес-процессов магазина, приводящее к прямым убыткам.Товара может не быть в наличии по разным причинам: не успели или забыли разместить, товара нет в наличии в магазине из-за сбоя в логистике последней мили, системе пополнения или цепочке поставок.
Технологии видеоаналитики позволяют не только анализировать факты отсутствия того или иного артикула, но и обеспечивать реакцию персонала магазина и контролировать уровень корректирующего сервиса.
Помимо контроля отсутствия товара, есть возможность следить за остатками конкретного SKU и давать ответ заранее, до того, как товар закончится.
Этот сценарий также позволяет провести инвентаризацию оставшегося товара на полке, однако точность такой инвентаризации зависит от типа товара и полок, а также расположения видеокамер.
Видео №1: Распознавание пустот на полках, оповещение персонала о необходимости пополнения товара.
Сценарий №3 Доступность и корректность ценника
Правильный ценник – обязательная часть продаваемого товара.К неприятным последствиям приводит не только отсутствие ценника на товар, но и его неправильность (Закон о защите прав потребителей, ст. 10, п.
1, ст. 14.15 КоАП РФ).
Даже если ценник присутствует и правильный, он может оказаться не в том месте, что затруднит его поиск покупателем.
Последнему это вряд ли понравится, потому что.
В зависимости от оснащенности магазина покупателю придется потратить время на поиск ценника, обратиться за помощью к персоналу, у которого может не быть необходимого оборудования, или пойти на кассу.
Я неоднократно испытывал внутреннее раздражение, когда мне приходилось искать ценник на охлажденную или замороженную продукцию в холодильниках с вертикальной загрузкой в магазинах моей любимой сети.
Видеоаналитика позволяет без привлечения супервайзеров не только обеспечить распознавание всех проблемных ситуаций с ценниками, описанных выше, но и обеспечить реакцию персонала магазина и контролировать уровень сервиса для устранения проблемы.
Также вопрос корректности ценников можно решить, внедрив технологию ESL. Эта технология имеет дополнительное преимущество в виде повышенной гибкости ценообразования, но это совсем другая история.
Сценарий №4 Качество продукции
Зона свежести является одной из якорных зон магазина и качество свежих продуктов занимает львиную долю в восприятии магазина покупателем.Удовлетворенность клиентов свежей зоной зависит как от качества продукции, правильности выкладки, отсутствия гниющих овощей и фруктов, так и от общего порядка.
Даже одно плохое яблоко может бросить тень на всю партию на полке.
Видеоаналитика позволяет следить за качеством товара на полке и мгновенно выявлять появление некачественного товара – перезревших бананов, овощей с недопустимым количеством гнили и т.п.
Изображение №2: Автоматизация контроля качества продукции на витринах
Сценарий №5 Контроль образования очередей
Очереди — один из самых больших раздражителей современного покупателя.Он с непривычки и не любит ждать, и если он готов это сделать, то должен четко понимать время ожидания.
Если систематически занижать ценность времени клиента, заставляя его стоять в очередях и при этом наблюдать за простаивающими кассами, его лояльность не продлится долго и в условиях жесткой конкуренции рано или поздно он уйдет. Технологии видеоаналитики позволяют взять под контроль хаос формирования очередей, обеспечить реакцию персонала и контролировать уровень обслуживания для устранения очереди.
При этом технология позволяет учитывать не только количество людей в очереди, но и объем товара, который имеется у каждого человека, что, безусловно, влияет на скорость прохождения через прикассовую зону.
Кроме того, технология может обеспечить прогнозный анализ формирования очередей путем подсчета количества приходящих клиентов, их пола и возраста, а при подключении к CRM-системе учитывать средний объем регулярных покупок постоянными клиентами, что увеличивает точность прогнозирования возникновения очередей до 90%.
Видео №2: Распознавание количества людей в очереди, распознавание сотрудников и клиентов по одежде
Сценарий №6 Контроль кассовой зоны
К сожалению, обман – это способность живых организмов, которой наделил их сам естественный отбор, и человек не является исключением.По моему профессиональному опыту, потери в прикассовой зоне составляют треть всех потерь в магазине.
Из этого количества 32% потерь составляют кражи со стороны посетителей, 20% - кражи персонала, в т.ч.
кассир, еще 20% - мошенничество со стороны кассиров в сговоре с подельниками покупателей.
Технологии видеоаналитики позволяют обеспечить контроль кассовой зоны - правильное сканирование товаров, контроль соответствия фактического и проштамповочного товара (для весового товара), контроль выкладки товара из покупательских тележек на транспортную ленту.
.
Данные механизмы контроля незаменимы, когда необходимо обеспечить аналогичный контроль на кассах самообслуживания.
Но это не все.
Современные технологии видеоаналитики позволяют полностью отказаться от кассиров за счет автоматического распознавания товаров в корзине.
Видео №3: Распознавание товаров, проходящих мимо сканера штрих-кода Видео №4: Контроль выкладки всех товаров из корзины на кассе Видео №5: распознавание товаров, добавленных в корзину, и автоматическое формирование списка покупок
Сценарий №7 Заказ в торговом зале
В 1982 году английские ученые Уилсон и Келлинг выдвинули «Теорию разбитых окон».Там говорится, что чем заметнее нарушения людьми правил социального поведения, тем больше становится таких фактов.
Например, если не заменить разбитое стекло, вскоре в доме не останется ни одного неповрежденного окна, а вероятность его взлома возрастет в геометрической прогрессии.
Порядок поощряет порядок и обратно.
Помимо эстетической составляющей порядка в магазине, очень важна практическая составляющая – брошенный товар, скорее всего, потеряет товарный вид или полностью испортится из-за нарушений условий хранения.
Брошенные поддоны, транспортные тележки или упаковочная тара нарушают поток покупателей в торговом зале, затрудняют доступ к участкам торговых полок и, как следствие, снижают объемы продаж.
Не говоря уже о раздражении клиентов, стоящих в пробках в переполненных проходах.
Технологии видеоаналитики позволяют распознавать брошенный товар, переполненные проходы, чистоту торгового зала, обеспечивать реакцию персонала и контролировать устранение этих проблем.
Видео №6: Распознавание товара, лежащего на полу и в других не предназначенных для этого местах, оповещение персонала о необходимости положить товар обратно или убрать его Технологии видеоаналитики тем более привлекательны, что позволяют использовать существующую в магазине инфраструктуру видеонаблюдения.
При необходимости количество камер может быть увеличено для покрытия «мертвых зон», которые при проектировании оказались «не интересны» службе внутренней безопасности.
Кроме того, существующие технологии робототехники позволяют использовать роботов с видеокамерами, которые не только выступают в роли консультантов, но и контролируют пространство магазина.
Однако мощные технологические инструменты – это лишь половина успеха.
Технологии должны быть органично интегрированы с существующими информационными системами компании и встроены в бизнес-процессы магазина с их адаптацией к новым техническим возможностям.
Не менее важно проводить правильную подготовку персонала, не только профессиональную, но и морально-этическую, поскольку в борьбе за оптимизацию личной прибыли любой инструмент контроля воспринимается как посягательство на его повседневную трудовую деятельность.
Внедрением инновационных технологий должны заниматься компании, осознающие сложность задачи и имеющие соответствующий успешный опыт. Теги: #IBMPowerAI #retail #retail #видеоаналитика #Видеоаналитика в ритейле #Сценарии видеоаналитики #videoanalytics4retail #Конференции
-
Спитцер, Лайман
19 Oct, 24 -
Различные Типы Игр-Одевалок
19 Oct, 24 -
Легитимный Троян Уже На Борту
19 Oct, 24 -
Программирование – Это Материализация Идей
19 Oct, 24 -
Действительно Ли Офисный Флажок Так Хорош?
19 Oct, 24
