Праздник консьюмеризма

Торговые сети и покупатели хотят одного и того же: быстрых покупок без очередей и без долгих поисков нужного товара. Мечта тех и других — аналог Amazon Go, где «пришел, увидел, купил», с минимальным количеством персонала и автоматизированной системой оплаты. Поговорив со специалистами Orange, я узнала, что зарубежный ритейлер воплотил далеко не все чудеса, на которые способны новые технологии, и у наших сетей есть шанс создать собственный идеальный опыт покупок для своих клиентов.

Как направить клиента по верному пути

Каждый ритейлер желает знать, что нужно делать, чтобы клиент пришел в его магазин, быстро нашел то, что ему нужно, и купил побольше. У крупных торговых сетей клиентов очень много, и каждый из них хочет чего-то особенного. Поэтому сегодня технологии в ритейле в первую очередь направлены на то, чтобы знать все о каждом клиенте и сделать продажи персонализированными.

Благодаря технологиям wifi-аналитики можно отследить перемещение и поведение покупателя, начиная от его появления рядом с магазином до выхода с касс. В идеале это происходит так. Система распознает mac-адрес человека, который пользуется программой лояльности торговой сети, когда он оказывается неподалеку от магазина. В игру вступает триггерная коммуникация — клиенту приходит push-уведомление по смс или в приложении с индивидуальными скидками и рекламой любимого товара.

В дальнейшем это поможет оценить эффективность рекламы: для этого нужно измерить, сколько людей из тех, кому она была показана, физически дошли до магазина. Похожий принцип работает и на офлайн-аудиторию из тех, кто посещал магазин или проходил мимо наружной рекламы, оборудованной wifi-считывателями. Контекстная онлайн-реклама таргетируется на этих людей, и часть из них в дальнейшем совершит покупку через интернет или придет в магазин позже.

Когда постоянный клиент заходит в магазин, для него можно составить оптимальный маршрут с учетом его потребностей. С помощью видеоаналитики также распознается пол и возраст новых посетителей, что позволяет сформировать портрет целевой аудитории бренда, а также мониторить поведение отдельных групп, отслеживая их реакцию на определенную рекламу или товар. Мы можем установить камеру на конкретной полке, чтобы отследить, какой группе понравился выставленный на ней товар. Данные с касс позволят сделать вывод, какой процент людей из заинтересовавшейся группы совершил покупку.

Анализ данных, полученных системой, применяется для маркетинговых целей: создания программ продаж и планирования промоакций. Таргетированную рекламу на дисплеях внутри магазина мы можем ориентировать на пол и возраст проходящих мимо людей и включать ту или иную рекламу в зависимости от их предпочтений или истории покупок постоянного клиента. Например, женщине 30 лет с большей вероятностью покажут рекламу новой парфюмерии, а мужчине того же возраста — пены для бритья.

Так же целенаправленно может работать и аудиореклама. В зависимости от внешних условий, например остатка того или иного товара на складе или процента лояльных посетителей в зале, можно повысить эффективность объявлений и сократить рекламный шум.

Персонифицированные предложения от крупной розничной сети

Розничная сеть, в которую входит около 400 магазинов, имеющая представительство во всех регионах РФ, с нашей помощью провела подсчет потока посетителей отдельно для каждого магазина, подключила распознавание VIP-клиентов и стала использовать полученные данные для персонифицированных предложений. Для этого мы применили wifi-сенсоры и интеграцию с CRM и кассами заказчика для отображения истории покупок. Провели подсчет уникальных посетителей и общего потока клиентов, выявили персональные предпочтения и истории покупок. Появилась возможность делать персонифицированные предложения, за счет чего эффективность использования маркетингового бюджета повысилась.

Все по полочкам

Другое важное направление развития для всех ритейлеров — оптимизация бизнес-процессов внутри магазинов: чтобы нужный товар всегда был на полке, а в очереди было минимум людей. При этом важно, чтобы товары не залеживались. Цель крупной сети — снизить страховые запасы и списания из-за брака, боя или просрочки, а в идеале еще и сократить складские площади для хранения. Видеоаналитика и машинное зрение помогают увидеть, чего не хватает на полке, в режиме реального времени, не прибегая к постоянным услугам мерчендайзеров. Система также зафиксирует собравшуюся очередь и даст сигнал о том, что в зале нужно больше кассиров или консультантов.

А если сеть хочет шагнуть в будущее и отказаться от кассиров, сократить временные затраты и расходы на персонал, помогут приборы для самостоятельного сканирования кодов — на выходе стоимость всех отсканированных товаров автоматически списывается с карты покупателя.

Сделать пребывание покупателей в магазине комфортным, а продукцию сохранной возможно благодаря оборудованию магазинов автоматизированными датчиками, которые вовремя посылают сигнал о повышении температуры в холодильнике или, например, приглушают освещение в солнечный день. Кроме того, контроль освещения помогает экономить большим сетям, где на счету каждый киловатт.

Для динамического ценообразования удобно использовать электронные ценники. Например, быстро менять цены на популярные товары в зависимости от времени суток, и для этого сотрудникам не нужно будет бегать ночью по магазину, переписывая ценники.

Для обучения персонала сегодня внедряются технологии дополненной и виртуальной реальности. Сотрудники надевают VR-очки в специальной комнате для обучения и тренируются в правильной выкладке, разыгрывают различные ситуации с покупателями, показывают им, где лежат те или иные продукты, и делают выводы о том, что можно усовершенствовать. Перед открытием нового магазина создается его виртуальный чертеж, который корректируется после подобных испытаний и потом воплощается в жизнь. Также перед открытием новых торговых точек можно изучить данные о количестве людей, проживающих на территории, а также о наличии конкурентов, и получить информацию об оптимальном местоположении магазина.

Связанные одной цепью

Все торговые сети сотрудничают с поставщиками, которыми могут выступать прямые производители товара или дистрибьюторы. Большинство участников цепочки поставок не делится друг с другом информацией, поэтому прогнозы продаж базируются не на всей имеющейся информации или же на некачественных данных. Сети боятся, что их данные попадут к конкурентам, то же касается и производителей. Такая ситуация приводит к тому, что непроданный товар копится на складе, а новый поступает все в большем количестве. Синхронизация данных производителя и продавца позволила бы сетям избежать дефицита или, наоборот, просрочки товаров, и сэкономить деньги на их утилизации, а производителям — правильно планировать отгрузки.

В основе коллаборативного прогнозирования лежит обмен данными между поставщиками и сетями. Бизнес-идея Orange состоит в том, чтобы объединить информацию от обеих сторон и выстроить прогноз. Мы выступаем агрегатором данных между поставщиком и сетью, храним и обрабатываем их с помощью инструментов аналитики больших данных, после чего даем рекомендации, что позволяет увеличить процент прогнозирования правильного количества отгрузки товара на полки. При этом мы выступаем гарантом того, что утечки данных не произойдет, и берем на себя все риски. В результате клиент получает возможность точно планировать промоакции и спрос на заданные категории товаров.

По оценкам наших специалистов, совместное прогнозирование позволяет:

Производителю

■     увеличить операционную эффективность на 10–20%,

■     снизить затраты на инвентаризацию на 15–30%,

■     снизить страховые запасы на 9–12%,

■     сократить производственные затраты на 7–12%,

■     увеличить прибыль на 1–3%..

Торговой сети

■     увеличить представленность товара на 20–30%,

■     улучшить оборачиваемость остатков на 3–5%,

■     снизить складские запасы на 10–15%,

■     увеличить прибыль и валовую маржу на 5–7%.

Оптимизация издержек розничной сети Tesco

Для достижения целевого уровня сервиса в 90% перед розничной сетью Tesco стояла задача снизить запасы, оптимизировать издержки, расширить сеть за счет открытия новых магазинов и увеличить продажи.

Вместо строительства дополнительных распределительных центров ритейлер получил инструмент для грамотного пополнения торговых точек и управления запасами. Экономия составила 10 миллионов долларов за счет снижения запасов на 30% и сокращения логистических затрат на 15%.

Сокращение затрат на логистику компании Nestle

Для компании Nestle полуфабрикаты быстрой заморозки, с одной стороны, являются сезонными товарами, с другой — используются в качестве драйверов промоакций. Перед отделом планирования стояла задача улучшить качество прогноза спроса, сначала на эту группу товаров.

В результате заказчик получил масштабируемое высокоскоростное решение с удобным интерфейсом и автоматической отчетностью. Использование данных о прогнозе в процессе снабжения позволили существенно сократить затраты на логистику. Точность прогноза увеличилась на 7%, страховые запасы снизились более чем на 12%, появилась возможность управления промоактивностью.