Если покупатель приходит в супермаркет и не видит нужного товара, он идет в другой магазин, а ритейлер несет убытки. И чем больше сеть, тем больше потери. Однако теперь процесс доступности товара на полке можно автоматизировать. И такие проекты уже показали свою результативность. Например, одна крупная торговая сеть внедрила цифрового помощника Imredi OSA, контролирующего доступность товара на полке, и уже на этапе пилота достигла роста товарооборота около 1%, сэкономив в масштабах компании миллиарды рублей. Программное решение выявляет слабые места и подсказывает сотрудникам, как их устранить. Подробнее об этом и других кейсах расскажем в этой статье.
Если на полках нет ходовых позиций товара, то объем продаж закономерно падает, и это не зависит ни от качества продукции, ни от ее характеристик. Возникает катастрофическая ситуация: есть спрос, но нет предложения, и чем больше торговая сеть, тем сложнее контролировать не только процессы своевременной закупки товара, но и его корректного размещения в торговом зале. Средства заморожены, растут потери на списание, а неудовлетворенные клиенты уходят к конкурентам, которые зачастую находятся в соседнем помещении.
Доступность товаров на полке (OSA) – гарантия эффективного и комфортного взаимодействия всех участников процесса торговли: поставщика (производителя), ритейлера и покупателя. От своевременной и грамотной выкладки товаров напрямую зависит выручка магазина, а правильно организованный процесс отработки сигналов OSA позволяет спланировать нагрузку на персонал торговой точки.
Основные причины отсутствия продаж в рамках сети:
-
Товар на складе, но не выложен в торговый зал.
-
Товар на полке, но в единичном количестве (покупателю недостаточно для разовой покупки).
-
Товар на полке, но недоступен для покупателя (завален другим товаром или некондиционный).
-
Отсутствует ценник.
-
Размещение ценника нарушено (находится непосредственно не под товаром, требуется время на поиск).
-
Ценник некорректный (неактуальная цена или испорченный вид и ценник нечитаемый).
-
Виртуальный сток.
Как сейчас организован процесс решения этих проблем у большинства ритейлеров:
-
Формируется список топ-товаров или товаров без продаж.
-
Excel-таблицы направляются через мессенджеры или электронную почту в торговые точки для проверки.
-
Сотрудники магазинов вручную на распечатанном списке отмечают результаты проверки.
-
Результаты направляются в штаб-квартиру сети, при необходимости подтверждаются фотоотчетом.
В результате таких плановых проверок торговая сеть получает уставших сотрудников, на которых с завидной периодичностью сваливается огромный объем работы – проверки требуют сотни или тысячи SKU, снижается доступность товаров и падает РТО (по статистике каждые 2% снижения доступности уменьшают РТО на 1%), бонусом формируются неоптимальные товарные запасы.
Процесс в целом отнимает много времени, требует вовлеченности большого числа сотрудников для формирования списков, проверки, анализа результатов и устранения проблем.
Как решить проблему без затрат на расширение штата?
Компания Imredi разработала продукт Imredi OSA, который позволяет автоматизировать работу с сигналами отсутствия товаров на полке и максимально упростить процесс.
Imredi OSA позволяет:
-
Автоматически формировать списки на проверку, используя обучаемые ML-модели, в которые закладываются определенные алгоритмы отработки сигналов для проверки с учетом стратегических задач ритейлера, например, повышение маржинальности, РТО. Количество товарных позиций для проверки ограничивается объемом, который физически способен отработать сотрудник на должном качественном уровне.
-
Задать определенный сценарий отработки сигналов и упростить поиск товаров с помощью мобильного приложения.
-
Автоматически контролировать качество и своевременность выполняемой работы – контроль GPS, распознавание ценников и штрихкодов товаров, автоматическое формирование задач в зависимости от настроек сценария.
-
Повышать точность формирования сигналов за счет самообучения алгоритмов интеллектуальной модели.
-
Выявлять системные барьеры за счет точной и оперативной аналитики в различных разрезах.
-
Мотивировать и обучать сотрудников, вырабатывать сценарное поведение.
Важную роль играют заинтересованность и активное участие команды ритейлера при внедрении продукта: центрального офиса – при формировании оптимальных сценариев работы и линейного персонала – в планомерной работе с приложением и оперативной обратной связи для повышения эффективности. Ключевое значение имеет выстраивание бизнес-процесса таким образом, чтобы снизить нагрузку на линейных сотрудников, мотивировать и упростить работу в магазине. Также опыт работы с Imredi OSA показывает, что персонал торговой точки привыкает к такому процессу отработки списков товаров без продаж и начинает попутно корректировать выкладку по такому же алгоритму даже тех позиций, которые не попали в текущий список проверки.
Чтобы сразу получить не только качественный эффект, но и ощутимые количественные результаты и окупить цифрового помощника Imredi OSA, компания разработала авторский подход к адаптации сотрудников ритейлера и сценарий внедрения решения. Полная вовлеченность, личное посещение магазинов специалистами Imredi и совместная отработка сигналов OSA с сотрудниками торговых точек позволяют внести индивидуальные корректировки в ML-модели и процессы работы.
«Среди аналогичных программных продуктов ключевое отличие Imredi OSA в том, что наши инструменты позволяют не просто проводить мониторинг топ-товаров, а выявлять именно те SKU, в которых гарантированно есть проблема с доступностью. И это не только явные трудности, когда товара нет на полке или отсутствует ценник. Это и работа с «серой» зоной: неправильной выкладкой товара, некорректным размещением ценника, виртуальным стоком.
Мы сконцентрированы на соблюдении баланса, где важно, во-первых, сфокусировать сотрудника на работу с проблемными позициями. Во-вторых, обеспечить покупателей товарами, которые им точно необходимы.
Благодаря этому мы получаем удовлетворенность сотрудников, которые не измотаны большим количеством задач, повышение лояльности клиентов, способных купить желаемое количество товаров, и довольного ритейлера, который видит рост товарооборота», – комментирует Олеся Комиссарова, владелец продукта (Product Owner) Imredi OSA.
Наличие мобильного приложения Imredi позволяет отрабатывать сигналы максимально оперативно. Большинство аналогичных решений, имеющихся на ИТ-рынке, не предоставляют такую возможность, что снижает оперативность отработки сигналов и усложняет процесс работы для сотрудников в торговой точке.
Пример кейса и результаты внедрения Imredi OSA можно посмотреть по ссылке.
Большую роль в достижении результатов играет слаженная работа команд — вовлеченность рабочих групп как на стороне Imredi, так и со стороны ритейлера. Высокая мотивация помогает получить ощутимые результаты от любого цифрового решения.
Автоматизация процесса отработки сигналов OSA с помощью продукта Imredi OSA позволяет выстроить интеллектуальный сценарий формирования списка товаров. К примеру, нет смысла проверять спички даже если они не продаются, а вот стейк за тысячу рублей требует внимания. Если он испортится на складе сеть будет нести серьезные потери. ML-модели отбирают самые важные по заданным параметрам сигналы, сортируют их и направляют в магазины. Физические возможности персонала ограничены, максимум, который можно задать для проверки — 60–80 SKU, поэтому очень важно выбрать из огромного ассортимента именно те позиции, корректировка выкладки которых позволит повысить продажи. Преимущество продукта Imredi OSA – в удобном интерфейсе (сотрудникам легко работать в приложении), быстрой обучаемости модели под задачи ритейлера.
Основные этапы внедрения Imredi OSA включают:
-
Интеграцию
-
Организационно-методологическую модель с согласованием целей и задач проекта, согласованием подхода к расчету эффективности
-
Мотивацию сотрудников ТТ и правильное позиционирование
-
Выезды с рабочей группой в магазины и обработка ОС
-
Ежедневный мониторинг аналитики с помощью дашбордов
При адаптации моделей проводится кластерный анализ. Это делается для того, чтобы внутри важных категорий для каждого сегмента ритейла было предложено лучшее решение ML-алгоритмами. Такие подходы используются в продуктовом, географическом и временном срезах аналитик. Учет нескольких десятков драйверов и фичей прогноза качественно изменяет результат. Ведь, например, ремонт дороги, открытие нового транспортного узла, локальные спортивные мероприятия, годовая миграция населения или изменение конкурентного окружения могут значительно изменить трафик в точке. Технологии на основе ML в Imredi OSA формируют сигналы, отслеживая влияние тех факторов, которые проанализировать вручную или с помощью классических аналитик невозможно.
Дополнительные эффекты Imredi OSA
Помимо очевидных результатов от внедрения продукта в одном из кейсов среди ритейлеров, использующих это решение, был выявлен интересный дополнительный эффект. Бывают ситуации, когда цена на кассе не соответствует промоценнику на витрине (его не успели заменить), и товар, естественно, пробивается по сниженной стоимости. Ритейлер замерил такие продажи до внедрения Imredi OSA и уже в период использования ПО. Еженедельная разница составляет порядка 3 млн рублей из-за того, что система вовремя подавала сигнал о замене промоценников на регулярные. Экономический эффект для каждого ритейлера рассчитывается индивидуально и будет зависеть от масштабов сети и других факторов.
Контроль доступности товаров на полке с помощью Imredi OSA – процесс, который легко осуществлять на регулярной основе в каждой торговой сети. Применение технологий искусственного интеллекта можно сравнить с «профилактикой здоровья» магазинов: оно дает ощутимый рост качества розничной сети и финансовых результатов за счет удобной и функциональной организации работы.
