Как видеоаналитика помогает ритейлу увеличивать продажи и удерживать клиентов

Фото: Gorodenkoff/Shutterstock/Fotodom

Где ритейл теряет деньги

Современным ритейлерам приходится работать в условиях высокой конкуренции и требовательности покупателей. По данным NielsenIQ, из‑за отсутствия товара на полках американский ритейл потерял $48 млрд за год (52 недели до 2 сентября 2023 года). Европа не менее уязвима: во Франции магазины недополучили 851 млн евро, а в Великобритании — более 1 млрд фунтов стерлингов в результате того, что примерно 4% ассортимента отсутствовало на полках в среднем по четыре дня.

Исследования показывают, что такие ситуации заставляют покупателей менять привычки: в ряде случаев до 30% клиентов переключаются на другой магазин, а до 70% выбирают другой бренд, что снижает лояльность.

В российском ритейле ситуация схожа: пустые полки в часы пик, длинные очереди на кассах, отсутствие тележек у входа, неэффективная выкладка товара — все это снижает продажи и лояльность покупателей. Добавим сюда кадровый дефицит и растущие ожидания клиентов: ритейлу нужно действовать быстрее, чем когда-либо. Решением этих проблем может стать применение технологий видеоаналитики.

Аналитика поведенческих паттернов

Умная видеоаналитика детектирует людей в торговом зале. Это помогает ритейлеру получить актуальные данные о покупательском трафике в торговой точке. Анализируя поведенческие паттерны, используя разную логику обработки данных и интегрируя эти данные с применяемыми системами (системами лояльности, учета рабочего времени, планограммами), ритейлер может построить сквозные аналитические системы, которые позволят как формировать необходимые отчеты, так и делать прогнозы.

Недавно компания Trassir запустила проект в сетевом ритейлере, специализирующемся на продаже мебели. Компания хотела проанализировать входящий и проходящий трафик и исходя из посещаемости разных торговых точек сформировать систему KPI для сотрудников. Цель выглядела логичной и правильной, потому что в ТЦ с высоким трафиком KPI продавца должен быть выше, чем в магазинах с низкой проходимостью. Данные детекторов были интегрированы с системой KPI.

Уже по итогам пилотного проекта в двух магазинах экономический эффект не заставил себя ждать: выручка увеличилась на 40 млн руб. Это произошло еще и за счет психологического момента: сотрудники, зная, что с помощью видеоаналитики оценивается покупательский трафик, более качественно работали с клиентами, что позволило увеличить продажи.

Возможности интерфейса Trassir позволяют точно адаптировать зоны анализа под архитектуру любого магазина — от входной группы до сложных маршрутов движения в торговом зале. Источник: Trassir. 

Анализ конверсии продаж

Как умная видеоаналитика понимает, что человек интересуется товаром? Точно так же, как мы это понимаем в обычной жизни, без привязки к решениям на базе ИИ и нейроаналитики. Если покупатель долго стоит около прилавка, то, скорее всего, он проявляет интерес к расположенным там товарам. Такую задачу сейчас не сложно решить с помощью видеоаналитики.

Но любой маркетолог знает, что трафик интересно измерять и анализировать после внедрения каких-то изменений или запуска акции. А что, если связать разные базы данных и проследить, как реклама, запущенная в онлайн-приложении магазина на определенную аудиторию покупателей, отразилась на трафике? Эту задачу также легко решить с помощью видеоаналитики.

Через идентификатор покупателя и его карту лояльности можно связать данные из разных систем и построить подробный сквозной отчет, который отобразит данные на всех этапах: сколько покупателей увидели рекламу в приложении, как изменился трафик около этих полок, сколько покупателей совершили покупку. 

Например, с помощью решений Trassir можно измерить трафик около полок и узнать номера карт лояльности, которые используют покупатели (с помощью решения ActivePOS, которое будет забирать данные из POS-систем). Все данные могут быть использованы для интеграции с другими системами, построения отчетов, графиков и прогнозов. Таким образом, Trassir позволяет видеть не просто поток клиентов, а их поведение: у каких полок они задерживаются, на что обращают внимание, как реагируют на промоакции.

Система в автоматическом режиме строит почасовой срез данных, сопоставляя посещаемость и продажи. Благодаря этому выявляются пиковые часы нагрузки, а главное — находятся те самые «окна», когда проходимость не конвертируется в выручку, указывая на скрытый потенциал или проблемы в работе. Источник: Trassir. 

VIP-сервис: персонализированные подход и реклама

В некоторых сегментах (например, премиум fashion) входящий трафик не так важен. Но здесь интересны методы привлечения и удержания VIP-клиентов. Поэтому fashion-бренды ищут решения для идентификации постоянных покупателей.

Самое главное здесь — найти технологию для решения базовой задачи: например, научиться распознавать людей по лицу. А вот далее процессы могут разниться: одна компания захочет сразу же уведомить продавца, что к нему пришел VIP-клиент, чтобы продавец более качественно обслужил клиента. А другая – показать этому клиенту специальную рекламу на дисплее магазина, так как точно знает, что именно он предпочитает.

В рамках второго сценария понадобится связать лицо покупателя с его идентификатором в системе учета клиентов. А также связать с данными о предыдущих покупках этого клиента, после чего быстро вывести релевантную информацию на экран.

Это более сложный сценарий, поскольку здесь речь идет об интеграции нескольких систем и объединении различных баз данных. Реализация такого сценария потребует тесной работы бок о бок и консолидации совместных усилий вендора и заказчика. Но и результат в этом случае будет убедительнее – эффект от персонализированной рекламы будет, скорее всего, заметен.

Оптимизация нагрузки на персонал

Информацию о пиковых нагрузках, полученную с помощью интеллектуальной видеоаналитики, можно использовать для оптимизации работы торговой точки. Например, данные о том, в какие часы в магазине больше всего покупателей или когда образуются очереди, можно применять для грамотного планирования рабочего времени сотрудников. Это становится особенно актуальным с учетом тенденции кадрового голода в ритейле.

Также видеоналитика позволяет контролировать присутствие сотрудников на кассе, в зоне раскладки товаров или в зоне приемки именно в те часы, когда товар приехал в магазин. Для этого понадобится связать данные систем приемки товара и видеоаналитики.

При внедрении решения важно грамотно встроить его в бизнес-процессы и регламенты ритейлера. Это необходимо для того, чтобы получить именно экономический эффект, то есть оптимизировать определенные бизнес-метрики. Например, внедрение решения для контроля очередей от компании Trassir в одной из крупнейших торговых сетей сегмента фуд-ритейл позволило увеличить трафик на 2% за счет сокращения оттока посетителей.

Такого результата удалось достичь за счет грамотного использования данных, получаемых от системы видеоаналитики: администраторы на местах оперативно реагировали на скопление очередей и выпускали дополнительных сотрудников на свободные кассы. Кроме того, розничный товарооборот торговой точки вырос на 2,4%, что заказчик также оценил как очень хороший результат. 

Решение для контроля очередей выходит за рамки простого реагирования на скопление посетителей в моменте. Оно позволяет анализировать долгосрочные тенденции благодаря отчетности и тем самым дает возможность оценить эффективность принятых мер и целенаправленно внедрять те из них, что ведут к стабильному улучшению сервиса и оптимизации потоков. Источник: Trassir. 

Интеграция и гибкость

Благодаря открытому API решения Trassir позволяют забирать данные от детекторов и использовать их во внешних системах по любой логике, которая будет решать бизнес-задачу. Такой подход значительно повышает ценность IT-продуктов на рынке, потому что в сегменте B2B и в ритейле в частности сложно продавать решения из коробки. Для достижения результата решение должно быть связано с другими системами и органично вписано в инфраструктуру заказчика.

Поэтому вендоры и поставщики, зная эту особенность, адаптируют свои решения под подобные запросы, предоставляя API-инструменты для работы с данными. Это превращает видеоаналитику в универсальный инструмент, обеспечивающий результат от контроля операционной дисциплины до прогноза продаж.

Каждая торговая сеть и розничная точка уникальны. Trassir предлагает гибкую видеоаналитику, которая подстраивается под задачи конкретного бизнеса.

Retail.ru