SMART BUSINESS: новая реальность ритейла и e-commerce

Чьи стратегии окажутся более эффективны – менеджеров или искусственного интеллекта

Как искусственный интеллект влияет на доходность ритейла и e-commerce

Как технологии искусственного интеллекта помогают прогнозировать спрос, делать персонализированные предложения, выбирать стратегию ценообразования и оставаться конкурентоспособным обсудили участники онлайн-эфира Ведомостей «Новая реальность ритейла и e-commerce».

Искусственный интеллект поможет ритейлерам заработать на рекламе

Искусственный интеллект способствует увеличению среднего чека, делает сервис быстрее за счет автоматизации процессов, помогает прогнозировать спрос в магазинах. Однако это не предел — по словам Дениса Голованова, директора по работе с крупными клиентами «Билайн Бизнес», скоро ритейлеры смогут стать частью рекламного бизнеса и зарабатывать на таргетированной рекламе внутри своих торговых точек. Пилотный проект, где персонализированная реклама сопровождает клиента на всём пути от входа магазина до кассы, запущен в партнёрстве с крупнейшими федеральными трафик в торговую точку.

Низкая маржа на единицу. При минимальной наценке на отдельную упаковку товара операционная прибыль ритейлеров и поставщиков формируется исключительно за счет объемов реализации.

Высокая скорость оборачиваемости запасов. Скорость движения товара по цепочке поставок напрямую определяет рентабельность бизнеса.

Жесткая конкуренция за полку. На витрине одновременно представлены десятки SKU-аналогов. Борьба за долю полки и «золотую зону» (на уровне глаз) идет непрерывно.

Критичность наличия на полке. Отсутствие позиции ведет к прямой потере выручки: при нехватке нужного SKU покупатель может переключиться на бренд конкурента.

Как устроен сбыт FMCG-товаров

Путь продукции от завода до корзины представляет собой многоуровневую логистическую цепь: производитель → дистрибьютор → ритейл → покупатель.

Федеральные и региональные торговые сети выступают ключевым звеном, обеспечивающим брендам доступ к массовому трафику. Листинг (попадание в ассортиментную матрицу сети) – стратегическая задача любого FMCG-производителя.

Успех продаж зависит от качества представленности: доли полки, расположения в торговом зале, товарного соседства и доли промо. За контроль этих метрик отвечают категорийные менеджеры со стороны сетей и мерчандайзеры со стороны поставщиков.

Маркетинг в FMCG

Маркетинг товаров повседневного спроса нацелен на быстрый отклик и формирование привычки.

• Брендинг и узнаваемость. Потребители часто совершают покупки на автопилоте. Сильный бренд гарантирует, что покупатель положит в корзину знакомую банку напитка, не тратя время на изучение конкурентов.

• Стимулирование импульсного спроса. Выкладка в прикассовой зоне (батончики, жвачки, батарейки) генерирует допродажи и увеличивает средний чек за счет спонтанных решений.

• Промодавление. Желтые ценники, механики «1+1» и акции в рамках программ лояльности – основной инструмент прокачки объемов продаж в рознице.

• Дизайн упаковки. Упаковка работает как «немой продавец»: она должна выделяться визуально, легко считываться покупателем и быть удобной для логистики склада (кратность палете).

• Торговый маркетинг. Производители инвестируют огромные бюджеты в торговый маркетинг: покупку дополнительных мест продаж (палетная выкладка, торцевые стеллажи) и POS-материалы.

Плюсы и минусы FMCG-сегмента

Плюсы	Минусы
Стабильный спрос: базовые потребности обеспечивают продажи даже в периоды экономических кризисов.	Высокий порог входа на полку: листинг и трейд-маркетинг требуют серьезных бюджетов от производителя.
Высокая оборачиваемость: быстрый возврат инвестиций, вложенных в товарные запасы.	Ценовая чувствительность: покупатели легко уходят к конкурентам при малейшем повышении цены (РРЦ).
Масштабируемость: успешный продукт легко тиражируется на федеральный и международный уровни.	Логистические барьеры: жесткие требования к срокам годности, списаниям (фреш) и температурным режимам.

 

Ключевые отличия FMCG от смежных сегментов рынка

Критерий	FMCG (товары повседневного спроса)	Товары длительного пользования	B2B-товары
Пример	Молоко, стиральный порошок	Телевизор, диван	Промышленные станки
Частота покупок	Ежедневно / еженедельно	Раз в несколько лет	Под конкретный проект
Цикл принятия решения	Секунды / минуты	Недели / месяцы	Месяцы / годы
Ключевой фактор выбора	Привычка, цена, доступность на полке	Функционал, дизайн, надежность	ROI, технические характеристики
Маржинальность единицы	Низкая	Высокая	Очень высокая

 

Современные тренды рынка

Рынок товаров повседневного спроса трансформируется под влиянием технологий и изменения покупательских паттернов:

• Бум Q-commerce и e-grocery. Развитие быстрой доставки (от 15 минут) изменило путь к покупке. Полка стала цифровой, на первый план вышли алгоритмы ранжирования товаров в приложениях дарксторов.

• Экспансия СТМ. Торговые сети активно наращивают долю собственных торговых марок. Это позволяет ритейлерам увеличивать маржинальность и отстраиваться от конкурентов, минуя наценки A-брендов.

• AI и предиктивная аналитика. Нейросети управляют цепочками поставок: анализируют большие данные (историю продаж, погоду, промо) для автозаказа, минимизируя процент списаний и пустых полок.

• Персонализация предложений. Массовые скидки уступают место таргетированным предложениям на базе анализа чеков через CRM-системы ритейлеров.

• Устойчивое потребление. Растет сегмент экологичных продуктов: фокус на чистый состав, перерабатываемую упаковку и социально ответственное производство.

Частые вопросы и ответы на них

1. FMCG – что это простыми словами?

Это товары, которые население покупает регулярно: продукты питания, напитки, средства гигиены, бытовая химия. Они закрывают базовые потребности, поэтому быстро оборачиваются в рознице.

2. Почему FMCG-товары быстро продаются?

Короткий цикл потребления вынуждает покупателя возвращаться в магазин снова и снова. Хлеб человек съедает за пару дней, а стиральный порошок заканчивается за месяц – это генерирует непрерывный возвратный трафик.

3. Чем FMCG отличается от других рынков?

Ключевое отличие – низкая маржа на одну единицу товара, которая компенсируется большими объемами продаж. Решение о покупке принимается мгновенно (импульсно или по привычке) – в отличие от долгого выбора, например, бытовой техники.

4. Какие компании работают в FMCG?

Среди крупнейших мировых производителей: Nestle, Unilever, Procter & Gamble, Mars, PepsiCo. Со стороны ритейла в России это федеральные сети (X5 Group, «Магнит», «Лента») и сервисы доставки («Самокат», «Яндекс Лавка», «СберМаркет»).

Retail.ru

" onmouseover="metrikaGoal('view_term_popup')">FMCG-сетями.

Персональные предложения показываются на экранах на входе в магазин, прайсчеккерах и на дисплеях покупателя на кассе. При большом потоке людей в магазине выбираются аудитории, на которые есть запрос у рекламодателя. Решение позволяет выстроить очередность показа предложений в зависимости от стоимости аудиторий. Заработок ритейлера будет зависеть от категории ритейла, аудитории, мест размещения рекламного инвентаря и его типа. Одна торговая точка в FMCG-ритейле сможет приносить от 10 000 до 40 000 руб. в месяц. «Билайн Бизнес» помогает заказчикам выстроить инфраструктуру и монетизировать направление.

В эпоху цифровой трансформации важна скорость изменений бизнеса

Битву за потребителя в 2020 г. выиграли компании, которые смогли быстро запустить востребованные сервисы. Вырос спрос на выдачу заказов на парковках торговых центров, доставку заказов на такси к удобной клиенту точке, расширение пунктов выдачи за счет партнерских сетей, новые системы лояльности и рекомендательные модели сайтов и приложений. Цифровая зрелость компании выражена в возможности быстро реагировать на изменения рынка и внедрять новые IT продукты, считает Павел Голубин, руководитель по работе с сектором retail и eCommerce Yandex.Cloud.

Трудности большинства компаний кроются в сложности устаревших IT архитектур и нехватке экспертизы внутренних команд. Ускорить внедрение новых сервисов и продуктов, вывести их на рынок помогут компаниям технологические партнеры. Надежная и легко масштабируемая инфраструктура поможет уменьшить время вывода сервиса на рынок в несколько раз.

Геоаналитика востребована в пандемию

Геоаналитика – это сервис, который использует пространственную информацию, технологии машинного обучения и анализа больших данных для решения коммерческих задач. Основная польза для ритейла – поиск и оценка локации, которая принесет ритейлеру максимальную выручку. На основе анализа внутренних и партнерских данных сервис может спрогнозировать клиентский трафик, чек и товарооборот.

До качественного искусственного интеллекта пока далеко. Не все данные оцифрованы даже у крупных ритейлеров. Кроме внешних сплошных данных, которые уже собраны, нужно думать над внутренними данными, влияющими на товарооборот. Например, цифровать показатели, связанные с продавцами, скоростью их работы, – рассказал генеральный директор Geointellect Денис Струков.

Согласно исследованию «Билайн Бизнес», пандемия сделала сервис геоаналитики наиболее востребованным. Например, во время самоизоляции потребители изменили места пребывания в течение дня и форматы проведения свободного времени, в частности, стали меньше посещать крупные магазины, отмечает Денис Голованов. Big Data «Билайн» помог ритейлерам найти новые места размещения торговых точек вблизи своих потребителей, а также адаптировать сервисы доставки и работу пунктов выдачи.

Искусственный интеллект в ценообразовании и прогнозе продаж

В 2018 г. компания «Лента» начала увеличивать точность прогноза продаж. Контролировать спрос и объем закупок ритейлер стал с помощью технологии машинного обучения (ML). Сегодня это наиболее эффективный подход к использованию Big Data для принятия решений. Компания уже имела промышленное решение, которое показывало отличные результаты. Однако сеть стремилась к еще более точным прогнозам, было принято решение создать собственную модель прогнозирования, учитывающую специфику «Ленты». Это позволило компании уменьшить списание продуктов, повысить точность прогноза во время пандемии и автоматизировать решения по регулярным промо-акциям, – поделился директор по управлению IT-системами компании «Лента» Андрей Тарасов.

При реализации проекта команда столкнулась с рядом трудностей. Например, ML требует больших вычислительных мощностей – здесь желательно партнерство с облачными сервисами. Также на повестке стоит и кадровый вопрос – как находить экспертов, обладающих хорошей математической базой и понимающих бизнес-процессы компании? Затраты на технологию существенные, но полностью окупаются, – отметил эксперт.

Искусственный интеллект помог выбрать стратегию ценообразования для DIY-сети торгового дома «Вимос». Изначально сеть использовала стратегию, при которой клиенту предлагалась самая низкая цена на рынке. Когда выбранная бизнес-модель привела к снижению маржи до минимума, компания решила внедрить систему умного ценообразования на основе искусственного интеллекта.

Решение было рискованным для компании, так как требовало колоссальных трат, однако инвестиции себя оправдали – рост дохода во время реализации пилотного проекта составил 6%, рассказывает Лидия Виноградова, вице-президент компании. Искусственный интеллект помог определить, к каким категориям товаров покупатели менее чувствительны и сбалансировать модель ценообразования. По итогам трех месяцев работы пилотного проекта затраты на него окупились и даже превысили целевые показатели, в связи с чем было принято решение о масштабировании программного обеспечения на всю сеть магазинов.

Согласно исследованию PwC, самые распространенные задачи, которые компании решают с использованием искусственного интеллекта – управление рисками и предотвращение потерь (ответили 40% респондентов), автоматизация рутинного процесса (35%), сбор и прогнозирование данных, помощь сотрудникам (30%).

Компании, которые уже начали внедрять инструменты на базе искусственного интеллекта, получают преимущества и вырываются в лидеры рынка, – подытожил Иван Федяков, генеральный директор InfoLine.

Источник: Ведомости

Запись эфира доступна на YouTube-канале и Facebook «Ведомостей».