Automatizace merchandisingu jako growth hacking pro maloobchod

Maloobchodníci a výrobci téměř denně zaměstnávají merchandisery (doplňovače zboží), aby prováděli audit prodejen: kontrolovali stav a množství zboží v regálech, shodu cenovek, zůstatky na skladech a na základě výsledků vypracovávali zprávy s fotografiemi.

Spolu s Anastasií Bordakovou, vedoucí řešení na bázi umělé inteligence (AI) pro maloobchodníky Goods Checker v IBA Group, se podíváme na to, jak se dá optimalizovat proces merchandisingu, zvýšit procento dodržování planogramů a v důsledku toho i prodej zboží.

Manuální práce a poloautomatizace vs. automatizace

Podle údajů Trax 44 % maloobchodníků stále používá manuální metody pro audit prodejen a posouzení dodržování požadavků.

Manuální práce a poloautomatizace nepokrývají všechny fáze procesu merchandisingu. To má za následek časově náročné audity, bezpečnostní problémy v podniku, data jsou roztroušena a často vyžadují manuální zadávání do podnikových systémů. V tomto případě se nelze vyhnout chybě lidského faktoru: bez ohledu na to, jak zkušený a pozorný zaměstnanec je, stále zůstává člověkem.

Mezitím odvětvová informační řešení pokrývají všechny fáze obchodního procesu a snižují lidský faktor na minimum. Proces se stává transparentním pro vedoucí pracovníky, manažery a prodejce. Automatizace zlepšuje kvalitu údajů: mají jednotnou strukturu, neduplikují se, neztrácejí se a navíc je zajištěna jejich důvěrnost.

Odvětvová řešení tvoří podrobné analýzy pro manažery v různých rovinách. Top management při rozhodování může vycházet ze spolehlivých a aktuálních dat.

Automatizace merchandisingu pomocí AI-řešení Goods Checker

Goods Checker je ekosystém pro automatizaci procesů merchandisingu pomocí počítačového vidění a neuronových sítí. Řešení pokrývá všechny fáze: od vývoje planogramu až po analýzu.

Vypracování pravidel uspořádání zboží

V 80% případů se lidé rozhodnou koupit ten či onen produkt přímo v obchodě. Proto je důležité produkty vystavit tak, aby byly v zorném poli kupujících.

Právě v tom výrobcům a prodejcům pomáhají planogramy. K jejich vytváření se nejčastěji používá MS Excel, který je jednoduchým, srozumitelným nástrojem, který nevyžaduje velké investice a je nainstalován téměř na každém počítači.

Při práci s planogramy má nicméně několik nevýhod:

• náročná tvorba planogramů;
• komplikované aktualizace;
• náročné přidávání obrázků, které pomáhají prodejci snadněji pochopit planogram.

Porovnejte planogramy vytvořené v MS Excel a Goods Checker. Obrázky a úhledné popisy pomohou rychle pochopit, kde by se měl nacházet který produkt.

V aplikaci Goods Cheker manažeři metodou drag-and-drop vytvářejí schémata uspořádání zboží, které lze uložit ve formátech MS Excel a PDF.

Výsledek: manažeři rychleji vytvářejí planogramy a snadněji je aktualizují.

Pomocí aplikace Goods Checker se dá vytvořit planogram pro 100 SKU za jednu minutu.

Práce v terénu

Výkonnost obchodníka přímo ovlivňuje prodej. Merchandiseři v prodejnách shromažďují informace, které manažeři používají k plánování prodeje a posouzení kroků konkurence.

Společnosti často stanovují úkoly, monitorují jejich realizaci a komunikují s prodejci pomocí například Telegramu, Viberu nebo WhatsAppu. Tyto komunikační kanály jsou dnes široce dostupné, a proto se dají snadno použít i pro pracovní účely. Je však třeba připomenout, že všechny messengery mají následující nevýhody:

• informace nejsou strukturované a neukládají se do podnikového systému;
• není možné vytvořit jednotný systém, ve kterém se budou shromažďovat informace ze všech prodejen a od všech zaměstnanců;
• je obtížné plánovat a sledovat trasy prodejců;
• je obtížné zaručit důvěrnost;
• často neexistují zálohové kopie.

K vyřešení všech těchto problémů autoři Goods Checker vyvinuli webovou aplikaci pro manažery a mobilní aplikaci pro merchandisery.

Ve webové aplikaci manažeři vytvářejí trasy a úkoly pro merchandisery. V úkolech můžete napsat text, vytvořit seznam se zaškrtávacími políčky a připojit fotografii s výsledkem práce.

Merchandiseři používají mobilní aplikaci Check&Go pro provedení úkolů, které dostávají od manažerů, a kontrolu vystavení zboží v reálném čase.

K analýze vystaveného zboží v reálném čase Goods Checker využívá umělou inteligenci. Ta dokáže zpracovat fotografii následujícím způsobem: rozpozná prezentované zboží, porovná zobrazení na obrázku s planogramem a identifikuje nesrovnalosti. Pokud je produkt na schématu, ale není vystaven na polici, nebo je tam soda místo šťávy, Goods Checker to „uvidí“. AI bude umět odhalit i případy, kdy místo džusu o objemu 1,5 litru bude stát balení o objemu 1 litr.

Jsou případy, kdy merchandiser nemůže okamžitě opravit rozložení zboží. Tehdy v aplikaci můžete uvést důvod: požadovaný produkt není na skladě, porucha zařízení atp.

Při tomto přístupu zaměstnanec nemusí nosit s sebou dokumenty a planogramy. Dokumenty tedy není potřeba pokaždé znovu tisknout, neztratí se, nezapomenou se, nepomíchají atp. Navíc, manažeři budou mít jistotu, že do systému se načítají jen relevantní a spolehlivá data.

Výsledek. Pomocí Goods Checker se merchandising stává transparentním pro všechny účastníky, a do podnikového systému se dostávají relevantní a agregované údaje.

Manažeři rychleji vytvářejí a kontrolují úkoly zaměstnanců a nadřízení mohou kontrolovat všechny fotografie od merchandiserů.

Merchandiseři zase rychleji a lépe provádějí audit prodejny, což zvyšuje procento souladu rozložení zboží s planogramy .

Jelikož merchandiseři tráví méně času v prodejně, mohou jej vynaložit na jiné obchodní procesy nebo může být snížen počet zaměstnanců v terénu.

Případ jednoho z našich klientů: S aplikací Goods Checker se soulad s planogramem zvýšil z 60 % na 90 %.

Analytika

Manažeři dostávají stovky fotografií od merchandiserů. Všechny fotografie musí být vyhodnoceny, aby bylo možné připravit zprávy pro specialisty marketingu a manažery. Ze zpráv mohou specialisté marketingu vidět, jak funguje rozložení produktů, pochopit svoji pozici a pozici konkurentů na trhu.

Příklady fotografií zaslaných merchandisery

Manažeři často třídí a analyzují fotografie ručně. Tento přístup má smysl, když je fotografií málo, ale pokud jsou jich stovky, je to pracné:

• tento proces zabere zaměstnancům spoustu času;
• hodnocení fotografií je subjektivní;
• neexistuje žádná obecná analytika pro všechny prodejny, zboží, pro všechny zaměstnance.

V aplikaci Goods Checker umělá inteligence rychle analyzuje fotografie a generuje zprávy na základě informací od merchandiserů. Analytika se vytváří v různých rovinách (podle prodejen, zaměstnanců, zboží) a může být také dynamická (ve srovnání s obdobím v minulosti). Uživatelé mají okamžitý přístup ke zprávám prostřednictvím webového prohlížeče.

Pomocí Goods Checker můžete získat následující informace:

• podíl vaší značky/ podznačky /SKU na polici;
• podíl značky/ podznačky /SKU konkurentů na polici;
• důvody, proč produkt není na svém místě: vyprodán, porucha zařízení nebo jakýkoli jiný důvod, který uvedete;
• údaje, které lze použít ke stanovení KPI pro zaměstnance;
• analytika na základě kvality fotografií.

Příklady analytických zpráv:

Kromě toho, Goods Checker analyzuje SKU ode dne uvedení zboží do prodeje.

Dva týdny předtím, než zboží vstoupí na trh, můžete naučit Goods Checker rozeznávat nový produkt: stačí nahrát do neuronové sítě cca 100 fotografií produktu.

Výsledek. Nadřízení dostávají informace o reálné situaci v prodejnách a v regálech, stanovují reálné KPI a objektivně hodnotí zaměstnance. Manažeři sledují důvody nesouladu s planogramy – zboží je vyprodáno, porucha zařízení atp.

Příklad výrobce cigaret

Zboží zákazníka se prodává v 5000 prodejnách, každou prodejnu navštíví více než 100 merchandiserů, aby opravili rozložení a kontrolovali zůstatek ve skladech. Poté, co všechno zkontrolují, zaměstnanci regály vyfotí a pošlou manažerům.

Ti musí měsíčně zpracovat více než 60 000 fotografií. Takovou kapacitu je fyzicky nemožné zpracovat a vyhodnotit, protože kromě toho existují i jiné úkoly.

Společnost se rozhodla zautomatizovat merchandising a použila k tomu aplikaci Goods Checker. Po implementaci se počet analyzovaných fotografií zvýšil ze 3 % na 100 %.

Kromě toho manažeři mohli objektivně zhodnotit práci merchandiserů, zastoupení SKU, jakož i rozmístění a využití zařízení.

Automatizace obchodních procesů je pro maloobchod novou realitou

Kvalitní služby dnes úzce souvisí s využitými technologiemi. Systémy BI pomáhají lépe poznat kupujícího, strojní učení – vytvářet personalizované nabídky, chat-boty – rychle odpovídat na dotazy zákazníků, samoobslužné pokladny – urychlit proces nákupu atp.

Merchandising je důležitou etapou v prodejním řetězci, proto podle našich zkušeností jeho automatizace pomůže nalézt úzká místa v procesu a zvýšit prodej o 5-7%.

Automatizace obchodních procesů je zrychluje a tím pádem zvyšuje tržby firmy, snižuje vlastní náklady produktů či služeb.