5 процессов и узких мест, которые еще можно автоматизировать в ритейле, чтобы улучшить метрики продаж и среднего чека

В смысле развития ИТ и цифровизации процессов крупный ритейл и E-commerce традиционно впереди прочих отраслей. В портфеле большинства интеграторов (и KT.Team в том числе) неслучайно так много кейсов из этих сфер.

И кажется, что изобрести здесь нечего: используй уже известные процессы и системы, адаптировав под себя, и будет тебе щщастье, то есть хороший оборот и высокий доход.

Или в насквозь изученном ритейле есть ещё потенциал для неочевидных внедрений, которые помогут увеличить метрики продаж и вырастить средний чек?

В этой статье эксперты KT.Team собрали пять идей, как ещё вы можете оптимизировать работу ритейлера с помощью ИТ. Ритейлеры, о которых мы говорим в этой статье, — вымышленные. Но их проблемы и инструменты для решения — самые настоящие!

Представьте себе, что вы — владелец магазина игрушек. Каждый год в преддверии Нового года вам нужно понять — какие игрушки будут востребованы у детей разного возраста. Да, это можно предсказать «вручную» — отслеживая соцсети, премьеры мультиков и сериалов. На эту задачу можно посадить отдельных штат маркетологов и трендвотчеров. А можно — доверить машинному обучению.

Машинное обучение — это как умный помощник, который изучает прошлые покупки и помогает предсказать будущее. Он анализирует данные о том, какие игрушки покупали люди в прошлом, когда они их покупали и какие факторы на это влияли — например, праздники, популярные тик-токи, специальные акции. На основе этой информации он может подсказать вам, какие игрушки стоит заказать в большем количестве.

Давайте представим Алекса — владельца магазина «Мир крутейших игрушек». Его магазину уже три года, и он пережил три новогодних пика продаж.

В 2022 году покупатели смели с полок LEGO и кукол так, что к 25 декабря в «Мире крутейших игрушек» остались только наборы для совсем уж малышей. Покупатели, которым нужны были игрушки для детей постарше, уходили разочарованными.

В 2023 году Алекс подготовился: купил больше конструкторов и кукол, но куклы в итоге остались почти нераскупленными. Все дети требовали котакул, капибар и прочих мягких забавных зверюшек. Ага, понял Алекс, есть вечные ценности типа LEGO, а есть тренды.

Поэтому в 2024 году Алекс решил воспользоваться новой системой прогнозирования спроса на основе машинного обучения. Система проанализировала данные о продажах за последние несколько лет и учла множество факторов: погоду, популярные фильмы о супергероях и даже тренды в социальных сетях. Она предсказала, что куклы LOL и игрушки по Wicked будут очень популярны у девочек, а также порекомендовала увеличить запасы на наборы конструктора.

Когда пришло время делать заказы, Алекс доверился рекомендациям системы. Когда наступил декабрь, его магазин был заполнен именно теми игрушками, которые хотели купить дети.

Благодаря прогнозированию спроса Алекс смог избежать ситуации с нехваткой товаров и увеличил свои продажи. Более того, его средний чек тоже вырос: покупатели часто добавляли куклы LOL в свои корзины вместе с другими игрушками.

Таким образом, применение машинного обучения для прогнозирования спроса позволяет ритейлерам не только лучше управлять запасами, но и повышать средний чек и удовлетворенность покупателя, а впоследствии — повышает лояльность покупателя к магазину. Ведь он уверен — здесь можно найти именно то, что вызовет восторг у ребенка.

Это как иметь волшебный шар, который показывает вам будущее потребительских предпочтений — и это действительно работает!

Возьмем крупный супермаркет. В нем десятки рядов, на каждом из которых десятки и сотни видов товара. Какие-то из них более востребованы, какие-то менее. Сотрудники постоянно отслеживают, что кончается на полках, и заказывают транспортировщики, чтобы добавить нужные товары с верхних полок стеллажей или со склада.

И все равно покупатели постоянно подходят с вопросами и к работникам зала, и на стойку информации: «Где этот товар? Будет ли он еще? Мне нужно 10 штук, а на полке только 3! В приложении написано, что товар есть, а на полке нет».

Компьютерное зрение — это технология, которая позволяет компьютерам «видеть» и распознавать объекты. В ритейле она используется для мониторинга наличия товаров на полках в реальном времени. Специальные камеры сканируют полки и сообщают о том, какие товары закончились или неправильно выставлены. Это помогает ритейлерам быстро реагировать на изменения и поддерживать запасы на нужном уровне.

Представим сеть супермаркетов «СуперМаркет», которая сталкивалась с проблемами из-за быстрого исчезновения популярных товаров с полок. Сотрудники магазина не успевали следить за наличием всех товаров и часто получали жалобы от клиентов. Например, когда покупатели искали популярные чипсы или напитки, они часто не могли их найти, так как товары быстро раскупались.

Чтобы решить эту проблему, «СуперМаркет» внедрил систему компьютерного зрения. Камеры были установлены над полками, и нейросеть начала анализировать изображения в реальном времени. Как только камера фиксирует, что «Милой Колы» осталось на полке мало, система моментально отправляет уведомление менеджерам: пора добавить товара на полку.

Теперь сотрудники могут лучше распределять свое внимание на разные задачи. Покупатели гораздо реже обращаются с вопросами о наличии товаров — ситуаций с недостатком товаров на полках почти не возникает. Данные по динамике интереса к товарам сохраняются и позволяют прогнозировать спрос и закупки.

Благодаря внедрению компьютерного зрения «СуперМаркет» смог увеличить свои продажи. Поскольку востребованные товары всегда были в наличии, покупатели чаще складывали их в свои корзины. Средний чек также увеличился: когда клиенты видели полный ассортимент товаров и могли легко найти все необходимое, они чаще покупали дополнительные продукты.

Таким образом, использование компьютерного зрения для мониторинга наличия товара на полках помогает ритейлерам не только поддерживать порядок в магазине, но и значительно улучшать свои метрики продаж. Это как иметь надежного помощника, который всегда следит за тем, чтобы у вас было достаточно товаров для ваших клиентов!

Загруженность магазина — явление неравномерное. Она зависит от множества факторов — дней зарплаты, погоды, праздников и еще множества неочевидных и очевидных вещей.

И естественно, что в более загруженные дни магазину нужно больше работников склада, торгового зала и касс. Если опираться только на явные признаки, можно более или менее «попасть в оценку». Но все равно есть риск, что в какой-то день временные работники будут невостребованы, а в пиковый день рук не хватит. Можно ли сделать предсказание потребности в работниках более точным?

Нейросети — это как умные помощники, которые могут анализировать данные о продажах и посещаемости вашего магазина. Они смотрят на прошлые данные и учитывают разные факторы: праздники, погоду, акции, события в городе и даже соцсети. На основе этой информации нейросеть может предсказать, сколько клиентов придет в магазин в определенный день и сколько сотрудников будет нужно для их обслуживания.

Разобраться с этим нам поможет сеть магазинов «Товары для дома». У них всегда было много клиентов перед праздниками, но в обычные дни количество покупателей сильно колебалось. Например, перед Новым годом приходимо так много людей, что сотрудники не успевали обслуживать всех. А после праздников магазин пустовал, и сотрудники просто сидели без дела.

Чтобы решить эту проблему, руководство «Товаров для дома» решило внедрить систему прогнозирования потребности в персонале на основе нейросетей. Система начала анализировать данные о продажах за прошлые годы и учитывать такие факторы, как:

С помощью этой системы руководители «Товаров для дома» могут заранее планировать график работы сотрудников и подавать заявки на временный персонал.

Благодаря прогнозированию потребности в персонале «Товары для дома» смогли более точно составлять заявки на формирование смен и привлечение дополнительного персонала.

Это позволило:

Как результат: увеличению продаж в дни пиковых нагрузок, уменьшение расходов на персонал в дни с низким трафиком. Все это положительно сказалось на прибыли.

Бывает и такое, что прогнозирование спроса дает сбой по независящим от вас причинам. Например, в соцсетях новый тренд с молочными ваннами, или какая-то шоколадка стала мемной и ее раскупают тоннами, или очередной гуру объявил гречневую крупу страшным ядом и ее перестали покупать. В такие моменты важно знать, сколько товара осталось у вас на полках, на складах в магазине и на общем складе региона — чтобы вовремя скорректировать закупки.

По идее, с этим может помочь простая складская программа — но она не работает без ручного труда по сверке остатков, списанию просрочки и т.д. Сделать ситуацию более контролируемой поможет использование IoT — Интернета вещей.

IoT — это сеть умных устройств, которые могут собирать и передавать данные. В ритейле IoT используется для мониторинга состояния запасов в реальном времени. Например, специальные датчики могут отслеживать, сколько товара осталось на полках, и отправлять эту информацию в систему управления. Это позволяет вам мгновенно узнать, когда нужно пополнить запасы.

Давайте рассмотрим пример с сетью магазинов «Все для дома». В их ассортименте — 12 000 SKU, которые находятся в торговых залах, на складах магазинов и в общем региональном логистическом центре. Система хранения организована прекрасно — у каждого товара есть свое место. Но каждую минуту наличие, запасы и спрос меняются — и учитывать это вручную почти невозможно. Ведь никто не будет держать в каждом магазинчике у дома огромный штат!

Чтобы решить эту проблему, «Все для дома» внедрили систему IoT. Они установили датчики на полках, которые отслеживали количество товаров в реальном времени. Как только запас какого-то товара начинал уменьшаться до критичного уровня, датчик отправлял сигнал менеджерам о том, что нужно пополнить запасы.

Ситуаций, когда в магазине или на складе не остается востребованного товара, больше не возникает. Использование системы с датчиками количества товаров позволяет проследить и динамику спроса и лучше прогнозировать закупки.

Благодаря внедрению IoT «Все для дома» смогли увеличить свои продажи. Теперь клиенты всегда находили нужные им товары и не уходили разочарованными. Кроме того, система позволила избежать ситуаций с избытком товаров: когда запасы были достаточно высоки, магазин мог проводить акции и распродажи.

Также использование IoT помогло лучше управлять запасами. Менеджеры могли видеть данные о продажах и состоянии запасов в реальном времени и принимать более обоснованные решения о заказах. Это сократило затраты на хранение товаров, так как они не заказывали лишние товары.

Представьте, что вы владелец магазина игрушек. У вас есть много клиентов, и вы хотите, чтобы они возвращались к вам снова и снова. Но как узнать, что именно нравится вашим покупателям? Как сделать так, чтобы они всегда находили у вас то, что им нужно? Вот тут на помощь приходит интеграция систем управления клиентами (CRM) и маркетинга!

CRM — это система, которая помогает вам управлять информацией о ваших клиентах. Она хранит данные о том, что они покупали, какие у них предпочтения и как часто они приходят в ваш магазин. Интеграция с маркетинговыми системами позволяет использовать эти данные для создания персонализированных предложений и акций.

Давайте вернемся к Алексу и его «Миру крутейших игрушек». У магазина было много клиентов, но далеко не всегда продавцы-консультанты в магазине знали, что предложить неопределившемуся клиенту. Какую игрушку порекомендовать девушке в подарок 11-летней племяннице? А какую — 9-летнему сыну подруги?

Чтобы улучшить ситуацию, «Игрушечный мир» внедрил систему CRM и интегрировал ее с маркетинговыми инструментами. Теперь, когда клиенты приходили в магазин, сотрудники могли быстро проверить их историю покупок или историю покупок с аналогичным запросом и увидеть, какие игрушки чаще покупают.

Например, если семья с ребенком ранее покупала конструкторы LEGO и куклы «Супергерои», то сотрудники могли предложить им новые наборы LEGO или куклу из последней коллекции. Это делало покупки более приятными для клиентов. Если девочкам 11 лет часто покупают сувенирку с k-pop артистами, то имеет смысл порекомендовать ее и растерявшейся покупательнице.

Благодаря интеграции CRM и маркетинга «Мир крутейших игрушек» смог увеличить свои продажи. Клиенты были довольны тем, что им предлагали именно то, что им интересно. Это повысило уровень удовлетворенности покупателей и сделало их более лояльными к магазину.

Кроме того, система позволила проводить целевые акции. Например, если у них была распродажа на игрушки для девочек, они могли отправить сообщения только тем клиентам, которые ранее покупали подобные товары. Это увеличивало вероятность покупки.

Таким образом, интеграция систем управления клиентами (CRM) и маркетинга помогает ритейлерам лучше понимать своих клиентов и предлагать им именно то, что они ищут. Это как иметь умного помощника, который знает предпочтения ваших покупателей и всегда готов помочь им найти идеальный товар!

В этой статье мы дали обзор пяти решений, которые можно использовать в автоматизации процессов в ритейле.

Отдельно хотим написать три небольших рекомендации, которые помогут вам тратить ИТ-бюджет эффективнее.

Лучший способ получить максимум эффекта от автоматизации — начать со стратегического планирования. C этим KT.Team может помочь — напишите нам, расскажем как провести стратегическую сессию для выявления узких мест в ритейле, проработки гипотез и планирования этапов автоматизации.