Подпишитесь на рассылку «Точки роста»
eng
image
Подписаться
Заказать звонок
Заказать демо
Чат

Все по местам: кто, как и зачем автоматизирует мерчандайзинг

Дата публикации: 15 Мая 2017
Источник:New Retail
Большая головная боль многих  производителей и ритейлеров – мерчандайзинг. Контроль за наличием товара на полках, правильностью выкладки, соответствием планограмме – как разобраться с этим всем, например, поставщику, работающему с федеральной сетью магазинов?

Организационно вопрос можно решать по-разному: набирать штат своих мерчандайзеров, полагаться на сотрудников магазина ,отдать проблему на откуп внешнему агентству или комбинировать эти способы.

Но как бы то ни было, эту работу необходимо координировать и оптимизировать. В этом на помощь приходят технологии, о которых мы сегодня и поговорим.

Первоначально мерчандайзинг («завезенный» в Россию международными монстрами типа Coca-Cola, Philip Moris и др.) предполагал собой переписывание вручную каждой ассортиментной позиции и ее расстановки, занесение данных в таблицы Excel и т.д.

Затем на помощь пришла цифровая фотография, хотя, и этот способ требовал серьезной обработки результатов. Да и достоверность отчетов нельзя было гарантировать – кто знает, где и когда, был сделана фотография, не поленился ли автор «дорисовать» содержимое полок в редакторе.

Сейчас мы имеем дело с практически полной автоматизацией процесса. Задача полевого мерчандайзера сводится к тому, чтобы сделать качественный снимок и отправить его на распознавание. Отчет и рекомендации система может выдать сама.

Как это работает

Рассмотрим на примере краудсорсингового агентства – такого посредника несложно найти на рынке. У агентства чаще всего есть свое собственное мобильное приложение, способное принимать, обрабатывать и анализировать фотографии полок, а также огромное количество внештатных сотрудников – тайных аудиторов - в самых разных уголках страны, готовых за небольшое вознаграждение выполнить работу мерчандайзера.

image 

О схеме работы такого агентства рассказывает Алена Белова, менеджер по маркетинговым исследованиям и анализу рынка в рекламном агентстве Cleverra.

«Компания-производитель заключает договор о поставке своих товаров в отдаленный населенный пункт и хочет понимать, соблюдает ли партнер договоренности (ценовую политику, место на полке и проч.). Компания обращается за помощью в агентство, которое передает задачу внештатным исполнителям, находящимся поблизости интересующего места. Исполнитель, в соответствии с техническим заданием выполняет фотоотчет и отправляет в агентство. В отчете могут быть отражены, как текущий остаток, фейсинг, выкладка, цена, рекламные материалы; так и данные о времени проверки и геолокации. Клиент агентства получает ответы в кратчайшие сроки. Автоматизация проверки мерчендайзинга значительно упростила процесс. Но, также повлияла на развитие такого направления исследований, как «конкурентная разведка», проводящаяся чаще всего между ритейлерами FMCG».

А если серьезно

Современный мерчандайзинг позволяет решать задачи по оптимизации ассортимента, запасов, цен. Выкладка товара – это лишь одна из таких задач. Как правило, выкладка ограничивается планограммой и общими инструкциями мерчандайзеру или магазину – какие товары должны быть представлены в торговом зале. При этом часто нет конкретики по количеству и соотношению товаров на конкретной полке.

Для автоматизации этой задачи существуют системы, которые визуализируют планограммы и позволяют их распечатать, чтобы сотрудники в магазинах расставляли товар в соответствии со схемой. Когда нужно решить, как расставить товар на полках эффективно, то здесь уже подключается аналитика. Системы, которые визуализируют планограммы, не всегда умеют анализировать и оптимизировать выкладку. Для этого приходится использовать дополнительные аналитические решения. Подобные инструменты предлагает компания SAS. Они помогают оценить эффективность выкладки и предложить наиболее оптимальную, которая позволит максимизировать продажи.

«Перед тем как определить конкретную выкладку очень важно решить вопрос с шириной и глубиной ассортимента, – рассказывает Дмитрий Ларин, руководитель направления ритейл-аналитики SAS Россия/СНГ. – Чтобы с одной стороны покупатель, зайдя в магазин, нашел нужную ему категорию товаров и имел достаточный выбор, учитывающий его предпочтения, а с другой стороны не запутался в слишком большой представленности одинаковых товаров, которая также невыгодна и ритейлеру. Для непродуктового ритейла важной задачей в рамках мерчандайзинга является оптимизация размерных горок (размерных профилей). Здесь аналитические инструменты помогают понять, товары каких размеров должны быть представлены в магазине. Это задача особенно актуальна для обувных и fashion-ритейлеров. Обычно исторических данных недостаточно для определения размерного профиля каждого товара в отдельности. Инструменты SAS помогают определить не только какие именно товары, но и каких размеров и в каком количестве должны быть представлены в каждом магазине, а также каким образом оптимально их упаковать для доставки в магазин».

image 

Дмитрий приводит в пример опыт мультибрендового ритейлера обуви и аксессуаров DSW. Принцип компании – продавать обувь точно по размеру, причем без излишков на складе и без дефицита в торговом зале. Для того чтобы добиться максимальной эффективности продаж, ритейлер интегрировал инструмент планирования ассортимента на основе аналитики SAS в системы управления закупками и дистрибуцией.Аналитические инструменты SAS формируют рекомендации о пополнении товарных запасов с учетом географического расположения торговых точек с указанием конкретных артикулов и размеров. В результате компания свела к минимуму количество пар обуви, которые в конце сезона подвергаются уценке и выставляются на распродажу. При этом магазины не испытывают дефицита товара и практически не рискуют потерять покупателя из-за того, что нужной модели нет в нужном размере.

Рассмотрим несколько работающих решений, которые позволяют мерчандайзерам сосредоточиться на основной работе – аудите и продажах, сократив обработку и анализ результатов.

ShelfMatch Мерчендайзинг

Разработчик решения – российская компания Kuznech. Это программа для автоматизированного сравнения планограмм (схем выкладки товаров) с фактическим расположением продукции на полках офлайн-магазинов. Технология позволяет контролировать размещение десятков тысяч товарных наименований практически без участия человека.

По фотографии или видеозаписи полки с товарами ShelfMatch автоматически определяет, какие товары присутствуют в выкладке и соответствует ли выкладка планограмме, и создаёт аналитический отчёт.

Анализ выкладки производится автоматически исключительно на основе входящих (не промаркированных текстом) изображений и не требует дополнительных калькуляций. Отчёт передаётся в подразделения компании (или точечно сотрудникам) в электронном виде с помощью мобильного приложения. Ответ от системы приходит в реальном времени, а значит, сотрудник может внести изменения в выкладку сразу же, на месте.

image 

Затраты на фонд оплаты труда сокращаются в 6-10 раз, ведь теперь сотрудник не нужно вручную обрабатывать фотографии полок. Мерчандайзер тратит меньше времени на обработку и анализ полученных данных по выкладке, а точность данных увеличивается.

В основе технологии ShelfMatch лежит нейронная сеть. Технология способна сличать входящие изображения и определять дубликаты/изображения, подвергшиеся обработке в Photoshop. Компания заявляет очень высокую точность распознавания, 95% - 97%, сравнимую только с мировыми аналогами TraxRetail и Planorama. При этом российский продукт примерно в 8-10 раз дешевле.

Kuznech констатирует огромный интерес к решению на российском рынке, но раскрыть имена своих клиентов не вправе.

Intelligence retail

Еще одна российская разработка. Принцип работы этого решения аналогичен предыдущему. В основе лежат технологии SAP.

По заявлениям разработчиков, решение по фотографии может за 10 секунд распознать 96% SKU, найти недостающие товары, определить количество имеющихся, найти ценники и сопоставить цены на них с рекомендованными поставщиком, проанализировать соответствие выкладки планограмме и т.д.

Система позволяет сократить время аудита одного магазина на 80%, и как следствие мерчандайзер может обходить на треть больше точек в день. Точность данных возрастает на 25% по сравнению с ручной обработкой данных.

На прошедшем в мае SAP Forum компания рассказывала об успешном внедрении решения компанией «Мираторг».

ST-Mobi

ST-Mobi.com - это «облачный» сервис для автоматизации торговых команд и контроля действий и перемещений выездных сотрудников

Об этом решении нам подробно рассказал Алексей Роговенко, директор по развитию бизнеса клиентов компании «СДС-ФУДС» (партнер Ahmad Tea Ltd в России).

«Мерчандайзинг мы отдаем на аутсорсинг. Непрерывный порядок на полке, выкладка, ценники, аутофстоки — это задачи мерчендайзинговых агентств. Контролируют их работу штатные «полевые» супервайзеры (35 сотрудников по всей России). Супервайзер отвечает за продажи в магазинах: его KPI напрямую зависит от функционирования полки. В 2016 году мы подключились к «облачному» сервису ST Mobi для управления, контроля и автоматизации работы супервайзеров.

image 

Минимум половина успеха мерчандайзинга ­— это отлаженный процесс, включающий инструкции, планы посещений, порядок, маршруты, стандарты и так далее. Остальное ­— контроль. И ST Mobi.com помог нам в решении обеих задач.

Сервис сделал работу супервайзеров прозрачной для руководства. Благодаря GPS-контролю мы знаем, где наши люди, сколько уходит времени на каждый магазин. Сервис собирает массу данных, мы мониторим ситуацию по регионам, по сетям, вплоть до конкретной точки. Мы видим, что каждый рубль проинвестированный в бизнес, потрачен на благо компании.

Сотрудники тоже довольны: мобильное приложение разгрузило их, избавило от неинтересной, рутинной работы. До автоматизации супервайзер четверть рабочего времени на обработку полевой информации, подготовку отчетов, переименование и сортировку фотографий. Сейчас сотрудники фиксируют ситуацию в местах продаж на планшете, а ST Mobi.com автоматически формирует необходимую отчетность ­­.

Важное преимущество «облака» – оплата за эффективный рабочий день. То есть, мы не покупаем лицензии, не вкладываемся в инфраструктуру, а платим только за конкретные действия персонала в торговой точке. Это ­— современный подход к бизнесу, очень эффективный и очень привлекательный.

Мерчандайзинг на заправках

Оказывается, проблемы правильной выкладки товара есть не только у супермаркетов. Эта задача стоит даже перед небольшими магазинчиками при автозаправках. Крупные заправочные сети имеют сотни разноформатных АЗС, к каждой точке продаж нужен индивидуальный подход. По мнению Александра Кузьмина, генерального директора Retail&HoReCa/РусХолтс, существующая система мерчандайзинга основана на слабоуправляемой работе армии полевых исполнителей, которые создают некачественный поток информации, который недостаточен для принятия управленческих решений.

image 

В настоящее время отделы мерчандайзинга крупных сетей АЗС способны проверять выкладку товара не более чем на 3% своих станций. При этом для эффективного управления продажами в магазинах самообслуживания, необходимо проверять выкладку товаров ежемесячно на 40-50% станций.

Александр Кузьмин делится результатами внедрения решения «Атлас сети АЗС» (один из блоков Комплексной автоматизированной системы управления нетопливными бизнесами сетей АЗС). Решение распознает изображения торговых стеллажей, получаемые из точек продаж, и анализирует их расхождения с планограммами. Фото на АЗС делаются силами персонала станций. Достоверность фотографий подтверждается датой съемки, а отчет отправляется только в том случае, если gps координаты фотофиксатора и станции совпадают. Пилотный проект внедрения «Атласа сетей АЗС» показал, что изначально в среднем на каждом стеллаже было 20% ошибок в расстановке товаров. В результате внедрения количество ручных правок в системе «Автозаказ» снизилось в десять раз - с 50% до 5%, на 7% повысилась оборачиваемость складских запасов АЗС. Сократились сроки процессирования: новых товаров на 20%, текущего ассортимента на 11%. Трудозатраты персонала каждой АЗС сократились на 10 часов в неделю.

Гриль-мерчандайзинг

На заправках есть и не совсем обычные проблемы. Так, например, выкладка сосисок на гриле требует отдельного контроля и для нее разрабатывается отдельное ИТ-решение. По словам Александра Кузьмина, для этого опытного решения еще нет коммерческого названия, среди ИТ-шников оно зовется «сосискометрическая установка». Шутки шутками, но одна из проблем малого количества продаж хот-догов на АЗС заключается в том, что персонал не соблюдает рекомендуемые нормы при выкладке сосисок на гриль, опасаясь списаний. Одинокую сосиску никто не купит. Нарушается выкладка – снижаются продажи. Продавцы выкладывают товар еще «аккуратнее», продажи падают еще сильнее. Проверить каждую АЗС, да еще в различные часы загрузки станции, нереально.

image 

 Зато с этой задачей легко справляется автоматизированная система. Под стеклом фастфудного модуля установлены многофункциональные камеры, постоянно транслирующие на миникомпьютер информацию о том, что происходит на рабочей поверхности модуля. Программа автоматически сличает картинку с имеющимися образцами выкладки сосисок и передает в Мониторинговый центр результаты анализа. В памяти системы записано время выкладки товара и время его снятия с гриля, следовательно, можно сличить продажи по кассе. Есть подсказки по тому, какое время сосиски годны для реализации, а когда пора их списывать. Пока решение проходит период тестовой эксплуатации и имеет wow-эффект у заказчиков.

Мерчандайзинг будущего – сотрудники не нужны

Артур Мурадян, исполнительный директор компании Traft поделился с нами своим видением того, каким будет мерчандайзинг через несколько лет.

Автоматизация мерчандайзинга будет и уже происходит именно на «последней миле» – между товарной полкой и поставщиком. Сегодня у ритейлеров в их взаимоотношениях с закупщиками и логистами формируется принципиально новая форма договоров - так называемые smart-контракты. Такую технологию обкатываем и мы, грузоперевозчики, с одним из ритейлеров бытовой техники.

Речь идет про технологическую связку между полкой магазина и ПО поставщика. Мерчандайзеры при развитии такой системы будут просто не нужны. Как не нужны будут и банковские программы для учета остатков. Платежи на поставщика и логиста формируются автоматически из каждой конкретной купленной позиции человеком в магазине. Все позиции отмечают датчики на полках. Полка с количеством и ценой товара на ней заносится в закупочное ПО. Датчик создает через УФ- и радиоволны условный периметр полки, который нарушается, как только с полки убирается или докладывается товар.

В дополнение к уже внедряемой в нашей стране системе онлайн-касс данная система будет полностью автоматизированной. Единственное слабое звено - погрешность датчиков учета остатков на первом этапе их существования. Человек может долго вертеть в руках товар, или взять товар, а потом вернуться и положить его на место (или не на свое место, ведь многие так делают, когда лень возвращаться к нужной полке). Вопрос, как себя будут вести датчики в таких ситуациях. Важно не допускать ситуации, когда человеку выставляется платеж за товары, которые он держал в руках, но не покупал. Но все это - вопрос пары лет, система будет отлажена.