Food Union: нейросети в холодном сегменте

Food Union: нейросети в холодном сегменте

— Рынок мороженого в РФ можно охарактеризовать как растущий, но на спрос сильно влияет погодный фактор. Динамика производства выглядит так: в 2016 году было выпущено 406 тыс. тонн мороженного, в 2017 — всего 392 тыс. (падение связано с холодным дождливым летом), в 2018 — уже 439 тыс. тонн (год, в целом, был солнечным, а лето — жарким). Солнышко на улице — неважно, при плюсовой или минусовой температуре — создает нужное настроение и стимулирует потребителя к покупке. И наоборот. Но продажи «Хладокомбината № 1» с 2016 года только растут ­— независимо от внешних факторов.

Паспорт проекта

Заказчик: «Хладокомбинат № 1», входит в структуру Food Union
Дистрибуция: Северо-Западный, Центральный и Южный ФО, Урал.
Система автоматизации: ST-Mobi.com с индивидуальными доработками.
Старт автоматизации: 2016 год.
Масштаб проекта SFA: 77 сотрудников, 5 476 торговых точек.
Пользователи системы: мерчандайзинговые команды, супервайзеры, коммерческий блок, аналитики, топ-менеджмент.

Тренды рынка мороженого

— Потребительские предпочтения россиян не меняются: чаще всего покупатели выбирают традиционные сорта мороженого — в вафельных стаканчиках, рожках и брикетах. Например, петербуржцы любят сахарную трубочку — это позиция № 1 в нашем портфеле и мороженое-рекордсмен на рынке Ленинградской области. Стабильно невысоким остается потребление «креативной» категории, вроде черного мороженного с активированным углем, цветного пломбира для детей, фруктового и ягодного сорбета.

Существует категория недорогого мороженого на растительных жирах. Мы принципиально в этот сегмент не идем: единственный способ удешевить мороженое — это использовать заменители. Продукция «Хладокомбината № 1» готовится из натуральных сливок и сливочного масла по самым современным технологиям. С уверенностью могу сказать, что по качеству мороженного мы — одни из лучших.

Холодная цепочка

— «Хладокомбинат № 1» развивает три канала сбыта: оптовые поставки через дистрибьюторов, modern trade (прямые отгрузки в магазины/РЦ сетей) и классическую розницу (продажи через торговых представителей в магазины у дома). Наш домашний регион — это Северо-Запад, область покрытия включает Центральный и Южный ФО. Мы постепенно расширяем зону дистрибуции: заключаем контракты, формируем стратегию развития, организуем торговые команды и закрепляемся на территории.

Мороженое — специфичный продукт с очень жесткими требованиями к транспортировке и хранению. Поэтому нам важно соблюдать и контролировать условия хранения — от производства до конечного потребителя. На заводе работает автоматизированная система мониторинга температурного режима, на складах дистрибьютора — система онлайн-мониторинга, в автомобилях доставки стоят датчики-логеры. А часть цепочки — от ТТ до потребителя — контролируется полевой командой. У сотрудников есть приборы для измерения температуры на складах и в стационарных морозильных камерах магазина. Данные вносятся в SFA через мобильное приложение и поступают в службу качества, где консолидируется вся информация по холодной цепочке.

Контроль холодовой цепи, автоматизация и цифровая прослеживаемость входят в число трендов пищевой промышленности, которые продолжают усиливаться в 2026–2027 годах. 

Эффективный мерчандайзинг

— В 2016 году мы подключились к сервису ST-Mobi.com и с тех пор стабильно растем, увеличивая объем и выручку примерно на 20% ежегодно. Охват территории за это время вырос в три раза. Эффект от мерчандайзинга занимает 25-30% в росте, остальное обеспечивается промоактивностями, ассортиментом и прочим.

Автоматизация полевых сотрудников позволила нам снять часть довольно острых проблем. Мы расширили спектр собираемых данных: сейчас мониторим долю полки по количеству фэйсов, соблюдение стандартов выкладки и рекомендованных цен, аутофстоки, промоактивности в лонг-периоде (свои и других брендов) и наличие POS-материалов.

ST-Mobi.com помогает нам бороться с недостатками системы автозаказов в современной рознице. Автозаказы рассчитываются по сложным формулам, часто возникают ошибки, а мы имеем аутофстоки не только на полке, но и в торговой точке. Чтобы повысить OSA (On Shelf Availability, наличие товаров на полке), мы запустили дополнительные мерчандайзинговые команды, увеличив штат с 25 до 50 человек. Собранные ими данные помогают вычислить OSA, чтобы более предметно вести переговоры с сетями. Мы показываем ритейлеру, когда именно и где возник аутофсток, и предлагаем варианты корректировки объема поставки или частоту заказов.

Облачная маршрутизация

— Мы перенесли в ST-Mobi.com управление маршрутами и территориями. Мерчандайзер «Хладокомбината» посещает торговую точку от 1 до 5 раз в неделю: чем больше продаж­ — тем чаще визиты.

Как формируются маршруты:

1. Включаем в территорию все ТТ района по географическому признаку.
2. Работаем над отклонениями: каждый магазин должен попасть в область покрытия и в маршруты.
3. Анализируем территории по качественным показателям: объем продаж, ассортиментные матрицы, наличие оборудования; сколько ТТ с определенными показатели объемов продаж, с какими требованиями по частоте посещений.
4. Проводим еще более глубокий анализ по времени посещения каждого магазина. Потом возвращаемся к первому этапу и начинаем балансировать территории.

Контроль персонала

— Одна из ключевых для нас функций SFA — управление полевым персоналом и контроль рабочего времени. Мы смотрим, выполняется ли норматив посещений за день и за неделю, во сколько сотрудник начинает и заканчивает рабочий день, сколько времени он проводит в магазине, сколько уходит на перемещения, какие отклонения в маршруте. Если агент вовремя начал и закончил рабочий день, выполнил все запланированные визиты — то день он отработал. А дальше качественные показатели для начисления бонуса — это объемы продаж, это специфические KPI по выкладке.

На первом этапе подключения к ST-Mobi.com у нас был один норматив по количеству и частоте посещений, по длительности визитов и перемещений. После автоматизации эти показатели изменились, и мы продолжаем их оптимизировать. В этом нам помогает SFA, без системы нам было бы сложно это реализовать.

До автоматизации супервайзер контролировал 50 магазинов, а сейчас — 200. Поэтому мы смогли оптимизировать штатную численность полевого персонала. В прошлом году мы сняли с них задачи по отчетности и маршрутам и переложили эту обязанность на координаторов коммерческого блока. Так супервайзеры стали больше заниматься «полевой» работой, пребывание в офисе сократилось до одного-двух дней в месяц.

Найти морозильник

— ST-Mobi.com помогает нам контролировать оборудование — отслеживать установки, возвраты и ротации. На всех холодильниках наклеен штрих-код, при сканировании информация попадает в систему учета морозильного оборудования в 1С, где происходит сверка данных. Если в магазине стоит «неправильный» холодильник, мерчандайзер заполняет опросный лист и вносит новые данные. Координатор, который занимается движением оборудования, проверяет и корректирует информацию. Это позволяет понимать, какой именно холодильник (и в каком состоянии) стоит в конкретном магазине.

BYOD

— На начальных этапах проекта мы закупили мобильное оборудование для всех сотрудников. Но сейчас все такие современные, у каждого есть смартфон или планшет. И в какой-то момент мы решили, что наличие подходящего гаджета будет неким требованием при приеме на работу. Да, у команды разное оборудование, но ST-Mobi.com работает на всех устройствах.

Нейронная сеть для фотоаудита

— Наши мерчандайзеры генерируют 80-100 тысяч снимков ежемесячно. Фотоотчет — отличный инструмент, благодаря ему можно получить практически всю мерчандайзинговую информацию. Но фотографии крайне затруднительно анализировать: очень много аудиторов понадобится. Поэтому полевым сотрудникам приходится вносить нужные данные в SFA-систему «вручную». Это увеличивает продолжительность визита (около 40% времени мерчандайзеры тратят на заполнение опросных листов). А мы могли бы в это время улучшать выкладку. При этом корректность полевых данных все равно оставляет желать лучшего.

Полтора года назад мы увидели примеры нейронного мерчандайзинга у ряда ведущих компаний FMCG-сектора (не связанных с мороженым). Мы стали на эту тему думать, провели мониторинги, общались в проектных группах, но нам не удалось преодолеть недоверие к технологии. Только после конференции Systech Family Area 2018 и знакомства с кейсами, посвященными нейронному мерчандайзингу, мы решили ступить на путь автоматизации фотоаудита. Сейчас для нас это задача № 1.

С помощью нейронных сетей мы планируем:

1. сократить время визита в ТТ на 30-40%;
2. повысить качество аналитических данных;
3. в автоматическом режиме распознавать показатель OSA, долю полки по количеству фэйсов, причины аутофстоков;
4. увеличить точность оценки работы персонала, например, по соблюдению стандартов выкладки.

За первый квартал 2019 года мы настроили интеграцию, провели первичное обучение, сформировали каталоги, заполнили номенклатурные позиции. Мы предполагали, что возникнут проблемы с «узнаванием» SKU из-за особенностей нашего торгового оборудования — морозильных камер и холодильников со стеклами на дверцах. Но в ходе тестовых распознаваний все эти сложности обошли.

Проект близится к завершению, точность идентификации составляет 90%, планируем достичь показателя 95%. Сейчас мы переводим систему в промышленную эксплуатацию, когда весь наш фотобанк пойдет по пути автоматического распознавания. Устраняя ошибки при фотографировании и определении данных на фото, мы будем дообучать сеть.

Недавно появилась информация, что ТС «Магнит» ведет переговоры со своими поставщиками по проекту повышения доступности товара на полке с помощью нейронных сетей. И, возможно, мы тоже будем заниматься такой аналитикой совместно с нашими партнерами — сетями.