Война розничных сетей за покупателя — своего и чужого — принимает все более всеобъемлющий размах. Неприхотливость постсоветского поколения сменяется тонко чувствующими миллениалами, для которых цена больше не является единственным определяющим фактором при выборе места "отоваривания". Сама возможность выбора, порождаемая конкуренцией, сделала покупателя требовательным, в некоторых случаях привередливым и даже надменным. Малейший обман ожиданий приводит к снижению покупательской лояльности, поэтому сегодня лучше не делать и не обещать, чем обещать, но не делать.
В погоне за лидерством розница пытается соответствовать требованиям нового типа покупателя. Только, ой как сложно это, когда магазинов у тебя — 1000, работает в них 10 000 сотрудников продающих 100 000 уникальных SKU. А ты — управленец и отвечаешь за все сразу, ну или за части целого — закупки, продажи, ценообразование, пополнение, безопасность и тебе каждый год нужно повышать операционную эффективность, показывать увеличение капитализации, соответствовать прихотям законодательной власти и захватывать все новые регионы/города/районы. А главное — все измерять, анализировать, изменять и контролировать. При этом, каждое утро в тебе крепчает мысль, что люди работают только когда ты не дальше 10 метров от них. И не случайно, потому что занимаются они тем же, что и ты — максимизируют прибыль (ЗП) и минимизирую убытки (затрачиваемую энергию и время). Вот и получается, что ценники не верные, полки пустые, выкладка ни к черту, в магазине транспортные тележки в проходах, из 5 касс — работает одна, к которой выстроилась очередь недовольных покупателей и единственный кассир не сильно и торопится исправить ситуацию, при этом ведет себя, прямо скажем, не дружелюбно. А у тебя ведь две руки, две ноги и пара глаз — и тебя на всех их не хватит, стоять рядом, говорить каждому, что и как делать и контролировать. Или?...
Вот тут и приходят на помощь инновационные ИТ-технологии — в данном случае — видеоаналитика. Сегодня, по следам доклада компании IBM, который был представлен на конференции "Видеоаналитика в Retail: уроки накопленного опыта", я расскажу о некоторых сценариях применения видеоаналитики в розничной торговле. Компания сумела сделать продукт, совмещающий мощь нейронных сетей с User Friendly-интерфейсом, получившим золотую награду 2018 Spark: Experience Award.
Сценарий №1 Контролируем правильность выкладки
Погоня за доходностью на погонный метр торговой полки заставляет ритейлеров задумываться над такими тонкими материями, как оптимальная выкладка товара. Оптимальная, как точки зрения количества SKU на единицу площади, объема выкладки одного SKU, так и оптимальности расположения SKU относительно друг друга. Для определения оптимальных параметров активно применяют технологии BigData и Machine Learning что, к слову, тема целой отдельной статьи. Однако, после расчета очередной модели оптимальной выкладки, необходимо обеспечить ее трансляцию на сеть магазинов и контроль правильности. Классический контроль через супервайзеров имеет большую латентность, выборочный охват и высокую долю ошибок. Технологии видеоаналитики позволяют контролировать изменение схемы выкладки в реальном времени с высокой точностью и на всех магазинах одновременно.
Изображение №1: распознавание корректности выкладки в холодильниках. В дополнении выполнена интеграция с датчиком открывания двери – контроль производится после открытия и закрытия.
Сценарий №2 Наличие товара и остатки на полке
Отсутствие товара на полке – это одно из следствий нарушений одного из множества внутренних бизнес-процессов магазина, ведущее к прямым убыткам. Товар может отсутствовать по разным причинам: не успели или забыли выложить, товар отсутствует в магазине из-за сбоя в логистике последней мили, системе пополнения или цепочке поставки. Технологии видеоаналитики позволяют не только анализировать факты отсутствия того или иного SKU, но и обеспечивать реагирование персонала магазина и контроль уровня сервиса по исправлению.
Помимо контроля отсутствия товара, возможно контролировать остатки того или иного SKU и обеспечивать реагирование заранее, до того, как товар закончится. Данный сценарий позволяет также проводить инвентаризацию остатков товара на полке, однако, в точность такой инвентаризации зависит от типа товара и полок, а также расположения видеокамер.
Видео №1: Распознавание пустот на полках, оповещение персонала о необходимости пополнить товар.
Сценарий №3 Наличие и корректность ценника
Корректный ценник – обязательная часть продаваемого товара. К неприятным последствиям ведет не только отсутствия ценника на товар, но и его некорректность (Закон о защите прав потребителей, статья 10 пункт 1, ст. 14.15 КоАП РФ). Даже если ценник присутствует и корректен – он может находится в несоответствующем месте, что затруднит его нахождение покупателем. Это вряд ли понравится последнему, т.к. в зависимости от оснащения магазина, покупателю придется тратить время для поиска прайс-чекера, обратиться за помощью к персоналу, который может не иметь при себе необходимого оборудования или идти на кассу. На себе многократно испытывал внутренне раздражение, когда приходилось искать ценник на охлажденную или замороженную продукцию в холодильниках с вертикальной загрузкой в магазинах моей любимой сети. Видеоаналитика позволяет без привлечения супервайзеров не только обеспечить распознавание всех описанных выше проблемных ситуаций с ценниками, но и обеспечить реагирование персонала магазина и контроль уровня сервиса по устранению проблемы. Также, вопрос корректности ценников можно решить внедрением технологии ESL. Данная технология несет дополнительные преимущества увеличения гибкости ценообразования, однако, это совершенно другая история.
Сценарий №4 Качество товара
Зона фреш – одна из якорных для магазина и качество продукции фреш занимает львиную долю в восприятии покупателем магазина. Удовлетворенность покупателем зоной фреш зависит как от качества продуктов, так и правильности выкладки, отсутствия подгнивающих овощей и фруктов, общего порядка. Даже одно испорченное яблоко может бросить тень на всю партию на полке. Видеоаналитика позволяет следить за качеством товара на полке и моментально выявлять появление не качественных единиц товара – перезревшие бананы, овощи с недопустимым количеством гнили и т.д.
Изображение №2: Автоматизация контроля качества продукции на витринах
Сценарий №5 Контроль образования очередей
Очереди – один из сильнейших раздражителей для современного покупателя. Он отвык и не любит ждать, а если и готов это делать, то должен четко понимать, время ожидания. Если систематично занижать ценность времени покупателя, заставляя его ждать в очередях и при этом наблюдать простаивающие кассы – его лояльности надолго не хватит и в условиях жесткой конкуренции – рано или поздно — он уйдет. Технологии видеоаналитики позволяют взять под контроль хаос образования очередей, обеспечить реакцию персонала и контроль уровня сервиса по устранению очереди. При этом, технология позволяет учитывать не только количество человек в очереди, но и объем товара у каждого, что безусловно влияет на скорость прохождения кассовой зоны. В дополнении, технология может обеспечивать предиктивный анализ образования очередей через подсчет количества входящих покупателей, их гендерную и возрастную принадлежность, а при подключении к CRM-системе – учет среднего объёма регулярных покупок постоянных покупателей, что повышает точность прогнозирования возникновения очередей до 90%.
Видео №2: Распознавание количества человек в очереди, распознавание сотрудников и клиентов по форме одежды
Сценарий №6 Контроль кассовой зоны
К сожалению, обман – это способность живых организмов, которой их наделил сам естественный отбор и человек – не исключение. Согласно моего профессионального опыта, потери в кассовой зоне — это треть всех потерь в магазине. В этом числе — 32% потерь это кражи посетителями, 20% — кражи персонала, в т.ч. кассира, еще 20% — мошенничество кассиров с сговоре с покупателями-сообщниками. Технологии видеоаналитики позволяю обеспечить контроль кассовой зоны — правильность сканирования товара, контроль соответствия фактического и пробиваемого товара (для весовых товаров), контроль выкладки товаров из товарных тележек на транспортную ленту. Данные механизмы контроля незаменимы, когда необходимо обеспечить аналогичный контроль на кассах самообслуживания. Но и это не все. Современные технологи видеоаналитики позволяют полностью отказаться от кассиров через автоматическое распознавание товаров к корзине.
Видео №3: Распознавание проноса товаров мимо сканера штрих-кодов
Видео №4: Контроль выкладывания всего товара из тележки на кассе
Видео №5: распознавание товаров, складываемых в корзину и автоматическое формирование списка покупок
Сценарий №7 Порядок в торговом зале
В 1982 году английские учёные Уилсон и Келлинг выдвинули "Теорию разбитых окон". Она гласит, что чем заметнее нарушения людьми правил общественного поведения, тем больше становится таких фактов. Например, если разбитое стекло не заменить, вскоре ни одного целого окна в доме не останется, и шансы на то, что его ограбят, экспоненциально вырастут. Порядок побуждает к порядку и обратно. Помимо эстетической составляющей порядка в магазине очень важна практическая составляющая – брошенный товар скорее всего потеряет товарный вид или полностью испортиться из-за нарушений условий хранения. Брошенные паллеты, транспортные тележки или упаковочная тара – это нарушение потоков покупателей в торговом зале, затруднение доступа к участкам торговых полок и как следствие – снижение показателей продаж. Не говоря уже о раздражении покупателей, стоящих в "пробках" в заставленных проходах. Технологии видеоаналитики позволяют распознавать брошенный товар, заставленные проходы, чистоту торгового зала, обеспечивать реагирование персонала и контролировать устранение данных проблем.
Видео №6: Распознавание товаров, лежащих на полу и в других местах, не предназначенных для этого, оповещение персонала о необходимости положить на место или убрать товар
Технологии видеоаналитики тем привлекательней, что позволяют использовать существующую инфраструктуру видеонаблюдения магазина. Наращивание количества камер может производится по необходимости для охвата «мертвых зон», которые при проектировании оказались «не интересны» службе внутренней безопасности. Кроме того, существующие технологии робототехники позволяют использовать роботов с видеокамерами, которые не только выполняют роль консультантов, но и наблюдают за пространством магазина.
Однако, мощный технологически инструментарий – это только половина успеха. Технологии должны быть бесшовно интегрированы с существующими в компании информационными системами и встроены в бизнес-процессы магазина с их адаптацией под новые технические возможности. Не менее важно, провести правильную подготовку персонала, не только профессиональную, но и морально-этическую, т.к. в их борьбе за оптимизацию своей личной прибыли любой инструмент контроля воспринимается, как посягательство на их ежедневный рабочий уклад. Внедрение инновационных технологий должно выполнятся компаниями, осознающими комплексность задачи и имеющими соответствующий успешный опыт.
