Почему ритейл всегда отстаёт? Управление продажами со скоростью кассовой ленты

Основатель Fabrique.ai Сергей Кедров.

Зачем сокращать отставание с 1 дня до 1 секунды?

Ежедневно 10-ки миллионов покупателей сталкиваются с ожиданием в очередях, отсутствием товаров на полках, просроченными или некондиционными продуктами, ошибками в ценниках, нерелевантными предложениями.

Еще 2–3 года назад неудобства казались досадным, но обычным делом, потому что нет товара на полке - можно выбрать другой. Очередь - можно подождать. Несвежие продукты - купить в другой раз, когда привезут свежие. Но вмешались пандемия, цифровизация, маркетплейсы, а с ними быстрое изменение привычек покупателей. Люди все меньше готовы ждать и хотят покупать в «один клик».

Если бы мы говорили об онлайн продажах, то вопрос не имел бы смысла. Но зачем такие скорости в оффлайн ритейле? Ответов несколько:

● Немедленная реакция. Если данные обрабатываются непрерывно, то бизнес всегда видит самую актуальную картину и может реагировать. Не через день, не через час, а сразу. Дальше покажем на примерах, что даже час — это долго.

● Точность прогнозов. Рекомендации, предсказания и прогнозы тем точнее, чем данные актуальнее и полнее. В онлайн продажах — это очевидно. Важно анализировать просматриваемые и выбираемые товары, чтобы сделать релевантную рекомендацию прямо на сайте в режиме реального времени. В оффлайн ритейл приходят мобильные приложения, омниканальность, рекомендации. Значит потребуются самые актуальные данные и действия в режиме онлайн, а не отсроченные минимум на сутки.

---

Читайте также:  Андрей Молчанский, X5 Group для Rubbles AI Talks: «Множество операций можно отдавать технологиям — это будет дешевле, быстрее и точнее»

---

Если в очереди более трех человек...

Над кассой объявление: «Если в очереди более 3-х человек, позвоните по номеру ...». Работает одна касса. Тянется очередь. Кто-то просит открыть вторую кассу. Заходит компания: «Здесь очередь, не будем стоять, пойдем в другой магазин». На кассе расплачивается мужчина: «Ой, забыл взять сахар. Быстро сбегаю и вернусь?». Очередь его тихо ненавидит. Знакомая история, не так ли?

История далеко не единственная. Если покупатели выбрали все качественные овощи, а на полке остались помятые или подпорченные, то товар на полке есть, а продаж нет. Если запустили промо-акцию, а ценник не поменяли или товары по акции быстро разобрали, то акция есть, а продаж нет. Более того, отсутствие продаж не позволит сделать точный прогноз в отношении будущих акций - ведь данные о продажах уже неточные. Если пришла электричка и разом вырос спрос, а какой-то товар разобрали, то выставлять его на полку через час не имеет смысла. Покупатели уже ушли. Если объявили выходные и покупатели отреагировали повышенным спросом на отдельные категории товаров, то завтра можно будет только зафиксировать, что товара не хватило на складе. Если выложили свежий хлеб или булочки, а их разобрали, то чем раньше собственное производство или поставщик получит информацию, тем раньше поставит новую партию. Если посадили на кассу неопытного кассира, который ошибается и пробивает товары медленно, то это сразу видно. Если забыли поменять ценники, и покупатели покупают товары по прежним ценам, то бизнес теряет деньги.

Анализ продаж в реальном времени позволяет выявлять подобные аномалии. Значит на первую часть вопроса: «Кто виноват?» - ответ есть. Теперь вторая часть вопроса: «Что делать?». Ответ очевиден - реагировать. 

Отправить сообщение в мессенджер директору магазина, мерчендайзеру. В сообщении дать задание и получить подтверждение, что задание выполнено: открыта вторая касса, проверено качество овощей и обновлена партия, проверен ценник и наличие товаров на полке и т.д. Факт исполнения задания уже через следующую секунду отразится в данных.

Выиграть борьбу за покупателя у маркетплейса

Обувная сеть. Рассказывает менеджер: «Мы возим коробки с обувью по стране. Но даже не знаем, где и на что сейчас спрос. Возим вслепую. В результате покупатели уходят в маркетплейсы. Те привозят конкретные заказанные модели и размеры. У нас же можно прийти, а нужного размера в наличии нет».

Поменяем обувную сеть на аптечную, а проблемы останутся схожие. Избыточные площади, отсутствие необходимых препаратов, отсутствие информации о том, что покупатели искали, не оптимальная ассортиментная матрица с учетом расположения аптеки.

Маркетплейсы поменяли привычки покупателей: удобно, огромный ассортимент, все привезут, можно примерить, купить или вернуть. Зачем идти в магазин или в аптеку, если там выбор меньше, нужных размеров или препаратов нет? Более того, изучение ассортимента маркетплейсов стало формой досуга и проблемой для работодателей: сотрудники часами листают бесконечные онлайн полки.

Как оффлайн магазинам и аптекам ответить на вызов? Тоже расширять доступный покупателям ассортимент. Сокращать позиции в наличии и увеличивать ассортимент под заказ. Сокращать время исполнения заказа. Оптимизировать ассортимент с учетом локального спроса. Принимать заказы, даже если позиции нет в наличии - важно видеть 100% спроса. Персонализировать рекомендации - омниканалность в помощь. Сначала продать - потом произвести и доставить.

Сокращение отставания в анализе продаж с 1 дня до 1 секунды — это время реакции. Кто быстрее, тот покупателя и забрал. Нет в наличии, но привезем через час - покупатель ваш. Покупатель смотрит на конкретные позиции, еще даже не покупает - скидка или рекомендация - покупатель ваш. Изменился тренд, сезон, мода - кто первый увидел и отреагировал, того и покупатель. Сокращение реакции до 1 секунды — это выигранные 1 день и 10 или 100 покупателей.

Резюме

Анализ продаж в реальном времени и немедленная реакция — это новое понимание покупателей, процессов и бизнеса. Каждый раз путь лежит через формулирование гипотез, их быструю проверку, выстраивание конвейера экспериментов и немедленный ввод результатов в эксплуатацию. Можно утверждать, что работа с данными со скоростью потоков событий — это следующая технологическая и управленческая ступень, на которую поднимается ритейл. 

Какой эффект даст решение проблемы очередей в офлайне ритейлу?

Часть покупателей не уйдет в другие магазины или не переключатся на доставку? Вырастет средний чек? Эффект не так-то просто оценить. Но бизнес понимает, что покупатели не хотят ждать, и у них есть альтернативы. Проблему придется решать. 

Для этого у бизнеса должен появиться источник данных, позволяющий в реальном времени видеть продажи. В ритейле — это онлайн-кассы. Они позволяют передавать данные о продажах для обработки и выдачи предсказаний. Например, предсказывать возникновение очередей, реагировать и получать эффект.



Но эффект шире. Теперь ритейл видит, на какие позиции прямо сейчас растет спрос, на какие падает, а на какие отсутствует; какие зоны магазина сейчас горячие, а какие покупатели обходят стороной; как прямо сейчас промо-акции и маркетинг влияют на предпочтения; какие сбои и ошибки сейчас происходят в работе касс и т.д.

Коммуникация через приложение усиливает эффект. Покупатель получает на входе в магазин персональные рекомендации, а эффект виден сразу же на кассе.

Что обувная сеть может противопоставить маркетплейсам?

Маркетплейсы поменяли привычки покупателей: удобно, огромный ассортимент, все привезут, в удобное время, можно примерить и купить или вернуть. Зачем идти в магазин, если там ассортимент меньше и размеров нет? Изучение маркетплейсов стало формой досуга и проблемой для работодателей: сотрудники часами листают бесконечные онлайн полки.

Это изменение поведения уловили производители. Сегодня они сами расширяют ассортимент, выставляют его онлайн, предлагают доставку, переходят от серийного к индивидуальному производству и персонализируют продукцию. Модель получила название D2C (Direct to Customer) и у таких брендов как Nike уже 30% продаж происходит онлайн, а цель 60%.

Переход к D2C означает, что обувная сеть теперь конкурирует с маркетплейсами за время и внимание покупателей. Для этого сеть переходит к обработке в реальном времени данных об интересе покупателей к ассортименту, анализу предпочтений и продаж. Обработка данных, персонализация и немедленная обратная связь становятся средством в борьбе за каждого покупателя.

Как сеть ресторанов использует данные реального времени для повышения качества клиентского сервиса

Анализ чеков показал, что предпочтения покупателей индивидуальны, меняются со временем и различаются в зависимости от ресторана, его расположения, дня недели, времени суток, погоды, сезона и размера компании. Сегодня бизнес видит, что было день назад, но не понимает, что происходит сейчас.

А прямо сейчас вот уже 5 минут парень с девушкой собирают свой заказ. Казалось бы, 5 минут - разве долго? Но если компания больше, то 5 минут превращаются в 10–15. Ждать покупатели не любят.

Сеть это понимает. Поэтому внедряет онлайн-кассы и приложение с возможностью оформления заказа, чтобы в реальном времени видеть поведение покупателей, их индивидуальные предпочтения, сокращать время и повышать удобство формирования заказа, делиться заказами и оплатой, участвовать в конкурсах и акциях. Цель – трансформировать ожидание в удобство, общение и развлечение.

* * *

В каждой из историй переход к обработке данных и принятию решений со скоростью потоков событий начинался с появления источника данных и решения конкретной проблемы. По факту эффект оказывался шире. Данные открывали новое понимание бизнеса, процессов и покупателей. Каждый раз путь лежал через формулирование гипотез, их быструю проверку, выстраивание конвейера экспериментов и немедленный ввод результатов в эксплуатацию. Можно утверждать, что работа с данными со скоростью потоков событий — это следующая технологическая и управленческая ступень, на который поднимается ритейл.

Основатель Fabrique.ai Сергей Кедров,
Для New Retail