Всем известно, что если товара нет на полке, он не продается. Отлеживать, контролировать и выкладывать продукцию – постоянная задача розничного персонала и мерчандайзеров. Вот только в пандемию персонала стало меньше, мерчандайзеров хочется отправлять в магазины пореже. В этой ситуации серьезно повышается спрос на альтернативные, в том числе автоматические, роботизированные решения для управления полкой. О таких разработках, которые позволяют собирать данные о товарах на полке, анализировать их, давать актуальные рекомендации, а еще повышать эффективность бизнеса, рассказали эксперты компании Trax.
Робот Trax проверяет наличие товара на полках и ценники в магазине Auchan в Португалии. Фото: Trax
Trax – ведущий поставщик решений компьютерного зрения и аналитики для розничной торговли. Входит в 100 лучших мировых компаний Red Herring и в топ-25 самых быстро растущих компаний в списке Deloitte Technology Fast 500. Мировой лидер в Image Recognition. Разработки компании используют ведущие мировые бренды и ритейлеры в более чем 90 странах мира.
Помощник в выкладке: контроль полки по фото и crowd-мерчандайзинг
Традиционно полки в магазинах проверяют мерчандайзеры или торговые представители производителей. Обычно они делают визуальный осмотр и выкладку недостающих товаров. В помощь мерчандайзерам компания Trax разработала удобное приложение Trax Shelf Fix, позволяющее по фотографиям распознать, каких товаров не хватает и что нужно изменить на полке. Об этом решении уже рассказывалось в статье.
В пандемию возросла актуальность сервисов краудсорсинга. Как пояснил Павел Попков, директор по продажам Trax в России и СНГ, рабочая сила на краудсорсинге – тренд времени. В США и странах Латинской Америки эта технология переживает настоящий бум. С одной стороны, в кризис высвобождается рабочая сила, с другой – компании не готовы держать сотрудников в штате, предпочитая нанимать персонал под конкретный проект, чтобы более гибко управлять затратами. Поэтому увеличивается спрос на работников по требованию (on demand workforce), позволяющих сэкономить на фонде оплаты труда.
«В пандемию растет запрос производителей FMCG на такие сервисы, как crowd-мерчандайзинг, crowd-salesforce, – говорит Павел Попков. – В США есть сервис on demand field force, используемый в том числе ритейлерами в период пиковых нагрузок. Например, сеть Walmart привлекала дополнительных сборщиков заказа для Click and Collect в период ажиотажного спроса, вызванного карантином. Crowd-технологии позволяют удаленно обеспечить не только набор, но и обучение и контроль сотрудников».
У Trax тоже есть подобное решение crowd workforce: с его помощью можно привлекать к выполнению работ по выкладке товара или сборке заказов в конкретной точке сотрудника, находящегося поблизости. Пока решение доступно только в США, но будет распространяться на другие страны.
Как контролировать полку без участия людей?
Итак, краудсорсинг – это фактически ваши дополнительные руки, которыми вы можете «дотянуться» до всех точек в нужное вам время и в нужном вам порядке. Однако что делать, когда и эти руки недоступны? Например, в этом году мы своими глазами наблюдали ситуацию, когда во время пандемии сбор информации в офлайн-магазине был значительно ограничен: для обеспечения безопасности компании стараются посылать мерчандайзеров на точку как можно реже, а меры в виде масочно-перчаточного режима создают дополнительные барьеры для работы в магазине. Можно ли собирать данные с полок вообще без людей или с их минимальным вовлечением? Оказывается, да – и тут нам на помощь приходят роботы.
Как рассказал Павел Попков, компания Trax разработала три способа для удаленного получения и распознавания данных на полке.
Три способа удаленного контроля
Первый способ – фиксированная камера очень маленького размера, устанавливаемая напротив товарных полок. Частота фотографирования фиксированной камерой определяется отдельно для каждой категории в зависимости от оборачиваемости. «Некоторые категории достаточно фотографировать раз в день, но если товар уходит с полки быстро, его нужно фотографировать чаще, – поясняет Павел Попков. – Фиксированные камеры позволяют делать фото каждую секунду».
Второй способ – дом-камера. Это купольная камера, которая крепится сверху над оборудованием. Дом-камеру удобно использовать там, где сложно установить фиксированную, например, для фотографирования торцов стеллажей или холодильников. Камера может менять направление, фокусировку, масштаб, имеет большее покрытие площади, чем фиксированная. Частота фотографирования настраивается в зависимости от категории. Дом-камера обеспечивает высокое качество распознавания деталей и способна определить не только бренд товара, но и конкретное SKU, упаковку и даже партию. Такая информация представляет особую ценность для более точного анализа товародвижения.
Фото: aodaodaodaod/shutterstock
Третий способ – робот. Это платформа с вертикальной камерой, передвигающаяся между стеллажами и холодильниками и делающая огромное количество фотографий. Камера робота обладает гораздо более высоким разрешением, чем дом-камера. С точки зрения экономики решение показало себя наиболее эффективным, потому что на магазин достаточно одного робота. Робот тестируется в нескольких сетях и полгода назад запущен в Auchan в Португалии.
«В португальской сети робот уже работает в боевом режиме, – рассказывает Павел Попков. – Сначала с его помощью фотографировалась всего лишь часть магазина, теперь зона наблюдения расширена на весь торговый зал и все категории, включая такие сложные для распознавания, как замороженные продукты, нарезка, овощи, фрукты и так далее. Подгрузка данных об SKU происходит практически постоянно. На основании данных, собираемых роботом, строятся бизнес-процессы товародвижения. Мы планируем развернуть это решение в 34 гипермаркетах Auchan в Португалии».
Посмотрите видео о том, какие задачи решает робот Trax в магазине Auchan в Португалии.
Анализ полки для управления запасами, контроля планограмм, сборки заказов
Анализ данных, полученных с помощью камер, помогает оптимизировать процессы и повысить эффективность работы с полкой. «Традиционный офлайн-ритейл находится под давлением стремительно развивающегося e-grocery и ищет пути удержания покупателя, – говорит Павел Попков. – Просто низкая цена уже не работает, ведь крупные онлайн-игроки помимо выгодной цены способны обеспечить широкий ассортимент, удобную навигацию и быструю доставку. Удержать трафик в офлайн-магазине можно за счет сервиса, а это значит – минимальный out-of-stock, удобное расположение товара, безопасность покупки». Вот основные сферы применения данных.
Управление запасами
Инструменты предиктивной аналитики Trax помогают ритейлерам заранее предсказывать, когда и какие товары попадут в out-of-stock.
«Потери от out-of-stock и out-of-shelf обычно составляют 1–2% оборота в денежном выражении, – говорит Павел Попков. – Особенно сильно бьет по продажам отсутствие товаров с низким переключением потребителя, например, в сегменте детского питания: если бренд подходит ребенку, покупатель с него практически не переключается. Анализ полки позволяет построить превентивную модель таким образом, чтобы предсказывать out-of-stock и out-of-shelf до его наступления».
Ответственный сотрудник сети получает оперативную информацию о том, какие товары заканчиваются на полке, и может выставлять их до открытия магазина.
Контроль выполнения планограмм
Появляется возможность регулярно проверять позицию каждого товара на полке, управлять планограммой – отслеживать правильность выкладки поставщиков, делать наиболее удобную выкладку, изменять планограмму в зависимости от спроса. Например, если спрос на какие-то позиции сильно увеличился, можно расширить для них место в планограмме и тем самым повысить товарооборот. «Зачастую планограммы ритейлеров не отображают реальность, – рассказывает Павел Попков. – Например, на планограмме указаны три стеллажа, а по факту их оказывается два или полтора, да еще и стоящих в разных местах или углом, и для товара, нарисованного на планограмме, места просто не остается. Приходится сильно перестраивать выкладку. Возникает много специфичных ситуаций, о которых ритейлер не всегда имеет представление. Такое неведение связано с тем, что инструментов контроля полки до появления технологии computer vision у ритейла не было. Конечно, можно делать инвентаризацию раз в полгода, но это очень затратный процесс, и такие данные быстро теряют актуальность. Сканировать ридером тоже долго и дорого. В итоге сети сами не обладают информацией, какой товар, в какое время и на какой полке находится».
Аналитика позволяет оптимизировать выкладку товара и повысить продажи с 1 кв. м. Например, известно, что товары, расположенные на уровне глаз, лучше продаются, чем стоящие внизу. Поэтому внизу можно разместить товары, потеря оборота которых менее значительна для бизнеса, чем потеря оборота высокомаржинальных товаров.
Сборка заказов в магазине
Многие сети в пандемию запустили услугу сlick and collect. Чтобы сборка заказа была эффективной, необходимо точно знать, какие товары есть в магазине и где их можно быстро найти. Ведь если заказ оформлен, а товара не окажется на полке, его придется заменить, покупатель этого не любит, более того, частые замены негативно скажутся на репутации магазина. Решения Trax позволяют сделать сборку товаров из зала максимально быстрой за счет четких данных о расположении каждой позиции (стеллаж, полка, место) и построения оптимальной навигации.
Связь с покупателем
Во всем мире высоким спросом пользуются технологии, обеспечивающие прямое взаимодействие с покупателями. С помощью специального приложения покупатели могут высказать ритейлеру или производителю свое мнение о новинке, акции. Уже не надо собирать дорогостоящие фокус-группы, можно быстро и дистанционно опросить сразу несколько миллионов покупателей. В портфеле Trax есть решения, обеспечивающие ритейлеру быстрое получение обратной связи от покупателей.
Экономика цифры: кому выгодно computer vision?
Самую очевидную выгоду от внедрений технологии computer vision получают сети гипермаркетов. Чем больше магазин, тем больше ассортимент и выше трудозатраты на управление товародвижением.
Пока computer vision тестируют в основном крупные сети, но решение Trax подходит и начинающим, и нишевым игрокам.
«Затраты на управление цепочкой поставок будут возрастать с каждым месяцем, поэтому маленьким компаниям цифровизация тоже необходима, – считает Павел Попков. – Игрок, который не будет постоянно снижать издержки, быстро выйдет из бизнеса. Небольшая сеть может внедрять цифровые решения в коллаборации с производителями, заинтересованными в получении данных о продажах, создавать аналитические платформы для своих поставщиков.
Самое сложное при внедрении решения в крупных сетях – масштабирование. Чтобы полностью оснастить таких федеральных игроков, как «Пятерочка», «Магнит», «Лента», необходимо иметь технические возможности поддержания большого количества точек и стабильности работы системы. Кроме того, крупные сети имеют широкий и постоянно меняющийся ассортимент, и при таком масштабе камера должна уметь распознавать огромное количество товарных позиций.
Инфраструктура компании Trax позволяет развернуть технологическое решение на несколько тысяч магазинов, обеспечить сбор информации с камер разных видов и быструю обработку данных о товарах. Одна из уникальных фишек интегратора – умение обучить нейронные сети распознавать более тысячи SKU, что открывает большие возможности для разворачивания решения в глобальных розничных сетях.
«Кризис подстегивает ритейлеров инвестировать в цифровые технологии, и основной лозунг цифровизации – быстро, качественно, дешево и с минимальным вовлечением людей, – говорит Павел Попков. – Во времена турбулентности количество запросов, поступающих от крупных ритейлеров мира на тестирование и внедрение решений computer vision, резко возросло. Среди стран, наиболее агрессивно занимающихся цифровой трансформацией, – США и Китай. Растет востребованность технологий и в России».
Решения для грамотного управления полкой помогают производителям повышать продажи, а ритейлерам – своевременно предлагать товар в точке продаж и повышать удовлетворенность покупателей, а в результате – повышать качество и эффективность торговли.