Технологии значительно видоизменяются каждый год. Цифровизация стала неотъемлемой частью всех сфер человеческой деятельности. Рынок розничной торговли не становится исключением. IT-компании предлагают участникам рынка инструменты для финансового, логистического, сбытового и административного управления. Управлением мерчандайзингом также стало автоматизированным и оптимизированным.
Стоит отметить, что не все инструменты доступны всем компаниям с самого начала. Часть их них вводят только самые инновационные компании, которые не бояться экспериментировать. Они стараются оптимизировать рабочие процессы и улучшить покупательский опыт всеми доступными способами.
Давайте же посмотрим, что уже сейчас доступно большинству участников FMCG-сектора.
Технология Big Data предполагает анализ большого массива информации в кратчайшие сроки. Этот анализ позволяет формировать ассортиментную матрицу, оптимизировать товарные остатки, распределять продукцию. Есть и другие полезные функции. Например, предсказание спроса, анализ результатов программ лояльности, отслеживание ценообразования.
Очень часто к Big Data прибегают для нахождения всех точек соприкосновения покупателя и продукта. Анализ всех вариантов помогает конкретизировать и уникализировать торговые предложения, с последующей рассылкой их через таргетированную рекламу. В данном случае идет работа над удовлетворением потребности покупателей в индивидуализации подхода. Чем больше человек чувствует свою уникальность, тем лояльнее он становится.
Облачные сервисы помогают компаниям отказаться от содержания серверов и убирают необходимость присутствия сотрудников в офисе. В первую очередь, технология позволяет объединить информационные базы разных подразделений, а затем унифицировать номе данные в соответствии с потребностями всех участников процесса торговли.
Интересная, доступная, но не особо популярная технология - IoT. В рамках ритейлера она встречается в виде радиочастотных меток (RFID-метки).
Они облегчают управление всей цепочкой поставок и сводит к минимуму неточности и ошибки при инвентаризациях.
Основные направление использования - контроль остатков и оптимизация процесса покупки. В последнем случае покупатель просто подносит корзину с товарами к сканеру меток, после чего получает мгновенный расчет стоимости. Процесс совершение покупок сокращается в несколько раз.
Искусственный интеллект имеет множество вариантов использования. В первую очередь - это аналитика. Процесс обработки данных значительно ускоряется, поэтому становится легче контролировать поставки, спрос, тенденции и цены. Часто ИИ используют для подготовки маркетинговых стратегий. Проводится сегментация аудитории и выделение ее вкусов и предпочтений.
Второе направление - персонализация в рамках торговой точки. В зале устанавливается камера, которая считывает биометрические данные покупателей. ИИ определяет целевую аудиторию по множеству параметров, среди которых пол, возраст, частота посещаемости. Определив покупателя, система может предложить товары, соответствующие их предпочтениям, что сказывается на повышении продаж.
Третье направление - мерчандайзинг. Анализ данных по продажам всей торговой сети позволяет актуализировать планограммы. Кроме того, камеры в зале могут сканировать полки на наличие проблемных мест и вовремя давать сигнал персоналу.
ИИ хорошо зарекомендовал себя в оптимизации не только процессов, но и расходов. Система может просчитать количество персонала в торговом зале в различные периоды и построить эффективный график работы сотрудников.
Благодаря технологиям мерчандайзер значительно улучшает свою работу. Он быстрее реагирует на проблемы, работает по самой актуальной информации и ведет общение с руководством в режиме реального времени.
В обозримом будущем мерчандайзеры получат больше времени для грамотной презентации продукта и бренда заказчика. Кроме того, работники смогут точечно реагировать на запросы клиентов и предлагать им купить то, что они хотят. Избавившись от многих рутинных задач, мерчандайзеры могут направить свою энергию на формирование клиентского опыта, представление интересов покупателя и создания предпосылок для росла лояльности.
