Заинтересовать и угодить: как современные технологии увеличивают продажи

Развитие технологий в российском ритейле привлекает к себе все больше внимания со стороны инвесторов: по данным РБК Исследований рынков, объем IT-инвестиций в розничной торговле в прошлом году превысил 54 млрд рублей. Одновременно с этим крупнейшие торговые сети увеличили долю на рынке до 28,5%. Что все это значит и как передовые решения повышают эффективность продаж, рассказал Денис Бочаров, менеджер по развитию бизнеса Orange Business Services.

Российские ритейлеры все чаще прибегают к внедрению самых разнообразных технологических решений: распознаванию лиц, контролю наличия продуктов и выкладки, мониторингу логистических центров и др. Условно можно разделить перечисленные инновации на 2 группы: ориентированные на товарооборот и на работу с покупателями. Рассмотрим каждую их них подробнее.

Чтобы на складах не образовывались залежи одной продукци параллельно с дефицитом другой, технологи разработали систему прогнозирования спроса. Решение агрегирует информацию из ERP-систем, складских систем планирования запасов и других аналитических модулей и позволяет максимально точно определить, какой продукт будет пользоваться успехом и в каких количествах.

Благодаря внедрению системы складского учета с использованием предиктивной аналитики, в магазине электроники "М.Видео" значительно упростили процесс создания отчетности по разным срезам. Полученные данные помогают понять спрос на определенные товары в зависимости от времени года, погодных условий и других факторов, и заказывать отдельные позиции лишь в необходимом количестве.

Зарубежная розничная сеть Walmart анализирует данные кассовых терминалов и товарных радиометок при помощи нейросетей, что позволяет прогнозировать спрос на товары или его отсутствие. Для этого у компании есть специализированные инструменты, включая облачный сервис Data Cafe Walmart.

Для того, чтобы товар поступал на прилавки в хорошем качестве и точно в срок, компании все чаще обращаются к интеллектуальным системам планирования логистических процессов. Они позволяют мониторить поставки и при необходимости вносить корректировки в передвижение товаров. Своевременная поставка способствует снижению процента норм естественной убыли продукции, иначе говоря - порчи товара на складах.

Пример: внедренная в 2017 году в компании "ЭФКО" информационная система нового типа для планирования продаж и оптимизации логистических операций. Это решение, основанное на радиометках, IoT-устройствах и анализе Big Data, позволило улучшить и автоматизировать последовательность производства товаров и их перемещение. В результате компания определила точный объем продукции для хранения на конкретных точках продаж, товары перестали накапливаться на складе. Для компании это была критически важная инициатива, поскольку ее поставки связаны с скоропортящимися продуктами питания.

Помимо этого, умная доставка способна отслеживать затраты на транспорт — с момента отгрузки товара и до его появления на полке магазина.

К созданию тепловых карт прибегают как сами магазины, так и торговые центры. Последние активно используют технологию для выявления наиболее привлекательных зон и анализа посетителей. После, на основе полученной информации обосновывается стоимость арендной ставки за квадратный метр.

Тепловые карты могут создаваться на базе 3 показателей: mac-адресов - если отслеживается подключение к WiFi, iBeacon-маячков - аналогично, но уже с Bluetooth, и видеоаналитики. Самым бюджетным вариантом остается анализ mac-адресов, несмотря на то, что в крупных городах хорошо развит LTE-сигнал, и потребность в использовании WiFi в ТЦ заметно снижена. В Москве около 60% посетителей ТЦ имеют включенный WiFi-модуль в смартфонах. В то же время iBeacon чаще используется для точного определения местоположения человека, что позволяет использовать его для навигации в больших пространствах: например, в аэропортах и крупных ТЦ.

Такие карты наглядно демонстрируют поведение массы покупателей: что их интересовало, как они двигались, где провели основную часть времени. Зоны максимального скопления людей и их самого длительного пребывания отмечаются более “теплым” цветом. Можно детализировать полученные сведения: например, разделить аудиторию на различные сегменты и составить карту поведенческих предпочтений, предсказывая куда пойдут покупатели после посещения того или иного магазина.

А вот для создания еще более точной схемы интересов посетителей можно сравнить собранные сведения о покупателях с информацией из платформы для управления данными (DMP) популярных провайдеров интернет-услуг (например, Яндекса или Mail.ru). Таким образом посетители сегментируются по нескольким десяткам параметров, а ассортимент и сервис кастомизируются под интересы своей целевой аудитории.

Современные технологии позволяют персонализировать рекламу в точках офлайн-продаж, не прокручивая один и тот же ролик для всех, а выбирая материал в зависимости от характеристик потенциального покупателя. Женщина, проходящая умный бьюти-корнер, получит предложение ознакомиться со скидками на продукцию, которая подойдет ей по возрасту и ряду других показателей.

Настолько таргетированная реклама стала возможна за счет системы распознавания лиц и специализированной беспроводной точки связи, постоянно сканирующей радиоэфир и определяющей наличие устройств с активным WiFi-модулем. Далее алгоритм связывает изображение лица пользователя и mac-адрес его мобильного устройства, формируя комплексный облик покупателя.

После анализа действий пользователя с помощью BI-системы, она определяет его интересы. В результате, магазины конкретной сети "узнают" своего клиента в лицо и демонстрируют рекламу средств, которые с большей вероятностью подойдут именно ему. Еще больше информации о покупателе можно получить, если он участвует в программе лояльности или на его смартфон установлено приложение магазина. В таком случае маркетинговые акции могут проводиться еще до входа посетителя в магазин или до совершения покупки. Например, проходя мимо полки с релевантным акционным товаром, покупатель получит push-уведомление или sms.

Пример: сбор данных для рекламной кампании, проведенный производителем кофе марки Bahio. Компания установила специальный экран с различными датчиками на площадке с высокой проходимостью. В базе памяти компьютера, подключенного к интерактивному баннеру, содержались тысячи примеров изображений, шрифтов, фотографий. Система, показывая картинки прохожим, оценивала их реакцию и после подбирала то, что с большей вероятностью могло вызвать эмоции конкретного человека. Результат - производитель кофе получил выборку данных, включая поведенческие паттерны потенциальной целевой аудитории, по которой в дальнейшем была запущена масштабная рекламная кампания.

Аккумулируя большие данные магазины получают возможность надлежащим образом реагировать на поведение и интересы посетителей. Фактически, речь идет об обратной связи, которую клиент выражает своим поведением.

В одном из московских магазинов популярной российской обувной сети управляющие столкнулись с очень низкими результатами продаж. Несмотря на удачное расположение торгового центра и высокую проходимость, точка не пользовалась успехом. После установки iBeacon и интеграции нововведения с системой аналитики все прояснилось. Оказалось, средний возраст посетителя ТЦ не совпадает с обувью, выставленной на витрины магазина. Как только выкладка стала соответствовать целевой аудитории центра, посещаемость точки, а следом и ее продажи, увеличились.

Резюмируя, описанные выше решения позволяют ритейлу не только повышать средний чек за счет коммуникации с посетителями или оценки эффективности прилавка или магазина в целом, но и увеличивать выручку за счет адаптации ассортимента под поведенческий профиль. За этой и другими технологиями - будущее. Без hi-tech дальнейшее развитие ритейла едва ли возможно.