Как видеоналитика помогла нам увеличить товарооборот на шесть процентов
Прийти в магазин и не найти на полке свои любимые печеньки – это очень грустно. Рассказываем, как мы тестировали систему видеораспознавания, которая борется с пустотой и помогает увеличивать продажи.
Пустая полка – это всегда потери в продажах. При этом в магазинах часто не хватает сотрудников, чтобы следить за выкладкой. Мы стали искать решение, которое поможет магазинам, и этим решением стала система видеоаналитики.
Математика, камера и робот
Для начала мы встретились с руководством магазинов, чтобы понять, как решить проблему пустот на полках. Попробовали применять математические методы, но они вероятностные и не всегда точные. Попробовали сделать так, чтобы полку фотографировал сотрудник, а система бы анализировала данные. Но оказалось, что это нужно делать с одного ракурса, чтобы «склеивать» снимки, а сами они должны быть четкими. Плюс приходилось так или иначе задействовать работника магазина.
Тогда мы попробовали установить камеру на робота, который постоянно проезжает мимо полок. Из-за потока людей он не всегда выдавал корректные данные. Такое решение может подойти для непродовольственных товаров, где не так часто происходит ротация ассортимента.
Поэтому мы остановились на стационарной камере. На конкурс отозвались 62 поставщика. После уточнения всех технических заданий, остались две компании. В итоге мы выбрали решение Cera Retail и начали пилотный проект.
Для теста взяли восемь супермаркетов в Москве, в которых установили систему видеораспознавания. И ещё столько же магазинов, которые совпадали по трафику, продажам и так далее.
A/B-тест проводили на товарах с высокой долей оборачиваемости – молоко, безалкогольные напитки и вода.
Как оказалось, система может быть хорошим инструментом для эффективного распределения рабочего времени сотрудника.
Как это работает
Напротив полки с товарами установлена видеокамера. Она снимает реалограмму в любое удобное время, этот интервал можно настроить. Если система видит, что товара на полке нет, работник получает задание на выкладку в приложении. Система считает, что товара нет, даже если он находится глубоко и не виден покупателю.
«Для персонала приложение стало палочкой-выручалочкой – отпала необходимость грузить в телегу на складе все товары подряд, а потом возвращать те, что не влезли на полку или не нужны для пополнения. Сотруднику в приложении видно, какие товары с какими остатками попали в приоритет на отработку. Система позволила сэкономить до 40 процентов рабочего времени, которое в магазинах тратили на выкладку и доставку товаров со склада до полки и обратно».
Дополнительные плюсы:
Экономия времени работника магазина.
Данные может получать поставщик, которому также важно отслеживать, как продаются товары.
Мы анализируем так называемый виртуальный остаток. Если товара нет на полках и на складе, данные передаются в систему автозаказа.
Система может распознавать отсутствие ценника и его актуальность.
«Как и наши поставщики, мы заинтересованы в том, чтобы полка не была пустой, и товары продавались. Поэтому мы работаем с нашими партнёрами, которые могут присоединиться к проекту, чтобы отслеживать наличие товара на полке, его продажи и качество работы мерчендайзеров. Видеоаналитика – перспективное решение и с точки зрения управления небольшими магазинами – директор нескольких торговых точек может дистанционно отслеживать, что происходит на полках».
Что в итоге?
В пилотных магазинах товарооборот некоторых категорий вырос на шесть процентов. Минимальный рост – три процента.
Система уже работает в 100 супермаркетах. Она распознает полки с молочными продуктами, безалкогольными напитками, пивом и слабым алкоголем. В ближайшее время мы внедрим её во всех «Супер Лентах».