Искусственный интеллект против фрода: как технологии улучшают мерчандайзинг

С советских времен в нашей стране укоренились старые и безынициативные подходы к работе: имитация бурной деятельности (ИБД), «обманывай, если есть возможность», «делай меньше, получай больше». Cуществуют стереотипные историй о «плохом руководстве», «несправедливости на работе» и «креативности лени». Иногда эти установки и мифы оправдываются, но опыт показывает, что происходит это крайне редко.

Самое удивительное, что разработка таких схем зачастую занимает больше времени, чем качественное выполнение обязанностей. Особенно это заметно в сферах маркетинга и мерчандайзинга, где в последние десятилетия выполнение задач часто основывалось на доверии и отсутствии эффективного контроля. Но времена меняются и технологии всё чаще приходят на помощь бизнесу.

Я расскажу о нескольких ситуациях, с которыми столкнулся бизнес и о том, как нам удалось их разоблачить с помощью нашей системы на базе ИИ. Возможно, после прочтения вы задумаетесь о том, чем на самом деле занимается ваш торговый представитель или мерчандайзер в рабочее время.

Одна из распространённых проблем в работе с мерчандайзерами — удалённый контроль их деятельности. Отсутствие личного наблюдения за рабочим процессом позволяет недобросовестным сотрудникам становиться работниками месяца. Как это происходит, продемонстрирую на примере.

Один из ведущих дистрибьюторов алкоголя в России внедрил систему автоматизации мерчандайзинга. В отделе продаж сразу возникли вопросы к одному из лучших торговых представителей. Если за полгода до этого он демонстрировал отличные результаты работы (посещение торговых точек, формирование выкладок, промо-активности), то после запуска системы геолокации его визитов в магазины стали отображаться некорректно. На основе этих данных был проведен глубокий анализ его деятельности. Оказалось, что сотрудник посещал 40 торговых точек в области за 2 дня, просто забегая в магазины для быстрого фотографирования, игнорируя свои основные обязанности: общение с персоналом, контроль заказов, анализ полок и ценников.

Торговый представитель не учел, что система не только отслеживает местоположение визитов в реальном времени, но и записывает продолжительность пребывания. Поэтому, несмотря на то, что он посетил все необходимые точки, его пребывание там было всего 1-3 минуты, и работодатель мог легко это увидеть. Проведенный анализ фотографий показал, что мерчандайзер делал фото полок, которые ближе всего ко входу в магазин, тем самым сокращал себе время работы.

Даже если компания использует системы автоматизации с формальным подходом, это не гарантирует устойчивого контроля: точки были посещены, фотографии были сделаны. Только глубокий анализ данных может показать, кто из сотрудников действительно исполняет свои обязанности качественно, а кто делает работу лишь для галочки.

Многие маркетинговые агентства и компании FMCG используют в своей работе популярные мессенджеры, такие как Viber и WhatsApp для взаимодействия с мерчандайзерами. В моменте — это удобно и быстро, но в долгосрочной перспективе — вы не можете качественно проконтролировать сотрудников. Вот две распространенные модели, как мерчандайзеры этим пользуются.

Есть среди сотрудников настоящие "злобные гении", готовые пойти на невероятные ухищрения, чтобы избежать работы. Один из сотрудников отдела продаж попросил знакомого IT-разработчика создать программу для подмены геолокации. На платформе есть функция отслеживания маршрута сотрудника по количеству посещенных точек, используя геолокацию. Если подменить эти данные, то весь маршрут можно "пройти", не выходя из дома, за 15 минут.

В Viber и WhatsApp можно под фото поставить геометку другого города, используя специальные приложения-паразиты, которых много в Google Play. Однако система на базе ИИ не позволяет формировать отчеты или делать фотографии, пока враждебное приложение не будет удалено. Тогда сотрудник попросил создать отдельную программу, так как все существующие приложения для подмены геолокации система блокировала. Обнаружить такую манипуляцию с "враждебным" софтом сложно, но возможно. В результате наша система в ответ на установку “собственного” приложения перестала показывать любые геокоординаты. В отчете отображались торговые точки без подтверждения геолокации, а контрольный визит руководителя в магазин показал, что мерчандайзера там не было.

Крупные розничные сети, такие как "Лента", "Магнит", и "Перекресток" уже используют мобильные приложения для автоматического сканирования полок, поддержания необходимого ассортимента и получения онлайн-отчетов о состоянии товара. Это повышает эффективность их работы и снижает риск подделки данных. Рассмотрим этот процесс по шагам:

Шаг #1. Сканируем полку

Камеры, установленные в торговой точке или на мобильных устройствах мерчандайзеров, делают снимки полок. Прибыв в торговую точку, мерчандайзер сканирует определенную полку, и приложение автоматически добавляет ему задачи — что и куда разместить. Это уменьшает количество ошибок и снижает трудозатраты.

Шаг #2. Анализируем изображения системой

Алгоритмы ИИ анализируют изображения, определяя наличие и расположение товаров, ценников и рекламных материалов. Система анализирует заполненность полок и при обнаружении критичных пустот отправляет сигнал ответственным сотрудникам, устраняя необходимость ручной проверки наличия товара.

Шаг #3. Сравниваем с планограммой

Завершив работу, программа сверяет результат с планограммой — схемой идеального размещения товаров — выявляет недочеты и дает рекомендации по исправлению.

Шаг #4 Составляем отчетность

ИИ генерирует отчеты, в которых указывается, какие товары расположены неправильно, какие отсутствуют, и где внести коррективы. Программа также выдаёт прогнозируемые показатели.

Более подробно о каждом из шагов, а также о том, как с помощью инновации в ритейле увеличить соответствие планограмм до 90% мы рассказывали в статье.

Многие считают, что внедрение систем на базе ИИ дорого, и это правда. Затраты на установку системы с ИИ в долгосрочной перспективе показывают себя эффективнее, чем экономия с ручным сбором данных в моменте. Чтобы понять, подходит ли ИИ вашему бизнесу, сравнить с другими методами мониторинга, компании сейчас предлагают бесплатный пилотный запуск.

На примере российского производителя алкогольных напитков хочу рассказать, как происходит процесс внедрения нашего пилота в бизнес. Данная компания существует более 12 лет на рынке, входит в топ-5 импортеров вина, имея прибыль более 520 млн. рублей за 2021 год. Когда прибыль компании начала снижаться, одним из решений стало внедрение сервиса по распознаванию товаров. Пилотный проект был необходим, чтобы нейросеть научилась распознавать нужные SKU с высокой точностью. На данном этапе сеть обучилась на 50 SKU, что составляет около 1/3 от всего объёма продукции, с точностью распознавания 90%.

Не обошлось без сложностей. Несмотря на то, что система показывала хорошую точность, при работе с мерчандайзерами начали возникать проблемы. Например, с качеством фотографий стеллажей. Сотрудники пытались уместить весь стеллаж в одно фото, что снижало точность их распознавания. Были также размытые и бликующие снимки.

Благодаря системе ИИ проблему обнаружили и решили, проведя обучающие семинары и разработав подробные инструкции по съёмке витрин. Качество фотографий и распознавания выросло. Уже на этапе пилота были видны результаты, которые в дальнейшем привели к увеличению доступности товара для покупателей, т.е. он стал чаще появляться на полках, его не забывали на складах, не заставляли другими товарами. Результатами для бизнеса стали сокращение времени аудита и трудозатрат сотрудников, а также улучшение качества данных и доли полки.

Если вы также не готовы мириться с фродом от мерчандайзеров, рассмотрите вариант автоматизации с помощью ИТ-технологий. Уже сейчас можно иметь должный контроль за отчётами и персоналом, наладить соответствие планограмм до 90%. Оставляйте заявку на бесплатное внедрение пилота в свой бизнес по ссылке.