Успішність продажів у магазинах залежить не лише від якісного товару, хорошої реклами, представленості брендів, організованого топменеджменту та інвестицій. Часто підприємці стикаються із проблеми операційної діяльності магазину, які своєю чергою негативно впливають на доступність товару на полиці.

Видання All Retail описало основні проблеми операційної діяльності магазину, на що вони впливають і як з ними боротися. AIN.Business вибрав основне.

Найпоширеніші операційні проблеми магазину

  • Фантомний продукт — система обліку запасів включає залишки товарів, яких немає в магазині;
  • Товари, які не придатні для продажу;
  • Товар у магазині, але не на полиці;
  • Покупці не бачать товар — товари заставлені іншими товарами, або товари в невеликій кількості не видно глибоко на полицях.
  • Невідповідність цін на ціннику та в чеку;
  • Пізній старт промо;
  • Занадто маленькі замовлення у поставках;
  • Поличний простір, зайнятий непродаваними товарами.

Застарілі методи

Більшість ритейлерів використовують традиційні методи управління доступністю товару:

  • Обробка даних за допомогою Excel або інструментів BI.
  • Регулярний обхід магазину (аудит).

Проте ці методи застарілі, точність ідентифікації подій OOS є низькою та запізнілою, зустрічається також багато помилок.

Сучасні рішення

Є 2 типи рішень з управління доступністю товару на полиці:

  • Інструменти, розроблені за допомогою технології розпізнавання зображень (IR).
  • Інструменти просунутої аналітики, розроблені за допомогою технології машинного навчання.

Вони допомагають своєчасно знати про нестачу товару, але є набагато дорожчими.

Що таке SUMATUS on shelf availability

  • Інструмент, розроблений з використанням технології машинного навчання, допомагає відстежувати відсутність руху по залишках у магазинах.
  • Це допомагає виявляти операційні проблеми, усувати їх, покращувати доступність та видимість продукту на полиці та тим самим рятувати продажі.
  • Інструмент призначений для фізичних магазинів, наприклад для продуктових магазинів, аптек, будівельних маркетів, товарів повсякденного попиту.

Як це працює

  • Алгоритми машинного навчання щодня аналізують рух по залишках кожного магазину, кожного товару та у разі його відсутності сповіщають магазин про можливі операційні проблеми щодо товарів.
  • Співробітники магазину усувають неполадки і відразу починаються продажі цих товарів.
  • Ця технологія дозволяє тримати полиці постійно наповненими, працівники магазину не перевантажені контролем за продукцією, всі дані про товари систематизовані.