Механика Alerting OSA для точного измерения показателей наличия продукции на полке магазина в режиме реального времени — пока еще новинка в российском ритейле, но у нее большое будущее! О том, как работает алертинговая система, как она помогает мерчандайзерам и заменит ли она в перспективе людей — рассказал руководитель digital-направления OPEN Group Павел Решетников.
— Расскажите общие принципы работы алертинговой системы?
— У сетей есть множество данных из разных источников. Сюда входят история продаж, остатки, наличие промо, сезонность, погодные колебания и еще целый ряд факторов, которые затем анализируются специальными алгоритмами. Когда динамика продаж по конкретному продукту оказывается ниже, система сигнализирует о том, что товара, скорее всего, нет на полке или в магазине. Этот сигнал и называется алертом. Проще говоря, среднестатистически жевательная резинка продается каждый час, и если в очередной час продажи не было, то система даст знать, что надо проверить наличие этого товара на полке. Для слаженной работы без искажений данные о продажах должны поступать в систему практически в режиме онлайн. Сигнал нужно грамотно откалибровать, и для этого нужен доступ к полке и человек, который будет быстро проверять, есть ли алерт на самом деле или нет.
— Какие системы сейчас существуют на рынке и чем отличается от них Alerting OSA?
— Есть и другие решения — сейчас они ведут работу с двумя-тремя не самыми крупными сетями, но полноценного продукта, который может анализировать ситуацию с товаром на полке в реальном времени, мне кажется, на рынке сейчас нет. А вторым отличием действующих сейчас систем является то, что они забирают данные по продажам из сети и прогоняют по своим алгоритмам. В этом процессе есть несколько минусов: для сбора данных необходимо преодолеть все тонкости, связанные с firewall и со службой безопасности, а также неслаженность работы с другими департаментами внутри сети, например, с аналитическим или логистическими отделами.
Наше решение Alerting OSA изначально основано на том, что магазин или сеть сами разрабатывают свой алгоритм и выпускают алерт. При этом алгоритмика выпуска сигнала изначально «дружит» с различными службами внутри сети: аналитическим, ассортиментным, логистическим, техническими отделами. Мы забираем алерт по API, поэтому нет конфликта со службой безопасности и угрозы для всей коммерческой информации, она остается в сети.
Если ритейлер готов к работе с алертами, то он уже в состоянии обрабатывать данные продаж с каждой кассы в режиме онлайн и передавать это в систему. Мы забираем готовый продукт, который полностью укомплектован и логикой, и всеми процедурами внутри сети, и предоставляем руки, которые в этот алерт могут отработать и быстро откалибровать систему.
При этом мы уже активно думаем над тем, как мы сами можем настроить подобный алгоритм обработки данных и выпуска сигналов в сети, если там нет своего налаженного процесса.
— В каких категориях внедрена технология?
Мы работаем с крупными международными компаниями: производителем табака, производителем кондитерских изделий и кормов для животных, а также с рядом мультикатегорийных мировых и локальных производителей. Этот проект уже вышел из стадии пилота в нескольких городах на масштабирование в рамках страны.
При этом наши команды отрабатывают алерты по нескольким механикам:
Первая — это классический мерчандайзинг с адресной программой. Допустим, сотрудник должен прийти на точку в понедельник, среду и пятницу. Система это знает и выпускает алерт только в эти дни, чтобы не работать вхолостую. В 6 утра сигнал уже готов к визиту мерчандайзера и прогружается вместе со всеми заданиями.
Второй вариант — это гибкая адаптация маршрута мерчандайзера под торговые точки, в которых выпускается алерт. При появлении сигнала сотрудник меняет маршрут и отправляется в эту точку, чтобы отработать проблему.
В третьей модели сеть сбрасывает все алерты, которые есть на данный момент в магазине по всем категориям. Когда мерчандайзер приходит в точку, он полностью отрабатывает их все и тем самым калибрует систему.
— Какие функции выполняет мерчандайзер в процессе отработки алерта?
— Алгоритм может немного отличаться от категории к категории в зависимости от количества мест продаж внутри торговой точки, но логика всегда одна. Если сотрудник работает по алертам, то он приходит на точку, затем сразу фиксирует ситуацию по алертам и фотографирует выкладку до того, как начал работать с полкой. Уже на этом уровне у него есть понимание того, по каким позициям есть проблемы и что ему нужно будет отработать сперва на складе, а затем и проверить виртуальные остатки. После этого он занимается своей обычной работой: выставляет продукты, соблюдает планограмму, расширяет долю полки.
Чтобы помочь мерчандайзеру, мы интегрировали в систему дополнительные подсказки. Кроме уже привычных GPS, фотографии и анкеты, которые немного увеличивают время на визит, мы, например, показываем последнюю дату обновления ценника — соответственно, сотруднику не нужно обращаться за помощью к персоналу или оборудованию магазина, и он может сразу проверить актуальность ценника, не отходя от полки.
Также у нас есть отметки по системным остаткам, благодаря чему появляется возможность отследить “свежие” виртуальные остатки. По продуктам in-out, и поэтому у мерчандайзера есть понимание, что их нужно выставить быстро, ведь если такой товар простоит на складе, то это просто замороженные деньги, неслучившаяся продажа в очень ограниченный промежуток времени. Кроме того, мы показываем тип ценника на промопродукт из системы: он может быть желтым или красным. И если в точке по какой-то причине не выставили нужный ценник, работа мерчандайзера становится более адресной: он может поправить ситуацию, которую не заметить невооруженным глазом.
— А что делать с наличием виртуальных остатков? Теми продуктами, что были списаны или украдены из магазина.
— Мерчандайзер должен не просто спросить у кассира, почему продукта нет, а дойти до ответственного лица, чаще всего до директора магазина, который покажет, какие виртуальные остатки есть в системе. Через приложение в нашей системе есть возможность дать обратную связь по точке и указать реальные остатки; или дать обратную связь на директора, если он отказывается скорректировать системные цифры. Это позволяет нам влиять на автоматический заказ, увеличивать переходящий остаток на полке и тем самым увеличивать продажи.
Таким образом, мерчандайзер отрабатывает два типа алертов: первый — наличие продукта в магазине, второй — виртуальные остатки.
При этом сейчас мы уже дошли до того, что системными подсказками помогаем мерчандайзерам ускорить процесс его работы в торговой точке с акцентом на действия, которые положительно повлияют на продажи.
— Сможет ли Alerting OSA система со временем полностью заменить человека?
— Если посмотреть на последние исследования консалтинговых компаний, которые пытаются заглянуть в недалекое будущее, то к 2025–2035 годам многое, что относится к аналитике и простому ручному труду — работа кассира, сбор заказов, прогноз продаж — будет автоматизировано. Всему этому систему можно научить. Но решения менеджеров и ручную работу с полкой пока что нельзя стандартизировать.
Если мы говорим конкретно про мерчандайзинг, то он будет востребован еще очень долго.
