In-Store аналітика RetailNext: Нові стандарти в управлінні рітейлом

Останні 20 років світ стрімко діджіталізується й збирає дані. Однак тільки мати доступ до цифр, щоб бути ефективними – мало. Для управління і прийняття рішень дані повинні бути сегментовані і представлені в зручному для осмислення, аналізу та прогнозування вигляді.

Цей текст доступний також російською мовою

Першими збір і аналіз показників у сфері рітейлу: підрахунок трафіку, конверсій, лояльних покупців, складання customer journey, визначення ефективних «вітрин» тощо в режимі реального часу впровадив і зробив стандартом e-commerce. Але і традиційний роздріб семимильними кроками рухається тим же шляхом. Як це відбувається, в матеріалі для RAU пояснюють спеціалісти аналітичної платформи RetailNext.

Виклики та рішення

Три основні глобальні проблеми для сфери рітейлу в 2021 році: різноманітність економічних умов, розширення роздрібних каналів (онлайн і офлайн) та все більш вимоглива клієнтська база.

І головний виклик, що стоїть зараз перед рітейлом, полягає в зборі та управлінні величезними масивами даних з онлайн і офлайн одночасно. Тому галузь активно впроваджує In-Store аналітику, тобто запускає процеси для виявлення, збору й аналізу даних в усіх сферах роздрібного бізнесу, від продажів і маркетингу до управління запасами і операцій. Середній приріст ринку роздрібної аналітики — 18% в рік. Чому?

In-Store аналітика підвищує ефективність стратегії продажів і маркетингу. Достовірні дані про клієнтів, знання поведінкових даних дозволяють компаніям планувати мерчандайзинг і рекламно-комунікаційні кампанії.

Web інтерфейс візуалізує теплові карти руху і поведінки покупців, що допомагає оптимізувати викладку і зонування, виводить на новий рівень якість обслуговування й задоволеність клієнтів, визначає чинники, які утримують людей в магазині або ж, навпаки.

In-Store аналітика допомагає оптимізувати процеси та ефективність використання ресурсів: знання пікових годин дозволяє планувати завантаження співробітників в торговому залі. Окрім того, сучасні системи дозволяють оцінювати ефективність роботи персоналу з відвідувачами — визначати, хто з продавців працює краще, на який спосіб спілкування з клієнтами здатний співробітник, хто заслуговує підвищення або премію.

А головне, аналіз роздрібної торгівлі точно показує в режимі реального часу та дозволяє порівнювати в динаміці ключові показники: відвідуваність, порівняння з продажами, коефіцієнти конверсії, зміни трафіку під час проведення маркетингових кампаній.

Передові рішення для рітейлу тепер доступні й в Україні. Автоматизована платформа RetailNext аналізує поведінки людей в магазинах в режимі реального часу і допомагає компаніям, що працюють в області рітейлу швидко приймати рішення щодо впровадження змін, які впливають на продажу, відкриває представництво в нашій країні.

In-Store аналітика від Retail Next забезпечує

• Повний аналіз зовнішнього, що входить і внутрішнього трафіків
• Прийняття рішень в області оформлення вітрин, дизайну, навігації й організації простору
• Аналіз руху покупців і часу перебування в магазині та в різних зонах
• Контроль конверсії переходів на всіх етапах шляху до покупки.

За допомогою налаштованого dashboard можна провести аудит всіх магазинів мережі та отримати дані з усіх джерел: лічильників, POS кас, відеоаналітики, WIFI в одному хмарному вирішенні.

Тепер не треба їхати в інші міста — досить подивитися дані по заданих параметрах в dashboard та проаналізувати, чому один магазин виконує свої KPI, а інший ні. У dashboard можна вибрати будь-який відрізок часу і подивитися відео за цей період.

У розділі «Аналітика», можна оцінити, чи ефективний мерчендайзинг, маркетинг, як працює персонал, як взаємодіяв персонал з покупцями, яка конверсія переходів на всіх етапах шляху до покупки.

Як це працює?

Розглянемо на прикладі японської компанії Snow Реак, яка виробляє спорядження для альпіністів і різні туристичні товари (компанія налічує понад 800 магазинів по всьому світу). Довгий час компанія використовувала лише кілька метрик для аналізу роботи — звіти з кас, кількість нових клієнтів, ручний підрахунок кількості відвідувачів щодня і не спиралася системно на дані при прийнятті рішень. Але в міру розширення мережі стали падати продажу і виникла необхідність в єдиних правилах і показниках — KPI.

У 2018 році компанія впровадила Retail In-store Analytics від RetailNext. Встановивши в магазинах спеціальні лічильники й підключившись до платформи, менеджери Snow Реак отримали можливість використовувати дані кінетичної карти: бачити взаємодія покупців з цифровими вивісками, вітринами і інтерактивними дисплеями. Коли ніякої реакції покупців на викладку, не було, менеджери змінювали місце викладки або саму викладку на більш ефективну. Тільки за допомогою коригування викладки товару Snow Реак збільшив продажі в одній з категорій на 20% -22%.

За допомогою Dashboard in-store менеджери змогли аналізувати поведінкові метрики в кожному магазині мережі: час і конверсію переходів на всіх етапах шляху до покупки.

Через 18 місяців після впровадження комплексної in-store аналітики у Snow Реак трафік в цілому збільшився на 8,2%, в деяких магазинах до 26%, конверсія виросла на 13% в деяких магазинах до 32%.

Можливості RetailNext для збільшення продажів використовують понад 450 роздрібних продавців в більш ніж 85 країнах.

За даними RetailNext, хороша викладка товару збільшує продажі на 20-22%. Правильний маркетинг збільшує продажі на 5-7%. Комплексний аудит може збільшити продажі на 200%.

Для отримання більш детальної інформації звертайтеся O.Logosh@retailnext.in.ua