Automatisierung des Merchandisings — Growth Hacking für den Einzelhandel
Die Einzelhändler und die Hersteller stellen Merchandiser ein, damit diese fast täglich die Verkaufsstellen prüfen, indem sie auf die Richtigkeit der Warenauslage, die Bestückung der Regale, die Übereinstimmung der Preisschilder prüfen, den Lagerbestand kontrollieren und nach den Ergebnissen die Berichte mit Fotos erstellen.
Zusammen mit Anastasia Bordak, Leiterin der Goods Checker KI-Lösung für den Einzelhandel bei der IBA Group, werden wir herausfinden, wie der Merchandising-Prozess optimiert, die Einhaltung der Planogramme prozentual und damit der Umsatz gesteigert werden können.
Handarbeit und Halbautomatisierung VS-Automatisierung
Laut Angaben vom Trax Plattform verwenden 44 % der Einzelhändler immer noch manuelle Audittechniken in den Geschäften und für die Bewertung der Einhaltung der Vorschriften.
Die Handarbeit und die Halbautomatisierung decken nicht alle Phasen des Merchandising-Prozesses ab. Dies führt zu zeitaufwändigen Prüfungen, zu Sicherheitsproblemen im Unternehmen. Die Daten sind ungeordnet und müssen oft manuell in die Unternehmenssysteme eingegeben werden. In solchem Fall ist der menschliche Faktor unvermeidlich: Unabhängig davon, wie erfahren und aufmerksam ein Mitarbeiter ist, ist er immer noch ein Mensch.
Gleichzeitig decken die branchenspezifischen IT-Lösungen alle Phasen des Geschäftsprozesses ab und reduzieren den menschlichen Faktor auf ein Minimum. Der Prozess wird transparent sowohl für Führungskräfte, als auch für Manager und Merchandiser. Die Automatisierung verbessert die Qualität der Daten: Sie sind einheitlich strukturiert, werden weder dupliziert noch gehen sie verloren, und ihre Vertraulichkeit ist gewährleistet.
Die branchenspezifischen Lösungen bieten Führungskräften detaillierte Analysen auf mehreren Ebenen. Das Topmanagement kann sich beim Entscheidungstreffen auf zuverlässige und aktuelle Daten verlassen.
Automatisierung des Merchandisings am Beispiel der Goods Checker KI-Lösung
Die Goods Checker ist ein Ökosystem für eine automatisierte Merchandising-Vorgänge mit dem Einsatz von Computer Vision und Neuronennetzen. Die Lösung umfasst alle Stufen: von der Planogrammgestaltung bis zur Analytik.
Entwicklung von Regeln für die Warenauslage
In 80% der Fälle entscheiden sich die Menschen, das oder jenes Produkt direkt im Geschäft zu kaufen. Deshalb ist es wichtig, es so auszulegen, dass es ins Blickfeld der Kunden geriet und dann in ihren Einkaufskörben landet.
Hier helfen Planogramme den Herstellern und Einzelhändlern. Zu ihrer Erstellung wird in der Regel MS Excel verwendet. MS Excel ist ein einfaches, verständliches und kostengünstiges Tool, das auf fast jedem Computer installiert ist.
Allerdings hat es bei der Arbeit mit Planogrammen eine Reihe von Nachteilen:
- Kompliziertheit bei der Erstellung von Planogrammen;
- Schwierigkeiten bei der Aufrechterhaltung im aktuellen Zustand;
- Zeitaufwändigkeit bei der Hinzuzufügung von Bildern, damit der Merchandiser das Planogramm leichter verstehen kann.
Vergleichen Sie in MS Excel und in Goods Checker erstellte Planogramme. Die Bilder und die ordentliche Beschriftungen helfen schneller zu verstehen, was und wo stehen sollte.
In Goods Checker erstellen die Manager per Drag-and-Drop die Planogramme, die in den Formaten MS Excel und PDF gespeichert werden können.
Ergebnis: Die Manager erstellen schneller Planogramme, diese sind leichter auf dem neuesten Stand zu halten.
Mit der Goods Checker kann das Planogramm für 100 SKU für eine Minute erstellt werden.
Feldarbeiten
Die effiziente Arbeitsweise des Merchandisers beeinflusst direkt den Umsatz. Die Merchandiser in den Verkaufsstellen sammeln die Informationen, die von den Managern zur Verkaufsplanung und zur Bewertung der Aktionen von Konkurrenten verwendet werden.
Die Unternehmen stellen häufig Aufgaben, überwachen deren Umsetzung und kommunizieren mit den Kaufleuten über Messenger wie Telegram, Viber oder WhatsApp. Jeder hat einen Messenger, so dass Sie ihn sofort für Ihre Arbeit nutzen können. Es sei daran erinnert, dass alle Messenger folgende Nachteile haben:
- Die Information ist nicht strukturiert und nicht im Unternehmenssystem gespeichert;
- Es ist unmöglich, ein einheitliches System zu schaffen, in dem die Informationen von allen Verkaufsstellen und Mitarbeitern gesammelt werden;
- Es ist schwierig, die Routen der Merchandiser zu erarbeiten und zu verfolgen;
- Es ist schwierig, die Vertraulichkeit zu gewährleisten;
- Oft gibt es keine Sicherheitskopien.
Um all diese Aufgaben zu lösen, wurde in der Goods Checker eine Web-Anwendung für Manager und eine mobile Anwendung für Merchandiser entwickelt.
In der Web-Anwendung erstellen die Manager die Routen und die Aufgaben für die Merchandiser. In den Aufgaben können Texte geschrieben, eine Liste mit Checkboxen erstellt und ein Bild der ausgeführten Arbeiten eingefügt werden.
Die Merchandiser verwenden die mobile Anwendung Check&Go, um die Aufgaben der Manager zu erledigen und die Warenauslagen in Echtzeit zu überprüfen.
Damit die Goods Checker die Warenauslage in Echtzeit analysieren kann, wird künstliche Intelligenz eingesetzt. Der Computer Vision von Goods Checker verarbeitet ein Foto: Er erkennt die darauf abgebildeten Waren, vergleicht die Darstellung im Bild mit dem Planogramm und stellt Abweichungen fest. Wenn ein Produkt auf dem Planogramm steht, aber nicht im Regal, oder wenn es eine Limonade statt eines Saftes gibt, wird die Goods Checker es „ersehen“. Die KI kann sogar erkennen, ob ein 1,5-Liter-Beutel mit Saft statt eines 1-Liter-Beutels ausgelegt ist.
Es gibt Fälle, in denen der Merchandiser nicht in der Lage ist, die Auslage sofort zu korrigieren. In diesem Fall kann der Grund in der Anwendung angegeben werden: Das Produkt ist nicht mehr vorrätig, die Anlage ist kaputt usw.
Bei so einem Ansatz muss der Mitarbeiter keine Dokumente und Planogramme mit sich herumtragen. Das bedeutet, dass er nicht mehr irgendwohin fahren muss, um neue Dokumente zu besorgen, und dass er diese auch nicht jedes Mal ausdrucken muss. Sie können nicht verloren gehen, gelassen, verwechselt werden usw. Darüber hinaus können die Manager sicher sein, dass nur aktuelle und zuverlässige Daten in das System hochgeladen werden.
Ergebnis. Mit Goods Checker wird das Merchandising für alle Betroffenen transparent, und die aggregierten, genauen Daten werden in das Unternehmenssystem eingegeben.
Die Manager können die Aufgaben der Mitarbeiter schneller erstellen und überprüfen, und die Supervisoren können alle Bilder von Merchandisern auswerten.
Die Merchandiser prüfen ihrerseits die Verkaufsstellen schneller und besser, wodurch sich die Einhaltung der Anforderungen an die Auslage prozentual erhöht.
Da die Merchandiser weniger Zeit an einer Verkaufsstelle verbringen können, kann die ersparte Zeit für andere Geschäftsprozesse genutzt oder die Planstellen von Außendienstmitarbeitern können gestrichen werden.
Die Fallstudie eines unserer Kunden: Durch die Goods Checker ist die Einhaltung des Planogramms von 60 % auf 90 % gestiegen.
Analyse
Die Manager erhalten Hunderte von Bildern von Merchandisern. Alle Bilder müssen ausgewertet werden, damit die Berichte für Marketer und Manager erstellt werden können. Anhand der Berichte können die Marketer verfolgen, wie die Produktauslage funktioniert, ihre eigene Position und die Position ihrer Konkurrenten auf dem Markt verstehen.
Beispiele der Bilder, die von Merchandisern gesendet werden
Oftmals analysieren die Manager die Fotos manuell. Dieser Ansatz ist sinnvoll, wenn es nur wenige Bilder gibt, aber wenn es Hunderte sind, wird der Ansatz zeitaufwändig:
- Das Verfahren ist für die Mitarbeiter zeitaufwändig;
- Die Bildbewertung ist subjektiv;
- Es gibt keine zusammengefasste Analyse in Bezug auf alle Verkaufsstellen, Mitarbeiter und Waren.
In der Goods Checker analysiert die künstliche Intelligenz schnell die Bilder und erstellt Berichte auf der Grundlage von Informationen von Merchandisern. Die Analyse wird in verschiedenen Bereichen (Verkaufsstellen, Mitarbeiter, Produkt) erstellt und kann im Verlauf (im Vergleich zu einem zurückliegenden Zeitraum) vorgenommen werden. Die Anwender greifen über einen Webbrowser fast sofort auf die Berichte zu.
Mit Goods Checker können folgende Informationen erhalten werden:
- Anteil an Ihrer Marke/Submarke/SKU im Regal;
- Anteil an Ihrer Marke/Submarke/SKU der Konkurrenten im Regal;
- Ursachen für die falsche Auslage der Ware: ist die Ware nicht vorrätig, sind die Geräte kaputt oder jede von Ihnen angegebene Ursache;
- Daten, die zur Festlegung von KPIs für Mitarbeiter verwendet werden können;
- Analyse nach der Bilderqualität.
Beispiele von Auswertungsberichten:
Darüber hinaus analysiert die Goods Checker die SKU ab dem ersten Verkaufstag.
Zwei Wochen vor der Markteinführung kann Goods Checker darauf trainiert werden, ein neues Produkt zu erkennen: Dafür genügt es, etwa 100 Produktfotos in das Neuronennetz hochzuladen.
Ergebnis. Die Führungskräfte erhalten die Informationen über die tatsächliche Situation in den Verkaufsstellen und in den Regalen, legen realistische KPIs fest und bewerten die Mitarbeiter objektiv. Die Manager vollzieht seinerseits die Gründe für die Nichteinhaltung der Planogramme nach: die Waren sind nicht auf Lager, defekte Geräte usw.
Fallstudie mit einem Zigarettenhersteller
Die Waren des Auftraggebers werden in 5.000 Verkaufsstellen verkauft, und mehr als 100 Merchandiser besuchen jede Verkaufsstelle, um die Auslage zu korrigieren und die Lagerbestände zu überprüfen. Nachdem sie alles kontrolliert haben, fotografieren die Mitarbeiter die Regale und schicken die Bilder an die Manager.
Die Letzteren müssen jeden Monat mehr als 60.000 Bilder verarbeiten. Es ist physisch unmöglich, eine solche Menge zu überprüfen und zu bewerten, da es noch andere Aufgaben gibt.
Das Unternehmen hat beschlossen, das Merchandising zu automatisieren und dazu Goods Checker einzusetzen. Nach dieser Einführung ist die Zahl der analysierten Bilder von 3 % auf 100 % gestiegen.
Darüber hinaus waren die Manager in der Lage, die Arbeit der Merchandiser, die SKU-Präsenz sowie die Platzierung und den Einsatz der Geräte objektiv zu beurteilen.
Automatisierung von Geschäftsprozessen ist eine neue Realität für den Einzelhandel
Heutzutage ist die Qualität der Dienstleistungen eng mit der Technologie verbunden. Die BI-Systeme helfen, den Käufer besser kennenzulernen, das maschinelle Lernen hilft, personalisierte Angebote zu erstellen, die Chatbots helfen, die Fragen der Kunden schnell zu beantworten, Selbstbedienungskassen helfen, den Kaufprozess zu beschleunigen usw.
Das Merchandising ist eine wichtige Phase in der Verkaufskette. Unserer Erfahrung nach kann seine Automatisierung helfen, Engpässe im Prozess zu finden und den Umsatz um 5-7 % zu steigern.
Durch die Automatisierung von Geschäftsprozessen werden diese beschleunigt, so dass der Umsatz des Unternehmens gesteigert und die Selbstkosten für Produkte und Dienstleistungen reduziert werden.