В большинстве случаев, когда мы говорим о цифровизации ритейла, мы имеем в виду продуктовый или онлайн ритейл. Это не удивительно. Большие обороты, гигантские распределительные склады, широкая сеть магазинов или пунктов выдачи заказов. Такие объемы просто не могут существовать без автоматизации хотя бы какой-то части бизнес-процессов. От сюда формируется большое количество типовых задач, которые требуют схожих между собой решений.
Тем не менее, Fashion-ритейл сигнализирует о своих потребностях не реже продуктового или онлайн-ритейла. Цифровизация этой части отрасли более сложная, так как ее бизнес-процессы развиваются под влиянием сегментов их целевой аудитории.
Есть магазины премиум, и там акцент делается на уровне обслуживания и знании потребностей конкретного покупателя. Есть сегмент масс-маркета, где самое важное — качественно обеспечить поток посетителей: отсутствие очередей, своевременно возвращенная на полки продукция и ее корректное размещение относительно зон торгового зала, контроль кассовых операций, сокращение воровства в зоне примерки и т.д.
У многих представителей Fashion-ритейла боль заключается в следующем: в магазинах с высокой проходимостью не обеспечивается своевременный возврат товара на полку или вешалку.
Что ведет к возникновению различных проблем и потере прибыли ритейлером.
Как выглядит этот процесс на примере:
1. Выбор: покупатель выбирает товар на полке, например, блузку.
2. Примерка: покупатель идет в примерочную, чтобы примерить блузку.
3. Оставленная вещь: после примерки покупатель решает, что не будет покупать блузку, и оставляет ее в примерочной.
4. Сотрудник магазина: сотрудник магазина должен периодически проверять примерочные, чтобы собирать оставленные вещи.
5. Несвоевременный возврат: в данном случае, сотрудник магазина не вовремя забирает блузку из примерочной.
6. Последствия: блузка остается в примерочной.
К каким проблемам это может привести:
— Нехватка товара: покупатели не могут найти блузку на полке, потому что она находится в примерочной.
— Непорядок: в примерочной может образоваться беспорядок, который создает неудобства для других покупателей.
— Потеря товара или кража товара: блузка может быть утеряна или украдена, если она не будет вовремя возвращена на место продажи.
— Неэффективность: сотрудники магазина могут тратить время на поиск блузок, которые не могут вернуть на полку вовремя.
Для решения такой задачи можно отталкиваться от трех элементов:
1) примерочная, в которой зафиксирована оставленная вещь
2) пустые полка или вешалка
3) покупатель, который выходит из примерочной, в которой оставлена вещь
Как может выглядеть решение этой ситуации с помощью интеллектуальной видеоаналитики:
1. Автоматическое обнаружение оставленных вещей:
— Распознавание пустых полок и вешалок: в случае, если полка, с которой был взят товар на примерку, пустует более 5-10 минут (или заданного промежутка времени), сотруднику магазина, отвечающего за наполнение торгового зала автоматически поступает уведомление. Сотрудник проверяет, была ли приобретена вещь. И, если вещь купили, обновляет содержимое полки из запасов со склада. Если же ее не купили, то забирает из примерочной.
— Определение наличия вещей в примерочной: Система может фиксировать вещи в примерочной и подавать сигнал, когда в ней появляется оставленный предмет.
— Подсчет оставленных вещей: Видеоаналитика может подсчитывать количество оставленных вещей в примерочной. А также время, в течение которого они там находятся, что позволит сотрудникам магазина быстрее реагировать на ситуацию.
2. Оповещение персонала:
— Мобильные уведомления: Система может отправлять уведомления на мобильные устройства сотрудников магазина, сообщать о наличии оставленных вещей в примерочной.
— Звуковые сигналы: Можно установить звуковой сигнал, который будет звучать при обнаружении оставленной вещи в примерочной. При покидании покупателем примерочной, в которой оставлены вещи, можно включить звуковое напоминание, о необходимости передать вещи сотруднику магазина на выходе из зоны.
3. Оптимизация работы сотрудников:
— Отслеживание перемещений сотрудников: Видеоаналитика может отслеживать перемещение персонала магазина и определять, кто из них должен забрать оставленные вещи из примерочной.
— Анализ временного режима: Система может анализировать время реакции менеджера магазина на сигналы о наличии оставленных вещей и определять наиболее эффективные методы работы.
4. Предотвращение краж:
— Распознавание лиц: Видеоаналитика может использовать распознавание лиц для идентификации клиентов, которые оставляют вещи в примерочной и не возвращают их.
— Отслеживание движения: Система может отслеживать движение покупателей в примерочной и определять, что они не оставили ничего в примерочной, не передали сотруднику на выходе товар, и не проводили никакой оплаты товара на кассе. Такая цепочка, говорит о том, что товар все еще у посетителя магазина.
5. Аналитика покупательского поведения:
— Анализ времени, проведенного в примерочной: Видеоаналитика может определить время, которое покупатели проводят в примерочной, и оптимизировать процесс примерки. Например, мягким звуковым напоминанием. Или отправлением сигнала сотрудникам магазина.
— Анализ частоты посещения примерочной: Можно отслеживать количество посещений примерочной и определять наиболее востребованные товары и размеры.
В результате использование интеллектуальной видеоаналитики позволяет напрямую влиять на эффективность торговой точки в целом.
Сложность реализации данной задачи заключается в сильной дифференциации торговых залов: расположении зон, самой продукции, уровне обученности сотрудников, логике построения процессов продажи.
Здесь самое важное — нацеленность на результат. Так как практика показывает, что при масштабировании таких решений, после успешного пилота, эффект значительно превосходит ожидание.
