Об инновационных способах применения видеоаналитики и ее преимуществах для торговых сетей рассказал Михаил Могилевский, генеральный директор Digia RUS
Анализ поведения клиентов является важным фактором для любого ритейлера. В случае с сайтом или интернет-магазином все достаточно просто как с точки зрения анализа такого бизнеса, так и с точки зрения технической выполнимости: можно составить картину о количестве посетителей, просмотре товаров, предложений, последовательности открытия страниц и времени пребывания на сайте и на основе этих данных и сведениях о покупках составить необходимые коэффициенты эффективности.
Но как быть с реальным магазином? Как правило, в настоящей жизни все сводится лишь к анализу информации об уже совершенных покупках из учетной системы, а в лучшем случае имеется базовая аналитическая система и измеряется конверсия вошедших к количеству чеков.
Но эти данные для реального магазина не дают ответы на множество вопросов о поведении потребителей: какова настоящая проходимость каждого из отделов? Какие стеллажи вызывают больший интерес? Сколько посетителей остались без внимания продавцов-консультантов? Какова эффективность торцевых стендов? Какова длина очереди в каждый момент времени и как составить оптимальный график работы продавцов-консультантов и кассиров? Как повлияла конкретная проводимая акция/реклама на проходимость в отделе? А ведь на основе такой информации можно получить вполне измеримые KPI, повысить эффективность работы магазинов и произвести оптимизацию трудовых ресурсов.
Ранее видеоаналитика использовалась в рознице только для безопасности, чтобы повысить качество работы операторов видеонаблюдения, но с развитием технологий и с усилением конкуренции на рынке тренд начинает меняться. Уже сейчас крупнейшие розничные компании используют видеоаналитику для операционных задач, задач маркетинга и мерчендайзинга. Опыт Wal-Mart и Best Buy — тому подтверждение.
К основным возможностям видеоаналитики можно отнести:
• подсчет посетителей,
• анализ поведения посетителей в торговом зале,
• анализ очередей и качества обслуживания.
Далее более подробно рассмотрим каждый из этих пунктов.
Подсчет количества посетителей используется как на входе в магазин, так и на входе в конкретные отделы или этажи. Системы умеют отличать посетителей от сотрудников торговой точки на основе цвета формы. Подсчет может производиться по головам при вертикальном расположении камер или по лицам при стандартном расположении камер. По данным счетчиков посетителей можно получить такие коэффициенты конверсии, как процент задержавшихся у витрины, процент зашедших в магазин, процент дошедших до определенного отдела, стеллажа, а также один из самых важных коэффициентов конверсии – процент посетителей, совершивших покупки.
Данные могут использоваться как по отдельному магазину, так и по всей торговой сети с разбивкой по времени. Возможен анализ и подсчет с учетом направления движения, а также указание областей «Откуда» и «Куда» перемещаются клиенты. Таким образом, вместо одной «стандартной» конверсии (количество вошедших к чекам) магазин получает несколько разных коэффициентов конверсий, каждый из которых возможно превратить в прозрачные, логичные и измеримые KPI для различных категорий персонала магазина.
Анализ поведения посетителей в торговом зале используется для получения представления о траекториях движения и выделения «горячих-холодных» зон. Траектории движения позволяют выделить наиболее проходимые участки и «мертвые» зоны, а «горячие-холодные» зоны показывают, где и на какое время клиенты останавливались, что вызывало интерес.
Благодаря этим данным можно анализировать эффективность оформления торговых залов и витрин, выкладки товаров, оптимизировать и перераспределять персонал в торговом зале. Используя сравнение данных по времени, можно проанализировать эффективность маркетинговых и рекламных вложений. Одним из дополнительных плюсов может быть обоснование стоимости площадей в аренду и обоснование стоимости полки поставщикам.
Предпосылками для анализа длины очередей являются цели повышения качества обслуживания, оптимизации ресурсов кассового узла и увеличение объема продаж. Не секрет, что две цели по повышению качества обслуживания и оптимизация персонала могут противоречить друг другу. Для качественного управления требуется надежный инструмент наблюдения, который на основе текущих данных может предсказать длину очереди через определенный промежуток времени. Администратор может заранее увидеть потребность в дополнительных кассирах, чтобы очередь не превышала заданной длины. Одной камерой можно закрыть до четырех кассовых узлов, что позитивно сказывается на стоимости решения.
К отдельному классу решений по видеоаналитике для торговли можно отнести контроль кассовых операций. Это отдельный класс систем, который уже применяется большинством ритейлеров в России для обеспечения безопасности операций на кассе. Все кассовые события отправляются на сервер вместе с видео. Далее оператор в ручном или автоматическом режиме может получить список возможных нарушений. Сразу после внедрения такой системы количество кассовых нарушений падает в разы.
Специалисты компании Digia RUS готовы оказать необходимые консультации и реализовать проекты по видеоаналитике для розничных компаний. Для получения дополнительной информации можно обратиться к представителям компании или записаться на регулярные вебинары по соответствующей тематике.
* На правах рекламы
