Доступ к возможностям розничной торговли на основе данных

Наше понимание того, как данные могут повлиять на реализацию розничной торговли, развивалось в течение многих лет: от самых ранних вариантов использования, которые реализовывали наши клиенты, чтобы получить представление о «последнем километре» распределения их продуктов, до объединения торгового планирования, точек продаж, и данные инвентаризации, которые мы внедрили в этом году. Мы снова и снова убеждаемся в том, что чем больше известно о том, что происходит с продуктом на пути от производителя (фабрики, пекарни, фермы или завода) к потребителю, тем лучше может быть компания. в прогнозировании того, когда, где и какое вмешательство человека потребуется для достижения конечной цели — успешной продажи на полке.

Например, если ваши системы сообщают вам, что полная паллета с товаром была доставлена в магазин за день до начала акции, а данные POS говорят вам, что на второй день акции произошло резкое падение продаж, вы может быть вполне уверен, что товар не был упакован. Отправка одного из ваших региональных представителей в этот магазин как можно скорее, безусловно, будет более ценным, чем приглашение его посетить магазин, который сообщает об ожидаемом рекламном росте.

Рассмотрим несколько подобных примеров того, как комбинации данных могут помочь вам повысить прибыль в розничной торговле и одновременно снизить расходы, связанные с полевыми операциями.

Основы

В первые дни внедрения Repsly в сферу розничной торговли (около 2008 г.) существовало два основных сценария использования, в решении которых наши клиенты были заинтересованы: обеспечение подотчетности своих полевых команд и сбор полезных данных о состоянии продуктов на полке. Если бы данные могли показать нашим клиентам, где были проблемы с дистрибуцией, нестандартными ценами и презентациями, не соответствующими принципам бренда, они почувствовали бы себя уполномоченными и контролирующими ситуацию. Мы могли бы добиться этого с помощью простой регистрации по GPS и базовых форм сбора данных.

За прошедшие годы и буквально тысячи внедрений нашей платформы для полевых команд CPG мы стали свидетелями эволюции ценности, основанной на данных, которую бренды CPG создают в сфере розничной торговли, до сегодняшнего дня, возникающей из комбинации нескольких основных типов данных, некоторые из которых генерируются в рамках платформы Retail Execution (Действия и наблюдения), а также другие, предоставляемые посредством совместного использования между системами:

• Данные о деятельности, которые информируют о том, что на самом деле делают представители на местах. Какие виды деятельности, в каких торговых точках, с какой периодичностью и с каким успехом.
• Наблюдаемые данные, или то, что видят торговые представители, когда они участвуют в сделке. Такие вещи, как состояние продукта на полке (цена, доступность, статус продвижения…), присутствие и активность конкурентов, соответствие планограмме, демографические данные магазина… возможности безграничны.
• Данные о продажах, в идеале по SKU, по магазинам, по дням; как текущие, так и исторические. В некоторых средах это серьезная задача, но ценность, которую обеспечивает этот уровень детализации и актуальности данных, чрезвычайно важна в сочетании с другими факторами!
• Планирование продвижения и связанные с ним данные планирования спроса. Знание того, что будет продвигаться, когда и где, а также ожидаемый рост от этих рекламных акций, позволяет вам проанализировать окружающие факторы, которыми можно управлять, чтобы добиться максимальной производительности и прибыли от этих рекламных акций.
• Данные о цепочке поставок, включая уровни запасов в магазине, данные об отгрузках и истощении запасов, отложенные заказы и сроки выполнения заказов на складе.
• Данные о тенденциях потребительского поведения. Эволюция аналитики социальных сетей позволяет выявлять возникающие изменения в поведении потребителей практически в режиме реального времени, позволяя брендам реагировать на эти изменения по мере их возникновения, а не после того, как возможности достигли пика.
  
  

Конечно, среди них есть больше типов данных и сегментов, которые важны для повышения эффективности розничной торговли, но они составляют основу мощных данных, которые могут привести к невероятно впечатляющим результатам.

Истории успеха

За последние 10 лет в Repsly произошло более 1000 внедрений нашей платформы Retail Execution, и по-прежнему впечатляет как разнообразие «путей выхода на рынок», так и то, насколько инновационными могут быть бренды в том, как они определяют, где именно и сколько инвестировать в практический мерчендайзинг.

Многие новые бренды с энтузиазмом реагировали на то, какое влияние может оказать эффективный мерчандайзинг в магазинах, и я видел, как крупные CPG добились невероятных успехов в запуске продуктов, рекламных акциях и доминировании в категориях, сосредоточив внимание на бренде, когда потребитель стоит перед полкой и решает, какой товар купить.

Вот три весьма впечатляющих сценария, которые доказывают, какую ценность может получить бренд потребительских товаров, если он эффективно сочетает два или более основных типов данных, обсуждавшихся выше.

Оптимизация торгового продвижения

Одним из ключевых показателей эффективности (KPI), над достижением которого наши клиенты усердно работают, является соблюдение требований по продвижению. Наши клиенты рассказали нам, что подозревают, что 30–50 процентов их рекламной деятельности в магазине не выполняются по плану, что снижает общую эффективность промоакции. Мы видели бесчисленное множество примеров проблем, которые возникают, когда предполагается проведение рекламной акции: от неправильных цен до пустых или отсутствующих витрин до витрин, заполненных продукцией конкурента!

Большинство полевых групп CPG регулярно обслуживают свои магазины с наибольшим объемом продаж, но могут перейти к «удвоению количества» на конкретном баннере во время проведения рекламной акции. Проблема в том, что даже при увеличенном графике посещений команда рассчитывает на то, что «наткнется» на проблему. Каждый день, когда акция не проводится ни в одном магазине, означает потерю продаж, и в значительном проценте магазинов акция может никогда не проводиться должным образом. Высокоэффективное решение этой проблемы, которое, как мы видели, реализуют CPG, заключается в объединении данных планирования торгового продвижения с ежедневными данными POS и направлении представителей только в те магазины, где есть проблема.

Например, вы можете проводить рекламную акцию в сети продуктовых магазинов на 450 дверей, которую ваши представители проводят раз в 2 недели. В среднем они сталкивались с проблемой в середине двухнедельной акции и полностью пропускали половину однонедельных пробежек. Если вы объедините данные, которые я только что упомянул (TPM и POS), вы увидите, какие магазины достигают ожидаемого роста в первый день акции, а какие — нет. Это магазины, которые вашим представителям следует посетить как можно скорее! Возможность выявлять и устранять проблемы с соблюдением требований в магазине значительно повысит общую эффективность продвижения и обеспечит гораздо более высокую рентабельность инвестиций в вашу выездную команду.

Что на полках?

Исследования показали, что съедобные продукты, такие как напитки и закуски, работают лучше, когда они представлены на полных полках. Потребители испытывают отвращение к выбору этих продуктов на практически пустой и неорганизованной полке3, когда позиции сопоставимого конкурента роскошно заполнены; они не хотят покупать «остатки», с которыми другие люди разобрались и разбросали. Розничные продавцы очень заняты и могут не уделять приоритетное внимание заполнению полки при доставке товара. Вы можете страдать от недостатка товаров на полках, даже если вашего товара в подсобном помещении имеется в достаточном количестве. Лучший способ борьбы с этим — информировать ваш процесс планирования (также известный как планы покрытия) данными об отправке.

Если вы знаете, что поддон с товаром отправлен в магазин, планирование представителя, который будет следить за этой доставкой и следить за тем, чтобы как можно большая часть этой партии была упакована, приведет к увеличению скорости, а также к увеличению стоимости товара. визит. Обратный вариант использования объединяет данные TPM с данными об отправке, давая вам знать, если отгрузка не была произведена вовремя для удовлетворения спроса, ожидаемого от начинающейся рекламной акции, что может помочь вам избежать наихудшего вида отсутствия на складе (во время дорогостоящее продвижение), заставляя ваших представителей принимать упреждающие меры, такие как перемещение запасов между магазинами

Оптимизация деятельности

Во многих случаях данные POS-терминалов практически в реальном времени трудно получить, или их приобретение и внедрение в повседневные процессы выходят за рамки бюджета. Если ваши системы и процессы позволяют вам работать с историческими представлениями данных, вы все равно можете использовать возможности данных, чтобы определить, как оптимизировать деятельность вашей полевой команды. Вы можете оценить относительную ценность того, что делает представитель, анализируя корреляцию между определенными видами деятельности и тенденциями продаж с течением времени. Этот вид анализа становится более эффективным за счет включения A/B-тестирования. Например, если у вас есть только агрегированные ежемесячные данные о продажах по регионам, вы можете изменить поведение представителей одного региона (например, увеличить частоту посещения одного региона в течение месяца), чтобы определить, какое влияние это изменение окажет на общий объем продаж. Мы видели, как покупатели меняли несколько аспектов желаемого поведения, чтобы определить, как структурировать идеальное посещение магазина для конкретного выхода на рынок, включая количество посещений в зависимости от продолжительности посещения, время, проведенное с менеджерами, частоту обучающих мероприятий (для обучения -персонал магазина), взаимодействие с потребителями. Определение идеального посещения может сильно различаться в зависимости от канала, демографических данных магазина, категории продукта, времени года и других факторов. Постоянное измерение и анализ того, какое поведение оказывает наибольшее влияние на продажи, позволит вам создать версию, которая лучше всего подходит вашему продукту, и вывести его на рынок.

Существуют десятки дополнительных вариантов использования данных для повышения производительности полевых групп розничной торговли, и тема данных чрезвычайно глубока. Мы поделимся дополнительными мыслями и опытом о том, как компании, производящие потребительские товары, могут использовать данные для увеличения продаж, в том числе о некоторой работе, которую мы проделали в отношении «зрелости данных» и о том, как она связана с этапом роста, а также некоторыми передовыми практиками для этого.