Môže pomôcť maloobchodným predajcom tehál a mált pomocou analýzy údajov

Kľúčovým poslaním každého zamestnanca IT je pridávať hodnotu organizácii prostredníctvom internetu šikovný využitie technológie. To je úloha, ktorá je zvyčajne veľmi špecifická, nielen pre priemysel, ale pre väčšinu organizácie pretože každá spoločnosť má svoj vlastný spôsob práce. Ale niekedy prichádzajú inovácie od tretích strán, ktoré môžu tejto misii pomôcť, a práve som narazil na jednu z inovácií v maloobchodnom sektore.

Všetci sme počuli príbehy o tom, ako maloobchodné predajne tehál a mált nemôžu konkurovať veľkým maloobchodníkom, ako je Walmart alebo veľkým online maloobchodníkom, ako je Amazon. Do istej miery je to pravda. Žiadny maloobchodný obchod nemôže niesť obrovskú škálu tovaru, ktorý Amazon môže, a žiadny malý maloobchodný predajca nemôže zhromažďovať kúpnu silu spoločnosti Walmart.

Fyzické obchody však ponúkajú niečo, čo Amazon nemôže, a niečo, čo Walmart nerobí dobre, a to je fyzická dostupnosť. Ak potrebujete nejakú položku a vo vašom okolí je obchod, ktorý ju nesie, môžete si ju teraz prevziať. Na cestu do obchodu nemusíte čakať dlhšie. Iste, jedného dňa môže byť robot schopný odhodiť, čo chce, do 30 minút alebo menej, ale zatiaľ je toto stále jednou z hlavných výhod tehál a malty, a tieto operácie by ho mali využiť až do výšky.

Aby sa táto výhoda rozšírila, obchody s tehlami, najmä menšie prevádzky, môžu ďalej konkurovať likes Amazon a Walmart pomocou údajov, ktoré už majú, a potom ich pomocou týchto údajov vytvoriť zákaznícky zážitok, ktorý nemôžu získať online alebo v obrovskom boxovom obchode. Údaje, ktoré to urobia, vytvoria v reálnom čase obraz o tom, čo je na sklade a kde je v obchode.

Poskytnutím takýchto údajov v reálnom čase môžu obchody poskytnúť tovar, ktorý zákazníci požadujú, a poskytnúť im ešte väčšiu dostupnosť, bez frustrácií z prehľadávania obrovských uličiek maloobchodníka s veľkými krabicami, alebo ešte horšie, čakania, kým niekto „skontroluje zadok“ na niečo, čo malo byť po celý čas vpredu. Amazon môže vašim členom dodať nákupy za dva dni, rýchlejšie v niekoľkých mestách. Spoločnosť Walmart vám povie, či je produkt na sklade, ale nedá vám žiadny údaj o tom, kde v obchode ho nájsť, alebo či je v obchode alebo sklade.

Existuje veľa priestoru na zlepšenie týchto skúseností pre menšie maloobchodné operácie. Výzvou samozrejme je, ako získať údaje z regálov a umiestniť ich tam, kde ich môžu zákazníci nájsť. Akonáhle bude táto výzva identifikovaná, pristane na stole správcu IT.

Vedenie kariet v inventári

Problémom fyzického obchodu je presná správa zásob, takže zákazníci, nielen predajcovia, majú nejakú predstavu o tom, čo je na policiach. Tam by mala začať väčšina maloobchodných IT administrátorov: dobrý systém sledovania zásob, pretože akonáhle bude nasadený, budete vedieť, čo má byť na poličke. Avšak to, čo má byť, nemusí byť rovnaké ako to, čo v skutočnosti je.

Dôvody sa budú líšiť, ale okrem zrejmých (napríklad neslávne známa zľava na päť prstov) sa výrobky mohli presunúť na nové miesto, buď zákazníkom, ktorý sa naň pozrel a potom ho položil niekde inde alebo preto, že zamestnanec obchodu ho umiestnil na nesprávne miesto. A samozrejme, systém predaja (POS) nemusí byť správne zaúčtovaný za predaj, pravdepodobne kvôli chýbajúcej nálepke UPC (Universal Universal Product Code) alebo, horšie, nesprávnej nálepke na správnom produkte.

Našťastie máte k dispozícii údaje o tom, čo máte na policiach. Môžete sledovať všetko tým, že váš predajný personál bude kontrolovať položky, keď cestujú po vašom obchode, a potom skontrolovať, čo je tam na základe očakávanej úrovne zásob. Počkajte - to by vyžadovalo veľa zamestnancov a všetci by potrebovali nejaký terminál, aby poznali očakávané úrovne zásob.

Ako teda zhromažďujete potrebné údaje? A čo je dôležitejšie, ako ho sprístupníte zákazníkom, ktorí chcú vedieť, či máte konkrétnu položku na sklade? Odpoveď je samozrejme viac údajov. Musíte ho však zbierať bez použitia ďalších zamestnancov.

Automatické načítanie údajov

Jedna odpoveď na túto dilemu je od Trax Image Recognition, singapurskej spoločnosti so sídlom v Singapure, ktorá pomáha obchodom zhromažďovať údaje, ktoré potrebujú, a odfotiť ich police pomocou smartfónu. Fotografie výrobkov na policiach sa analyzujú pomocou systému umelej inteligencie (AI) s názvom Trax Retail Watch, ktorý dokáže rozpoznať podrobnosti o každom produkte, spočítať, koľko položiek existuje v každej kategórii, a potom postupom času aplikovať strojové učenie. (ML) predpovedať, kedy zmeniť poradie.

„Polica je poslednou oblasťou, ktorá ešte nebola automatizovaná, “ povedal Steve Hornyak, generálny riaditeľ spoločnosti Americas v spoločnosti Trax. Hornyak povedal, že aj keď v dodávateľskom reťazci a POS došlo k automatizácii, nestalo sa to, čo je na poličke. Systém Trax „konvertuje výrobky z regálov na údaje“, tvrdí Hornyak.

Oddelenie IT v maloobchode je potom schopné vziať všetky zozbierané údaje a sprístupniť ich na analýzu údajov, alebo môžu využiť jednu zo služieb, ktoré poskytuje Trax Image Recognition, na prácu s rovnakou fuškou. V každom prípade musí obchod poskytovať rozhranie so systémom POS, nákupným systémom a systémom sledovania zásob, ktoré pravdepodobne vynútia aj spojenie so všeobecným účtovným systémom.

Kombinácia systémov potom umožňuje obchodu mať vždy aktuálny prehľad o jeho skladových zásobách a to zase umožňuje obchodu poskytovať zákazníkom údaje v reálnom čase. Týmto spôsobom, ak niekto potrebuje konkrétnu položku, vie, kde ju nájsť. A ak sú údaje správne spravované, kde presne v obchode ich nájsť.

„IT môže byť sprostredkovateľom, “ vysvetlil Hornyak, „alebo máme REST API, aby mohli získať údaje.“

Získanie hrany v elektronickom obchode

Prístup k týmto údajom samozrejme otvára aj celý rad možností, ktoré by kamenárenským obchodom mohli priniesť novú výhodu v porovnaní s gigantmi elektronického obchodu, a to aj tých veľkých ako Amazon. Ak majú na sklade položku, kde sa ho zákazníci môžu dotknúť a kde ju môžu mať okamžite, potom to nemôžu predajcovia elektronického obchodu urobiť. A keď zákazník práve potrebuje produkt, cena je menej faktorom ako dostupnosť.

Ak máte všetky údaje vo svojom inventári, od poradia k prijatiu až po predaj, môžete tiež povedať veľa o tom, ako sa máte v obchode. Môžete zistiť, či sa produkt predáva rýchlejšie, ako plánovalo vaše plánovanie, a potom upraviť objednávky. Môžete tiež zistiť, kedy sa produkt už nepredáva, a môžete ľahko a rýchlo vyhľadať výrobky, ktoré boli stiahnuté z obehu. Ak ste so svojimi zákazníkmi priateľskí, môžete tieto údaje mapovať do systému riadenia vzťahov so zákazníkmi (CRM) a priradiť jedinečné alebo špeciálne položky konkrétnym zákazníkom alebo skupinám a ďalej upevniť ich lojalitu.

To všetko sú kroky, ktoré už veľkí maloobchodníci online a veľké predajne online už robia, zvyčajne s vlastnými systémami. Nástroje ako systém Trax Retail Watch však umožňujú menším maloobchodníkom používať podobné metódy a poskytujú im nové spôsoby, ako súťažiť a poskytovať lepší zážitok z nakupovania, pričom stále využívajú svoju primárnu výhodu: priama interakcia so zákazníkom. Je to niečo, čo nemôžete urobiť online, a to ani s chatmi poháňanými AI, a je to kritická hranica, ktorú môžu poskytnúť iba pracovníci IT s dobrým porozumením údajov organizácie.