Давайте пофантазируем, как мы будем покупать, когда системы прогноза нашего поведения в магазине станут общим стандартом. Возможно, это поможет, как ритейлерам, так и технологическим компаниям в определении контуров будущего.
Прогнозы спроса, что может быть важнее для бизнеса?
Это и стратегические планы развития, и где открыть очередной магазин или поставить распределительный центр, как и для кого продвигать товар в следующем месяце, оперативные прогнозы на день, неделю для завоза товара в магазины.
Короче, куда ни кинь везде, хорошо бы знать, что будет заранее.
Вспомните безнавигаторную эпоху, когда выезжаешь, к примеру, с дачи и совершенно не понимаешь, когда доберёшься, а сейчас решил ехать, посмотрел, увидел, что всё красное и решишь «посижу-ка я ещё на даче», а Яндекс тебе ещё подскажет, когда пробки начнут желтеть. У нас появилась возможность заглянуть в будущее при помощи навигатора. Прогнозная аналитика тоже позволяет заглянуть немного в будущее и в этом её достоинство.
Вот как может выглядеть наш покупательский опыт при совершенной прогнозной аналитике, развитых средствах коммуникации и наличии интернета вещей.
Зайдя в магазин ваш мобильный телефон сопоставит ваш список покупок с планировкой магазина и построит вам оптимальный маршрут движения, чтобы вы не теряли лишнего времени.
Цены в магазине динамические, но не слишком))), чтобы не утомлять и не раздражать покупателей, их будут менять два три раза в день не больше. Электронные ценники для этого вам в помощь.
Вы ушли из дома за покупками, но дома жизнь не замирает, в этот момент, кто-то из членов вашей семьи таки и доел то, что вы не планировали покупать – любимый йогурт съел кто-то из домочадцев. Если сегодня для вас это неожиданный сюрприз по возвращении из магазина, то в будущем рядовое событие, которое при помощи интернета вещей легко поправляется. Информация об этом событии поступит в ваш аккаунт и обновит тот список покупок, с которым вы пришли в магазин так, что вы не останетесь без своего стандартного и необходимого вам набора продуктов и вам не придётся идти снова за ним магазин по приходу домой. Заметьте, что в будущем в магазины всё-таки люди будут ходить.
Товар, который вы ожидали купить вдруг не оказывается на полке, хотя при помощи дополненной реальности или сканирования QR кода вы понимаете, что он должен быть. Возможно, кто-то вас опередил и забрал продукт ранее, и он уже едет к кассе, но не в вашей тележке. Не беда! Вы сразу заказываете это онлайн.
Но тотальная логистика этот косячок магазина исправит и заказ у вас всё равно будет дома на столе к вашему приезду.
Приложение в телефоне не только проложит маршрут по магазину, но и сделает вам персональные предложения, от которых вы не сможете отказаться, так как приложение учитывает все тонкие движения вашей души и возможности вашего кошелька, а при необходимости для особо тонких натур может учесть и фазу луны, и пожелания домочадцев и ещё много чего полезного.
Отдавая данные о себе и своём поведении, мы получаем взамен удивительный комфорт.
Картинка красивая нарисована со стороны потребителя, а что нужно ритейлеру, чтобы создать такое полотно, чтобы всё, что мы описали стало явью?
Во-первых, вы должны знать всё или почти всё о поведении клиента во всех каналах, чтобы вы могли ему хоть чем-то помочь в его выборе.
Во-вторых, вы его должны распознать в этих каналах, идентифицировать и склеить его профиль, в онлайне - это довольно непростая задача, а в офлайне совсем становится сложной, но уже решаемой.
В-третьих, вы должны знать свои запасы и уметь ими ловко распоряжаться в зависимости от прогнозируемого спроса.
В-четвертых, маршрут и поведение клиента в магазине вам должны дать больше информации о его потребностях, чем вы сейчас имеете.
В-пятых, планировка каждого магазина, должна быть основана не только на ассортименте товаров, но и на маршрутах движения покупателя, которые строятся на обработке big data.
Как видите всё это работает, когда у вас достаточно данных, а когда есть данные неизбежно появляется термин Big DATA, из которой нужно выудить полезную информацию.
Многое из того, что я описал уже не является запредельной фантастикой, к примеру, Alibaba в некоторых локациях гарантирует 2 часовую доставку продуктов с момента заказа. AmazonGo отлично склеивает профили и поведение клиентов в своих онлайн и офлайн каналах, благодаря машинному зрению.
Многие ритейлеры уже отходят от планирования в зависимости только от событий, таких как 8 марта, Новый год, 23 февраля и т.п., понятно, что эти события никуда не делись и дают всплески продаж, но так же очевидно, если мы опустимся на уровень каждого потребителя, то найдётся множество людей, для которых эти события ничего не значат в жизни, но есть события, которые важны именно им, сейчас мы, как правило, о таких событиях в жизни отдельного человека ничего не знаем. Более тщательное планирование благодаря большему объёму данных даёт больше возможностей ритейлеру сделать более качественное предложение.
Как со всем эти богатством данных быть и с новыми перспективами? Сложности возникают в самом начале, когда нужно учитывать всё больше факторов и больше, которые влияют на покупку.
Кто-то идёт по пути создания команд Data Scientist – это те самые люди, которые как шахтёры помогут вам добыть «данные из данных», просеять руду и получить из неё полезную породу, которая приведёт вашу компанию к успеху. Как правило, при появлении их в компании начинают внедрять методы машинного обучения, искусственного интеллекта. Они активно включаются в работу с группами планирования спроса, попутно улучшают ваши бизнес-процессы, благодаря автоматизации, вы совместно с ними создаёте предпосылки для очередного рывка компании.
У такого подхода есть существенные минусы, о которых стоит сейчас упомянуть. Специалисты такого рода стоят очень дорого, отсутствие нормальной IT архитектуры и хаотичность бизнес-процессов загоняет таких людей в статус партизан, которые могут решить любую задачу, но сравнить их никак нельзя с регулярной армией. Для этого нужны полководцы в рядах топ менеджмента новой генерации, которые могут системно подойти к построению цифровой стратегии, а таких людей в любой отрасли ничтожное количество.
Второй подход - отдать всё на аутсорсинг, что сейчас представляется довольно разумным, с точки зрения проб и ошибок и текущих возможностей микро-(моно) сервисов, макросервисов, когда небольшие сервисы на аутсорсинге в состоянии на высоком качественном уровне закрыть одну из задач. Но и в этом подходе есть свои минусы. Таких микро-(моно) сервисов может быть тысяча в одной организации и вопрос их управления не является уж очень простым с точки зрения IT архитектуры и выстраивания бизнес-процессов.
Вопросы коммуникации внешних команд с внутренними тоже осложняют качественное и быстрое исполнение задач.
Но всё равно в маркетинге сейчас происходит смещение акцента на динамическое ценообразование, динамическую рекламную и ценовую политику, необходимость качественного обслуживания даже продуктов с коротким жизненным циклом, к примеру, покупка чашки кофе или булки, всё это ведёт к усложнению прогнозных технологий и алгоритмов.
Но так или иначе, планировщики спроса уже нуждаются в этих технологиях, чтобы в тренде на падение маржинальности в ритейле получить необходимую отдачу от данных и достичь наилучших показателей по доходности.
Нам не избежать вовлечения во все сферы жизни компании сотрудников новых технологий, главное, чтобы было в достатке руководителей, которые бы драйвили эти изменения в этих компаниях, пока надо признаться ощущается острый дефицит таких людей. Подавляющее большинство руководителей современного ритейла сами не имеют широкого цифрового опыта даже на бытовом уровне, хотя бы на уровне регулярного пользования интернет-магазинами, от этого все их решения очень поверхностные с точки зрения цифровой трансформации и нет глубины понимания перспектив и стоящих задач.
По мере проникновения e-commerce в обычную жизнь топ менеджеров мы будем видеть всё большее ускорение развития всех цифровых технологий в ритейле.
Осталось только дождаться!
Ставьте лайки и подписывайтесь на канал, если понравилась статья.
Буду вам очень благодарен за это.
Автор Борис Агатов,
Независимый эксперт по внедрению инноваций в ритейле, автор концепции «Магазин 4.0»
От автора: «Провожу корпоративные семинары по теме: «Как открыть Магазин 4.0 без ошибок»
Создаю стратегию магазина 4.0, консультирую, помогаю разобраться в новых технологиях для ритейла, сравнить аналоги и выбрать оптимальный вариант для вашего бизнеса и дать новый импульс развития вашей компании при помощи новых технологий.
Связывайтесь через Facebook или http://agatov.new-retail.ru/ :
Больше информации на Facebook https://www.facebook.com/boris.agatov