Lasmart | Аналитика и рост в ритейле

Новый проект Lasmart SpacePlanner: цифровизация мерчандайзинга в компании «Бетховен» 🐾 Компания «Бетховен», объединяющая более 100 розничных магазинов, интернет-магазин и мобильное приложение, продолжает развивать цифровую инфраструктуру бизнеса. Новое направление — автоматизация управления ассортиментом и торговым пространством. С помощью SpacePlanner команда «Бетховен» планирует сократить ручную работу с планограммами, учитывать реальную вместимость торгового оборудования, анализировать эффективность выкладки и быстрее проводить изменения в магазинах. Ключевая задача — связать ассортиментные решения с реальным пространством магазина: понимать, где должен размещаться товар, сколько места он занимает, и насколько эффективно используется каждый метр торговой площади. Рады сотрудничеству с компанией «Бетховен» — одной из крупнейших российских компаний на рынке товаров для домашних животных! 🦮

Клиент с высоким чеком и низкой чувствительностью к скидкам: зачем продолжать его дисконтировать? 🤔 35 220 ₽ — средний чек, 8,2% — доля скидок в выручке, 2,4% — доля возвратов. Так выглядит один из сегментов, обнаруженных при ML-анализе клиентской базы ритейлера. Всего 89 покупателей, которые приносят высокий средний чек и относительно редко покупают со скидками. Стоит ли включать их в общие промокампании? Сегмент отличается высоким средним чеком, небольшим разнообразием корзины и относительно низкой долей скидок в выручке — это дает основания проверить гипотезу: персональные привилегии и сервис могут оказаться эффективнее дополнительных скидок. Для этого сегмента предложены другие способы удержания: 🔹 VIP-программа с персональным менеджером; 🔹 исключение из массовых проморассылок; 🔹 ранний доступ к новым коллекциям; 🔹 приоритетное обслуживание и эксклюзивные мероприятия. Важный нюанс: 8,2% скидок в выручке ещё не доказывают, что клиенты нечувствительны к цене. Они могли покупать без скидок по другим причинам. Поэтому изменение CRM-стратегии — гипотеза, которую нужно проверять на данных. При обычной сегментации по сумме и частоте покупок подобные особенности поведения легко упустить. Здесь для анализа использовали более 20 характеристик — от покупательской активности до структуры корзины и возвратов. В результате можно увидеть, каким клиентам действительно нужны скидки, а для каких стоит протестировать другие предложения — и перестать отправлять одинаковые промо всем, кто попал в категорию VIP.

Цифровой слепок магазина: как Планировщик пространства SpacePlanner и ИИ помогают видеть реальную картину на полке Управлять торговым залом сложно, когда данные о нем существуют отдельно друг от друга. Планограмма находится в одной системе, задачи для магазинов — в другой, фотоотчеты собираются в мессенджерах или почте, продажи анализируются в отчетах, а понимание сильных и слабых зон часто остается на уровне опыта конкретной команды. В такой ситуации трудно оценивать торговый зал как единую систему. Видно, что товар продается хуже ожиданий, но не всегда понятно почему: он стоит не на том месте, его нет на полке, соседство оказалось неудачным, магазин не выполнил планограмму или покупатель просто не доходит до этой зоны.Цифровой слепок магазина помогает собрать эти элементы в связанную картину. Это не просто схема торгового зала и не отдельная планограмма, а набор данных, который показывает, как пространство задумано, как оно должно работать и что покупатель видит на полке. В цифровой слепок магазина входят: - план магазина и торговое оборудование; - планограммы и размещение товаров; - данные продаж и остатков; - фотоотчеты и фактическая выкладка; - горячие и холодные зоны; - результаты изменений в выкладке, ассортименте или размещении товаров. Каждый элемент важен сам по себе, но основная ценность появляется в связке. Планограмма показывает, где должен стоять товар. Фотоотчет и распознавание помогают понять, как полка выглядит на самом деле. Данные продаж показывают, как товар или категория работают после изменения. Тепловая карта помогает оценить, насколько сильной была зона размещения. Если связать эти данные, команда видит более честную картину: что было запланировано, как это реализовано в магазине и какой эффект получен. Например, слабая динамика продаж может быть связана не с самой идеей, а с ошибкой исполнения, отсутствием товара на полке или размещением в менее проходной зоне.Для сетевого ритейла это особенно важно. В одном магазине директор или категорийный менеджер может хорошо знать торговый зал и понимать, где находятся сильные места. В сети из десятков, сотен или тысяч точек такой подход уже не работает. Нельзя держать в голове особенности каждой планировки, каждого стеллажа, каждой категории и каждого изменения выкладки. Планировщик пространства SpacePlanner помогает перевести торговый зал в управляемую цифровую среду. В ней можно работать не только с планограммами, но и с тем, что происходит после их передачи в магазины: как выполнена задача, есть ли отклонения, как изменилась выкладка и что произошло с показателями. Для ИИ такой контекст критически важен. С цифровым слепком он видит не отдельную таблицу продаж или фотографию полки, а больше связей между планом, фактом и результатом. Поэтому анализ становится точнее: можно быстрее понять, где план не совпал с фактом, какие товары работают слабее ожиданий и какие варианты стоит проверить дальше.

Универсальных решений нет: как специфика отрасли влияет на управление торговым пространством По мере развития розничной торговли управление торговым пространством становится все более сложной задачей. Рост ассортимента, появление новых форматов магазинов, ускорение обновления товаров и повышение требований к аналитике привели к тому, что каждый сегмент ритейла сформировал собственный набор задач. На первый взгляд процессы во всех магазинах похожи: необходимо работать с ассортиментной матрицей, планировать размещение товаров, управлять торговым оборудованием, контролировать выкладку и анализировать результаты. Однако на практике оказывается, что одинаковые подходы работают далеко не везде. То, что важно для продуктовой сети с тысячами SKU и постоянными промоакциями, существенно отличается от задач fashion-ритейла, где ключевую роль играют коллекции и визуальный мерчандайзинг. Строительные гипермаркеты сталкиваются со сложным торговым оборудованием и крупногабаритными товарами, а аптечные сети — с сочетанием открытой и закрытой выкладки, коммерческими соглашениями с производителями и нормативными требованиями. Поэтому современные системы управления торговым пространством все чаще развиваются с учетом отраслевой специфики. Несмотря на общие принципы управления торговым пространством, требования разных сегментов ритейла формируются под влиянием множества факторов. Именно они определяют, каким должно быть оборудование, как часто обновляются планограммы, какие данные необходимо анализировать и каким образом контролировать исполнение в магазинах.Ниже приведены лишь некоторые различия между наиболее распространенными форматами торговли. Конечно, это лишь часть особенностей каждого сегмента. На практике различий значительно больше, однако уже из этого сравнения видно, что универсальный подход к управлению торговым пространством не может одинаково эффективно работать во всех форматах торговли. Поэтому современные системы должны учитывать специфику отрасли и поддерживать различные сценарии работы. Читайте полную статью по ссылке