Může pomoci maloobchodním prodejcům s maltou konkurovat pomocí analýzy dat

Klíčovým úkolem všech zaměstnanců IT je přidávat organizaci hodnotu prostřednictvím internetu chytrý využití technologie. To je úkol, který je obvykle velmi specifický, nejen pro průmysl, ale pro většinu organizace protože každá společnost má svůj vlastní způsob, jak dělat věci. Ale někdy přicházejí inovace od třetích stran, které mohou této misi pomoci, a já jsem narazil na jednu z těch v maloobchodním sektoru.

Všichni jsme slyšeli příběhy o tom, jak maloobchodní prodejny cihel a malty nemohou konkurovat velkým maloobchodníkům, jako je Walmart nebo velkým online maloobchodníkům, jako je Amazon. Do jisté míry je to pravda. Žádný jediný maloobchod nemůže nést obrovské množství zboží, které Amazon může, a žádný malý prodejce nemůže nashromáždit kupní sílu Walmartu.

Ale fyzické obchody nabízejí něco, co Amazon nemůže, a něco, co Walmart nečiní dobře, a to je fyzická dostupnost. Pokud potřebujete položku a ve vašem okolí je obchod, který ji nese, můžete ji hned získat. Na cestu do obchodu nemusíte čekat déle, než je potřeba. Jistě, jednou může být dron schopen odhodit cokoli za 30 minut nebo méně, ale prozatím je to stále jedna z klíčových výhod cihel a malty, a tyhle operace by ho měly využít až k jílci.

Aby bylo možné tuto výhodu dále rozšířit, mohou kamenické obchody, zejména menší operace, dále konkurovat takovým jako Amazon a Walmart pomocí dat, která již mají, a pak pomocí těchto dat vytvořit zákaznický zážitek, který se nemohou dostat online nebo v obrovském obchodě s krabicemi. Data, která to udělají, vytvoří v reálném čase obrázek o tom, co je na skladě a kde je v obchodě.

Poskytnutím takových údajů v reálném čase mohou obchody poskytnout zboží, které zákazníci chtějí, a poskytnout jim ještě více okamžité dostupnosti, bez frustrace z prohledávání obrovských uliček maloobchodníka s velkými krabicemi, nebo ještě horšího čekání, dokud někdo „zkontroluje záda“ něco, co mělo být po celou dobu venku. Amazon může nákupy uskutečnit za dva dny pro členy Prime, rychleji v několika městech. Walmart vám může sdělit, zda je produkt na skladě, ale nedá vám žádné informace o tom, kde v obchodě je najít, nebo dokonce, zda je v obchodě nebo skladu.

Existuje spousta prostoru pro zlepšení těchto zkušeností pro menší maloobchodní operace. Výzvou samozřejmě je, jak získat data z regálů a umístit je tam, kde je zákazníci najdou. Jakmile bude tato výzva identifikována, přistane na stole správce IT.

Vedení karet v inventáři

Problémem fyzického obchodu je přesná správa zásob, takže zákazníci, nejen prodejci, mají představu o tom, co je na policích. Většina maloobchodních IT administrátorů by tam měla začít: dobrý systém sledování zásob, protože jakmile bude nasazen, budete vědět, co má být na polici. To, co má být, však nemusí být stejné jako to, co ve skutečnosti je.

Důvody se budou lišit, ale kromě zřejmých (jako je nechvalně známá sleva na pět prstů) se produkty mohly přesunout na nové místo, a to buď zákazníkem, který se na něj podíval a poté jej položil někam jinam nebo proto, že zaměstnanec obchodu to na špatném místě. A systém prodeje (POS) samozřejmě nemusí být řádně zaúčtován za prodej, pravděpodobně kvůli chybějící nálepce UPC (Universal Universal Product Code), nebo ještě horší, nesprávné nálepce na správném produktu.

Naštěstí máte k dispozici údaje o tom, co je na vašich policích. Můžete sledovat všechno tím, že necháte své prodejní personál zkontrolovat položky, když cestují po vašem obchodě, a pak zkontrolovat, co je tam, s očekávanou úrovní zásob. Počkejte - to by vyžadovalo mnoho zaměstnanců a všichni potřebovali nějaký terminál, aby věděli očekávané úrovně skladování.

Jak tedy shromažďujete potřebná data? A co je důležitější, jak je zpřístupníte kupujícím, kteří chtějí vědět, zda máte na skladě konkrétní položku? Odpověď je samozřejmě více dat. Musíte je však sbírat, aniž byste museli využívat více zaměstnanců.

Automatické načítání dat

Jedna odpověď na toto dilema pochází z Trax Image Recognition, singapurské společnosti se sídlem v Singapuru, která pomáhá obchodům shromažďovat data, která potřebují, a vyfotit jejich police pomocí smartphonu. Fotografie produktů na policích jsou analyzovány pomocí systému umělé inteligence (AI) zvaného Trax Retail Watch, který dokáže rozeznat podrobnosti o každém produktu, spočítat, kolik položek existuje v každé kategorii, a poté postupem času aplikovat strojové učení (ML) k předpovědi, kdy se má objednávka změnit.

„Police je poslední oblast, která dosud nebyla automatizována, “ řekl Steve Hornyak, generální ředitel společnosti Americas v Traxu. Hornyak řekl, že zatímco v dodavatelském řetězci a POS došlo k automatizaci, nestalo se to, co je na polici. Systém Trax „převádí produkty na policích na data“, říká Hornyak.

IT oddělení v maloobchodě je pak schopno odebrat všechna shromážděná data a zpřístupnit je pro analýzu dat, nebo mohou využít jednu ze služeb poskytovaných Trax Image Recognition ke zpracování stejné fušky. V každém případě musí obchod poskytovat rozhraní se systémem POS, nákupním systémem a systémem sledování zásob, které pravděpodobně vynutí také připojení k obecnému účetnímu systému.

Kombinace systémů pak umožňuje úložišti mít vždy aktuální přehled o jeho skladových zásobách, což zase umožňuje obchodům poskytovat zákazníkům data v reálném čase. Tímto způsobem, pokud někdo potřebuje konkrétní položku, pak vědí, kde ji najít. A pokud jsou data správně spravována, kde přesně v obchodě je najít.

"IT může být prostředníkem, " vysvětlil Hornyak, "nebo máme REST API, aby mohli data získat."

Získání okraje nad elektronickým obchodem

Přístup k těmto údajům samozřejmě také otevírá svět možností, které by mohly kamennému obchodu poskytnout novou výhodu oproti obřím elektronického obchodování, a to i těch velkých jako Amazon. Pokud mají na skladě položku, kde se jej zákazníci mohou dotknout a kde ji mohou mít okamžitě, pak to nemohou dodavatelé elektronického obchodování dělat. A když zákazník právě potřebuje produkt, cena je méně faktorem než dostupnost.

Mít všechna data ve vašem inventáři, jak to jde od objednávky k přijetí k prodeji, vám také může hodně říci o tom, jak se vám daří jako obchod. Můžete zjistit, zda se produkt prodává rychleji, než bylo plánováno, a poté proveďte úpravy objednávek. Můžete také zjistit, kdy se produkt již neprodává, a můžete snadno a rychle najít produkty, které byly staženy. Pokud jste se svými zákazníky přátelští, můžete tato data namapovat do systému řízení vztahů se zákazníky (CRM) a přiřadit jedinečné nebo speciální položky konkrétním zákazníkům nebo skupinám a dále posílit jejich loajalitu.

To jsou všechny kroky, které již velcí online prodejci a velké prodejny boxů již dělají, obvykle u systémů vyvinutých na míru. Nástroje, jako je systém Trax Retail Watch, však umožňují menším maloobchodníkům používat podobné metody a dávají jim nové způsoby, jak soutěžit a poskytovat lepší zážitek z nakupování, přičemž stále využívají své primární výhody: přímá interakce se zákazníkem. To je něco, co nemůžete dělat online, a to ani pomocí chatů poháněných AI. Je to kritická hrana, kterou mohou poskytnout pouze pracovníci IT s dobrým porozuměním datům organizace.