До появления цифровых технологий мерчандайзеры вели учет товара вручную, в тетрадке. Затем, когда появились компьютеры и таблицы Excel, вся информация учитывалась уже в этих таблицах.
С развитием технологий, мерчандайзеры стали использовать более продвинутые системы учета. Сейчас они просто фотографируют полку с товарами и отдают системе на распознавание. Система проводит анализ и говорит, что делать дальше – пополнить какой-то товар или убрать, в каком количестве и т.д.
Недостаток такой системы в том, что мерчандайзер может в фотошопе подогнать результаты. Но даже если он все делает честно, составлять отчеты каждую минуту невозможно. А значит, этот способ не позволяет увидеть ситуацию в динамике.
На сегодняшний день, когда все автоматизируется, мерчандайзинг также не остается в стороне. Ритейлеры стараются автоматизировать процессы контроля полки. Например, некоторые из них внедряют систему автоматического считывания информации при помощи радиосигнала – RFID. Но эта технология слишком дорогая и пока не окупает вложений.
Другие автоматизированные системы, например, SFA, также широко используются в ритейле. Они контролируют наличие товара на полке, делают аналитическую работу, экстраполируют полученную информацию на все точки сети розничных продаж. Кроме того, они помогают оптимизировать рабочее время персонала и управлять процессами.
Один из наиболее эффективных способов контроля полки – использование видеокамер. Они могут делать фотографии с интервалом в несколько секунд, фиксируя движение товара на полке и оперативно передавая информацию.
Некоторые камеры установлены напротив полок, другие, купольные видеокамеры, над ними. У купольных камер более высокое разрешение и большая площадь охвата, поэтому они могут определять не только бренд и маркировку, но и даже отдельные SKU.
Не все категории товаров нуждаются в ежеминутной фиксации. Поэтому для некоторых из них можно использовать не дорогие купольные камеры, а более дешевые дроны или привлекать к работе автороботов.
Беспилотные летательные аппараты включены в общую систему, которая управляется искусственным интеллектом. Благодаря технологии машинного распознавания они фотографируют определенные категории товаров и передают информацию в общую систему, которая ее обрабатывает.
Дрон может залететь в любой проход, подняться на нужную высоту и сфотографировать полку с нужного ракурса. Таким образом, при помощи дронов можно контролировать состояние полки, следить за пополнением товара и вести учет распроданных/нераспроданных позиций. Лучше всего они подходят для гипермаркетов с большими площадями и высокими потолками.
Промежуточное звено между камерами и БПЛА – автороботы. Они представляют собой вертикальную камеру на АМР с высоким разрешением. В отличие от потолочных камер, они более мобильны. Один такой аппарат может обслуживать целую торговую точку. Они дешевле камер и дронов, но эффект от их работы неоднозначен.
Один большой ритейлер в США тестировал систему АМР в своих магазинах на протяжении трех лет. В итоге, маркетологи пришли к выводу, что использование роботов неэффективно. Они едут по запрограммированным маршрутам и мешают покупателям. К тому же они громоздкие и дорогие в эксплуатации.
Аналогичный эксперимент был проведен в Европе, и он, в отличие от американского, был признан успешным. Сначала сеть протестировала использование роботов на ограниченном пространстве, затем распространила их работу на весь магазин. Оказалось, что они могут сфотографировать каждый SKU и даже такие сложные позиции, как замороженные продукты, ФРОВ, нарезку и т.п. Информация, полученная с полок, загружается в режиме реального времени и тут же анализируется.
Минусы таких систем заключаются в том, что они могут быть запрограммированы только на ограниченное количество подходов к полкам. Во-вторых, пока они работают с одним стеллажом, на другом товар может иссякнуть, а мерчандайзер ничего об этом не узнает. Они дорогие в эксплуатации, громоздкие и прихотливые. Такие машины регулярно нуждаются в сервисном обслуживании и уходе.
Контроль за состоянием полки постоянно совершенствуется. Маркетологи стараются использовать современные технологии на основе искусственного интеллекта, автоматизировать процессы анализа и мониторинга наличия товаров.
