У индустрији познатој по интензивној конкуренцији. Персонализација искуства куповине може довести до 40% веће корпе (величина трансакције) према Бостон Цонсултинг Гроуп. Али, како трговци на мало боље разумеју своје купце, посебно у продавници, како би персонализовали искуство?
Од доласка првих онлајн продаваца и канала за е-трговину који су многи успоставили, продавац је задржао видљивост како се купци понашају на њиховој веб локацији. Понашање попут начина на који стигну тамо, како се крећу по сајту, шта гледају и колико дуго, шта стављају у корпу или чувају за касније, шта купују или где напуштају колица и да ли циљане промоције или предлози утичу на свака од тих тачака одлуке даје перспективу трговца на мало.
Исто не важи и за физичке продавнице. Бројеви људи на улазу су ноторно нетачни и једина друга поуздана тачка контакта је често на продајном месту (ПОС). Реалност је: трговци на мало знају само отприлике колико је потенцијалних купаца ушло у продавницу, колико је трансакција обављено и шта је купљено. Врло мало других информација је доступно. Којим путем је ишао купац? Да ли су их одређени прикази привукли? Где су застали (или боравили)? Да ли су имали интеракцију са уређајем, производом или сарадником? Да ли су узели производ, размотрили га и вратили или ставили у своју корпу? Да ли би препрека у пролазу, као што су колица, дисплеј или придружене полице за чарапе, могла да утиче на продају одређеног производа?
Ово су све ствари које бисмо могли да видимо ако бисмо пратили купца унаоколо, али то би било помало језиво. Историјски гледано, најбољи трговци на мало могли су да се надају да ће њихови клијенти испунити анкету, било да је то случајан пресрет од стране приправника са међуспремником, или узалуд нада да ће неко попунити онлајн анкету користећи везу коју благајник заокружи на вашем рачуну дугом миљу . Типична стопа преузимања за та истраживања је око 1%, што је статистички безначајно.
Данашње продавнице од цигле и малтера
Продавци покушавају да разумеју понашање купаца, не само да би пружили персонализовано искуство како би добили додатни удео у новчанику потрошача, већ и да би им омогућили да ураде више са мање особља. Разумевање тог понашања би им такође помогло да оптимизују нивое залиха и асортиман производа на основу претходне и предвиђене потражње, као што могу са присуством на мрежи. Док је недостатак залиха кардинални грех, држање превише залиха представља инвестицију везану за производ који би можда требало да буде дисконтован ако се не креће довољно брзо.
Продавци на мало се односе на „брзе покретаче” и „споро кретања” који представљају брзину обрта залиха. Брзе селидбе се брзо распродају и можда ће требати редовно обнављање залиха. Људима са спорим кретањем је потребан нижи ниво залиха и ако продаја стагнира, можда ће морати да буду промовисани или снижени да би се залихе преместиле.
Да ли продавац има вруће тачке у продавници које пате од загушења због чега купци могу да избегавају ту област? Да ли постоје хладна места где је саобраћај слаб, а производи у тој области споро се крећу?
Да ли дисплеји, као што су поклопци и штампани натписи, утичу на ток саобраћаја у продавници?
Ако продавац примењује динамичку дигиталну сигнализацију која реагује на ток саобраћаја, специфичне промоције, доба дана или демографију, може ли да утиче на одлуке о куповини у продавници?
У многим случајевима произвођачи упаковане робе широке потрошње (ЦПГ) плаћају своју локацију за продају у пролазу, помислите на кока-колу и пепси у пролазу за пиће. Позиција није случајна, то место плаћају. Да би оправдао све трошкове за ЦПГ, продавац мора бити у могућности да прикаже информације о бренду или утисцима производа.
Шта је решење?
Коришћењем паметних камера са напредним АИ моделима, који се такође називају Цомпутер Висион (ЦВ), продавац може „видети“ сва понашања која е-трговина узима здраво за готово. Они могу да добију тачан број људи који улазе у продавницу, са потенцијалом да искључе особље, возаче достављача и друге који нису потенцијални купци из бројања. Поред тога, АИ модели могу пружити демографске информације о купцима које могу обликовати њихово искуство у продавници, нпр. могу утврдити да жене између 35-45 година купују више радним ноћима између 19-21х, па постоји ли одговарајућа радња коју могу предузети да персонализујете искуство за њих?
Слично томе, продавац може да одреди где купци бораве да би погледали производ или екран и да ли имају интеракцију или интеракцију са екраном. Да ли подижу неки предмет, разматрају га и враћају на полицу? Или га они даље стављају у своју корпу? Ако им треба много времена да процене артикал, може ли их продавац подстаћи да купе производ путем промоције послате на оближње дигиталне сигнализације, мобилни телефон потрошача или електронску налепницу на полици (ЕСЛ)?
Наравно, имамо проблема са редовима или редовима, било на шалтеру услуга, на каси, или све чешће, за преузимање са ивичњака или на путу. Прекомерно време чекања може довести до тога да потрошачи одустану од своје трансакције, што се назива препрека. Ово резултира директним губитком прихода за малопродају и заправо може повећати трошкове обнављања залиха или расипања кварљивих артикала. Користећи ВИА приступ (Видљивост, увид и радња), продавац може открити, или још боље, предвидети раст линије. Они могу да разумеју да ли је стање пролазно, да ли ће трајати или ће се погоршати. Продавац тада може предузети мере да реши ситуацију пре него што она постане проблем. На пример, на пролазу Фоод Сервице-а, ред расте, АИ зна да ће на дубини од шест аутомобила просечно време чекања у ово доба дана бити десет минута. У том тренутку, аутомобили ће почети да се повлаче из реда (или да се заустављају), тако да систем почиње да промовише ставке са ниским временом и временом без припреме на табли менија како би смањио време за карте и тиме скратио ред.
“Мој продавац каже да већ имају камере.” Ово може бити тачно, али већина камера у малопродаји је само за спречавање губитака (ЛП) и могу само да снимају видео. Неке компаније за видео аналитику ће искористити те фидове и извршити анализу користећи локални сервер или у облаку, међутим ЛП камере генерално нису позициониране да сниме оно што нам је потребно за понашање. Осим тога, мали број продаваца жели додатне сервере у ормару или саобраћај на својој мрежи. Мераки МВ паметне камере омогућавају ивичну обраду АИ модела смањујући потребан мрежни саобраћај и смањујући потребу за већим серверима на локацији. Они такође омогућавају софистициране ЛП моделе који детектују губитак, а не само да га снимају.
Коришћење Мераки МВ камера
Уз помоћ полуге Мераки МВ камере и партнерске АИ моделе како би боље разумели понашање потрошача у физичким продавницама, продавци могу:
- Схватите како купци ступају у контакт са продавницом, где иду, где бораве и комуницирају.
- Персонализујте искуства куповине и испоручите та искуства на уређај купца или путем дигиталних медија у продавници, што повећава приход и лојалност.
- Оптимизујте асортиман производа и нивое залиха да бисте смањили улагање у залихе и смањили ризик од недостатка залиха.
- Остварите инкрементални приход кроз плаћену продају.
- Управљајте временом чекања потрошача да бисте минимизирали застоје и остварили приход који би иначе могао бити изгубљен.
Цисцо не само да разуме овај нови свет малопродаје, наша решења омогућавају.
Објави: