Сегодня поговорим об автоматизации торгового аудита на базе нейронных сетей в Beluga Group. Это одно из первых успешных внедрений IR на российском алкогольном рынке.
Главные цифры проекта:
• к системе подключено 500+ мерчандайзеров; • оцифровывается 100% визитов; • точность распознавания 93-95%; • мониторятся 1500+ SKU в 9 сейлз-категориях; • OSA в федеральных сетях выросла на 3%.
Цифровой мерчандайзинг в Beluga Group: детали проекта
После завершения роллаута Beluga, SmartMerch и «Системные Технологии» провели вебинар. Руководитель отдела проектов по развитию продаж Beluga Group Петр Кузин больше часа отвечал на вопросы коллег по рынку. Самые важные ответы — в этом письме.
Систему «ST Чикаго» для оцифровки полки мы используем более 7 лет, модуль Image Recognition (разработчик — SmartMerch) запустили в октябре 2020 года.
Для корректного определения SKU и формирования достоверной отчетности подключите модуль Image Recognition к источнику качественных мастер-данных.
2. Какова скорость распознавания?
Если у сотрудника есть интернет, мы получаем обратную связь через 3-5 минут. По гипермаркету типа «Метро» отчет по OSA будет сформирован уже через 5 минут после отправки последней фотографии.
3. Какова точность распознавания SKU?
Выше 95%. Сложные ситуации встречаются: только в категории «вино» может быть 15-20 тыс. SKU. Но и в таких случаях система хорошо справляется.
Чтобы повысить качество распознавания, сформулируйте для персонала правила фотографирования.
4. Формируются ли автоматически задачи для мерчандайзера после распознавания полки?
Система сопоставляет позиции из матрицы и фактическое наличие товаров. Список нераспознанных SKU приходит на устройство мерчандайзера. Он может вручную указать причину OOS, например: позиция в блоке, отсутствует в ТТ, ошибка распознавания. Когда система часто не распознает какое-то SKU, которое есть в наличии, мы передаем информацию нашему IR-провайдеру, компании SmartMerch.
Цифровой мерчандайзинг в Beluga Group: распознавание SKU на фотографии
5. Работает ли распознавание в офлайн-режиме?
Само распознавание не работает без интернета, но фотографировать можно. Мерчандайзер делает снимки через приложение «ST Мобильная Торговля» (мобильная часть комплекса «ST Чикаго»), поэтому быть онлайн в момент визита не обязательно. Данные отправятся на распознавание, когда сотрудник доберется до зоны покрытия сети.
6. Какой уровень точности распознавания цен?
Свыше 90%. Ценники в каждой торговой сети выглядят по-разному. Плюс набирает силу тренд на электронные ценники — там вообще иначе оформляются акции, нейросеть нужно дообучать таким вещам.
И нужно понимать, что точность распознавания цен сильно зависит от качества работы мерчандайзера.
Чтобы ценники распознавались правильно, товары должны быть развёрнуты фейсами, ценники корректны и размещены под соответствующими позициями.
7. Удалось ли привязать результаты IR к бонус-матрице полевой команды? Как это было воспринято, ведь IR никогда не бывает на 100% точным?
Когда точность распознавания достигла 93%, мы привязали бонусы к исполнению ассортимента. Мы понимаем, что могут быть исключения: в магазине не было света — пришлось фотографировать в темноте, и что-то не засчиталось. Поэтому мы планируем цели и задачи с учетом процента погрешности. Но в целом мы уверены, что получаем качественные данные: уровень распознавания в июне — 95%. При этом бренд распознается в 98-99% случаев. Даже если неправильно определится литраж, погрешность KPI по доле полки будет ничтожна и сотрудник не пострадает.
Чтобы проект не встретил негатива со стороны персонала, учтите возможные технические погрешности при расчете KPI.
О том, как запустить проект IR, как посчитать экономику проекта и какие еще профиты дает система — в выступлении Петра Кузина на вебинаре «IR для оцифровки полей: опыт Beluga Group»:
Выступление Петра Кузина, руководителя отдела проектов по развитию продаж Beluga Group
Хотите узнать, какие инструменты помогут вашему бизнесу улучшить позиции на рынке? Свяжитесь с нашим экспертом!
