Как рознице адаптироваться к кризису с помощью больших данных

В стремительно меняющихся условиях ретейл столкнулся с необходимостью быстрого реагирования на изменения спроса.

Наряду с пересмотром цен и заключённых с поставщиками контрактов, вопрос грамотного и максимально эффективного планирования вывода линейного персонала выходит на первый план.

Как рознице с помощью больших данных быстро адаптироваться к кризису расскажет директор проектов российской IT-компании Verme Дмитрий Филимонов.

Крупные ретейлеры всё чаще обращаются к профильным компаниям, предлагающим инструменты прогнозирования и администрирования корректного вывода персонала для достижения максимальной выручки на основе больших данных. С помощью математических моделей можно рассчитать оптимальное количество персонала в торговой точке и даже подбирать продавцов в смену в соответствии с личными характеристиками для лучшей конверсии.

Учитывая огромный потенциал получаемых данных, многие ретейлеры стремятся создать собственные аналитические отделы внутри компаний и использовать ценную информацию. Однако часто такие усилия не оправдываются, заставляя торговые сети тратить серьёзные финансовые и временные ресурсы на неэффективные решения.

Вот несколько советов, как быстро адаптироваться к работе в условиях экономических санкций и увеличить продажи в ретейле.

Еженедельный рефоркастинг и перепланирование графиков на остаток месяца

Текущая ситуация по своей неопределённости похожа на период локдауна, и сейчас бесполезно находить какие-либо шаблоны и готовые решения, гораздо правильнее регулярно прогнозировать и оценивать результаты точности своих прогнозов.

Задача № 1: наладить цикл еженедельного прогнозирования трафика и продаж с необходимостью проведения рефоркастинга [перепрогнозирование — прим. ред.] по итогам изучения план-факта. На такой алгоритм работы сейчас переходят многие отрасли, например некоторые ретейлеры на телеком-рынке каждую неделю пересматривают графики выхода персонала в смену с учётом меняющегося спроса.

Однако розница в основном живёт месячными циклами, иначе при постоянной хаотичной перепланировке рабочих смен есть риск потерять сотрудников, которые не захотят каждую неделю адаптироваться к новым условиям.

Для большинства такой подход будет новым, однако это то, что должен сделать каждый ретейлер: планировать графики с учётом появления новой потребности при изменениях.

К примеру, мы каждый вторник смотрим план-факт анализа за предыдущую неделю по всем своим клиентам, смотрим соответствие прогнозов и фактических продаж/трафика, после чего принимаем решение об изменении прогноза на следующую неделю.

Если видим сильное падение трафика, то можем поменять графики даже на остаток недели. Решение зависит от ретейлера, готов ли он сообщить сотрудникам о резкой смене графика «с завтрашнего дня».

Поскольку основными бизнес-драйверами для определения необходимости проведения рефоркатсинга и изменения графиков выхода сотрудников считаются трафик и продажи, для построения качественного прогноза необходимо обеспечить поступление консистентных, то есть достоверных данных.

Налаживание процесса получения качественных данных — это задача № 2. Для этого необходимо, например, оперативно наладить работу счётчиков трафика, если они есть, а в случае сложностей с этим процессом, заняться нормализацией данных. Регулярный перепрогноз и качество поступающих данных являются главными задачами в резко меняющихся условиях рынка.

Прибегнуть к помощи извне

Многие российские ретейлеры до сих пор занимаются управлением рабочего времени персонала с помощью самостоятельно разработанных внутри компании алгоритмов на базе ручного заполнения таблиц в Excel.

На период стабилизации ситуации до внедрения профессионального решения и при наличии ресурсов и энергии это вполне возможно. Однако, как показывает практика, решать такой специфический вопрос внутренними силами компании всегда долго, дорого и трудно. Тем более в текущих сложно прогнозируемых условиях.

Напротив, для профильных консалтинговых компаний это область их непосредственной специализации. На основе многолетнего опыта они имеют в своём портфеле довольно много успешных проектов, переживших недавний локдаун, и чётко представляют себе весь процесс и как им управлять в состоянии неопределённости на рынке. Это и даёт им возможность быстро «доточить» процесс до условно-возможного идеала.

Так что собственная разработка может быть работоспособна, но, если хочется сделать сразу хорошо и быстро, лучше прибегнуть к помощи извне.

Использовать большие данные из других отраслей

Каждый ретейлер на основе внутренних данных пытается предсказывать поведение трафика, его количество, качество и как под него подстраиваться в рамках своего сегмента. Однако для более точного прогноза нужно использовать данные, в том числе, из других отраслей.

Такие данные не всегда есть в открытом доступе и даже при большом желании ими далеко не всегда можно воспользоваться. Профильные консалтинговые компании уже имеют такие данные, так как работают одновременно в разных отраслях и постоянно применяют эту информацию в работе.

Анализируя динамику трафика и продаж многих ретейлеров в разных отраслях в режиме онлайн, открывается возможность делать максимально точные прогнозы с учётом даже неочевидных для отдельных ретейлеров факторов.

Сейчас, к примеру, прорабатывается концепция обработки данных для анализа потока мобильного трафика за рамками торговых точек, а также соотнесения больших данных от сотовых операторов со счётчиками по трафику в конкретных магазинах. Результаты таких подсчётов позволят точнее прогнозировать количество трафика и определять его качество, то есть видеть на какую долю трафика происходит покупка.

В ближайшем будущем именно телеком обеспечит нам прорыв в больших данных. Сейчас это просто агрегация данных по разным сегментам, но и она существенно дополняет базу для прогнозов.

Самостоятельно ретейлер может тестировать всё на себе, но ведь можно использовать и опыт конкурентов.

Менять подход к управлению персоналом

Известно, что слаженность работы персонала существенно влияет на результаты продаж в магазине. Мы, например, строим гипотезы, предсказываем поведение персонала и умеем им управлять на основе принципов бихевиоризма [подход в психологии, предполагающий поведение человека и животных либо результатом рефлексов, либо следствием пережитого на основе подкрепления и наказания вместе с мотивационным состоянием и управляющими стимулами — прим. ред.].

С помощью оцифровки поведения сотрудников мы эффективнее планируем графики выхода и, например, видим оптимальное соотношение в одной смене активных и более спокойных по темпераменту людей.

Сейчас многие ретейлеры используют как собственный, так и заёмный персонал для сохранения уровня сервиса и увеличения производительности. Правильное управление персоналом из разных источников может так же быть весьма эффективным инструментом.

Одна из стратегий — фокусировка штатного персонала на сложных задачах, например консультирование посетителей, и передача всех рутинных операций персоналу из аутсорсинговых агентств или самозанятым. Такая стратегия особенно актуальна с учётом нынешнего высокодинамичного поведения рынка.

В качестве примера успешного применения такой стратегии можно привести недавний опыт крупного федерального ретейлера в сегменте парфюмерии в новогодний период.

На фоне растущего трафика, компания полностью переключила штатный персонал на обслуживание входящего клиентопотока, оставив операции выкладки и перемещения товара временно нанятым самозанятым. В итоге удалось сохранить конверсию при растущем трафике, что можно считать абсолютным успехом плана продаж для новогоднего периода в этой отрасли.