Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
16:00, 03 Августа
Эксперты Роскачества рассказали о борьбе с SMS-спамом
15:12, 03 Августа
DHL Express приобрела электрические самолеты
15:07, 03 Августа
Более 15 000 поваров стали участниками «Академия суши «Тамаки»
15:01, 03 Августа
Fix Price оптимизировал процесс формирования заказов на поставки
14:50, 03 Августа
AliExpress Россия: спрос на бизнес-литературу вырос в шесть раз
14:39, 03 Августа
Количество заказов с доставкой в СБЕР ЕАПТЕКЕ выросло на 71%
12:59, 03 Августа
Data Insight исследовало онлайн-рынок косметики
12:12, 03 Августа
Essity обязуется достичь нулевых показателей по выбросам парниковых газов
11:55, 03 Августа
В 2021 году доля онлайн-покупок по картам возвращается к допандемийному уровню
11:13, 03 Августа
В экосистеме Сбера появился СберЗвук Бизнес
27.11.2015

Мониторинг KPI бьюти-консультантов: опыт Clarins Groupe

Патрик Жоли (Patrick Joly), генеральный секретарь Clarins Groupe

Clarins Groupe внедрил в российском представительстве систему мониторинга KPI бьюти-консультантов. О том, зачем такая система одному из крупнейших мировых производителей косметики и парфюмерии, журнал Retail & Loyalty побеседовал с Патриком Жоли (Patrick Joly), генеральным секретарем Clarins Groupe.


R&L: Для каких сегментов ритейла наиболее важен мониторинг KPI сотрудников? В чем особенности бьюти-ритейла с этой точки зрения?

П. Жоли: Крупнейшие мировые производители бьюти-продукции зачастую не работают напрямую с покупателями, продажей товаров занимаются конкретные ритейлеры, торговые сети. У каждого регионального рынка есть и свои особенности – какие-то товары продаются лучше, какие-то хуже, в силу национальных, климатических, культурных особенностей региона или страны. Вместе с тем нам как производителю необходимо получать оперативную и достоверную информацию о том, как именно продаются наши товары. В этом смысле бизнес-аналитика – крайне полезный инструмент. Мониторинг работы наших консультантов в торговых сетях дает массу полезной информации компании для оценки и планирования работы по конкретным брендам, магазинам, регионам. Могу предположить, что мониторинг KPI сотрудников, работающих «в поле», будет важен в тех отраслях, где производители не контактируют напрямую со своими конечными потребителями. Например, это могут быть разработчики компьютерной техники, телеком-операторы, производители различных FMCG-товаров, особенно люксовых сегментов, и пр.

R&L: Каковы основные параметры измерения KPI? Каким образом они используются в планировании деятельности магазина в целом?

П. Жоли: Бьюти-консультанты представляют собой серьезную инвестиционную статью для нашей компании – это и поиск, и обучение новых консультантов, и фонд заработной платы. Очень важно понимать, какова реальная отдача от вложений в человеческий капитал. При помощи аналитики мы видим ситуацию в каждом магазине, оцениваем эффективность каждого консультанта, видим, какие продукты лучше продаются, в каких магазинах нужно увеличить количество сотрудников, а где можно обойтись вообще без консультантов. И для ответа на все эти вопросы как раз и понадобятся данные по KPI сотрудников.

Основным ключевым показателем является размер среднего чека – его анализ позволяет оценить не только активность продавца, но и эффективность магазина в сравнении с другими магазинами сети

Главная задача KPI – демонстрировать эффективность работы консультанта. Поэтому основным ключевым показателем является размер среднего чека – его анализ позволяет оценить не только активность продавца, но и эффективность магазина в сравнении с другими магазинами сети.

Вторым важным KPI является количество наименований в чеке: хороший консультант никогда не ограничится продажей одного товара, предлагая как минимум купить в комплекте с помадой, например, блеск для губ из этой же косметической серии или бальзам для волос вместе с шампунем.

Третий KPI – это ежедневное количество транзакций.

Эти три ключевых показателя в обязательном порядке сопоставляются с аналитическими данными по интенсивности трафика в магазине в целом. Если мы видим, что трафик в магазине ниже среднего уровня, возможно, в нем не нужен консультант в принципе, либо его присутствие необходимо только в определенные дни – например, в пятницу и в выходные. Одновременный анализ трафика и KPI продавцов-консультантов позволяет оптимизировать работу всей сети, оперативно переводя сотрудников с высокими показателями эффективности в магазины, которые в них нуждаются, и отказываясь от их услуг в тех торговых точках, на бизнес-показатели которых никак не влияет наличие даже самого эффективного продавца-консультанта.

R&L: Как технически реализован проект мониторинга работы консультантов в компании Clarins?

П. Жоли: Изначально проект ежедневного мониторинга KPI бьюти-консультантов был построен на платформе телекоммуникационного оператора Orange S.A. Данные о деятельности примерно 500 сотрудников по всей стране собирались на ежедневной основе и при помощи мобильных устройств отправлялись на обработку, которая при этом осуществлялась исключительно при помощи Excel. Неудивительно, что такой подход оказался не слишком эффективным: было очень сложно консолидировать, визуализировать эти данные и затем использовать их для принятия конкретных бизнес-решений.

Позднее мы перешли для обработки и визуализации данных на BI-платформу IBM Cognos, что позволило более оперативно анализировать поступающую маркетинговую информацию и визуализировать данные в наглядном для руководства виде.

Проект в России был реализован совместно с системным интегратором Navicon: сначала эта команда внедрила у нас ERP-систему, а теперь осуществляет поддержку BI-системы. Специалисты Navicon стали ключевым звеном в нашем глобальном проекте – данные поступают от партнеров во Франции, партнеров в России, а Navicon отвечает за их обработку в нашей многомерной аналитической модели.

R&L: Каким образом осуществляются сбор и анализ данных?

П. Жоли: В процессе подготовки и анализа данных, как правило, присутствуют следующие основные этапы:

1. Сбор первичных данных для анализа. Как я уже отметил выше, данные мы собираем оперативно и ежедневно при помощи телеком-оператора и обеспечиваем ввод этих данных в BI-систему.
2. Преобразование данных. Проводится группировка данных, то есть распределение их на однородные группы в соответствии с интересующими нас признаками. Данные в каждой группе упорядочиваются – классифицируются, сортируются, структурируются, подсчитывается частота событий.
3. Визуализация данных – наглядное представление данных. Для этого можно использовать как табличное представление, так и различные формы графического изображения. Человек часто намного более продуктивно и быстро воспринимает информацию в виде зрительных образов.

В результате перехода на промышленную BI-платформу мы получили наглядный инструмент для управления бизнесом и измерения эффективности наших сотрудников. Теперь любые изменения – в покупательской способности людей, модных трендах на рынке, проходимости конкретного магазина или способностях отдельного бьюти-консультанта – перед нами как на ладони.

Понравился материал? Поделись
Подписывайтесь на канал RETAIL-LOYALTY.ORG  на Яндекс.Дзен