완벽한 매장 프로그램 실행을위한 핵심 아이디어

우리의 이전 블로그, 우리는 퍼펙트 스토어 프로그램의 아이디어를 실천하기 전에 답해야 할 중요한 질문에 대해 언급했습니다. 그 후 우리는 프레임 워크 생성 완벽한 매장을 구축하고 운영하기 위해

큰 그림을 통해 우리는 경험을 바탕으로 Perfect Store Program의 성공 가능성을 높이는 몇 가지 세부 사항과 모범 사례를 강조합니다. 이 블로그는 Perfect Store 프로그램의 실행 측정, 그 결과 생성 된 피드백 루프 및이 피드백 루프를 활용하는 방법을 중심으로 진행됩니다.

완벽한 매장 실행 측정

Perfect Store 프로그램을 측정하는 이유는 무엇입니까?

소매점 실행을위한 완벽한 상점을 만드는 것은 실제로 좋은 관행이며 결과를 얻을 수 있습니다. 이것이 기대입니다.
그러나 이러한 실행을 측정하는 것이 가장 중요합니다. 설정된 핵심 성과 지표 (KPI)를 정기적으로 측정하지 않는 Perfect Store 프로그램의 80 % 이상이 지상에서 프로그램 실행이 부족합니다.. 이것은 해결해야 할 큰 격차입니다.

소매점에 제품을 배치하고 고객이 구매하는 전체 작업에는 수많은 변수가 포함됩니다. 

많은 제품 범주가 있으며 각 범주에는 SKU (재고 보관 단위)가 있습니다. SKU는 하이퍼 마켓이나 편의점과 같은 다양한 종류의 소매점에서 보관됩니다. Target, Walmart, 7-Eleven과 같은 소매 계정으로 더 나눌 수 있습니다. 관련된 사람들은 판매자 및 소매 파트너, 현장 담당자 및 CPG 제조업체의 회사 경영진입니다. 

우리가 볼 수 있듯이 여기에 움직이는 부품이 너무 많아 특정 매개 변수에서 버스를 놓치기 쉽습니다.

Perfect Store 프로그램을 측정하는 방법은 무엇입니까?

여기에는 세 가지 주요 단계가 포함됩니다.

1. 채점 기준을 작성하십시오.

여기서 사용되는 원칙은 중요한 매개 변수에 가중치를 추가하여 우선 순위를 지정하는 것입니다. 매개 변수는 유니레버의 5P 제품의 소매 가시성을 측정합니다. 다음은 동일한 항목에 대한 샘플 채점 기준입니다.

제품 범주와는 별도로 소매점에 대한 채점 메커니즘을 만들 수 있습니다. 소매점 / 판매자 혜택을 기준으로 결정할 수 있습니다. 채점 시스템은 인센티브가 계산되는 현장 담당자의 성과를 평가하는데도 사용할 수 있습니다.

채점 메커니즘의 중요성 지역, 지역, 영업 담당자, 매장, 카테고리, 규정 준수에서 벗어난 제품을 신속하게 식별한다는 것입니다. 이는 판매 누출을 막기위한 시정 조치를 시작하는 데 도움이됩니다.

2. 완벽한 매장 실행을 측정하기위한 메커니즘 생성:

이 메커니즘을 구축하는 것은 CPG 자체 현장 담당자가 수행 할 수 있습니다. 매장을 방문하는 동안 다양한 SKU에 대한 KPI를 측정합니다. 결과는 완벽한 매장 지침을 따르고 있는지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다. CPG는 제 XNUMX 자 감사관을 고용 할 수도 있습니다.

CPG는 소매 파트너에게 매장 감사 작업에 참여하고 SKU에 따른 규정 준수를 위해 디지털화 된 데이터베이스를 유지하도록 요청할 수도 있습니다.

3. 측정 도구 사용 :

원시 데이터를 수집하여 KPI를 수동으로 추정하는 것은 오류와 사람의 편견을받습니다. 이를 피하기 위해 CPG는 이제 Industry 4.0 도구를 활용하고 있습니다. 그들은 인공 지능 (AI) 지원 이미지 인식 소프트웨어를 사용합니다. 

현장 담당자는 매장을 감사하는 동안 서버에 업로드되는 선반 이미지를 캡처합니다. 그런 다음 AI 계층이이를 처리하고 실행 가능한 정보를 제공합니다. 

성공적인 완벽한 매장 프로그램을위한 가상 피드백 루프

측정 결과는 지속적인 개선을위한 피드백 메커니즘을 생성하기 위해 통합됩니다. 이 시나리오에서 동시에 작동하는 세 개의 루프가 있습니다.

앱에서 현장 담당자를위한 즉각적인 피드백 루프 :

이것은 현장 담당자가 소매점 실행을 돕는 즉각적인 피드백 루프입니다. 가게 안에. 소매점 선반의 이미지는 앱을 사용하여 캡처되어 서버에 업로드됩니다. 그러면 AI 엔진이 바늘 (또는 처리) 이러한 이미지를 KPI를 계산 한 다음 앱에 반영합니다. 현장 담당자는 KPI 측정을인지하고 Perfect Store 지침에 따라 선반을 정렬합니다.

대시 보드에서 소매점에 대한 피드백 루프 :

AI는 소매점 성과에 대한 광범위한 피드백 (계산 된 KPI 기준)을 CPG HQ 관리가 감독하는 대시 보드로 보냅니다. 소매점의 점수를보고 CPG HQ는 소매점 준수 수준을 개선하기 위해 개입합니다.

대시 보드의 CPG HQ에 대한 피드백 루프 :

AI는 더 넓은 현장 담당자 성과에 대한 피드백. 이것은 그 아래 소매점의 성과를 결정하고 그에 따라 현장 담당자의 점수를 매겨 계산됩니다. 그러면 CPG HQ는 현장 담당자에게 성능에 대한 피드백을 적시에 제공합니다.

완전한 큰 그림 피드백 루프 :

여기서 큰 그림은 Perfect Store 지침의 소매점 준수를 보장하고 격차를 식별하고 해결하는 것입니다. AI 이미지 인식 솔루션 소매점에서 클릭 한 SKU 이미지를 본사 및 현장 담당자에게 전달하여 지속적인 피드백 메커니즘을 만듭니다. 현장 담당자는 실시간으로 선반과 HQ의 문제를 해결하고 현장 담당자와 매장의 성과를 평가합니다. 

학습 곡선이있는 도전적인 운동입니다. 회사는 처음부터 제대로하는 경우가 거의 없습니다. 경험상 고객은 다음을 통해 이미지 인식 배포 후 처음 30 개월 이내에 준수율이 XNUMX % 향상되었음을 확인할 수 있습니다. 선반 시계. 시장이 계속 변화하고 있다는 점을 감안할 때 85 ~ 90 %의 규정 준수 수준을 유지하려면 지속적인 측정이 중요합니다.

처음에 클라이언트는 50 % 준수의 기본 비율로 시작할 수 있습니다. 시간이 지나면 소매점 규정 준수 수준이 85 ~ 90 %에 가까워집니다.

소매 파트너 및 영업 담당자를위한 인센티브 

소매 파트너 및 현장 담당자의 인센티브가 Perfect Store 프로그램을 실행하여 얻은 점수와 연결되면 피드백 루프가 더 효과적입니다. 

소매점 관리자가 특정 영역에서 높은 점수를 받으면 좋은 순위를 얻습니다. 이 순위는 소매 파트너에 대한 할인과 같은 인센티브와 관련 될 수 있습니다. 이는 브랜드 건강에 대한 소매 업체의 투자로 이어집니다.

CPG의 영업 팀과 함께 구현할 수도 있습니다. 예를 들어, 관리하는 제품에 대해 해당 국가의 여러 지역 영업 관리자의 순위를 매 깁니다. 더 나은 성능, 더 나은 순위입니다. 결과적으로. 더 나은 보너스를 얻을 수 있습니다. 이것은 경쟁 정신을 육성합니다. 관리자는 대시 보드를 활용하여 현장 담당자의 성과를 면밀히 조사하고 그에 따라 순위를 높이기 위해 행동합니다.

그러나 그것은 중요합니다 합리적인 목표를 정하십시오. 너무 쉬운 목표는 매출과 회사 수익의 손실을 초래합니다. 또한 직원과 소매 업체 사이에 여유로운 태도를 만들 수 있습니다. 너무 높은 목표는 직원의 소진과 소매 파트너와의 관계에서 마찰을 유발할 수 있습니다. 현실적인 목표를 유지하는 것이 긍정적 인 브랜드 인식의 핵심입니다.

Perfect Store 프로그램을 잘 생각하고 정확하게 구현하고 부지런히 모니터링하면 피드백 메커니즘이 작동합니다. 영업 팀은 고객의 판매 행동을 모니터링 할 수 있습니다. 마케팅 팀은이 정보를 사용하여 타겟 캠페인을 주도합니다. 경영진은 다양한 캠페인 결과에 따라 여러 부서에 리소스를 할당합니다. 이는 차례로 CPG 브랜드의 미래를 주도합니다.

따라서 의사 결정 – 제작자와 이해 관계자는 채택 된 AI 솔루션을 통해 플랫폼에 통합됩니다. 그 결과 오류를 더 빨리 식별하고 후속 적으로 수정할 수 있습니다. 

블로그가 마음에 드십니까? 우리의 다른 확인 블로그 이미지 인식 기술이 브랜드가 소매점에서 실행 전략을 개선하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 알아보십시오.

자신의 브랜드가 진열대에서 어떻게 수행되고 있는지 알고 싶으십니까? 딸깍 하는 소리 여기에서 지금 확인해 보세요. ShelfWatch 무료 데모를 예약합니다.

Khyati Agarwal은 ParallelDots의 디지털 마케팅 팀의 일원입니다. ParallelDots 용 콘텐츠를 만들지 않을 때는 뉴스 업데이트를 좋아하고 정치 및 종교에 대해 읽는 것을 좋아합니다.

Khyati Agarwal의 최신 게시물 (전체보기)