Ključne ideje za izvajanje programa Perfect Store

V našem prejšnji blogi, smo se dotaknili bistvenih vprašanj, na katera si moramo odgovoriti, preden se lotimo ideje o programu Perfect Store. Po tem smo pomagali ustvarite okvir za gradnjo in izvedbo popolne trgovine.

Z večjo sliko se opiramo na svoje izkušnje, da izpostavimo nekatere natančnejše podrobnosti in najboljše prakse, ki povečujejo možnosti, da bo vaš program Perfect Store uspešen. Ta blog se vrti okoli merjenja izvajanja vašega programa Perfect Store, povratne zanke, ki nastane kot rezultat, in kako uporabiti to povratno zanko v svojo korist.

MERJENJE VAŠE POPOLNE IZVEDBE TRGOVINE

Zakaj meriti svoj program Perfect Store?

Ustvarjanje popolne trgovine za maloprodajo je res dobra praksa in bi prinesla rezultate. To je pričakovanje.
Toda merjenje te izvedbe je izjemnega pomena. Več kot 80 % programov Perfect Store, ki svojih nastavljenih ključnih kazalnikov uspešnosti (KPI) ne merijo redno, ugotavlja, da njihova izvedba programa na tleh je pomanjkljiva. To je velika vrzel, ki bi jo bilo treba odpraviti.

Dejstvo ostaja, da celotna operacija umestitve vaših izdelkov v maloprodajno trgovino in njihovega nakupa s strani strank vključuje množico spremenljivk. 

Obstaja veliko kategorij izdelkov in vsaka ima svoje enote za vzdrževanje zaloge (SKU). SKU-ji se hranijo v različnih vrstah maloprodajnih trgovin, kot so hipermarketi ali trgovine z mešanim blagom. Nadalje jih je mogoče razdeliti na maloprodajne račune, kot so Target, Walmart, 7-Eleven. Vpleteni ljudje so trgovci in maloprodajni partnerji, predstavniki na terenu in vodstvo podjetja proizvajalca CPG. 

Kot vidimo, obstajajo tukaj je preveč gibljivih delov, zaradi česar je pri določenih parametrih enostavno zamuditi avtobus.

Kako izmeriti svoj program Perfect Store?

Vključuje tri ključne korake:

1. Zgradite merila za točkovanje:

Tukaj uporabljeno načelo je dajanje prednosti z dodajanjem uteži parametrom, ki so pomembni. Parametri so Unileverjev 5Ps za merjenje maloprodajne prepoznavnosti vaših izdelkov. Spodaj je vzorec meril za točkovanje za isto.

Poleg kategorij izdelkov je mogoče izdelati točkovalne mehanizme za maloprodajne trgovine. Na njihovi podlagi se lahko odločijo o koristih trgovca na drobno/trgovca. Sisteme točkovanja je mogoče uporabiti tudi za ocenjevanje uspešnosti predstavnikov na terenu, na podlagi katerih se izračunajo njihove spodbude.

Pomen točkovalnega mehanizma je, da hitro prepozna regijo, območje, prodajne predstavnike, trgovine, kategorijo, izdelke, ki odstopajo od skladnosti. To pomaga pri sprožitvi sanacijskih ukrepov za zapiranje uhajanja prodaje.

2. Ustvarite mehanizem za merjenje popolne izvedbe trgovine:

Gradnjo tega mehanizma lahko izvedejo lastni terenski predstavniki CPG. Med obiski trgovin merijo KPI za različne SKU. Rezultati pomagajo pri ugotavljanju, ali se upoštevajo popolne smernice trgovine ali ne. CPG-ji lahko najamejo tudi zunanje revizorje.

CPG lahko od svojih maloprodajnih partnerjev tudi zahteva, da sodelujejo pri reviziji trgovine in vzdržujejo digitalizirano zbirko podatkov za skladnosti, pripisane SKU.

3. Uporaba orodij za merjenje:

Ročna ocena KPI-jev z zbiranjem neobdelanih podatkov je podvržena napakam in človeški pristranskosti. Da bi se temu izognili, CPG zdaj uporabljajo orodja Industrije 4.0. Uporabljajo programsko opremo za prepoznavanje slik, ki podpira umetno inteligenco (AI). 

Predstavniki na terenu med revizijo trgovin zajamejo slike polic, ki se naložijo na strežnik. Plast umetne inteligence jo nato obdela in zagotovi informacije, ki jih je mogoče uporabiti. 

KREPOSTNA POVRATNA ZANKA ZA USPEŠEN PROGRAM POPOLNE TRGOVINE

Rezultati meritev so vključeni v ustvarjanje povratnega mehanizma za stalne izboljšave. Obstajajo tri takšne zanke, ki delujejo hkrati v tem scenariju:

Takojšnja povratna zanka za terenskega predstavnika iz aplikacije:

To je takojšnja povratna zanka, ki pomaga pri izvedbi maloprodaje, medtem ko je predstavnik na terenu v trgovini. Slike trgovskih polic so zajete z aplikacijo in naložene na strežnike. Motor AI torej šivi (ali obdela) te slike za izračun KPI-jev, ki se nato odražajo v aplikaciji. Predstavnik na terenu se seznani z meritvami KPI in razporedi police v skladu s svojimi smernicami Perfect Store.

Povratna zanka za maloprodajno trgovino z nadzorne plošče:

AI pošlje širše povratne informacije o uspešnosti maloprodajne trgovine (na podlagi izračunanih KPI) na nadzorno ploščo, ki je pod nadzorom vodstva CPG HQ. Ko vidi točkovanje maloprodajne trgovine, HQ CPG posreduje za izboljšanje ravni skladnosti maloprodaje.

Povratna zanka za HQ CPG z nadzorne plošče:

AI pošilja širše povratne informacije o uspešnosti predstavnika na terenu. To se izračuna z določitvijo uspešnosti maloprodajnih trgovin pod njimi in ustrezno točkovanjem predstavnika na terenu. Poveljstvo CPG nato posreduje predstavnikom na terenu pravočasne povratne informacije o njihovi uspešnosti.

Celotna povratna zanka velike slike:

Velika slika tukaj je zagotoviti skladnost maloprodaje s smernicami Perfect Store ter prepoznati vrzeli in jih odpraviti. Rešitev za prepoznavanje slik z umetno inteligenco ustvarja stalen mehanizem povratnih informacij z dostavo slik SKU, kliknjenih v trgovini na drobno, sedežu in predstavnikom na terenu. Predstavnik na terenu deluje v realnem času in obravnava težavo na polici in sedežu po vrsti, ocenjuje uspešnost predstavnikov na terenu in skladišči. 

To je zahtevna vaja s krivuljo učenja. Podjetjem le redko uspe prvič. Po naših izkušnjah lahko stranka opazi dobrih 30-odstotno izboljšanje stopnje skladnosti v prvih treh mesecih uvedbe prepoznavanja slik prek ShelfWatch. Stalne meritve so pomembne za vzdrževanje 85- do 90-odstotne ravni skladnosti glede na to, da se trg nenehno spreminja.

Na začetku lahko stranke začnejo z osnovno stopnjo 50-odstotne skladnosti. Sčasoma se približajo 85- do 90-odstotni ravni maloprodajne skladnosti.

SPODBUDE ZA MALOPRODAJNE PARTNERJE IN PRODAJNE PREDSTAVNIKE 

Povratna zanka postane učinkovitejša, če so spodbude maloprodajnih partnerjev in predstavnikov na terenu povezane z rezultati, ki jih dosežejo z izvajanjem programa Perfect Store. 

Če ima vodja trgovine na drobno visoko oceno za svoja področja, dobi dobro uvrstitev. Ta razvrstitev je lahko povezana s spodbudami, kot so popusti za maloprodajnega partnerja. Posledica tega je naložba trgovca v zdravje blagovne znamke.

Lahko se izvede tudi s prodajnim timom CPG. Na primer, razvrščanje različnih regionalnih vodij prodaje v državi za izdelek, ki ga upravljajo. Boljša je uspešnost, boljši je njihov položaj. Posledično . doseže boljši bonus. To spodbuja tekmovalni duh. Vodje uporabljajo nadzorno ploščo, da natančno pregledajo uspešnost svojih predstavnikov na terenu in ukrepajo v skladu s tem, da izboljšajo svoje uvrstitve.

Vendar pa je pomembno, da določiti razumne cilje. Prelahki cilji bi povzročili izgubo prodaje in prihodkov podjetja. Prav tako bi lahko ustvarilo ohlapen odnos med zaposlenimi in trgovci na drobno. Previsoki cilji bi povzročili izgorelost zaposlenih in trenja v odnosih s maloprodajnimi partnerji. Ohranjanje realnih ciljev je ključ do pozitivnega dojemanja blagovne znamke.

Ko je program Perfect Store dobro premišljen, natančno implementiran in vestno nadzorovan, sproži povratni mehanizem. Prodajna ekipa je sposobna spremljati prodajna vedenja strank. Ekipa za trženje uporablja te informacije za vodenje ciljno usmerjenih kampanj. Vodstvo razporeja sredstva različnim oddelkom glede na rezultate različnih akcij. To pa poganja prihodnost blagovne znamke CPG.

Tako so nosilci odločanja in zainteresirane strani združeni na platformi prek uporabljene rešitve AI. Posledica tega je hitrejše prepoznavanje in poznejša odprava napak. 

Všeč mi je bil blog? Oglejte si našo drugo blogi da vidite, kako lahko tehnologija prepoznavanja slike pomaga znamkam izboljšati strategije izvajanja v maloprodaji.

Želite videti, kako uspešna je vaša lastna blagovna znamka na policah? Kliknite tukaj za načrtovanje brezplačne predstavitve za ShelfWatch.

Khyati Agarwal je članica skupine za digitalno trženje pri ParallelDots. Ko ne ustvarja vsebin za ParallelDots, se rada osvešča z novicami in rada bere o politiki in religiji

Najnovejše objave Khyati Agarwal (Poglej vse)