CPG/FMCG üreticileri için satış performansı büyümenin temel itici gücüdür. Ancak satış güçlerinin her mağazaya ayıracak çok az zamanı var ve bu da hedef ulaşılabilirliklerini oldukça etkileyebilir. Bu blogda, CPG/FMCG sektöründe mağaza içi veri toplama ve perakende denetimlerinin durumuna bakıyoruz ve mağaza içi veri toplamayı iyileştirmeye yönelik en iyi yöntemleri araştırıyoruz.
Devasa bir mağaza evrenine dağıtılan çok sayıda ürün göz önüne alındığında, rafta tam olarak ne olduğunu bilmek son derece zordur. En azından, satış ekiplerinin genellikle şunları bilmesi gerekir:
1. Mağaza içi ürün yerleştirme
Ürün yerleştirme, ürünün rafta nasıl performans göstereceği konusunda son derece önemli bir rol oynar. Müşterilerin gözle görülebilen ürünleri satın alma olasılıklarının daha yüksek olduğunu söylemeye gerek yok (göz seviyesi satın alma seviyesidir). Bu nedenle ürünün göz hizasına yerleştirilmesi önemlidir. Bunun dışında markaların, ürünlerin doğru promosyon etiketleriyle doğru yöne yönlendirildiği ve iyi stoklandığı gibi temel hususları da karşıladıklarından emin olmaları gerekir.
2. Planogram Uyumluluğu
Bugün bile perakendecilerin ve marka sahiplerinin karşılaştığı zorluk, raf setinin planogram şemasına uygunluk derecesini ölçmektir. Bunun için raflardaki ürünlerin planogramla birebir eşleştiğini periyodik olarak doğrulamaları gerekiyor. Planogramlar demografik öngörülere dayandığı için perakendecilerin uygulamalarına ince ayar yapmalarına, belirli bir bölgedeki müşteriler için doğru ürün yelpazesi karışımını göstermelerine ve müşterilerin satın alma kararlarını etkilemelerine yardımcı olur.
3. POS Malzeme Uygunluğu
Raftaki Satış Noktası Materyali (POSM) uyumluluk düzeyi, yeni lansmanlarınızın veya promosyonlarınızın iyi performans gösterip göstermediğini belirler. Bir POS ekranının etkili olabilmesi için konumu ve öne çıkan ürünün bir arada olması gerekir. POS malzemelerinin avantajı, daha yüksek genel satışlara katkıda bulunmaları, yeni bir lansmanın başarı şansını veya müşterinin satın aldığı ürün sayısını artırmalarıdır.
4. Rakip Faaliyetleri
Rakiplerin faaliyetlerini izlemek, onların satış ve tanıtım stratejilerini kontrol etmenize yardımcı olabilir. Bu, raflarda onlar için neyin işe yaradığını anlamanın ve müşteri katılımını en üst düzeye çıkarmak amacıyla ürününüz için daha iyi bir uygulama stratejisi tasarlamanın iyi bir yoludur.
Bu faktörlerin her biri markaların perakende ortamındaki başarısını ve genel satışlarını etkilemektedir. Peki, CPG/FMCG sektörü raf sağlığını nasıl izliyor?
Mağaza İçi Veri Toplamanın Geleneksel Yöntemleri
Markalar genellikle temsilcilerinden veya ortaklarından ülkenin farklı bölgelerindeki perakende raflarının resimlerini almasını ve ardından nitelikleri (marka görünümleri, alan, sayı) manuel olarak kodlamasını sağlayarak rafı izler.
Manuel analiz karmaşık, zaman alıcı ve maliyetlidir. Yoğun iş temposunda idare etmek zordur. Manuel analiz genellikle insan hatasına, yetersiz analize ve teorik yorumlara eğilimlidir. Bütün bunlar perakende denetim verilerinin kalitesinin sağlanmasını zorlaştırıyor. Veriler yönetime ulaştığında (neredeyse bir ay sonra) artık çok geçtir ve yönetimin müdahale etmesi ve sahadaki uygulamaları hızlı bir şekilde değiştirmesi için veriler yetersizdir.
GÖRÜNTÜ TANIMA İLE GELENEKSEL YÖNTEMLERİN SINIRLAMALARINI AŞMAK
Geleneksel veri toplama yöntemindeki tüm fazlalıklar, teknolojik olarak gelişmiş görüntü tanıma çözümü sayesinde kolayca aşılabilir.
kullanma perakende uygulamasını iyileştirmek için yapay zeka ortaya çıkan bir kavramdır.
Yapay zeka teknolojisindeki ilerlemelerle birlikte Görüntü Tanıma'nın kullanıldığı denetim ve raf yönetimi mağaza kontrollerini dijitalleştiriyor. Raf koşullarını ve bunların temel SKU'ların satışlarını nasıl etkilediğini anlamada önemli bir rol oynar. Mağazanın tüketim ürünlerinizin planogramına uygun olduğundan emin olmak için görsel ekranı analiz eder. Akıllı çözümler ve araçlarla veriler gerçek zamanlı olarak güncellenebilir, böylece uygun düzeltici önlemler gerektiği gibi hızla alınabilir.
Bu, tüm sürecin çok daha hızlı olmasını ve temsilcilerin bir günde daha fazla mağazayı kapsayabilmesini sağlayacaktır. Hızlı izlemenin, verilerin karar vericilere sorunsuz bir şekilde sunulması anlamına gelmesi daha da yararlı olacaktır. Temsilcilerden mağaza sahibine kadar herkesin uygulama stratejisindeki boşlukları düzeltme konusunda hızlı bir şekilde bilgilendirilebilmesini sağlamaya yardımcı olur.
İmaj tanıma sayesinde markalar, ana outletlerde ve yüksek hızlı mağazalarda ürünün lansmandan sonraki en az ilk 1 ay boyunca raftaki stok durumunu takip edebiliyor. Raftaki görsellere ilişkin gerçek zamanlı geri bildirim, planogram uyumluluğu ve mağaza içi pazarlama girişimlerindeki boşlukların iyileştirilmesine yardımcı olabilir.
ShelfWatch Kullanarak Mağaza İçi Veri Toplama
paralel noktalar ShelfWatch'ı FMCG/Perakende Endüstrisi için bir görüntü tanıma çözümü olarak sunuyor.
Temel metodoloji şu şekildedir: resimlere satış temsilcileri, satıcı veya bazı durumlarda üçüncü taraf bir denetçi tarafından elde taşınan bir cihaz kullanılarak tıklanır. Görüntüler daha sonra analiz için ShelfWatch bulut sunucusuna yüklenir. Birkaç dakika içinde satış temsilcileri gerekli düzeltici önlemleri almak için eyleme geçirilebilir bilgiler edinir.
Bu veriler aynı zamanda yönetim ekibinin uygulama stratejilerini ölçmesine ve ürünlerin rafta nasıl performans gösterdiğini ölçmesine de yardımcı olur.
dağıtma rafİzle kolay ve sorunsuzdur. Eğitim kurulum süresinin düşük olması nedeniyle, ürün tanıma amacıyla ShelfWatch'u kurmak için SKU'nun kaliteli bir görüntüsü yeterlidir. Eğitimin tamamlanması 48 saatten az sürüyor ve ardından ShelfWatch gerçek dünyadan bilgiler sağlamaya hazır.
Bu, piyasadaki diğer Görüntü Tanıma çözümleriyle karşılaştırıldığında Shelfwatch'ın gerçekten öne çıktığı yönlerden biridir. Diğer çözümlerin kurulum süresi 90-120 güne kadar sürebilirken, ShelfWatch'ın çevik yapay zeka eğitim metodolojisi, yeni SKU'ların çok hızlı öğrenilmesini ve satış temsilcilerinin anında uyarılmasını sağlar.
Shelfwatch'ın algoritması, stokta kalmama, raf payı, planogram uyumluluğu vb. gibi KPI'ları içeren kapsamlı bir analiz vermek için görüntüleri otomatik olarak analiz edecek şekilde eğitilmiştir.
Kendi markanızın raflarda nasıl bir performans gösterdiğini görmek ister misiniz? Tıklayın okuyun ShelfWatch için ücretsiz bir demo planlamak için.
Kaynak: https://blog.paralleldots.com/product/in-store-data-collection-what-is-the-best-way/
