Сеть продуктовых магазинов «Фасоль»
Александр Варшавский,
собственник сети магазинов «Фасоль»
«Процент воровства в магазинах России с каждым годом только растет: с 2012 году ущерб от хищений вырос почти в два раза, составив два миллиарда рублей. Потери могут достигать до 10% от общей прибыли, мы не можем себе это позволить. Установка сервиса Видеонаблюдение помогала и помогает нам свести к минимуму такие преступления и чаще всего предотвращать их даже без вмешательства полицейских»
«В складских и подсобных помещениях безопасность особенно важна, ее нам обеспечивают камеры. Подсчет времени загрузки/разгрузки автомобилей, контроль рабочего времени сотрудников позволяют оптимизировать процессы, тем самым повышая производительность и, соответственно, прибыль компании. Помогают они бороться и с кражами на производстве».
«Установка камер видеонаблюдения в кассовой зоне позволит решить целый ряд проблем, среди которых могут быть недобросовестные сотрудники, халатное отношение к работе и конфликтные ситуации. Также, видеонаблюдение за кассовой зоной позволяет нам получить дополнительную аналитику по покупательским особенностям, поведению покупателей в целом, и за счет этого улучшить качество обслуживания».
«По статистике, из-за длинных очередей крупные магазины теряют около 40% выручки. Видеонаблюдение помогает решить и эту проблему. Мы оптимизировали количество касс и персонала, и даже рассчитали среднее время пребывания человека в очереди. В результате оно значительно сократилось, пропускная способность касс стала больше, позволив получать большую прибыль».
«Видеоаналитика позволяет нам ответить на вопрос: «Кто и что покупает в магазине?» Это дает маркетологу почти безграничный простор для деятельности, потому что камеры позволяют составить портрет покупателя: пол, возраст, средний объем покупок, социальный статус, образ жизни. Более того, мы можем делить посетителей не только по традиционным сегментам, но и по времени суток, дням недели и сезону, а после адаптировать ассортимент на основе этих данных».
«Видеонаблюдение позволяют узнать даже то, как покупатели оценивают товар: по запаху, на ощупь или после внимательного осмотра. Подобная информация позволит спрогнозировать спрос на определённые категории товаров. Например, если посетители регулярно и с постоянным энтузиазмом покупают салфетки, не рассматривая и не оценивая их, то покупать их будут вне зависимости от того, где они лежат. Значит, не требуется дополнительного стимулирования продаж и можно сфокусироваться на других товарах».
«Если большинство покупателей не рассматривают по несколько минут ценники, прежде чем принять решение о покупке, следовательно, для них приоритетом является качество, сервис и другие неценовые параметры. Значит, есть возможности для пересмотра ценовой политики».
«Если регулярно отслеживать данные, получаемые при помощи камер, можно заметить общие модели поведения посетителей магазина и выстроить их типовые маршруты. Однажды мы заметили, что в одно из торговых пространств покупатели заходят особенно редко. Как оказалось, дело в невостребованности выставленных там товаров. Мы оперативно поменяли выкладку, и в этой зоне сразу добавилось посетителей. Невостребованный товар, распределенный по наиболее посещаемым прилавкам, тоже стал продаваться. В итоге нам удалось и увеличить представленность товаров на полках на 7%, и получить больше выручки».
«Благодаря функции распознавания лиц постоянное наблюдение позволит выявить тех, кто посещает магазин чаще всего — конкретных покупателей. Для этого надо рассчитать такой показатель, как число посещений за единицу времени (неделя, месяц или квартал). Определение пула наиболее лояльных покупателей помогает развить этот ценный ресурс и заставить работать на себя. Например, можно устраивать специальные поощряющие акции, скидки и уведомления о новых поступлениях для этих покупателей. Это делает подход более личным, что незаменимо для небольшого развивающегося бизнеса».
