Retailu pomáhají nástroje pro jeho vyhodnocování

Komunikujeme, aktivujeme, nabízíme. V promoci, v dekompresní zóně, u pokladen. Podle cílové skupiny, aktuálního výzkumu, podle sebe. Vyhodnocujeme však dostatečně? A máme pro to dostatek vhodných nástrojů?

Seminář, který uspořádala asociace POPAI CE 19. dubna 2018, přinesl jasnou odpověď. A ta zní: Ano. Členové asociace představili nástroje, díky kterým mohou obchodníci své zákazníky lépe poznat a přizpůsobit jim nabídku i samotný prodejní proces. Mnohým retailerům mohou právě tyto nástroje pomoci vyhrát v bitvě o přežití.

Souvislosti ukazuje lokační analýza

V době, kdy většina maloobchodu provozuje omnichannelový přístup, je analýza off-line a on-line kanálů jako jeden celek naprostá nezbytnost. Jedním z přístupů, který dovoluje nejen společné vyhodnocení více kanálů, ale přináší také lepší pochopení fungování celého trhu, je lokační analýza (Location Intelligence). Ta využívá lokaci, aby mohla propojovat spolu zdánlivě nesouvisející informace. Na rozdíl od geomarketingu využívá v maximální míře skutečná nákupní data, například z věrnostních programů nebo objednávek v e-shopu. Lokace je spojka, která umí propojit interní data s nejrůznějšími externími daty, jako jsou demografické ukazatele nebo kupní síla. Vše je zobrazeno a analyzováno nad mapou, například v platformě CleverAnalytics. Díky lokační analýze je možné nejen přesně vědět, odkud jsou jednotliví klienti, ale je možné je dále segmentovat, například pomocí RFM analýzy. Lze tak lépe uzpůsobit jak kampaně, tak reálný sortiment, umístění prodejních míst i jejich koncept. „Naši zákazníci nejvíce oceňují znalost reálných spádových oblastí. Na rozdíl od tradičních metod se u lokační analýzy nejedná o modelaci, tedy odhad, například dojezdové doby, ale spádová oblast je určena ze skutečných návštěv klientů. Náš přístup je tedy přesný. Když k tomu doplníte informace o kupní síle, demografickém profilu, obratu na obyvatele a domácnost nebo konkurenční tlak, získáte velmi užitečný přehled, kde a jak vám funguje nebo nefunguje byznys,“ popisuje Lukáš Puchrik, Product Manager ve společnosti CleverAnalytics. 

Poznání ulehčuje rozhodnutí

Nový způsob vyhodnocování reklamy naznačuje Michal Harkabuzík, Media Proposition & Insight Manager firmy dunnhumby. Metoda této firmy je založena na spolupráci se společností Tesco. Pro analýzu tak má firma nebývale velkou základnu dat, a to nejen přímo z pokladen, ale také z věrnostního programu Clubcard. „Ve střední Evorpě jsme jediní, kteří mají k dispozici tak velké množství dat. Díky tomu můžeme provádět podrobnou analýzu a dávat doporučení,“ konstatuje Michal Harkabuzík. Pro hodnocení úspěšnosti kampaní jsou vždy vyčleněny kontrolní prodejny se stejnými či podobným dispozicemi, kde akce na podporu prodejen neprobíhá, takže je možné srovnání. Díky datům z věrnostního programu je navíc mimo jiné možné například zjistit, jakou značku promovaného produktu zákazník nakupoval v minulosti, a tedy i to, zda se jednalo o konkurenční výrobek. V některých situacích lze právě této skutečnosti u promocí využít tak, že kupóny na promoční slevu obdrží jen ti zákazníci, kteří by si jinak zakoupili konkurenční produkt. Díky tomu výrobce nemusí poskytovat slevu plošně a ochrání svou marži. Navíc je možné vytipovat přímo prodejny, které jsou pro promoci vhodné. Vždy totiž neplatí, že provozovny s TOP prodeji jsou pro promovaný produkt těmi nejvhodnějšími. 

S optimalizací pomáhají data

Zatímco v minulosti na vyhodnocování procesů v retailu stačila tužka a papír, v současnosti máme k dispozici pokročilou videoanalytiku, senzory, big data, a dokonce už i umělou inteligenci. Kamenný obchod se mění v zážitková centra a proměnou procházejíiretaileři, kteří se mění vtechnologické firmy. Jejich úspěch spočívá v tom, že znají své zákazníky. Poznat zákazníka lépe než konkurence a umět dělat rychlá rozhodnutí na základě dat se stává nejdůležitější zbraní v rukou obchodníka,“ konstatuje Marek Jandejsek, Project Manager Knowdata ze společnosti Knowinstore.

Relevantní a přesná data o chování zákazníků lze získat na základě měření. Díky nim je pak možné optimalizovat náklady na provozovnu, marketing a dále generovat dodatečné tržby, najít ztracené obchodní příležitosti a vyhledávat nové. Tím nejdůležitějším je však mít spokojené zákazníky. Toho je možné dosáhnoutpomocí unikátního systému, který sbírá data ze senzorů umístěných v prodejně, která jsou pak kombinována s externími daty, například s daty o počasí, z nichž je možné získat nejrůznější výstupy. „Obchodníkovi jsme schopni nastavit konkrétní modul, který mu odpoví na otázky podle jeho specifických potřeb a zároveň stavět na zkušenostech našeho customersuccess týmu, který pomůže obchodníkům interpretovat data a najít optimální řešení,“ naznačuje jeho kolega Igor Pavelek, spoluzakladatel společnosti Pygmalios. Obchodník tak může získat například unikátní pohled na to, co se děje v jeho provozovnách, a to v reálném čase. Kromě toho, že lze okamžitě zareagovat a přijít s adekvátní nabídkou, může obchodník sledovat typologii svých zákazníků a sledovat, jak se vyvíjí jejich loajalita. Dále je možné sledovat vývoj tržeb a efektivitu prodeje. Tímto lze optimalizovat náklady na provoz prodejna či marketing, zvýšit obrat a zákazníkům přinést větší požitek z nakupování.

Reagovat je možné okamžitě

Právě nejrůznější senzory, které snímají chování zákazníků v prodejně, tvoří základ pro obchod budoucnosti. Jak podotýká Martin Rys, Competency Leader firmy Adastra, poskytují především dostatek informaci pro management, který pak může zefektivnit provoz nejen jednotlivých prodejen, ale i celého řetězce. Slouží k tomu například kamery pro vyhodnocování front u pokladen, které ohlásí, že je zapotřebí povolat další pracovníky, a dále nejrůznější čidla, která počítají osoby a monitorují jejich pohyb po prodejně. Zjistit lze i konverzní poměry, jaký má účinek reklamní kampaň či to, jak co nejefektivněji naplánovat směny zaměstnancům nebo zda je správně zvolena otevírací doba. Díky modernímu softwaru umí dnes kamerové systémy určit věk, pohlaví, nebo dokonce náladu zákazníků. Na základě těchto informací jim pak obchodník může na interaktivním dipleji učinit cílenou nabídku. Současná čidla umí obchodníkovi ohlásit také zájem o vystavené zboží (kolik lidí a jak dlouho stojí v dané zóně, zvednutí produktu). Další informace může mít prodejce z wi-fi sítí (kolik návštěvníků je právě připojených) nebo z beaconů (drobná čidla obvykle spolupracující s aplikací v mobilním telefonu), které jsou rozmístěny po prodejně a bezdrátově odesílají data do systému, který je vyhodnocuje. Prostředky a technologie, které nám umožňují poznat zákazníky a procesy na prodejní ploše, již tedy existují. „V retailu již nejsme slepí,“ konstatuje Petr Šimek, garant Klubu zadavatelů POPAI CE a Managing Director společnosti Wellen. Jde tedy jen o to naučit se je správně využívat.

Pavel Neumann