Опыт BORJOMI: как автоматизация изменила подход к мерчандайзингу - SmartMerch
Bg part Bg part
Вернуться к новостям и публикациям
Blog

Опыт BORJOMI: как автоматизация изменила подход к мерчандайзингу

Одним из наших первых клиентов стала всем известная компания BORJOMI. Уже семь лет они используют систему SM Visor для контроля своей продукции в торговых точках. За это время система стала неотъемлемой частью операционных процессов BORJOMI и доказала свою эффективность на практике.

О том, с какими задачами компания столкнулась до внедрения SM Visor, какие результаты удалось достичь и почему сотрудничество с нашей командой продолжается уже столько лет, рассказывает Алексей Иванов, менеджер по ИТ-продуктам в департаменте информационных технологий:

 

Изначально работа агентов в торговых точках занимала слишком много времени, а их отчёты не всегда были достоверными. Всю информацию о состоянии полок мерчандайзеры фиксировали вручную, и проверить её точность в моменте было невозможно. Дополнительная сложность заключалась в том, что агенты очень легко могли подделать показатели — и многие из них действительно фродили (обманывали, предоставляли неверные данные). Конечно, на проверку можно было высылать аудиторов, но когда речь идёт о масштабах всей России, такой контроль становится невозможным: чтобы лично проверить тысячи агентов, нужны огромные ресурсы. Поэтому мы искали технологичные решения, которые помогли бы решить эти проблемы и в перспективе улучшить показатели.

Тогда на просторах интернета как раз появилась информация о системах распознавания, которые оптимизируют поведение агента в торговой точке. Разумеется, нас это заинтересовало. Изначально мы выбрали для работы зарубежную систему, начали её пилотировать, но по итогам теста остались в сомнениях: во-первых, сотрудничество с иностранным подрядчиком предполагало оплату в валюте, а во-вторых, этот подрядчик был очень негибким. То есть, если бы мы захотели внедрить какую-то особую функцию, нам бы пришлось пройти через множество ТЗ и согласований — без гарантий, что в итоге нам пойдут навстречу.

Поэтому мы решили поискать аналогичные решения в России. Открыли тендер и начали изучать предложения.

Среди пришедших к нам на тендер подрядчиков была недавно созданная компания SmartMerch. Её генеральный директор Максим Архипенков зарядил нас своей уверенностью в продукте, который они делали. На тот момент у SM не было никаких контрактов с крупными компаниями, они не могли подтвердить своё качество никакими успешными кейсами. У них был только сам продукт — SM Visor. Но изучив его, мы поняли, что именно это нам и нужно.

Главным преимуществом SM Visor перед другими аналогичными системами стала функция склейки. Склейка — это когда агент делает несколько фотографий, и они объединяются в панораму (реалограмму). В других системах такой функции не было, из-за чего возникал риск фрода: мы не могли быть уверены, что агент действительно отснял всю полку, а не просто загрузил одно и то же фото несколько раз. Другие системы распознавания можно было обмануть подобным образом, а вот SM Visor не давал мерчандайзерам такой возможности.

Уникальный функционал оказался важнее кейсов и громкого имени: мы заключили договор и запустили пилот системы на три месяца.

Во время пилотирования мы вместе с агентами ходили на точки, делали фотографии и смотрели, насколько точно система их обрабатывает. Нужно было выезжать буквально в каждый регион и проводить обучение, наглядно объяснять, как правильно фотографировать полки, чтобы SM Visor смог правильно распознать объекты и предоставить корректные данные.

Сложностей в освоении функций не было, однако на первых порах мы всё-таки столкнулись с недовольством мерчандайзеров. Люди, не привыкшие к системе распознавания, жаловались, что ею неудобно пользоваться, что она не работает и т.д. Однако мы видели, что на самом деле длительность визитов уменьшается, а скорость получения данных и принятия управленческих решений растёт. И на этом фоне жалобы агентов были уже не так важны: в конце концов, люди всегда с недоверием относятся к глобальным нововведениям.

Часто бывали ситуации, когда мерчандайзер писал нам, что система глючит, не запускается, не хочет работать — но когда мы приезжали, чтобы разобраться, в чём дело, выяснялось, что всё уже заработало. Не исключено, что подобные жалобы были попытками фрода: некоторые сотрудники в отсутствие контроля привыкли просто имитировать работу. 

Уже во время пилота мы увидели основные преимущества SM Visor, которые повлияли на наше окончательное решение о полноценном сотрудничестве.

1. Увеличилась скорость процессов. Благодаря внедрению системы распознавания каждый агент может посещать больше торговых точек: условно, если раньше он мог объехать 10 магазинов в день, то теперь вполне успевает проверить 15. Агенты понимают, что за ними буквально следит их рабочий телефон, и больше не тратят рабочие часы впустую.

Эффективнее стала и работа супервайзеров, контролирующих работу агентов. Если раньше 60% рабочего времени они тратили на просмотр фотографий полок, а потом с довольно большим опозданием сообщали мерчандайзерам, что нужно исправить, то теперь система сама анализирует фото и распознаёт эти ошибки, а супервайзеру остаётся только поработать над качеством выкладки.

2. Общение с супервайзерами стало более конструктивным. Раньше на замечания о некорректности данных мы могли получить ответ, что, наверное, агент ошибся, «не поставил единичку», а на самом деле на полках всё в порядке. Многие супервайзеры прикрывали халатность агентов просто потому что сами сильно заинтересованы в хороших показателях. Теперь возможности для таких отговорок не осталось: если на фотографии нет конкретных товаров, значит агент не выставил их на полки, а не «ошибся в заполнении анкеты».

3. Мы стали разговаривать с сетями языком фактов. Когда мы формируем ассортиментную матрицу и выясняем, например, почему продукт отсутствует на точке, нам сложно опираться на данные, в достоверности которых мы сами сомневаемся. Продукт может отсутствовать на складе по разным причинам: разбили упаковку и почему-то скрыли это, машина с товаром не доехала до магазина и т.д. Теперь мы можем более чётко отслеживать эти этапы, потому что у нас есть конкретная и актуальная информация о том, что происходит на точке.

Эти же данные помогают при планировании ассортимента или объёма поставок, потому что мы знаем, какой товар пользуется спросом в конкретном магазине.

Также с помощью SM Visor мы можем отслеживать, висят ли рядом с товаром ценники, или продавцы про них забыли. Этот фактор сильно влияет на продажи — многие покупатели не возьмут товар, стоимость которого им неизвестна. Раньше, чтобы проверить наличие ценников, приходилось просматривать все фотографии самостоятельно. SM Visor может распознавать и ценники тоже — это значительно помогло нам в работе.

4. Увеличилась скорость получения и обработки данных. Раньше мы получали данные с задержкой в неделю, а теперь вся информация появляется у нас уже через минуту. Скорость принятия решений выросла в среднем на 30–40%. Мы сразу видим, что происходит на точках, и можем оперативно позвонить, например, менеджеру из другого региона и попросить принять меры. Раньше этот процесс занимал около 3 недель: нужно было проверить анкеты, уточнить корректность данных, донести эту информацию до коммерческого директора и т.д. А теперь отчёт появляется у нас на экране буквально в один клик, и все вопросы можно решить, пока они ещё актуальны.

Мы сотрудничаем уже 7 лет и за всё это время не нашли других решений, на которые могли бы перейти с SM Visor. Помимо уже перечисленных преимуществ, в работе со SmartMerch нам нравится их гибкий подход к работе. Нам не приходится проходить через десятки согласований, чтобы, условно, перекрасить кнопку — все изменения обычно проходят быстрее.

Мы знаем, что можем прийти в SmartMerch с любым запросом, и нам обязательно помогут его реализовать. Например, специально для нас была придумана система флагов, которая позволяет контролировать качество фотографий: не обрезаны ли они, не завесил ли агент часть полки черным покрывалом (такие прецеденты тоже были) и т.д. Система флагов значительно снижает вероятность фрода, а также определяет, насколько качественно сделано фото (это необходимо для корректного распознавания).

По нашим просьбам были добавлены и другие функции: определение пустых мест на полках, одновременная работа по двум категориям (вода и лимонады), распознавание типа оборудования (стойка, холодильник и пр.) и т.д. и т.п. Постепенно мы уменьшали количество фрода, вероятность некорректных распознаваний и в итоге получили продукт, который максимально закрывает все наши потребности.

Отдельным плюсом можно выделить низкие системные требования. Для использования SM Visor не требуется какое-то особое оборудование, он работает на обычных телефонах, даже на достаточно бюджетных, что позволяет нам дополнительно экономить ресурсы.

Изначально, внедряя SM Visor, мы ставили перед собой исключительно финансовые и бизнесовые задачи. Мы добились своих целей и даже больше: благодаря этой оптимизации в нашей компании изменился климат. Сотрудники стали более собранными и дисциплинированными, научились работать на результат, а прозрачность показателей помогает нам объективно оценивать их труд. Сейчас, когда эта система работы уже отлажена, нам сложно представить, что когда-то мы обходились без неё и тратили миллионы человекочасов на монотонную работу — кажется, что это был какой-то каменный век, в который совершенно не хочется возвращаться.