Как видеоаналитика помогает ритейлу увеличивать продажи без расширения рекламного бюджета

Ритейлу все сложнее увеличивать продажи только за счет привлечения новых клиентов и роста рекламных расходов, поэтому точки роста приходится искать внутри уже работающего бизнеса. Разбираемся, как видеоаналитика помогает понять поведение покупателей, найти слабые места в торговом процессе и проверить гипотезы, которые могут привести к росту продаж.

Коротко о главном

Видеоаналитика с ИИ позволяет ритейлу перейти от вопроса «что произошло в магазине» — на него отвечает отчет о продажах — к вопросу «почему это произошло». Система фиксирует поведение покупателей: тепловые карты перемещений, взаимодействие с товаром, эмоциональные реакции, поведение персонала, — а затем позволяет выделять сегменты покупателей и искать закономерности.

Практическая ценность — в выявлении момента отказа от покупки: покупатель взял товар, изучил упаковку, но не купил. Анализ таких событий по большому массиву данных позволяет формировать гипотезы: изменить выкладку, упаковку, освещение, состав продукта, навигацию в зале. Гипотеза проверяется изменением и оценивается по стандартным метрикам — конверсии, среднему чеку, объему продаж.

Важная оговорка: видеоаналитика не увеличивает продажи сама по себе. Эффект зависит от того, как команда воспользуется данными. Инструмент работает, когда есть вовлеченный собственник или топ-менеджмент, маркетологи, способные формировать гипотезы, и система сбора экономических метрик для оценки результата.

Почему точки роста стоит искать внутри магазина 

Когда стоимость привлечения нового клиента растет, а привычные маркетинговые инструменты работают все менее эффективно, ритейлу приходится искать точки роста внутри собственного бизнеса. Увеличивать рекламные бюджеты бесконечно невозможно, особенно если рентабельность снижается. Все больше представителей ритейл-бизнеса отказываются от традиционных способов маркетинга, на которые еще несколько лет назад тратились огромные бюджеты. Сегодня они становятся все менее эффективными, а компании просто не могут позволить себе дополнительные расходы, которые не дают понятного результата.

При этом торговые комплексы уже не всегда обеспечивают необходимый для нормальной рентабельности поток клиентов, а стоимость привлечения новых покупателей продолжает расти. Поэтому для сохранения рентабельности продаж важно эффективно использовать иссякающий поток новых клиентов и максимально сохранять сформировавшуюся клиентскую базу. Для этого необходимо находить, оптимизировать и улучшать слабые места уже сформированных бизнес-процессов внутри самой компании.

Речь может идти о самых разных деталях: выкладке товара, расстановке оборудования, скриптах персонала, продуктовой линейке, эргономике пространства, освещении, запахах, звуках и многих других тонкостях. Зачастую именно они влияют на клиента на подсознательном уровне и могут быть практически неуловимы невооруженным взглядом. Одним из инструментов, который помогает увидеть эти закономерности, становится современная видеоаналитика с использованием искусственного интеллекта.

Как видеоаналитика анализирует поведение покупателей

Камеры уже достаточно давно умеют регистрировать количество посетителей и строить тепловые карты перемещений, показывая зоны наиболее и наименее активного движения покупателей. Современные решения позволяют также фиксировать взаимодействие посетителя с товаром и другие события в торговом зале. Сегодня к этим инструментам добавился искусственный интеллект. С его помощью можно не только регистрировать отдельные события, но и анализировать их, находить закономерности и формировать гипотезы по улучшению работы магазина.

Причем анализировать можно не только весь поток покупателей в целом, но и разные группы клиентов. Например, разделить посетителей по полу, возрасту, внешним признакам и другим характеристикам, а затем посмотреть, как каждая из групп ведет себя в магазине: как перемещается по торговому залу, какими товарами интересуется, на какие полки обращает внимание, а какие проходит мимо, в какое время предпочитает посещать магазин. При определенных сценариях анализа можно изучать даже эмоциональные реакции покупателей при взаимодействии с ассортиментом.

Если связать эти данные с отчетами о продажах, появляется возможность увидеть, какие группы клиентов выбирают те или иные товары, а какие их практически не покупают. Это позволяет бизнесу более целенаправленно работать с разными сегментами покупателей и эффективнее выстраивать маркетинговые предложения. Таким образом, отчет о продажах отвечает прежде всего на вопрос «что произошло?», а видеоаналитика помогает приблизиться к ответу на вопрос «почему это произошло?».

Реклама 16+

Продаете товары в розницу? Автоматизируйте учет поступлений и остатков, получайте статистику продаж и рентабельности в Контур.Маркете

Узнать подробности

В какой момент покупатель теряет интерес к товару

Одна из наиболее интересных задач для видеоаналитики заключается в том, чтобы понять, на каком этапе покупатель отказывается от товара. Система может собрать и проанализировать большой массив данных по различным критериям интереса к продукту. Например, покупатель остановился у полки, взял товар в руки, рассматривал его, изучал упаковку, но в итоге не совершил покупку. Дальше можно детальнее исследовать такие случаи и предположить, в какой момент произошел отказ.

Возможно, покупатель ознакомился с ценой и решил не покупать. Или изучил состав изделия и после этого положил его обратно на полку. Можно посмотреть, быстро ли было принято решение, сопровождалось ли оно сомнениями, выбрал ли клиент альтернативный товар или полностью отказался от покупки. А иногда выясняется, что какой-то продукт вообще не привлекает внимания покупателей: до момента детального осмотра дело даже не доходит.

На основании таких данных можно сформировать гипотезу о том, какие изменения способны все-таки побудить клиента к покупке. Затем эти изменения необходимо реализовать, зафиксировать результат и сделать выводы. Например, может оказаться, что стоит изменить оформление или место выкладки товара. В другом случае имеет смысл пересмотреть ассортимент, снять определенные позиции с продаж или заменить их новыми. Главное здесь заключается в том, чтобы перейти от предположений к последовательной проверке гипотез.

Что можно изменить в торговом зале

После сбора и анализа большого количества событий по интересующим критериям появляется систематизированная выборка. Она позволяет сформировать гипотезы о том, какие изменения необходимы, чтобы поведенческие паттерны клиентов изменились в сторону принятия решения о покупке. На этом этапе уже особенно важно участие профессиональных маркетологов, а в некоторых случаях и психологов, которые помогут сформировать стратегию стимулирования продаж.

В зависимости от результатов анализа гипотезы могут касаться самых разных факторов. Это может быть изменение выкладки товара, корректировка навигации по торговому залу, смена этикетки или оформления упаковки, изменение состава продукта, корректировка ассортимента, изменение освещения витринной зоны или музыкального сопровождения. Наконец, речь может идти об организации самого пространства и других факторах, влияющих на покупательское поведение.

Если речь идет о немассовых сегментах ритейла, где большое значение имеет индивидуальное обслуживание, видеоаналитика может помочь оценивать и работу персонала. Можно фиксировать поведение сотрудников, анализировать взаимодействие с клиентами и на основании полученных данных выдвигать гипотезы по корректировке бизнес-процессов или скриптов. В результате видеоаналитика становится не просто системой наблюдения, а инструментом для поиска конкретных точек улучшения в торговом процессе.

Реклама 16+

Подключите онлайн-кассу в комплекте с сервисом Контур.ОФД, кассовой программой и сервисом для учета товаров Контур.Маркет! Для продуктовой и непродуктовой розницы, ресторанов, кофеен, салонов, мастерских и т.д.

Как понять, что изменения действительно работают

Важно понимать: сама по себе видеоаналитика не увеличивает продажи, не повышает лояльность клиента и не увеличивает средний чек. Это всего лишь удобный, современный инструмент, который помогает собственнику бизнеса находить слабые места или процессы, которые можно и нужно улучшить. Им можно воспользоваться и получить кратное увеличение выручки, а можно никак не воспользоваться и просто «слить бюджет».

В умелых руках эффект от внедрения не заставит себя долго ждать. Коммерческую составляющую тех или иных изменений можно оценивать по стандартным бизнес-метрикам: продажам, конверсии, среднему чеку и другим показателям. Но здесь есть важный нюанс: гипотеза может оказаться неверной. Изменение, которое, как казалось, должно было улучшить показатели, не даст результата или даже приведет к ухудшению. Поэтому важно не только внедрять изменения, но и вовремя видеть их эффект. Если гипотеза не подтверждается, ее необходимо скорректировать или пересмотреть полностью.

Для этого можно целенаправленно изучать поведение посетителей на конкретных участках торгового зала или по конкретным критериям. Такой подход позволяет максимально оперативно оценивать эффект от изменений и при необходимости быстро менять стратегию. По сути, получается замкнутый цикл: наблюдение, анализ, гипотеза, изменение, измерение результата и корректировка. Именно такой подход позволяет использовать видеоаналитику не как технологию ради технологии, а как инструмент постоянного улучшения бизнеса.

Когда видеоаналитика дает рост без увеличения маркетингового бюджета

Чтобы эффект от внедрения видеоаналитики в ритейле был максимальным, необходимы вовлеченность и интерес собственника и, в зависимости от размера бизнеса, команды маркетинга. Как и во многих других сферах, здесь важен кумулятивный эффект. Собственник или топ-менеджмент должны понимать несовершенство бизнес-модели и быть готовы системно искать возможности для улучшения. Необходим инструмент, который способен собирать и перерабатывать огромный объем информации. В этом случае видеоаналитика выступает как своеобразный «мощный комбайн» по сбору и обработке данных о поведении покупателей.

Кроме того, нужны маркетологи, способные на основании этих данных делать правильные гипотезы по внедрению улучшений. Наконец, необходим сбор экономических метрик, которые наглядно покажут эффективность тех или иных изменений. При такой конфигурации факторов можно с большой долей вероятности предположить, что видеоаналитика позволит ритейлеру способствовать росту продаж без пропорционального увеличения маркетингового бюджета.

Но важно еще раз подчеркнуть: видеоаналитика это всего лишь эффективный инструмент для сбора и обработки большого массива данных. Коммерческий эффект от ее внедрения зависит от того, как персонал воспользуется этими данными и какие выводы на их основании сделает.

В конечном счете задача ритейла сегодня заключается не только в том, чтобы привлечь нового покупателя, но и в том, чтобы максимально эффективно работать с теми, кто уже пришел в магазин. Если бизнес умеет видеть, где и почему клиент теряет интерес, какие процессы мешают покупке и что можно изменить, чтобы этот путь стал проще, то точка роста может находиться не в следующем рекламном бюджете, а прямо внутри торгового зала.

Часто задаваемые вопросы