Det kan hjelpe murstein og mørtel detaljhandel med å konkurrere ved hjelp av dataanalyse

Et sentralt oppdrag for alle IT-ansatte er å tilføre organisasjonen verdi gjennom smart bruk av teknologi. Det er en oppgave som vanligvis er veldig spesifikk, ikke bare for en bransje, men for de fleste organisasjoner siden hvert selskap har sin egen måte å gjøre ting på. Men noen ganger kommer nyvinninger fra tredjeparter som kan hjelpe det oppdraget, og jeg bare støt på en av de i detaljhandelen.

Vi har alle hørt historiene om hvordan butikker i murstein og mørtel ikke kan konkurrere med store forhandlere som Walmart eller store online forhandlere som Amazon. Til en viss grad er det sant. Ingen enkelt butikk kan bære det store utvalget av varer som Amazon kan og ingen små forhandlere kan samle kjøpekraften til Walmart.

Men fysiske butikker tilbyr noe som Amazon ikke kan, og noe som Walmart ikke gjør godt, og det er fysisk tilgjengelighet. Hvis du trenger en vare og det er en butikk i nærheten som bærer den, kan du hente den nå. Du trenger ikke vente lenger enn det tar å kjøre til butikken. Visstnok vil en drone en dag kunne slippe av hva du måtte ønske om 30 minutter eller mindre, men foreløpig er dette fortsatt en av mursteinsmørtelens viktigste fordeler, og disse operasjonene bør utnytte den til det store skjul.

For å utvide denne fordelen, kan murstein og mørtelbutikker, spesielt mindre virksomheter, ytterligere konkurrere med slike som Amazon og Walmart ved å bruke data de allerede har, og deretter bruke disse dataene til å skape en kundeopplevelse de ikke kan få online eller i en enorm kassebutikk. Dataene som vil gjøre det skaper et sanntidsbilde av hva som er på lager og hvor det er i butikken.

Ved å gi slike sanntidsdata, kan butikker gi varene kjøpere ønsker, mens de gir dem enda mer øyeblikkelig tilgjengelighet, uten frustrasjonene ved å søke i de store gangene til en stor boksforhandler, eller enda verre, og vente mens noen "sjekker i ryggen" etter noe som burde vært foran hele tiden. Amazon kan levere innkjøpene dine på to dager for Prime-medlemmer, raskere i noen få byer. Walmart kan fortelle deg om et produkt er på lager, men vil ikke gi deg noen indikasjon på hvor i butikken du finner det eller til og med om det er i butikken eller lageret.

Det er mye rom for å forbedre opplevelsene for mindre detaljhandelsvirksomheter. Utfordringen er selvfølgelig hvordan man får tak i dataene fra hyllene og plasserer dem der shoppere kan finne dem. Og så snart denne utfordringen er identifisert, vil den lande på IT-administratorens skrivebord.

Holder faner på varelageret

Problemet for en fysisk butikk er nøyaktig lagerbehandling, så kjøpere, ikke bare selgere, har en ide om hva som står i hyllene. De fleste detaljhandels-IT-administratorer bør begynne der: et godt lagersporingssystem, for når du først har distribuert det, vet du hva som skal på sokkelen. Imidlertid kan det som er ment å være der ikke være det samme som det som faktisk er der.

Årsakene til dette vil variere, men foruten det åpenbare (for eksempel den beryktede rabatten på fem fingre), kan produkter ha blitt flyttet til et nytt sted, enten av en kunde som så på den og deretter la den ned et annet sted eller fordi butikkansatt satte den på feil sted. Og selvfølgelig kan det hende at salgspunktet (POS) -systemet ikke har stått ordentlig for salget, kanskje på grunn av en manglende klistremerke for universell produktkode (UPC), eller enda verre, feil klistremerke på riktig produkt.

Heldigvis er dataene om hva som står i hyllene dine tilgjengelig for deg. Du kan følge med på alt ved å la salgspersonalet sjekke varene når de reiser rundt i butikken din, og deretter sjekke hva som er der mot forventede lagringsnivåer. Oh, vent - det vil ta mange ansatte, og de vil alle trenge en slags terminal for å kjenne til forventede lagernivåer.

Så hvordan samler du inn dataene du trenger? Og enda viktigere, hvordan gjør du det tilgjengelig for kjøpere som vil vite om du har en bestemt vare på lager? Svaret er selvfølgelig mer data. Men du må samle det uten å bruke flere ansatte.

Henter data automatisk

Ett svar på dette dilemmaet kommer fra Trax Image Recognition, et Singapore-basert selskap som hjelper butikker med å samle inn dataene de trenger ved å ta et bilde av hyllene sine med en smarttelefon. Bildene av produktene i hyllene blir analysert ved å bruke et kunstig intelligens (AI) -system kalt Trax Retail Watch, som kan gjenkjenne detaljene til hvert produkt, telle hvor mange elementer det er i hver kategori, og deretter over tid bruke maskinlæring (ML) for å forutsi når du skal ordne om.

"Hyllen er det siste området som ikke har blitt automatisert ennå, " sier Steve Hornyak, administrerende direktør, Americas ved Trax. Hornyak sa at det har skjedd mye automatisering i forsyningskjeden og POS, men det har ikke skjedd med det som står på sokkelen. Trax-systemet, "konverterer produktene i hyllene til data, " ifølge Hornyak.

IT-avdelingen i detaljhandelen kan deretter ta alle innsamlede data og gjøre dem tilgjengelige for dataanalyse, eller de kan bruke en av tjenestene som tilbys av Trax Image Recognition for å håndtere den samme oppgaven. Uansett må butikken gi et grensesnitt til POS-systemet så vel som innkjøpssystemet og lagersporingssystemet, som alle sannsynligvis vil tvinge en forbindelse til det generelle regnskapssystemet.

Kombinasjonen av systemer gjør det mulig for butikken å alltid ha et oppdatert syn på varelageret sitt, og som igjen lar butikken levere sanntidsdata til kundene. På denne måten, hvis noen trenger et bestemt element, vet de hvor de kan finne det. Og hvis dataene blir administrert riktig, hvor nøyaktig i butikken for å finne dem.

"IT kan være mellommann, " forklarte Hornyak, "eller så har vi et REST API, slik at de kan få dataene."

Gaining an Edge Over E-Commerce

Å ha tilgang til disse dataene åpner selvfølgelig også for en verden av muligheter som kan gi murstein og mørtelbutikken en ny fordel i forhold til e-handelsgiganter, også de som er så store som Amazon. Hvis de har en vare på lager der kundene kan ta på den og hvor de umiddelbart kan ha den, så er det noe netthandelsleverandører ikke kan gjøre. Og når en kunde trenger et produkt akkurat nå, er prisen mindre enn en tilgjengelighet.

Å ha alle dataene i varelageret ditt fra det blir bestilt til å bli mottatt til å bli solgt, kan også fortelle deg mye om hvordan du har det som butikk. Du kan finne ut om et produkt blir utsolgt raskere enn planleggingen sa, og deretter gjøre bestillingsjusteringer. Du kan også fortelle når et produkt ikke lenger selges, og du kan enkelt og raskt finne produkter som er blitt tilbakekalt. Hvis du er vennlig med kundene dine, kan du kartlegge disse dataene til et CRM-system (Customer Relationship Management) og matche unike eller spesialartikler til bestemte kunder eller grupper og ytterligere sementere deres lojalitet.

Dette er alle trinn som de store nettbutikkene og de store boksebutikkene allerede gjør, vanligvis med spesialutviklede systemer. Verktøy som Trax Retail Watch-systemet lar imidlertid mindre forhandlere bruke lignende metoder, og gir dem nye måter å konkurrere og gi en bedre handleopplevelse mens de fremdeles utnytter sin primære fordel: direkte samspill med kunden. Dette er noe du ikke kan gjøre på nettet, selv ikke med AI-drevne chatbots, og det er en kritisk kant som bare en IT-stab med god forståelse av organisasjonens data kan levere.