Вестник цифровой трансформации CIO.RU

«М.Видео-Эльдорадо» формирует ассортимент на полках в магазинах с помощью big data
«М.Видео-Эльдорадо» формирует ассортимент на полках в магазинах с помощью big data




17:04 17.08.2021  |  4129 просмотров



Группа «М.Видео-Эльдорадо» автоматизировала планирование ассортимента, доступного в магазинах, на основе глубинной аналитики. Искусственный интеллект, анализируя поведение покупателей при выборе товаров, формирует оптимальный набор моделей на полках в магазинах, чтобы удовлетворить потребности разных групп клиентов. По результатам пилота более чем в 100 городах машинный алгоритм, просто меняя ассортимент на полках, позволил увеличить продажи в тестовых категориях до 3,5%.

«М.Видео-Эльдорадо» разработало и запустило MVP решения по автоматизированному планированию ассортимента на полках в магазинах. В контексте развития гибридной модели ретейлер анализирует стратегию выбора покупателей в онлайне и использует эти данные для улучшения клиентского опыта в розничных магазинах. Технология на основе глубинной аналитики использует данные о продажах и поведении клиентов – поисковые сессии, просмотры и сравнения, а также учитывает заданные целевые бизнес-показатели. Обработав всю информацию, машинный помощник рекомендует коммерческим менеджерам, работающим с ассортиментом, какие артикулы выставить на полку в каждом отделе магазина в условиях ограниченного пространства.

Например, пользователь смотрит и сравнивает несколько телевизоров с одинаковой диагональю, разрешением экрана и функционалом (HDMI-разъем, голосовое управление или подключение к Wi-Fi). Можно предположить, что эти товары закрывают конкретную его потребность. Задача состоит в том, чтобы выявить и постараться удовлетворить эти потребности, не загромождая магазин похожими товарами, а делая полку привлекательной для широкого круга клиентов, закрывая максимальное количество потребностей.

Как подчеркивает Олег Муравьев, коммерческий директор «М.Видео-Эльдорадо», в рамках стратегии по удвоению бизнеса компания полностью меняет облик ретейла, его внутренние и внешние процессы. Для этого проводится масштабная трансформация, в том числе и в коммерции. Происходит уход от ручных операций, внедряются цифровые продукты, решения принимаются на основе качественного анализа данных. 85% клиентов используют магазины для выбора и покупки техники, а это значит, что решение принимают непосредственно у полки. В этом случае важно, чтобы каждый покупатель находил то, что искал, и был уверен в своем выборе. Эту задачу помогает решать глубинная аналитика и математические алгоритмы.

В рамках пилота модель самостоятельно формировала ассортиментные матрицы нескольких категорий: наушники, чайники, стиральные машины, и доказала свою эффективность. С помощью разработанной в «М.Видео» методики оффлайн A/B-тестирования, был определен значимый рост продаж в пилотных категориях до 3,5% по сравнению с сопоставимыми магазинами контрольной группы. Компания приступила к масштабированию ассортиментного планирования и уже формирует на базе статистического алгоритма треть ассортимента магазинов (смартфоны, цифровая техника и аксессуары, холодильники, малая бытовая техника для кухни). До конца года ретейлер планирует полностью автоматизировать этот процесс.

Автоматическое планирование ассортимента состоит из двух этапов. На первом формируется дерево клиентских потребностей. Цифровое решение анализирует пользовательские сессии и кластеризует товары, определяя максимально близкие по сравнениям и просмотрам, иначе говоря, взаимозаменяемые модели. Затем выделенные потребности загружают в оптимизатор – машинный алгоритм оптимизации ассортимента для полок магазинов. Он формирует под каждую категорию и потребность список товаров, который максимизирует бизнес-показатели по обороту, марже и количеству чеков, а также учитывает индекс уникальности товаров внутри матрицы магазина. Все параметры можно настраивать и быстро адаптировать при изменении рыночных условий и развитии стратегии категории. Более того, оптимизатор учитывает размер и специфику спроса в разных магазинах – в модель заложены около 20 категорий магазинов, для каждой их них алгоритм рекомендует отдельное товарное наполнение.

По словам Максима Николаева, руководителя по управлению продуктом Ассортиментное планирование «М.Видео-Эльдорадо», раньше коммерческие менеджеры вручную выбирали, какие товары поставить на полки, ориентируясь на продажи, исследования рынка, данные от производителей и свой опыт на рынке. Но емкость рынка электроники за последние пять лет выросла на порядок, собственный и партнерский ассортимент группы превышает 150 тыс. наименований, а в магазине в торговом зале можно выставить только 5-7 тыс. В этих условиях делегирование части функционала машинным алгоритмам не только повышает эффективность розницы и продаж, но и позволяет специалистам и менеджерам высвободить ресурс для более глубокого изучения трендов, новинок и комплексного развития ассортимента. Более того, удалось создать взаимовыгодное партнерство технологического решения и эксперта. Дата-продукт рекомендует, как спланировать ассортимент с учетом потребностей клиента, а человек принимает или корректирует это предложение, опираясь на свои знания и опыт.


Теги: Искусственный интеллект Машинное обучение



На ту же тему: