Контроль оборудования в торговых точках: кейс на 15,000 витрин

6 минут на чтение —

Контроль торгового оборудования в торговых точках — это регулярная проверка того, где физически находится переданный партнёру холодильник, витрина или стеллаж, в каком он состоянии и что стоит внутри: выдерживается ли MML, соблюдаются ли стандарты выкладки, нет ли посторонней продукции. Для производителя FMCG это прямые деньги: парк фирменного оборудования измеряется тысячами единиц, а каждая витрина с чужим товаром — оплаченная полка, которая работает на конкурента.

Ниже — как такой контроль устроен в принципе и как его выстроила компания «Бочкари» на парке из 15 тыс. холодильных витрин, переданных дистрибьюторам в России и Казахстане.

Как контролируют торговое оборудование: методы

Задача распадается на три части: подтвердить, что оборудование физически находится в конкретной торговой точке, оценить его состояние и проверить наполнение. На практике используют четыре подхода — чаще всего в комбинации.

Опросные листы (чек-листы) в мобильном приложении. Полевой сотрудник заполняет анкету по оборудованию прямо во время визита: инвентарный и серийный номер, состояние, наличие чужого товара, соответствие ассортиментной матрице. Состав вопросов настраивается в офисной части SFA-системы без участия разработчиков. Самый быстрый и дешёвый в запуске способ; главное ограничение — данные вносит человек, поэтому нужны механизмы проверки достоверности.

Фотоотчеты. Фото фасада оборудования, заводского шильдика и выкладки внутри с геометкой, датой и идентификатором сотрудника. Фотография верифицируема — ее можно перепроверить в офисе и предъявить партнёру при разборе нарушений. Минус — объем ручной обработки растёт вместе с парком оборудования.

Сканирование серийных номеров и инвентаризация. Считывание номера камерой смартфона привязывает конкретную единицу оборудования к конкретной точке и дистрибьютору. Выгрузка в учетную систему даёт сверку: сколько холодильников передано партнёру, по скольким пришёл отчёт, какой процент парка реально отсканирован.

Распознавание изображений (IR) и телеметрия. Нейросеть для мерчандайзинга автоматически считает по фото SKU, фейсинги, долю полки и пустые места — офис перестает отсматривать снимки вручную. Датчики температуры, открытия двери и GPS-трекеры дают самые точные данные, но требуют дооснащения парка и обслуживания, поэтому оправданы на дорогом оборудовании.

Выбор метода упирается в то, кто физически посещает точки. Если у производителя нет собственной полевой команды на территории, работает только один вариант — вовлечь персонал дистрибьютора и дать ему инструмент, который не требует ни интеграций, ни обучения. Пустая полка в фирменном холодильнике — это тот же out-of-stock, только на территории, за которую производитель уже заплатил. Как это решается на практике — в кейсе ниже.

Паспорт проекта

О компании

«Бочкари» — российский производитель пива и безалкогольных напитков, входит в десятку крупнейших пивоваренных компаний страны.

Дистрибуция

Основные каналы продаж — дистрибьюторы и торговые сети, продукция компании представлена в 64 регионах России, экспортируется в СНГ и Китай.

Стек технологий

ST-Mobi.com

Старт проекта

Июль 2021

Дистрибуция и ассортиментный портфель

У нас все в порядке: мы движемся согласно намеченным целям и планам, развиваем фокусные рынки внутри страны и за ее пределами. Сегодня потребитель ограничен в выборе импортной продукции, поэтому мы активно занимаемся импортозамещением и наращиваем дистрибуцию.

  • С 1 квартала 2022 года развиваем созданную в сотрудничестве с чешским пивоваром марку Hmelka — светлое и темное пиво во всех видах упаковки.
  • В июне запустили линейку Cola Bochkari и с минимальными усилиями залистовались в крупных сетях Сибири.
  • Кроме того, расширили линейку энергетических напитков Target. Теперь в ней пять вкусов, самых популярных на глобальном рынке.

Управление торговым оборудованием

В парке компании «Бочкари» более 15 тыс. холодильных витрин, переданных в пользование нашим дистрибьюторам в России и Казахстане. Это дорогостоящее оборудование, и мы просим партнеров соблюдать стандарты выкладки, выдерживать ассортиментную линейку и своевременно предоставлять отчетность. Для мониторинга состояния и наполнения холодильников используется сервис ST-Mobi.com.

Цели проекта

Мы искали решение для повышения эффективности использования холодильных витрин. Главными требованиями были:

  • быстрый и удобный сбор данных — заполнение опросников не должно занимать более трех минут;
  • простое подключение — не все дистрибьюторы готовы тратить ресурсы на интеграции;
  • универсальное приложение, работающее на любых смартфонах — полевой персонал наших партнеров использует личные мобильные устройства.

ST-Mobi.com, с нашей точки зрения, лучше всего подходит под эти задачи. Сервис лицензируется по эффективным рабочим дням и не требует покупки лицензий, поэтому мы запустили проект достаточно быстро, без капитальных инвестиций.

На старте проекта мы выявили множество случаев отклонения от стандартов: MML не выдерживался, в холодильниках находилась посторонняя продукция. Теперь, благодаря автоматизации, мы вместе с партнерами постоянно наращиваем эффективность использования оборудования.

Сбор полевых данных

Сотрудники дистрибьюторов ежемесячно заполняют в приложении отчет о каждой холодильной витрине. В отчет входит:

  • заполненный опросный лист;
  • фото фасада холодильника;
  • фото заводского шильдика с серийным номером.

Приложение позволяет считать серийный номер камерой смартфона, чтобы не забивать его руками (бывают длинные номера, до 30 знаков).

Отчеты от полевых сотрудников поступают в облачную часть ST-Mobi.com. Оттуда мы выгружаем информацию в учетную систему, где ведется база данных по всем холодильникам. И сопоставляем: сколько оборудования было передано дистрибьютору, по какому количеству он прислал отчет, какой процент холодильников отсканирован и сфотографирован и так далее.

Конфигурация опросников

Нам важно, чтобы полевой персонал тратил на внесение данных минимум времени. Поэтому мы сконструировали опросный лист, который очень быстро заполняется — сотрудники справляются в среднем за 30 секунд. Опросные листы мы создаем и редактируем сами в интерфейсе администратора. Это очень удобно — можно менять состав вопросов, задавать обязательные и не обязательные поля и т.д.

Конфигуратор опросных листов в ST Magic Merch
Конфигуратор опросных листов в ST Magic Merch

Конфигуратор опросных листов в ST Magic Merch

Конструктор анкет — часть облачного сервиса ST Magic Merch: опросный лист по оборудованию собирается в интерфейсе администратора и уходит на смартфоны полевых сотрудников без релиза приложения.

Аналитика фотоотчетов

Фотографии из отчетности мы отсматриваем и анализируем с помощью удобного веб-интерфейса сервиса. Он автоматически накладывает на фотографии штампы — идентификаторы агента и партнера, дату съемки и так далее. Мы фиксируем проблемные территории и передаем информацию об отклонениях менеджеру, закрепленному за дистрибьютором. И в дальнейшем он разбирает проблемные ситуации с партнером и совместно с ним налаживает эффективность.

Качество данных

Приложение не допускает подмены координат и фотографий, есть встроенная защита от фейк-GPS и фрода, поэтому мы уверены в достоверности получаемых данных. Нам нравится режим просмотра GPS — отображение нахождения наших холодильников на картах Open Street Map. С нашей точки зрения, OSM дают адресную информацию высокого уровня, сравнимую с Яндекс.Картами (а на некоторых территориях и лучше).

Результаты проекта

В этом году «Бочкари» показали достаточно сильный рост, особенно по напиткам. У этого есть комплекс причин, и мы не можем отдельно выделить влияние автоматизации мониторинга. Но мы однозначно видим положительную динамику, и настроены охватить оставшихся дистрибьюторов и повышать эффективность использования оборудования в сети сбыта.

Планы и развитие

Мы продолжим подключать партнеров и планируем к концу 2022 охватить сканированием и инвентаризацией 70-75% процентов парка оборудования.

Количество фотографий растет, поэтому мы планируем подключить сервис для машинного анализа изображений. Он позволит нам формировать более глубокую аналитику по SKU, фейсингам, доле пустых полок, а также анализировать выкладку за разные периоды.