Реклама на retail.ru

Декоративное изображение

Мы в соцсетях

Декоративное изображение
390

Поделиться

На выставке Neva Buyers Week 2024 в Санкт-Петербурге прошла сессия мерчандайзинга, организованная Ассоциацией мерчандайзинговых агентств (АМА). Эксперт компании GRADUS, подробно рассказал о том, как аналитика данных может способствовать повышению покупательской активности и кардинально изменить подходы к созданию эффективных стратегий мерчандайзинга.

Владимир Васюткин, директор по развитию компании GRADUS, подробно рассказал о комплексном подходе, который включает всестороннюю оценку показателей сбыта, внутренней и внешней информации, а также количественных данных. Такой подход обеспечивает более точное понимание рынка и потребительских предпочтений, что позволяет разрабатывать точные и адаптивные стратегии.

Использование больших данных (Big Data) открывает новые горизонты для глубокого анализа категорий продуктов, улучшая понимание текущих тенденций и позволяя предсказывать будущие изменения. Это помогает выявлять скрытые закономерности и тенденции, которые могут быть использованы для улучшения мерчандайзинговых и промо активностей.

Компания GRADUS вывела на рынок Smart Merchandising – продукт для эффективного мерчандайзинга, основанный на интегрированной аналитике и автоматизированной оценке результатов, обогащенной данными полевых исследований. Smart Merchandising сочетает самообучающиеся алгоритмы, рейтингование торговых точек, анализ Image Recognition и оптимизацию маршрутов. Программа использует данные онлайн, учитывая специфику каждой торговой точки, что позволяет принимать решения на основе точной аналитики.

Smart Merchandising сокращает время на разработку отчетов и планирование в 5-6 раз за счет автоматизированной прогнозной аналитики. Специалисты анализируют продажи в Gradus Analytics, выделяя точки, формирующие 60-80% продаж категории, и оценивают долю и продажи бренда в этих точках. Это делает мерчандайзинг более эффективным и окупаемым.

Автоматизация KPI мерчандайзеров также является важным элементом. Современные системы позволяют автоматизировать рутинные задачи, освобождая время для стратегического анализа и принятия решений, что повышает эффективность работы мерчандайзеров и улучшает общие показатели компании.

Владимир Васюткин поделился примерами успешного внедрения технологий на практике. Он рассказал о проектах, где использование систем автоматизации и распознавания изображений привело к значительному росту продаж и улучшению показателей покрытия торговых точек. Это демонстрирует, как современные технологии могут значительно повысить эффективность мерчандайзинга и привести к ощутимым бизнес-результатам.

Анализ спроса и предложения поддерживает уровень закупок и маркетинговые решения. Платформа Demand Planning Gradus собирает финансовые данные компании, информацию о товарах и контрактах, прогнозируя объемы продаж с промо и без. Система дает рекомендации по производству и логистике с точными датами отгрузки. Отчеты по финансовому планированию на год, полгода или квартал позволяют отделам корректировать действия, видя прогнозируемые продажи и прибыль.

Инновационные решения в мерчандайзинге, основанные на данных торговых точек, помогают реализовать планы продаж. По правилу Парето, 20% точек обеспечивают 80% продаж. Важно определить эти точки, учитывая общий анализ категории. Анализ данных помогает выбирать эталонные точки, оценить потенциал других и определить действия мерчандайзеров, что делает мерчандайзинг более эффективным и окупаемым. «Мы создали рейтинг сетей и торговых точек, точно понимаем как производитель чувствует себя в каждой точке и какие точки имеют максимальный потенциал» - отметил Владимир Васюткин.

Интервью

Декоративное изображение

Мария Дмитриева, «Яндекс Лавка»: «Хотим стать игроком, который развивает рынок готовой еды»

О предпочтениях потребителей, технологиях бизнеса и новом заводе.

Новость от компании:

Декоративное изображение
Декоративное изображение
Retail.ru использует файлы cookie для хранения данных.
Продолжая использовать сайт, вы даёте согласие на работу с этими файлами