Группа «М.Видео-Эльдорадо» автоматизировала планирование ассортимента, доступного в магазинах, на основе глубинной аналитики перемещения пользователей по сайтам электронной коммерции. Искусственный интеллект, анализируя поведение покупателей в Интернет 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 тестируемый алгоритм, просто меняя ассортимент на полках, позволил увеличить продажи до 3,5% в таких категориях как наушники, чайники и стиральные машины.
ИИ для ассортиментного планирования
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.
В рамках пилота с помощью анализа данных онлайн-продаж были сформированы ассортиментные матрицы по нескольким категориям продуктов — по ним была доказана эффективность ассортиментного предложения. Разработанная в «М.Видео» методика оффлайн A/B-тестирования помогла обнаружить 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 в таких категориях как смартфоны, цифровая техника и аксессуары, холодильники, малая бытовая техника для кухни. До конца года ритейлер планирует полностью автоматизировать этот процесс.
«Раньше коммерческие менеджеры вручную выбирали, какие товары поставить на полки, ориентируясь на продажи, исследования рынка, данные от производителей и свой опыт на рынке, — объяснил ситуацию с продажей электроники в розничных магазинах руководитель по управлению продуктом «Ассортиментное планирование» компании «М.Видео-Эльдорадо» Максим Николаев. — Но ёмкость рынка электроники за последние 5 лет выросла на порядок, собственный и партнёрский ассортимент Группы превышает 150 000 наименований, а в магазине в торговом зале можно выставить только 5-7 тысяч. Какие это должны быть модели, чтобы покупатели могли посмотреть и протестировать то, что им интересно? 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, мы создали взаимовыгодное партнёрство технологического решения и эксперта. Приложение рекомендует, как спланировать ассортимент с учётом потребностей клиента, а человек принимает или корректирует это предложение, опираясь на свои знания и опыт».
Трансформация магазинов
«В рамках стратегии по удвоению бизнеса «М.Видео-Эльдорадо» полностью меняет облик ритейла, его внутренние и внешний процессы, — предупредил коммерческий директор Группы «М.Видео-Эльдорадо» Олег Муравьев. — Для этого мы проводим масштабную трансформацию, в том числе и в коммерции, уходим от ручных операций, внедряем цифровые продукты, стараемся принимать решения на основе качественного анализа данных. 85% клиентов Группы 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 своём выборе. Эту задачу нам помогает решать глубинная аналитика и математические алгоритмы».
Для ускорения выбора магазин может предложить модели бытовой техники, которые значимо отличаются друг от друга, чтобы клиент не тратил время на сравнение взаимозаменяемых товаров. Это уменьшает время на принятие решение о покупке, сокращает количество выставляемой на полки продукции и в целом улучшает для клиента опыт самостоятельного выбора нужного ему товара. Сейчас в оффлайн-магазины приходят те, кто любит выбирать товары не по их техническим характеристикам, а интуитивно. Однако при слишком большим модельном ряде подобный метод может не сработать. Иногда достаточно сравнивать между собой только лидеров в конкретной нишевой группе — а задачу подбора значимых моделей среди взаимозаменяемых товаров может взять на себя искусственный интеллект. Оптимизация модельных рядов может оказаться полезной как магазину, так и покупателю.
www.mvideo.ru, www.eldorado.ru
