Что мы обычно подразумеваем под понятием шопинга? Скорее всего, поход в магазин для покупки конкретных товаров. Но сейчас, в эпоху цифровых технологий, этот термин приобрел совершенно новое значение. Компании, которые сегодня хотят идти в ногу со временем, общаются с клиентами через несколько каналов одновременно. Они хотят быть последовательными при коммуникации с клиентами и используют омниканальность в продажах.
На сегодняшнем рынке омниканальное взаимодействие с клиентами является новой нормой. Хотя покупки в магазине по-прежнему составляют до 45% от общих расходов для старшего поколения и чуть менее 30% для миллениалов, покупатели также используют другие каналы для сравнения цен и товаров, прежде чем совершить покупку в магазине.
Они совершают покупки в интернете, через мобильные приложения, через сторонних розничных продавцов и по другим каналам. Ожидается, что в ближайшие годы омниканальная розничная торговля вырастет на 30%, что нарушит динамику между полевыми командами продаж потребительских товаров и их розничными клиентами.
Но это изменение также является и возможностью. Вместо того чтобы сопротивляться переменам, предприимчивые FMCG-бренды могут воспользоваться шансом активно влиять на продажи в онлайн-канале с помощью CRM-системы для торговых представителей, эффективного мерчандайзинга и промоакций в магазинах, которые осуществляются на основе продуманных омниканальных стратегий и правильных инструментов.
Новые каналы для покупок создают новые бизнес-задачи
Исследования показывают, что не менее 70% современных покупателей покупают или изучают FMCG-товары в интернете, а также растет популярность практики «try-before-you-buy» — примерки или тестирования товара в физическом магазине перед покупкой в интернете. Массовый переход к использованию цифровых каналов не только снижает потребность в полевых FMCG-командах в целом, но и делает более сложной ежедневную работу по предоставлению ценности.
Например, товары повседневного спроса, такие как непортящиеся продукты (консервы, косметика и чистящие средства), все чаще покупаются в интернете. По мере того, как все большая часть розничной торговли переходит в онлайн, становится все сложнее точно прогнозировать или рекомендовать будущие заказы, что может оказать влияние на производственные планы и привести к возникновению дефицита или чрезмерному простаиванию товаров на полках.
Эти проблемы прогнозирования запасов также распространяются на команды мерчандайзеров, ответственных за установку и обслуживание витрин и рекламных стендов в магазинах. Не имея представления о текущих показателях продаж и входящих заказах, практически невозможно определить, достаточно ли товара в наличии, чтобы правильно оформить рекламные экспозиции и сохранить свободное место на полках или стеллажах.
Избыток товара также становится более серьезной проблемой. В условиях, когда все больше становится популярной практика примерки перед покупкой, особенно в текстильной промышленности, многие витрины остаются неиспользованными, поскольку покупатели вместо этого отправляются за покупками в интернет, оставляя у ритейлеров излишки товара, который им придется либо продавать со скидкой, либо договариваться с производителем о других вариантах использования этого товара.
Прогнозируемые данные для оптимизации точности заказов и стратегий ценообразования
Для борьбы с негативным влиянием омниканальной розничной торговли на их основной бизнес, отделы продаж, мерчандайзинга и маркетинга в сфере FMCG должны найти способы совместной работы — и между собой, и со своими розничными клиентами — чтобы поставлять достаточное количество продукции в магазины для демонстрации и продажи, и даже повлиять на онлайн-продажи.
Предприимчивые компании обращаются к облачным технологиям, которые разрушают информационную изоляцию и создают полный (360-degree) обзор розничного магазина и его конечных пользователей, который команды могут использовать в качестве стратегической основы для более эффективных и прибыльных отношений.
Такие CRM систему розничного исполнения включают в себя возможности предиктивной аналитики на основе ИИ и машинного обучения, которые объединяют данные из различных источников для создания более точных и динамичных прогнозов заказов. Теперь, вместо того чтобы полагаться на скользящие средние и другие методы прогнозирования, основанные исключительно на исторических данных, FMCG-бренды могут прогнозировать заказы на продажу и даже адаптировать свои ценовые стратегии с учетом таких влияющих факторов, как сезонность, особые мероприятия и другие нестандартные факторы, которые помогут им конкурировать с онлайн-продажами.
Передовая аналитика данных также позволяет использовать метод социального прослушивания (отслеживания трендов в соцсетях) и обратную связь конечных пользователей для понимания влияния рынка и создания специальных акций, которые повышают продажи как в онлайне, так и в офлайне. Бренды могут сотрудничать с ритейлерами для создания пунктов выдачи онлайн-заказов в обычных магазинах, что увеличивает посещаемость магазина и создает возможности для повышения продаж за счет проведения специальных акций в пункте выдачи.
Увеличение гибкости и быстроты реагирования на запросы потребителей
Внедрение облачных технологий розничных операций позволяет FMCG-брендам быть более гибкими перед лицом быстро меняющихся рыночных условий. Благодаря централизации всех данных и созданию общего хранилища для рекламных материалов, планограмм и других цифровых активов, все сотрудники отделов продаж, мерчандайзинга и маркетинга получают мгновенный доступ к информации, необходимой для эффективного выполнения текущих стратегий и постоянного обновления стратегий на основе новых данных.
Омниканальный опыт — это новый стандарт для FMCG-потребителей, который создает потенциально непреодолимые проблемы для брендов, использующих только старые методы ведения бизнеса. Компании, которые хотят оставаться актуальными и конкурентоспособными, могут добиться успеха, воспользовавшись большим количеством данных, которые ранее были недоступны или неизвестны, чтобы предложить потребителям продукты и предложения, которые по множеству факторов удобны именно клиентам.
