Введение
При планировании деятельности торговой организации, в том числе расстановки торгового оборудования, планограмм, численности и графика работы сотрудников, мероприятий по стимулированию продаж требуется информация о посещаемости магазина и её изменений во времени, о траекториях движения посетителей и покупателей в торговом зале, об их взаимодействии с товарами, о влиянии выкладки, промоакций и прочих мероприятий на поведение потребителей в магазине. Сбор соответствующих данных и их качественных анализ входят в число важнейших задач, стоящих перед руководителями торговых структур.
Современные ученые активно исследуют проблемы поведения потребителей, фокусируясь в основном на тенденциях его изменения (Е.О. Лукина [1]), в том числе в условиях цифровизации (Б.Е. Токарев и др. [2], А.И. Сахбиева [3], Г.Н. Чернухина [4], А.А. Балясова [5]) и пандемии (M. Olumekor, S.N. Polbitsyn [6]), а также на влияющих на него факторах (И.К. Захаренко [7], С.В. Карпова и др. [8]). Однако вопросы движения покупательских потоков в магазинах изучаются крайне редко. Согласно РИНЦ, несколько статей непосредственно по теме было опубликовано в российских научных журналах примерно десять лет назад (С.А. Чернова [9], Ю. О. Охорзина [10] и др.). Публикаций последних лет, которые учитывали бы возможности современных цифровых технологий, во время подготовки статьи обнаружить не удалось. Представляется, что существует пробел в исследованиях анализа покупательских потоков с учетом современного уровня развития инноваций.
Современная экономическая система трансформируется под влиянием цифровых технологий [11]. В том числе цифровизация стала ключевым драйвером трансформации торговой отрасли. Внедрение больших данных, машинного обучения, нейронных сетей, искусственного интеллекта, дополненной и виртуальной реальности и других технологий, называемых основными инструментами и методами цифровизации [12], меняет устоявшиеся подходы к ведению торговой деятельности. В частности, новейшие цифровые технологии создают принципиально другие возможности для анализа покупательских потоков. На смену системам анализа трафика, основанным на инфракрасном луче, тепловидении, приходят технологии компьютерного зрения, технологии RFID и POS, которые позволяют получить большие данные о поведении покупателей в магазине. Исследование инновационных подходов к сбору и анализу данных о покупательских потоках с использованием современных цифровых технологий видится актуальным и перспективным в контексте поиска путей повышения эффективности деятельности торговых организаций.
Цель заключается в обосновании возможности повышения эффективности торгово-хозяйственной деятельности на основе внедрения инновационных технологий в сбор и анализ данных о движении покупательских потоков.
Материалы и методы исследования
Работа имеет теоретический характер и направлена на формирование основы для дальнейших эмпирических исследований влияния цифровых технологий на эффективность торгово-хозяйственной деятельности. Возможности и перспективы использования технологий RFID и POS, больших данных при анализе движения покупательских потоков были рассмотрены в контексте взаимодействия с посетителями и покупателями, организации работы сотрудников и управления ассортиментом.
Результаты исследования и их обсуждение
Технологическую основу инновационного подхода к анализу покупательских потоков составляют RFID и POS, позволяющие формировать большие данные. Технологии RFID уже не являются новыми для торговли, но на первых этапах они внедрялись с целью отслеживания товарных запасов и в целом для повышения эффективности цепочек поставок, что широко отражено в научных работах (Д.Ю. Камозин [13], Н.И. Макарчук [14] и др.).
Сейчас сфера применения RFID расширяется за счет сбора данных о поведении покупателей, однако исследования в этой области не распространены. Непосредственно анализ движения покупателей в магазине на основе POS и RFID-данных проводился М. Холод и соавторами [15,16], которые выявили зависимости между скоростью движения покупателя и объемом продаж, между количеством покупаемых товаров и обратной средней скоростью движения человека в конкретном отделе. Н.Ю. Баркова называет применение RFID в маркетинговых исследованиях, а также при непосредственном взаимодействии с покупателями, перспективным, но на сегодняшний день малораспространенным.
Посредством RFID и POS формируются большие данные, под которыми понимаются массивы цифровой информации больших объемов или сложного состава, постоянно возрастающие в динамике, а также технологии, методы, инструменты обработки такой информации [17-19]. Современные потребители активно пользуются цифровыми устройствами, что позволяет торговым организациям накапливать большие объемы информации об их поведении. Инновационные технологии также позволяют отслеживать действия каждого посетителя магазина и не ограничиваться характеристиками выборочной совокупности.
При инновационном подходе к анализу покупательских потоков с использованием технологий RFID и POS, больших данных торговые организации имеют возможность повысить эффективность своей деятельности по трём направлениям.
1. Повышение эффективности взаимодействия с посетителями и покупателями.
Мгновенная идентификация сотрудниками торгового зала постоянных покупателей и их индивидуальных характеристик, в том числе накопленной скидки, ранее приобретенных товаров во время входа в торговый зал позволяет выявлять наиболее лояльных клиентов, увеличивать время и качество их обслуживания, максимально персонализировать программы лояльности. Отслеживание и анализ маршрутов передвижения посетителей по магазину также необходимы для поиска путей повышения удобства совершения покупки, качества обслуживания. Так называемые умные полки и умные примерочные обеспечивают торговую организацию данными о поведении покупателей, в том числе о тех товарах, которые рассматривались, но не были приобретены, что помогает при создании индивидуальных товарных и ценовых предложений. Наконец, упрощается и ускоряется процесс кассового обслуживания.
2. Повышение эффективности работы торгового персонала.
Информация о находящихся в торговом зале потребителях, получаемая в режиме реального времени, позволяет сотрудникам (продавцам-консультантам) повышать качество обслуживания, в частности консультирования и персонального предложения. Составление оптимального графика работы торгово-оперативного персонала предполагает наличие данных о неравномерности покупательских потоков во времени. Кроме того, расширяются возможности минимизации товарных потерь от краж, так как при помощи RFID сотрудник охраны получает соответствующую информацию до выхода покупателя из магазина; также отслеживаются действия посетителей, совершавших попытки краж ранее.
3. Повышение эффективности управления ассортиментом.
Информация о траекториях перемещения посетителей по магазину, в том числе во взаимосвязи с расположением отдельных товарных групп и категорий, формирует аналитическую основу для оптимизации ассортимента, размещения товаров в торговом зале и на торговом оборудовании. RFID-метки помогают отслеживать наличие товаров на полках и вовремя их пополнять. При управлении ассортиментов необходимы данные о реализованном спросе, а также о тех товарах, которые заинтересовали покупателя, но не были им приобретены.
Необходимость внедрения в торговую деятельность современных цифровых инструментов не вызывает сомнения и подтверждается в рамках многочисленных научных исследований (авторы E.A. Krasil’nikova et al. [20], I.A. Ramazanov et.al. [21], V.P. Cheglov et al. [22], S.V. Panasenko et. al. [23], Л.А. Брагин [24], С.В. Панасенко и др. [25]). Дискуссионными остаются конкретные способы их применения и ожидаемые результаты. В то время как рассмотренные в статье технологии традиционно связывают с функционированием цепочек поставок [13,14], их использование при анализе движения покупательских потоков создает значительные резервы повышения эффективности торгово-хозяйственной деятельности. С учетом того, что в России в розничной торговле расходуется примерно 70% доходов домашних хозяйств, отрасль имеет существенное значение для формирование качества жизни населения [26, 27].
Представляется, что дальнейшему распространению практики анализа движения покупательских потоков на основе больших данных, формируемых с применением RFID и POS, будут способствовать такие факторы, как: заинтересованность торговых организаций в максимально возможной персонификации товарного и ценового предложения, повышении качества обслуживания; заинтересованность торговых организаций в пополнении и извлечении информации о посетителях и покупателях в режиме реального времени; постепенное удешевление технологий, сокращение сроков окупаемость инвестиций в них. В то же время следует принимать во внимание проблемы защиты личной конфиденциальной информации о покупателях, технических ошибок с последующими нарушениями в операционной работе, объективных сложностей, связанных с анализом больших данных. Реализация процесса коммерциализации зависит от возможностей организации и компетенций ее сотрудников [28], поэтому важным условием эффективного внедрения цифровых технологий в сбор и анализ данных о движении покупательских потоков является наличие соответствующих трудовых, материальных и нематериальных ресурсов.
Заключение
Современные цифровые технологии создают значительный потенциал для совершенствования анализа движения покупательских потоков. К таким технологиям относятся, в первую очередь, RFID, которые изначально рассматривались теоретиками и практиками торговли в контексте управления цепями поставок. RFID, POS и формируемые при их использовании большие данные обеспечивают торговую организацию аналитической основной для принятия операционных и управленческих решений. Были выделены три ключевых направления, по которым применение RFID, POS, больших данных позволяют торговыми организациям повышать эффективность своей деятельности: взаимодействие с посетителями и покупателями, организация работы торгового персонала, управление ассортиментом.
Наиболее перспективными направлениями дальнейших исследований в сфере анализа движения покупательских потоков видятся следующие: во-первых, проблемы максимально эффективного использования потенциала цифровых технологий, недопущения так называемых «тёмных данных», то есть несоответствия аналитических возможностей организации объемам собираемых больших данных о движении покупательских потоков; во-вторых, проблемы защиты личной информации о покупателях.