データ分析を使用して、実店舗の競争を支援できます。

ITスタッフの主な使命は、組織を通じて価値を高めることです。 スマート テクノロジーの使用。 これは通常、業界だけでなくほとんどの人にとって非常に具体的な作業です 組織 すべての会社が独自の方法を持っているからです。 しかし、時には、その使命を助けることができるサードパーティからのイノベーションがあります。私は小売部門の1つに出会いました。

実店舗の小売店がウォルマートなどの大手小売業者やアマゾンなどの大手オンライン小売業者と競合できないという話を聞いたことがある。 ある程度、それは本当です。 単一の小売店はAmazonができる膨大な商品を持ち運ぶことはできず、小さな小売業者はウォルマートの購買力を蓄積できません。

しかし、物理的な店舗はAmazonにはできないこと、Walmartにはうまくいかないこと、そしてそれは物理的な可用性です。 あなたがアイテムを必要とし、それを運ぶお店があなたの近くにあるなら、あなたは今それを取りに行くことができます。 店に行くのにかかる時間以上待つ必要はありません。 確かに、いつかは無人機が30分以内に好きなものを降ろすことができるかもしれませんが、今のところ、これはまだ実店舗の重要な利点の1つであり、それらの操作はそれを活用する必要があります。

この利点を拡張するために、実店舗、特に小規模な店舗は、既に所有しているデータを使用し、そのデータを使用してオンラインまたは巨大なボックスストアで。 それを行うデータは、在庫品と店舗内の場所のリアルタイムの画像を作成します。

このようなリアルタイムのデータを提供することにより、店舗は、大きな箱の小売業者の広大な通路を検索したり、さらに悪いことに誰かが「チェックイン」するのを待ったりすることなく、買い物客が望む商品をより迅速に入手できるように提供できますずっと前にあったはずの何か。 AmazonはPrime会員向けに2日間で、いくつかの都市でより速く購入を配信できます。 ウォルマートは、製品の在庫があるかどうかを知ることができますが、店舗内のどこでそれを見つけるか、あるいはそれが店舗または倉庫にあるかどうかを示すことはできません。

小規模な小売業では、こうした経験を改善する余地がたくさんあります。 もちろん、課題は棚からデータを取得し、買い物客が見つけられる場所に置く方法です。 そして、この課題が特定されるとすぐに、IT管理者のデスクに届きます。

在庫のタブを保持する

実店舗の問題は正確な在庫管理であるため、営業担当者だけでなく買い物客もその棚に何が入っているかをある程度知っています。 ほとんどの小売IT管理者は、そこから開始する必要があります。優れた在庫追跡システムです。いったん導入されると、棚に何があるべきかがわかるからです。 ただし、 実際に 存在するものと 実際に 存在するものとは異なる場合があります。

この理由は異なりますが、明白な（悪名高い5本指の割引など）以外に、製品を見て、それを別の場所に置いた顧客によって、または店員が間違った場所に置いた。 そして、もちろん、おそらくPOS（Universal Product Code）ステッカーが欠落しているか、さらに悪いことに、適切な製品の間違ったステッカーが原因で、販売時点（POS）システムが販売を適切に説明しなかった可能性があります。

幸いなことに、棚にあるもののデータを利用できます。 店員が店内を移動するときにアイテムをチェックし、そこにあるものを予想される在庫レベルと照らし合わせてチェックすることで、すべてを追跡できます。 ああ、待ってください。これには多くの従業員が必要になり、予想される在庫レベルを知るには、何らかの端末が必要になります。

では、必要なデータをどのように収集しますか？ さらに重要なことは、特定の商品が在庫にあるかどうかを知りたい買い物客にどのように提供するのですか？ もちろん、答えはより多くのデータです。 ただし、従業員を増やさずに収集する必要があります。

データを自動的に取得する

このジレンマに対する答えの1つは、シンガポールに本拠を置くTrax Image Recognitionからのものです。TraxImage Recognitionは、スマートフォンで棚の写真を撮影することで、店舗が必要なデータを収集するのを支援します。 棚にある製品の写真は、Trax Retail Watchと呼ばれる人工知能（AI）システムを使用して分析されます。AIシステムは、各製品の詳細を認識し、各カテゴリにあるアイテムの数を数え、その後機械学習を適用します（ML）いつ再注文するかを予測します。

「棚は、まだ自動化されていない最後の領域です」と、TraxのAmericasのCEO、Steve Hornyak氏は述べています。 Hornyak氏によると、サプライチェーンとPOSには多くの自動化が行われていますが、棚にあるものはまだ発生していません。 Hornyakによると、Traxシステムは「棚の製品をデータに変換します」。

小売店のIT部門は、収集したすべてのデータを取得してデータ分析に使用できるようにするか、Trax Image Recognitionが提供するサービスのいずれかを使用して同じ雑用を処理できます。 いずれにせよ、店舗はPOSシステム、購入システム、在庫追跡システムとのインターフェースを提供する必要があり、これらはすべて一般会計システムへの接続も強制するでしょう。

システムの組み合わせにより、店舗は常に在庫の最新のビューを持つことができ、その結果、店舗は顧客にリアルタイムのデータを提供できます。 このように、誰かが特定のアイテムを必要とする場合、彼らはそれをどこで見つけるかを知っています。 また、データが適切に管理されている場合、ストア内のどこでそれを見つけることができます。

「ITが仲介者になる可能性があります」とHornyak氏は説明します。「または、REST APIがあるため、データを取得できます。」

電子商取引よりも優位に立つ

もちろん、このデータにアクセスできるということは、実店舗に電子商取引の巨人、さらにはAmazonのような巨大なものよりも新しいエッジを与える可能性の世界を開きます。 顧客がそれを触ることができ、すぐにそれを手に入れることができる在庫がある場合、それはeコマースベンダーができないことです。 そして、顧客が今すぐ製品を必要とするとき、価格は入手可能性よりも要因の少ないものです。

注文から受け取り、販売に至るまでのすべてのデータを在庫に保管することで、ストアとしての活動について多くのことを知ることができます。 製品が計画よりも早く売り切れているかどうかを確認してから、注文の調整を行います。 また、製品が販売されなくなった時期を知ることができ、リコールされた製品を簡単かつ迅速に見つけることができます。 顧客に親しみがある場合は、このデータを顧客関係管理（CRM）システムにマッピングし、一意のアイテムまたは特殊なアイテムを特定の顧客またはグループに一致させて、顧客のロイヤルティをさらに強化できます。

これらはすべて、大規模なオンライン小売業者と大規模なボックスストアがすでに行っている手順であり、通常はカスタム開発システムで行われます。 ただし、Trax Retail Watchシステムなどのツールを使用すると、小規模の小売業者でも同様の方法を使用でき、顧客との直接的な対話という主要な優位性を活用しながら、競争し、より良いショッピングエクスペリエンスを提供する新しい方法が提供されます。 これは、AIを使用したチャットボットでもオンラインでは行えないことであり、組織のデータを十分に理解しているITスタッフのみが提供できる重要なエッジです。