ほとんどの消費者は、店舗で商品を購入することについて共通のフラストレーションに遭遇しています。 小売店にたどり着き、特定の通路に行き、商品を探しても、そこにはありません。 特にやる気のある買い物客は、店員にフラグを立てて、見ているものが本当かどうかを再確認することさえあるかもしれません。 さて何ですか。
小売業者やサプライヤーは、この経験をよく理解しています。 それは顧客としてあなたを悩ませており、あなたと販売の間に立ちはだかる最悪のものの1つです。 また、ブランドに対する長期的な信頼を損なう可能性もあります。顧客は不満のため息をつきながら、必要なものをオンラインで注文するか、通りの向こうの競合他社に引きずり込まれました。
これは、在庫状況(OSA)が低い、またはまったくない(OSA)としてよく知られている業界で一般的な問題です。 では、どうすれば修正できるのでしょうか?
店頭在庫状況は、買い物客が必要とする時間と場所で商品が販売されていることの尺度であることは、すでにご存知かもしれません。しかし、店頭での可用性は簡単なプロセスのように思えるかもしれませんが、通常、OSA が低くなる理由は 3 つあります。
- ある場所の在庫不足(在庫切れ)
- 商品の場所が間違っている(POGまたはマーチャンダイジングエラー)
- 在庫はあるが棚にない(展示時のモニタリングが不足している)
ありがたいことに、製品の販売前、販売中、販売後に、店頭での在庫状況の課題を簡単に把握できるソリューションがあります。
店頭や製品の入手可能性の課題を解決するのに役立つ製品やサービスはいくつかあり、それらは通常、小売監査(実店舗のチェック)、アルゴリズムソフトウェア、在庫と過去の販売データを介して在庫切れを予測するソフトウェアの使用、またはハードウェアとIoTデバイスを使用した在庫データのチェックの3つの領域のいずれかにロールアップされます。
SKU の数、小売店の場所、予算によっては、一方の方法が他方の方法よりも適している場合があります。
在庫切れを防ぎ、プラノグラムのコンプライアンスを確認するための一般的なアプローチは、小売監査を行うことです。 これには、各場所に実際に訪問し、製品の在庫があり、合意された配置と価格に従って店舗に陳列されていることを確認する必要があります。
ほとんどの小売監査は、フィールドマーチャンダイジングチームまたはサードパーティのマーチャンダイザーによって、事前に決められたスケジュールで実施されます。 このプロセスでは、チームは在庫レベル、価格設定、商品の状態、および商品配置がブランドのプラノグラムに準拠しているかどうかを調べます。 これらの監査は、各小売環境における成功を測定し、小売業者とベンダー間の契約条件が守られていることを確認します。 データは目の前にあります。
これは、製品の在庫状況とプラノグラムのコンプライアンスを追跡するための一般的で望ましい方法かもしれませんが、最もコストと時間のかかる方法の1つであり、精度の誤った認識を生み出す可能性があります。
現場視察は、その背後にいるマンパワーに限定されます。 平均して、各小売監査の間に4〜6週間かかることがあり、ベンダーは知らないうちにより多くの可用性の課題にさらされます。 また、これらの慣行の背後には大きなコストがかかります。 人件費、人件費、出張費だけでも、あっという間に積み重なってしまいます。 最大の欠点は、マーチャンダイザーが時間、コスト、労力を費やして店舗で何が起こっているかを確認するまでに、目の前の問題を一度に1つずつ修正するだけで、防御策を講じていることです。 利便性は重要であり、ほとんどの顧客はそれほど長く待つ忍耐力がありません。
長所：
- 監査時のデータの正確性
- すぐに変更できる柔軟性
- トラックの連結走行 – 訪問のたびに製品を小売業者に直接移動できます
短所：
- 費用がかかる – 人件費、人件費、出張費だけでもコストがかかります
- タイミング - 各人は4〜6週間ごとにのみサイトを訪問できます
- 来店間のデータがない – 来店間の時間の差が大きいと、ブランドはより多くの問題にさらされる可能性があります
他のブランドや小売業者は、在庫や過去の販売データを使用してアルゴリズムソフトウェアソリューションを活用しています。 この戦略は実店舗訪問ほど労働集約的ではありませんが、このプラクティスでは、サプライチェーンの複数のソースからのデータを使用して、販売がいつ発生しているかをマッピングします。 これらのソリューションは、次のような重要な質問に答えるのに役立ちます。 店舗に到着した製品の数? 棚には何個の商品が在庫されていましたか? いくつ売れていますか?
質問を解決することで、店舗は店員をいつ派遣してバックルームの商品を棚に補充するかを決定したり、マーチャンダイザーからのトラックの運行をスケジュールする必要がある時期を示したりできます。
長所：
- サプライチェーン全体の販売から在庫までの複数のデータポイントを評価
- プロアクティブ – 小売業者が問題を先取りできるよう支援します
- 店内リフトの軽量化
短所：
- 複雑さ – 複数のシステムの導入と、継続的なメンテナンスに必要なリソース
- 時間がかかる – 複数のチームのトレーニングと開発を管理する
- 潜在的に不正確な結論 – レポートは、入力されるデータと同じくらい良いものです。
市棚の内外で製品の動きを物理的にスキャンまたはチェックするハードウェア・デバイスは、OSA 追跡のゴルディロックスです。 小売業の監査ほど手作業は多くありませんが、ソフトウェア製品だけに頼るよりも正確です。
棚の在庫状況を追跡するハードウェアデバイスは、すべての通路で製品をスキャンする棚スキャンロボットから、製品を検出して従業員のモバイルデバイスにリアルタイムの情報を直接送信できるIoTデバイスまで多岐にわたります。 これは、ほとんどのオンシェルフの可用性の課題に最適に思えるかもしれませんが、これらのソリューションは、価格、柔軟性、セットアップ、および使いやすさが大きく異なる可能性があるため、個別に慎重に検討する必要があります。
長所：
- 精度 – 製品を直接測定
- 労働集約度が低く、人員を必要としません
短所：
- 高い
- スピード – 一度に1つのことしか測定できない
- 買い物客の体験を混乱させる可能性がある
IoTデバイス
長所：
- 一般的により手頃な価格
- 精度 – 製品を直接測定
- 後付け可能で、店内を移動できます
- プロアクティブ – リアルタイムでアクティビティを監視およびアラートします
短所：
- インストールに時間がかかる場合があります
- 一部のソリューションは、一度インストールすると移動できません
小売業者もベンダーも、商品を店頭に並べて買い物客に届けるのにどれだけの費用がかかるかを知っています。 販売の最も重要な部分を追跡するための適切な店頭在庫ソリューションを見つけることができれば、これは、幸せで忠実なリピーターを店舗に呼び込むための違いになる可能性があります。