Статья

Четыре шага к более оптимальному предотвращению потерь в магазине

июля 18, 2019 НаписаноОт персонала

Поделиться

Современные технологии в корне меняют качество обслуживания покупателей и когда речь идет об управлении утратой товара в этом мире, где все всегда на связи, ритейлерам нужно иметь действенную стратегию предотвращения потерь и предупреждать изменения до того, как мошенники воспользуются новыми способами кражи.
Достижения в области радиочастотной идентификации, видеоаналитики и больших данных создали для специалистов по предотвращению потерь все необходимые инструменты для более глубокого понимания причин утраты товара.
Эти бизнес-инструменты позволяют ритейлерам получать данные в таком количестве и такого качества, которые обусловлены той сложной ситуацией, в которой сегодня находится розничная торговля.
Мошенничество с возвратом товара, с кассовыми чеками и внутренние кражи – лишь немногие примеры методов, которыми пользуются воры в розничных магазинах. Необходимо оценить распространенность данных конкретных схем действия мошенников и пометить их, чтобы создать картину того, где, когда и как исчез товар.
Итак, как определить, работает ли ваша программа предотвращения потерь? Во-первых, нужно хорошо знать, что происходит у вас в магазине.

Первый шаг - Создание основы: сбор данных

Ритейлеры начинают собирать данные о покупателях с той самой минуты, когда они открывают двери своих магазинов. Они постоянно составляют статистику об эффективности работы сотрудников, работе склада, операциях и покупателях.

Часто получить эту информацию не составляет труда. Но иногда ритейлеры даже не подозревают, что нужные данные уже существуют. Производится сбор информации, анализ случаев утраты товара, а также определяется, где технология и контроль безопасности не сработали по таким распространенным причинам, как кражи персоналом, шоплифтинг, организованные магазинные кражи, административные ошибки, обман со стороны поставщика и мошенничество с возвратом товара.

В связи с этим ритейлеры и их отделы предотвращения потерь должны найти более технологичные и оптимальные способы выявления причин утраты товара и уметь распознавать схемы действия преступников для того, чтобы возбудить против них дело и защитить свой товар. На помощь приходит технология анализа данных для предотвращения потерь.

Второй шаг - Составление ключевых показателей эффективности: решите, что важнее измерять

За последние несколько лет ритейлеры начали составлять, отслеживать и измерять ключевые показатели эффективности (KPI – Key Performance Indicators) в рамках системного подхода, что помогает сократить потери. Анализ собранных на первом этапе данных позволяет, как внутреннему отделу предотвращения потерь, так и стороннему поставщику соответствующих решений лучше понять, что происходит с утратой товара на предприятии в данный конкретный момент. Наиболее эффективные KPI приносят организациям большую пользу, позволяя в будущем быстрее выявлять новые проблемы в области предотвращения потерь. Эксперты по анализу данных для предотвращения потерь рекомендуют на начальных этапах фокусировать внимание только на первых семи-восьми. Для большинства показателей KPI требуется одновременное использование данных на уровне всего предприятия.

Примеры некоторых KPI:

  • Обзор сигналов тревоги
  • Сигналы тревоги по часам
  • Частота сигналов тревоги в зависимости от потока посетителей
  • Утрата товара по регионам
  • Страница состояния магазина
  • Случаи деактивации датчика
  • Организованные магазинные кражи

Третий шаг - Выявление тенденций и более глубокое понимание: определите, что это значит

Предлагаемые нами решения в сфере предотвращения потерь всё более тесно связаны с достижениями в области инструментов Business Intelligence (BI) нового поколения, что позволяет лучше понимать тенденции предотвращения потерь и оценивать полученные данные. Одним из первоначальных применений BI-инструментов является их использование для генерации значительных объемов скомпилированных данных, которые затем подлежат тщательной ручной оценке корпоративным сотрудником для определения их значения. Например, если речь идет о внутренней краже, потребуется выявить динамику скрытых махинаций и оценить статистику по систематическим действиям подозреваемых сотрудников. Всё чаще в сфере предотвращения потерь используется такой BI-инструмент, как «Программное обеспечение как услуга» (Software as a Service – SaaS). Например, платформа SMaaS от Sensormatic – «Управление потерями как услуга» – представляет собой облачное решение с возможностью анализа детальных данных и предсказательной аналитики для раскрытия и устранения действующих в магазине схем краж. SMaaS – это умная технология, сочетающая определенный набор показателей KPI в зависимости от заданного района, региона и предприятия:

  • Эффективность противокражной EAS-системы (EAS);
  • Полезные сведения об утрате товара для ее предотвращения;
  • Мгновенное восстановление отказавшего оборудования;
  • Уведомления об ошибках по e-mail;
    Совместима с большинством уже имеющихся систем.

При облачном использовании технологии предотвращения потерь нового поколения не нужно устанавливать программное обеспечение для анализа данных на внутреннем сервере или зависеть от работы Wi-Fi в магазине. Это также снимает необходимость в дорогостоящем лицензировании, исключает задержки и спад эффективности в связи с установкой ПО отдельно на каждом компьютерном терминале. При выпуске новых версий они автоматически обновляются, поэтому не нужно устанавливать обновления или патчи безопасности. Также не требуется иметь большой ИТ-персонал, поскольку управлением занимается сторонний центр обработки данных, что способствует снижению операционных затрат, а отказы оборудования устраняются эффективнее. Кроме того, это упрощает и ускоряет процесс отправки отчетов и время реагирования благодаря простой и удобной аналитической панели.

Вместо создания огромных отчетов, наполненных различными статистическими данными, показателями и операциями, ритейлеры получают четкое представление об интересующих их параметрах и сведениях. Затем данная панель может подытожить важную информацию для определения тенденций по различным торговым точкам, отделам и категориям продукции, чтобы показать, что происходит в магазине. Прогнозирующая аналитика позволяет выявить нетипичные взаимосвязи и шаблоны: на основе конкретных данных, отражающих переназначение сотрудников, соотношение объема продаж к доходам, изменение в товарных запасах и графики работы персонала в определенных торговых точках, формируются оповещения о внутренних кражах и подозрительных действиях.

Четвертый шаг - Использование новейших технологий: разработка моделей решений

Безопасность и надежность облачной платформы позволяет предлагать различные модели решений «в качестве услуги», чтобы упростить работу розничных магазинов, а также получать полезные сведения для прогнозирования и профилактики утраты товара и эффективного сотрудничества с правоохранительными органами.

Вместо того, чтобы полагаться на циклический подсчет запасов для выявления и решения проблем, связанных с утратой товара (что во многих случаях может занимать до шести месяцев и более и требовать значительных вложений, усилий и времени сотрудников), благодаря технологиям предсказательной аналитики, ритейлеры могут фиксировать взаимосвязи между несколькими факторами в розничной торговле, а также связывать соответствующие факты со случаями утраты товара в прошлом.

Опираясь на полученные данные, ритейлеры теперь могут принимать более своевременные и стратегические решения для устранения проблем и сокращения потерь.

Современный розничный магазин может очень многое рассказать о том, что в нем происходит на протяжении дня, и сообщить, как минимизировать потери и максимально увеличить прибыль. Все, что нужно делать ритейлерам – это слушать.Узнайте подробнее о более технологичных решениях предотвращения потерь

Поделиться

Похожие статьи

data chart with unlabeled vertical bars and horizontal trend line

Готовы посмотреть, как Sensormatic Solutions может изменить вашу прибыль?

Заказать звонок

Будьте на шаг впереди, используя наши статьи, аналитические обзоры и последние новости.

Подробнее
клиент и розничный продавец смотрят на платье
retail shrink analytics