Unternehmen der Konsumgüterindustrie erkennen zunehmend die Bedeutung einer makellosen Ausführung als Schlüsselfaktor für Umsatzwachstum und Kundenzufriedenheit. Während sich der Kampf um den Sieg am Regal verschärft, verlagert sich die Denkweise von der Anwendung von Arbeit im Sinne eines allgemeinen "Reparierens" für alle Dinge im Einzelhandel hin zu einer strategischen Denkweise, die Technologie und Erkenntnisse nutzt, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
Trax befragte 300 Führungskräfte aus der Konsumgüterbranche zu ihrem derzeitigen Ansatz bei der Umsetzung im Einzelhandel und zum Einsatz unterstützender Technologien. Hier sind fünf Schritte, mit denen erfolgreiche Konsumgüterhersteller die Umsetzung im Laden optimieren:
Obwohl die Einzelhandelsinitiativen von Konsumgüterherstellern immer ausgefeilter werden, verwenden viele von ihnen immer noch veraltete Datenerfassungsmethoden. In unserer Umfrage gaben 44 Prozent der Befragten an, dass sie manuelle Methoden für Audits in den Filialen und die Messung der Einhaltung der Vorschriften verwenden.
Mit fortschrittlicheren Lösungen wie Computer Vision (CV) können Unternehmen viel Zeit und Kosten sparen. CV-gestützte Audits können 60 Prozent der Zeit der Vertriebsmitarbeiter für Audits freisetzen und es ihnen ermöglichen, sich stattdessen auf den Verkauf zu konzentrieren. Ein Kunde konnte seine Filialabdeckung von 35 auf mehr als 130 Städte und von 28.000 auf 130.000 Filialen pro Monat ausweiten. Ein anderer Kunde reduzierte seine Auditkosten von 10 bis 100 Dollar pro Geschäft auf nur 1 Dollar. Das Fazit: Durch die Zeitersparnis bei den Audits können sich die Vertriebsmitarbeiter auf wertschöpfende Aktivitäten wie Merchandising und die Stärkung der Beziehungen zu den Einzelhändlern konzentrieren.
Bei Tausenden von Produkten, die über ein ausgedehntes Ladenuniversum verteilt sind, erfordert die Aufrechterhaltung der Markengesundheit eine Menge Disziplin. Um die Zusammensetzung der Regale zu kennen und sicherzustellen, dass die Produkte an der richtigen Stelle platziert sind, muss man wissen, was auf SKU- und Vorrichtungsebene passiert - etwas, das manuelle Beobachtungsmethoden oder syndizierte Verkaufsdaten unmöglich bieten können.
Im Vergleich zu einer automatisierten Bilderkennungslösung, die jede einzelne Artikelposition identifizieren und analysieren kann, ist der Unterschied enorm. Ein globaler FMCG-Hersteller beobachtete eine durchschnittliche Abweichung von 18 Prozent bei der manuellen Messung des Regalanteils gegenüber der Verwendung von Bilderkennung (IR).
Bestehende Datenerfassungsmethoden sind in der Regel anfällig für Manipulationen durch Prüfer. So können zum Beispiel leere Regalplätze oder verstellte Artikel nicht dokumentiert werden. Der Mangel an vertrauenswürdigen Daten bedeutet, dass es für Unternehmen keine sinnvolle Möglichkeit gibt, gute Ausführungsleistungen zu erkennen und zu belohnen.
Für einen Getränkehersteller in Brasilien bedeutete der Mangel an zeitnahen, objektiven Erkenntnissen aus dem Außendienst, dass die Vertriebsleiter keine schnellen Korrekturmaßnahmen ergreifen konnten. Infolgedessen wurden die Vertriebsmitarbeiter auf der Grundlage von Lieferungen und nicht auf der Grundlage der Ausführung im Geschäft vergütet. Mit CV-gestützter Ausführung konnten die Außendienstteams innerhalb von Minuten nach der Erfassung von Regalbildern klare Merchandising- und Verkaufsrichtlinien erhalten.
Mit der Möglichkeit, sowohl die Leistung der Vertriebsmitarbeiter als auch die der Filialen zu bewerten, können die Manager die Marktbearbeitung anpassen, indem sie sich auf die Filialen konzentrieren, die am meisten Aufmerksamkeit erfordern.
Betrachten wir das Beispiel eines führenden Herstellers in Australien. Um seinen Regalanteil zu erhöhen, startete das Unternehmen eine Werbeaktion nach dem Motto „5 kaufen, 1 gratis“. Mithilfe von Einblicken in das Verhalten der Wettbewerber auf Filialebene gelang es dem Unternehmen, genau die Regionen und Filialen zu identifizieren, die am meisten Aufmerksamkeit benötigten, und so innerhalb von nur zwei Wochen einen Umsatzanstieg von 5 % zu erzielen.
50 Prozent der Befragten in der Trax Shelf Health Survey gaben an, dass das Haupthindernis für eine ordnungsgemäße Ausführung und Einhaltung der Vorschriften im Laden entweder die fehlende Echtzeit-Transparenz der Ladenbedingungen oder das Fehlen zuverlässiger Mess- und Berichtssysteme ist.
Mit einer einzigen, zuverlässigen Quelle für die Regalrealität, auf die alle Beteiligten in Echtzeit zugreifen können, können Hersteller und Einzelhändler eine gemeinsame Sprache für die Ausführung verwenden. So erhält beispielsweise das Telesales-Team eines weltweit führenden Abfüllunternehmens vor seinen Gesprächen mit Ladenbesitzern eine Echtzeit-Übertragung von Regalbildern. Diese Mitarbeiter nutzen die Daten, um Sortimentserweiterungen anzubieten, neue Produkte zu verkaufen und die Produktausstattung zu erhöhen - und das alles, ohne einen Fuß in den Laden zu setzen.
In unserer Umfrage gaben 62 Prozent der Befragten an, dass es ihnen an kontinuierlicher Transparenz und Informationen über die Regalbedingungen fehlt, um strategische Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Durch die Beobachtung aller Vorgänge am Regal können Marken neue Einblicke in Faktoren gewinnen, die die Kaufentscheidungen der Kunden beeinflussen, wie beispielsweise Produktpräsenz, Sortiment und Platzierung, Preiskonformität und die Umsetzung von Werbeaktionen sowie die Positionierung der Konkurrenzprodukte. Ein führender Kaffeehersteller in Großbritannien stellte beispielsweise fest, dass die Regalposition vier (von unten) ein um 23 Prozent höheres Umsatzpotenzial hatte als die Regale drei oder fünf, obwohl sich alle drei Regale etwa auf Augenhöhe befanden. Mithilfe von Data Science können Konsumgüterhersteller diese Umsatzhebel analysieren, um täglich aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen und jeden Zentimeter Regalfläche optimal zu nutzen.
Der Weg in die Zukunft
In der Konsumgüterbranche besteht eindeutig ein starker Wille, fortschrittliche Technologien einzuführen, die die Umsetzung im Einzelhandel verbessern und am Regal echte geschäftliche Ergebnisse erzielen. Erfolgreiche Marken gehen über manuelle Methoden hinaus und nutzen Echtzeit-Regalinformationen, um bessere Entscheidungen zu treffen, die Beziehungen zu den Einzelhändlern zu stärken und das Wachstum voranzutreiben.
Wenn Sie bereit sind, Erkenntnisse in Taten umzusetzen, lassen Sie uns darüber sprechen, wie Trax Ihnen dabei helfen kann, Ihre Strategie zur Umsetzung im Einzelhandel mithilfe von Echtzeitdaten, KI-gestützten Analysen und messbaren Ergebnissen zu optimieren, die die Leistung in jeder Filiale steigern.
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