Главная «Управление « Big Data в пекарне: оптимизация ассортимента через аналитику
Статья-вдохновение для тех кто активно масштабируется
Если вы запланировали масштабироваться или уже работаете с несколькими точками, открываетесь в соседних городах и не планируете останавливаться, то наверняка задумывались о том насколько выводит из себя хаос спроса: утром выручка бьёт рекорды, потом наступает «мертвый час», а к вечеру снова очередь заказов. Без точных данных вы либо недопечёте, упустив доход, либо перепечёте, заложив списания, либо так и не поймете как действительно работает ваш гостепоток и что конкретно нужно было покупателю.
Любой бизнес ищет новые способы понять покупателей и управлять запасами без опоры на интуицию. Для этого существуют разнообразные методы сбора данных: от классических POS-транзакций до сенсоров, Wi-Fi-анализа и внешних источников. Поговорим о ключевых подходах к сбору информации от глобальных решений для больших сетей до вполне рабочих решений для малого бизнеса.
Тренды и контекст
1. POS-системы и транзакционные данные (например, iiko или keeper)
Что собирается: каждая продажа фиксируется в системе: товар, количество, время, способ оплаты.
Почему важно: это базовый источник понимания продажных трендов и оборота ассортимента.
Как применять: анализировать временные сегменты спроса, сопоставлять успешные и «зависшие» позиции. При интеграции с BI-решениями можно выстраивать отчеты об обороте и выявлять аномалии.
2. Программы лояльности и CRM
Что собирается: данные о постоянных клиентах: частота посещений, предпочтения, отклики на акции.
Почему важно: понимание сегментов аудитории помогает адаптировать ассортимент и маркетинговые коммуникации.
Как применять: на основе поведения лояльных покупателей корректировать предложения (например, специальные предложения для тех, кто чаще покупает определенные виды выпечки) без выдуманных цифр, опираясь лишь на реальный отклик.
3. Опросы и анкетирование
Что собирается: прямой фидбек о предпочтениях, удовлетворенности, пожеланиях.
Почему важно: дополняет количественные данные качественными инсайтами, хотя требует аккуратности из-за риска смещения ответов.
Как применять: короткие опросы при покупке или цифровые анкеты, связывая ответы с покупательским поведением (если есть согласие), чтобы понять неудовлетворенные потребности.
4. Наблюдение и ручной учет
Что собирается: данные о поведении внутри помещения фиксируются сотрудниками вручную: маршруты, задержки у витрин, реакции на выкладку.
Почему важно: позволяет получить качественные заметки о нюансах поведения, которые сложно отследить автоматикой, но не масштабируется и может быть субъективным.
Как применять: использовать выборочные наблюдения для первоначальной гипотезы о расположении товаров или формулировке вопросов для опросов, затем проверять выводы автоматизированными методами.
5. Камеры и видеоаналитика
Что собирается: перемещение посетителей, зона задержек, потоки трафика внутри точки.
Почему важно: строятся тепловые карты «горячих» и «холодных» зон, помогают понять, куда размещать новые продукты или промо-материалы.
Как применять: интегрировать данные видеоаналитики с POS-продажами, чтобы соотносить посещаемость зон с фактическими покупками. Для соблюдения закона о персональных данных важно анонимизировать информацию и уведомлять посетителей, если требуется («улыбнитесь! вас снимает камера»).
6. Сенсоры (инфракрасные, RFID, IoT-устройства)
Что собирается: пересечение контрольных зон, пребывание в конкретных зонах, снятие с витрины (с помощью RFID на упаковках или ярлыках).
Почему важно: менее затратное или дополняющее решение по сравнению с видео, может фиксировать конкретные события (например, снятие изделия с полки).
Как применять: устанавливать датчики на полках для отслеживания наличия товара, а также сенсоры у проходов для измерения потока, сопоставляя с транзакционными данными.
7. Wi-Fi и Bluetooth трекинг
Что собирается: данные о мобильных устройствах посетителей, которые подключаются к Wi-Fi или обнаруживаются по Bluetooth (при согласии пользователя через приложение).
Почему важно: позволяет отследить перемещение клиентов внутри точки и повторные посещения, но требует соблюдения приватности и часто привязано к наличию фирменного приложения или гостевого Wi-Fi.
Как применять: использовать в сочетании с опросом или программой лояльности, чтобы связывать анонимные траектории с категориями клиентов, и анализировать время пребывания в зонах, не полагаясь на воображаемые результаты.
8. Внешние данные: погода, события, сезонность
Что собирается: метеоданные, локальные события (ярмарки, фестивали), праздники.
Почему важно: влияет на спрос: в холодную погоду может расти спрос на горячую выпечку, во время фестивалей — на порционные закуски для уличных продаж.
Как применять: синхронизировать временные ряды продаж с погодными и календарными данными, анализировать корреляции через BI/ML-инструменты, но без фиксации конкретных процентов — лишь в качестве реальных факторов.
9. Социальные сети и отзывы онлайн
Что собирается: упоминания бренда, отзывы о конкретных продуктах, репутация, тренды вкусов.
Почему важно: помогает адаптировать ассортимент и промо-кампании под ожидания аудитории.
Как применять: мониторинг без выдуманных историй об эффективности: собирать упоминания, анализировать тональность и тему обсуждений, использовать инсайты для корректировки предложений.
10. Поставщики и цепочка поставок
Что собирается: данные о сроках поставок, наличии ингредиентов у партнеров, ценовые изменения.
Почему важно: позволяет оптимизировать закупки, избегая перебоев и избыточных запасов.
Как применять: связывать REST/API или экспорт данных от поставщиков с внутренними системами учёта, чтобы на ранних этапах замечать возможные задержки или риски, без фиксации вымышленных выгод.
Аналитические сценарии без догадок
Нюансы внедрения
Если вы запланировали масштабироваться или уже работаете с несколькими точками, открываетесь в соседних городах и не планируете останавливаться, то наверняка задумывались о том насколько выводит из себя хаос спроса: утром выручка бьёт рекорды, потом наступает «мертвый час», а к вечеру снова очередь заказов. Без точных данных вы либо недопечёте, упустив доход, либо перепечёте, заложив списания, либо так и не поймете как действительно работает ваш гостепоток и что конкретно нужно было покупателю.
Любой бизнес ищет новые способы понять покупателей и управлять запасами без опоры на интуицию. Для этого существуют разнообразные методы сбора данных: от классических POS-транзакций до сенсоров, Wi-Fi-анализа и внешних источников. Поговорим о ключевых подходах к сбору информации от глобальных решений для больших сетей до вполне рабочих решений для малого бизнеса.
Тренды и контекст
1. POS-системы и транзакционные данные (например, iiko или keeper)
Что собирается: каждая продажа фиксируется в системе: товар, количество, время, способ оплаты.
Почему важно: это базовый источник понимания продажных трендов и оборота ассортимента.
Как применять: анализировать временные сегменты спроса, сопоставлять успешные и «зависшие» позиции. При интеграции с BI-решениями можно выстраивать отчеты об обороте и выявлять аномалии.
2. Программы лояльности и CRM
Что собирается: данные о постоянных клиентах: частота посещений, предпочтения, отклики на акции.
Почему важно: понимание сегментов аудитории помогает адаптировать ассортимент и маркетинговые коммуникации.
Как применять: на основе поведения лояльных покупателей корректировать предложения (например, специальные предложения для тех, кто чаще покупает определенные виды выпечки) без выдуманных цифр, опираясь лишь на реальный отклик.
3. Опросы и анкетирование
Что собирается: прямой фидбек о предпочтениях, удовлетворенности, пожеланиях.
Почему важно: дополняет количественные данные качественными инсайтами, хотя требует аккуратности из-за риска смещения ответов.
Как применять: короткие опросы при покупке или цифровые анкеты, связывая ответы с покупательским поведением (если есть согласие), чтобы понять неудовлетворенные потребности.
4. Наблюдение и ручной учет
Что собирается: данные о поведении внутри помещения фиксируются сотрудниками вручную: маршруты, задержки у витрин, реакции на выкладку.
Почему важно: позволяет получить качественные заметки о нюансах поведения, которые сложно отследить автоматикой, но не масштабируется и может быть субъективным.
Как применять: использовать выборочные наблюдения для первоначальной гипотезы о расположении товаров или формулировке вопросов для опросов, затем проверять выводы автоматизированными методами.
5. Камеры и видеоаналитика
Что собирается: перемещение посетителей, зона задержек, потоки трафика внутри точки.
Почему важно: строятся тепловые карты «горячих» и «холодных» зон, помогают понять, куда размещать новые продукты или промо-материалы.
Как применять: интегрировать данные видеоаналитики с POS-продажами, чтобы соотносить посещаемость зон с фактическими покупками. Для соблюдения закона о персональных данных важно анонимизировать информацию и уведомлять посетителей, если требуется («улыбнитесь! вас снимает камера»).
6. Сенсоры (инфракрасные, RFID, IoT-устройства)
Что собирается: пересечение контрольных зон, пребывание в конкретных зонах, снятие с витрины (с помощью RFID на упаковках или ярлыках).
Почему важно: менее затратное или дополняющее решение по сравнению с видео, может фиксировать конкретные события (например, снятие изделия с полки).
Как применять: устанавливать датчики на полках для отслеживания наличия товара, а также сенсоры у проходов для измерения потока, сопоставляя с транзакционными данными.
7. Wi-Fi и Bluetooth трекинг
Что собирается: данные о мобильных устройствах посетителей, которые подключаются к Wi-Fi или обнаруживаются по Bluetooth (при согласии пользователя через приложение).
Почему важно: позволяет отследить перемещение клиентов внутри точки и повторные посещения, но требует соблюдения приватности и часто привязано к наличию фирменного приложения или гостевого Wi-Fi.
Как применять: использовать в сочетании с опросом или программой лояльности, чтобы связывать анонимные траектории с категориями клиентов, и анализировать время пребывания в зонах, не полагаясь на воображаемые результаты.
8. Внешние данные: погода, события, сезонность
Что собирается: метеоданные, локальные события (ярмарки, фестивали), праздники.
Почему важно: влияет на спрос: в холодную погоду может расти спрос на горячую выпечку, во время фестивалей — на порционные закуски для уличных продаж.
Как применять: синхронизировать временные ряды продаж с погодными и календарными данными, анализировать корреляции через BI/ML-инструменты, но без фиксации конкретных процентов — лишь в качестве реальных факторов.
9. Социальные сети и отзывы онлайн
Что собирается: упоминания бренда, отзывы о конкретных продуктах, репутация, тренды вкусов.
Почему важно: помогает адаптировать ассортимент и промо-кампании под ожидания аудитории.
Как применять: мониторинг без выдуманных историй об эффективности: собирать упоминания, анализировать тональность и тему обсуждений, использовать инсайты для корректировки предложений.
10. Поставщики и цепочка поставок
Что собирается: данные о сроках поставок, наличии ингредиентов у партнеров, ценовые изменения.
Почему важно: позволяет оптимизировать закупки, избегая перебоев и избыточных запасов.
Как применять: связывать REST/API или экспорт данных от поставщиков с внутренними системами учёта, чтобы на ранних этапах замечать возможные задержки или риски, без фиксации вымышленных выгод.
Аналитические сценарии без догадок
- Построение тепловых карт: объединение видеоаналитики или сенсорных данных с продажами для оценки эффективности выкладки.
- Прогнозирование спроса: использование исторических транзакций, внешних факторов (погода, праздники), проверка точности прогноза на фактических продажах.
- Анализ сегментов клиентов: на основе CRM и данных о посещениях — выявление наиболее активных групп и адаптация предложений.
- Динамическое ценообразование: внедрение правил скидок по расписанию или при достижении остатка, основанное на фактических данных о спросе, без заявлений о конкретном процентном росте.
- Оптимизация закупок: автоматическое формирование заявок при достижении пороговых остатков, с учетом прогнозов и внешних рисков.
- Мониторинг эффективности акций.
Нюансы внедрения
- Качество данных: необходимо обеспечить корректный сбор и очистку. Например, проверить корректность транзакций в POS, точность сенсоров и видеосистем.
- Инфраструктура: может потребоваться дооснащение точки сенсорами или интеграция с существующими системами; важно оценить бюджет и сроки без преувеличений.
- Команда и компетенции: аналитики и операционный персонал должны понимать возможности инструментов и уметь интерпретировать отчёты.
- Соблюдение приватности: особенно при видеонаблюдении, Wi-Fi-трекинге или CRM-данных, — следовать требованиям законодательства.
- Гибкость решений: системы должны быть адаптивными: новые источники данных (например, появление мобильного приложения) можно внедрять по мере роста потребностей.
Наталья Скобкарева
Автор статьи
Руководитель отдела сопровождения партнеров международной сети «Настоящая пекарня»
Руководитель отдела сопровождения партнеров международной сети «Настоящая пекарня»
Поделиться этой статьей ВКонтакте
Понравилась статья? Смотрите больше материалов на эту тему:
Подпишитесь на нашу рассылку
и будьте в курсе свежего материала о пекарнях
и будьте в курсе свежего материала о пекарнях
