Der richtige Einblick in die Leistung der Produkte im Regal hängt davon ab, wie Marken In-Store-Daten erheben. In diesem Blog befassen wir uns mit dem Stand der Datenerfassung in den Geschäften und den Einzelhandelsaudits in der CPG-Branche und mit den Methoden, die die "Regalgesundheit" von Marken verbessern können.

Unternehmen der Konsumgüterindustrie stehen heute unter enormem Druck, ihre Abläufe in den Geschäften zu optimieren, um den Umsatz zu steigern. Das bedeutet, dass sie die Bedingungen im Laden verstehen und dieses Wissen über das Regal nutzen müssen, um fundierte Merchandising- und Marketingentscheidungen zu treffen.

Angesichts der enormen Anzahl von Produkten, die über ein riesiges Ladenuniversum verteilt sind, und der unaufhörlichen Promotion-Zyklen ist es ein unglaublich komplexes Unterfangen, wirklich zu wissen, was in den Regalen passiert. Zumindest die Vertriebsteams müssen es oft wissen:

  • Lagerbestände (Regal und Backstock)
  • Standort der Produkte im Geschäft (Kühlraum vs. Kühler, Gondel vs. Endkappen usw.)
  • Einhaltung des Planogramms (Regalplatz, Anzahl der vorhandenen Facings, Anzahl der vorhandenen SKUs, fehlende/ungenaue Regaletiketten)
  • Qualität der Auslagen in den Geschäften und der Ausführung des Werbematerials
  • Nachbarschaft und Aktivität der Wettbewerber
  • Einhaltung der Preisgestaltung

Jeder dieser Faktoren wirkt sich auf den Erfolg von Marken im Einzelhandel und ihre allgemeine "Regalgesundheit" aus. Wie also überwacht die CPG-Branche die Regalgesundheit?

Wie Marken heute Felddaten sammeln

Daten sind nur so gut wie die Methode, mit der sie erhoben werden. Im Rahmen der Trax CPG Shelf Health Survey 2018 befragten wir über 300 leitende CPG-Führungskräfte in China, Australien, Brasilien, den USA und Großbritannien zu ihren Praktiken im Einzelhandel, einschließlich ihrer Methoden zur Erfassung von Felddaten, ihrer Herausforderungen bei der Ausführung im Laden und ihres Interesses an der Erforschung neuer Lösungen, um einen besseren Einblick in die Bedingungen im Laden zu erhalten. Wir stellten fest, dass die Methoden zur Erhebung von Daten vor Ort in Bezug auf ihre Ausgereiftheit und den Einsatz von Technologie sehr unterschiedlich sind.

  • Lieferketten- oder Verkaufsdaten:

43 % der Befragten gaben an, dass sie sich auf Lieferkettendaten in Form von Scannerdaten, Rechnungen und Bestellungen verlassen, um zu verstehen, wie ihre Produkte im Regal abschneiden. Diese Methode vermittelt zwar ein Bild davon, wie gut sich die Produkte verkaufen, berücksichtigt aber nicht die Faktoren im Geschäft, die den Verkauf beeinflussen. Wie viele Facings haben zum Beispiel konkurrierende Marken im Regal? Befanden sich Ihre Produkte an der richtigen Stelle im Regal?

  • Manuelle Beobachtungsdaten:

Die häufigste Methode der Datenerhebung vor Ort ist die manuelle Überprüfung des Einzelhandels: 44 Prozent der Befragten gaben an, diesen Ansatz zu verfolgen.

Bei dieser Methode besuchen Außendienstmitarbeiter oder externe Makler und Merchandiser die Geschäfte persönlich und machen eine Bestandsaufnahme der Regalbedingungen, indem sie von Gang zu Gang gehen. Die Dokumentation dieser Informationen erfolgt entweder auf Papier oder über Smartphones und Tablet-Geräte mit eingebauten Erhebungsformularen und Fragebögen. Manchmal bieten diese Tools zur Vertriebsautomatisierung auch die Möglichkeit, Bilder von den Regalen zu machen. Ohne Bilderkennungs- und Automatisierungssoftware ist dies zwar hilfreich bei der Überprüfung, ob die ausgewählten Filialen auditiert wurden, aber dennoch mit einem hohen Zeit- und Arbeitsaufwand verbunden, sowohl bei der Aufnahme der Fotos als auch bei der Dokumentation und Bewertung der Bilder.

Weitere 31 % der Befragten gaben an, dass sie syndizierte Ladenbeobachtungsdaten kaufen, die ebenfalls häufig aus manuellen Audits stammen (siehe oben).

  • Computer Vision-gestützte Einzelhandelsabwicklung:

Am oberen Ende der Technologieeinführungskurve befinden sich Computer-Vision (CV)-gestützte Lösungen, die die Erfassung von Daten im Geschäft automatisieren. Mit Smartphones aufgenommene Bilder des Regals werden analysiert und einzelne Artikel identifiziert, um nahezu in Echtzeit Berichte für Korrekturmaßnahmen und strategische Entscheidungen zu erstellen.

Je nach Genauigkeit, Vollständigkeit und Ausgereiftheit der maschinellen Lernsysteme können solche Lösungen auch das gesamte Regal digitalisieren, um Marken eine wettbewerbsfähige Sichtbarkeit zu verschaffen, mit wertvollen Kennzahlen wie linearer Anteil am Regal und fairer Anteil am Regal.

Derzeitige Methoden zur Messung von Fehlbeständen und Regalanteilen

Einige führende Hersteller setzen solche fortschrittlichen Technologien bereits ein. Unsere Umfrage ergab, dass 17 % der Befragten Bilderkennungstechnologie zur Überwachung der Regalbedingungen einsetzen.

Und diejenigen, die dies tun, ernten bereits die Früchte. Henkel, die globale Marke für Schönheitspflege, nutzte Trax Retail Execution, um die Zeit für die Datenerfassung und Merchandising-Ausführung für ihre Vertriebsmitarbeiter um 50 Prozent zu reduzieren, so dass sie 150 Prozent mehr Zeit für den aktiven Verkauf hatten. Das Endergebnis war eine Umsatzsteigerung von 2 Prozent für die Marke in nur 3,5 Monaten.

Weitere Erkenntnisse aus der Umfrage sowie Anwendungsbeispiele und Perspektiven von Marken, die die Umsetzung im Einzelhandel richtig angehen, finden Sie in dem Bericht Perfecting In-store Execution.