Категорийный менеджмент в новой реальности: готов ли ритейл к Personalized Consumer Response (PCR)?
Категорийный менеджмент на протяжении последних десятилетий оставался почти неизменным, опираясь на исторические данные и статичные модели анализа. Однако на современном рынке это уже не работает. Покупатели ожидают персонализированного подхода, ритейлеры пытаются адаптироваться к омниканальности, а данные накапливаются в огромных объемах, которые невозможно обработать без современных технологий.
Именно поэтому Dr. Brian Harris, Luc Demeulenaere и Julie Beck в своей работе «Revolutionizing Retail: The Next Wave of ECR & Category Management: Personalized Consumer Response (PCR)» предложили новую концепцию Personalized Consumer Response (PCR). Она является эволюцией Efficient Consumer Response (ECR) и классического Category Management, объединяя AI-аналитику и автоматизированное управление ассортиментом для точного прогнозирования и персонализации.
Авторы подчеркивают, что традиционные подходы больше не способны эффективно реагировать на изменения потребительских привычек, развитие e-commerce и рост конкуренции. Они предлагают динамичный подход, который позволяет ритейлерам и производителям принимать стратегические решения в реальном времени, улучшая управление категориями.
Противоречивые идеи концепции PCR
Наша компания ABM Cloud активно исследует возможности внедрения искусственного интеллекта в наши решения и глубоко понимает сложности этого процесса. Несмотря на то что Personalized Consumer Response (PCR) выглядит как идеальная модель для современного ритейла, мы также осознаем ее потенциальные вызовы. Именно поэтому важно обратить внимание на некоторые противоречивые аспекты, которые могут усложнить ее реализацию.
Нереалистичность полной персонализации
PCR предполагает переход ритейлеров от массового подхода к индивидуальным предложениям для каждого покупателя. Однако, есть ли у компаний достаточно технологических и финансовых возможностей для такой детализации?
Кроме того, успех модели PCR зависит от полного обмена данными между ритейлерами и производителями, что в реальности не всегда возможно. Многие сети не спешат делиться своими данными, что усложняет реализацию концепции.
Замена категорийного менеджмента искусственным интеллектом
Авторы концепции намекают, что AI может полностью заменить категорийного менеджера, принимая решения автономно. Однако, искусственный интеллект еще не способен понимать контекст так, как человек, особенно в нестандартных ситуациях.
Категорийный менеджмент — это не просто анализ данных, но и стратегическое мышление, креативность, ведение переговоров с поставщиками. На данный момент AI может быть мощным инструментом, который усиливает работу категорийного менеджера, но не полностью заменяет его.
AI и автоматизация: что меняется в управлении ассортиментом?
Искусственный интеллект уже активно используется в категорийном менеджменте для решения следующих задач:
- Прогнозирование спроса – AI анализирует данные о продажах, сезонности, поведении клиентов и рыночных трендах, помогая ритейлерам формировать эффективные категорийные стратегии.
- Динамическое управление ассортиментом – AI позволяет не просто анализировать продажи, но и оперативно реагировать на изменение спроса, адаптируя ассортимент.
- Персонализированные решения – AI помогает создавать индивидуальные предложения и оптимизировать выкладку товаров с учетом поведения покупателей.
- Снижение рисков – AI прогнозирует возможные перебои в поставках, помогая минимизировать риски потерь.
Но могут ли все ритейлеры позволить себе внедрение AI? Здесь мы сталкиваемся с ключевой проблемой — отсутствием цифровизации.
Почему ритейл не готов к AI: отсутствие цифровизации
Несмотря на активное развитие AI в ритейле, большинство компаний еще не готовы к его внедрению. Основная проблема — отсутствие оцифрованного управления ассортиментом и общая цифровая недоразвинутость процессов.
Пока категорийные менеджеры принимают решения в дюжине Excel-файлов, а изменения в ассортименте основываются на интуиции, а не аналитике, говорить о AI рано. Причины этого:
- Ручное управление – без автоматизированных систем категорийный менеджмент остается сложным и трудоемким.
- Фрагментированность данных – информация о продажах, запасах и трендах часто разбросана по различным источникам без единой аналитической системы.
- Отсутствие интеграции – компании не имеют инструментов для объединения всех каналов продаж в единую систему.
Перед тем как перейти к AI-решениям, необходимо заложить прочный фундамент цифровой автоматизации.
ABM Assortment: первый этап цифровизации категорийного менеджмента
Именно для этого было создано ABM Assortment — цифровое решение, которое автоматизирует управление ассортиментом, кластеризацию магазинов и аналитику категорий. Это первый шаг на пути к внедрению AI.
Какие задачи решает ABM Assortment?
- Dashboard – комплексная аналитика продаж, анализ эффективности товаров и категорий, отслеживание сезонности и трендов.
- Ассортиментная матрица – инструмент для гибкого управления товарным ассортиментом и его распределения между магазинами.
- Матрица складов – автоматизированное управление распределением товаров между складами и магазинами.
- Аналитический BI-модуль – глубокий анализ данных для принятия обоснованных решений.
- Инсайты – автоматизированные подсказки, которые помогают: контролировать статусы товаров; отслеживать тестовые периоды; быстро реагировать на критические изменения.
- Следующий шаг — внедрение AI-рекомендаций по добавлению новых товаров и удалению устаревших, что упростит принятие решений и сделает оптимизацию ассортимента еще более эффективной.
Вывод: будущее категорийного менеджмента начинается с автоматизации
AI-управление ассортиментом — это будущее ритейла. Однако, чтобы перейти к Personalized Consumer Response (PCR), сначала нужно создать цифровую основу для категорийного менеджмента.
- Цифровизация и автоматизация – первый шаг.
- AI-решения для аналитики и управления ассортиментом – следующий уровень.
- ABM Assortment – это не просто система, а этап эволюции категорийного менеджмента.
