Категорійний менеджмент у новій реальності: чи готовий ритейл до Personalized Consumer Response (PCR)?
Категорійний менеджмент протягом останніх десятиліть залишався майже незмінним, спираючись на історичні дані та статичні моделі аналізу. Проте, на сучасному ринку це більше не працює. Покупці очікують персоналізованого підходу, ритейлери намагаються адаптуватися до омніканальності, а дані накопичуються у величезних обсягах, які неможливо обробити без сучасних технологій.
Саме тому Dr. Brian Harris, Luc Demeulenaere і Julie Beck у своїй роботі “Revolutionizing Retail: The Next Wave of ECR & Category Management: Personalized Consumer Response (PCR)” запропонували нову концепцію Personalized Consumer Response (PCR). Вона є еволюцією Efficient Consumer Response (ECR) та класичного Category Management, поєднуючи AI-аналітику та автоматизоване управління асортиментом для точного прогнозування та персоналізації.
Автори наголошують, що традиційні підходи більше не здатні ефективно реагувати на зміну споживчих звичок, розвиток e-commerce і зростання конкуренції. Вони пропонують динамічний підхід, який дозволяє ритейлерам та виробникам приймати стратегічні рішення в реальному часі, покращуючи управління категоріями.
Суперечливі аспекти концепції PCR
Наша компанія ABM Cloud активно досліджує можливості впровадження штучного інтелекту у свої рішення та добре розуміє складнощі цього процесу. Попри те, що Personalized Consumer Response (PCR) виглядає як ідеальна модель для сучасного ритейлу, ми також усвідомлюємо її потенційні виклики. Саме тому важливо звернути увагу на деякі суперечливі аспекти, які можуть ускладнити її реалізацію.
Нереалістичність повної персоналізації
PCR передбачає перехід ритейлерів від масового підходу до індивідуальних пропозицій для кожного покупця. Однак, чи є у компаній достатньо технологічних та фінансових можливостей для такої деталізації?
Крім того, успіх моделі PCR залежить від повного обміну даними між ритейлерами та виробниками, що в реальності не завжди можливо. Багато мереж не поспішають ділитися своїми даними, що ускладнює реалізацію концепції.
Заміна категорійного менеджменту штучним інтелектом
Автори концепції натякають, що AI може повністю замінити категорійного менеджера, приймаючи рішення автономно. Проте, штучний інтелект ще не здатний розуміти контекст так, як людина, особливо в нестандартних ситуаціях.
Категорійний менеджмент – це не просто аналіз даних, а й стратегічне мислення, креативність, ведення переговорів із постачальниками. Наразі AI може бути потужним інструментом, що підсилює роботу категорійного менеджера, але не повністю замінює його.
AI та автоматизація: що змінюється в управлінні асортиментом?
Штучний інтелект вже активно використовується у категорійному менеджменті для вирішення наступних завдань:
- Прогнозування попиту – AI аналізує дані про продажі, сезонність, поведінку клієнтів та ринкові тренди, допомагаючи ритейлерам формувати ефективні категорійні стратегії.
- Динамічне управління асортиментом – AI дозволяє не просто аналізувати продажі, а й оперативно реагувати на зміну попиту, адаптуючи асортимент.
- Персоналізовані рішення – AI допомагає створювати індивідуальні пропозиції та оптимізувати викладку товарів, враховуючи поведінку покупців.
- Зниження ризиків – AI прогнозує можливі перебої в постачанні, допомагаючи мінімізувати ризики втрат.
Але чи всі ритейлери можуть дозволити собі впровадження AI? Тут ми стикаємося з ключовою проблемою – відсутністю цифровізації.
Чому ритейл не готовий до AI: відсутність цифровізації
Попри активний розвиток AI у ритейлі, більшість компаній ще не готові до його впровадження. Основна проблема – відсутність оцифрованого управління асортиментом та загальна цифрова нерозвиненість процесів.
Поки категорійні менеджери приймають рішення у дюжині Excel-файлів, а зміни в асортименті базуються на інтуїції, а не аналітиці, говорити про AI зарано. Причини цього:
- Ручне управління – без автоматизованих систем категорійний менеджмент залишається складним і трудомістким.
- Фрагментованість даних – інформація про продажі, запаси та тренди часто розкидана по різних джерелах без єдиної аналітичної системи.
- Відсутність інтеграції – компанії не мають інструментів для об’єднання всіх каналів продажу в єдину систему.
Перед тим як переходити до AI-рішень, необхідно закласти міцний фундамент цифрової автоматизації.
ABM Assortment: перший етап цифровізації категорійного менеджменту
Саме для цього було створено ABM Assortment – цифрове рішення, яке автоматизує управління асортиментом, кластеризацію магазинів та аналітику категорій. Це перший крок на шляху до впровадження AI.
Які задачі вирішує ABM Assortment?
- Dashboard – комплексна аналітика продажів, аналіз ефективності товарів та категорій, відстеження сезонності й трендів.
- Асортиментна матриця – інструмент для гнучкого управління товарним асортиментом та його розподілу між магазинами.
- Матриця складів – автоматизоване керування розподілом товарів між складами та магазинами.
- Аналітичний BI-модуль – глибокий аналіз даних для прийняття обґрунтованих рішень.
- Інсайти – автоматизовані підказки, які допомагають: контролювати статуси товарів; відстежувати тестові періоди; швидко реагувати на критичні зміни.
- Наступний крок – впровадження AI-рекомендацій щодо додавання нових товарів та вилучення застарілих, які спростять прийняття рішень і зроблять оптимізацію асортименту ще ефективнішою.
Висновок: майбутнє категорійного менеджменту починається з автоматизації
AI-управління асортиментом – це майбутнє ритейлу. Проте, щоб перейти до Personalized Consumer Response (PCR), спочатку потрібно створити цифрову основу для категорійного менеджменту.
- Цифровізація та автоматизація – перший крок.
- AI-рішення для аналітики та управління асортиментом – наступний рівень.
- ABM Assortment – це не просто система, а етап еволюції категорійного менеджменту.
