Оптовая и розничная торговля

Удалённое управление мобильными устройствами продавцов

сеть магазинов "М.Видео - Эльдорадо" (входит в группу "Сафмар Михаила Гуцериева")

ЗАО "Крок Инкорпорейтед" ("Крок")

январь-март 2018 г.

Цель внедрения:

В прошлом году компания "М.Видео" начала процесс диджитализации розницы – снабдила продавцов мобильными устройствами с умным ПО для более качественного персонализированного сервиса в торговом зале. Как следствие, покупатели становятся более лояльными, что отражается на продажах. Удаленный контроль за устройствами продавцов поможет увеличить скорость бизнес-процессов и обеспечить высокий уровень безопасности.

Что сделано:

Компания "М.Видео" внедрила решение VMwareAirWatch для удалённого управления и контроля мобильных устройств продавцов. Ритейлер в 2017 г. в рамках проекта "Сделка здесь и сейчас" (RealTimeDealing) перевёл продавцов более 200 магазинов на работу с мобильными устройствами. Консультанты могут идентифицировать каждого покупателя по номеру телефона, помочь ему с выбором, сравнить особенности выбранных моделей и с учётом всех возможных вариантов скидок – накопленных бонусов, текущих акций, гарантии лучшей цены и пр. – сделать клиенту выгодное для него, индивидуальное предложение. Если клиент не готов принять решение о покупке, продавец для него формирует так называемую омни-корзину, т.е. делает предварительный заказ и отправляет покупателю на почту. Пилотный проект в 30 магазинах доказал эффективность мобильных технологий – в среднем продажи выросли до 5%, в некоторых точках разница достигла двузначных показателей, число постоянных покупателей в этих магазинах выросло на 30%.

Решение VMwareAirWatch позволяет визуализировать все смартфоны и другие устройства, с которыми работают продавцы, с помощью единого интерфейса. Как только новая версия приложения для работы продавца с клиентом готова к установке, сервис VMwareAirWatch запускает и контролирует обновление ПО на всех гаджетах. Процесс обновления 2 000 планшетов в более чем 200 магазинах проходит практически одномоментно, увеличивая скорость внедрения изменений. Чтобы перенастроить устройства вручную только в одном магазине без учёта транспортировки оборудования техническим специалистам, требуется около недели.

Система собирает статистику о ходе развёртывания обновлений и настройки приложения, а также фиксирует факты и причины сбоев, что позволяет оперативно реагировать и устранять неполадки. VMwareAirWatch использует методы хранения данных, предотвращающие их кражу. А если устройство было утеряно, украдено или перестало выходить на связь с сервером, корпоративное приложение вместе со всеми данными будет автоматически удалено при первом выходе в сеть.

Специалисты компании "Крок" совместно с IT-департаментом "М.Видео" поддерживают работоспособность системы. Эксперты ритейлера отвечают за первую и вторую линию техподдержки, "Крок" – за третью. Проект внедрения и интеграции решения на базе VMwareAirWatch в существующую IT-инфраструктуру "М.Видео" занял полтора месяца.

Результаты проекта:

В результате внедрения, активация, настройка и обновление более 2 000 планшетов и фаблетов с уникальным ПО для персонализированной работы с клиентами происходит в короткие сроки и при высоком уровне информационной безопасности.

Умные планограммы

X5 RetailGroup (сеть магазинов "Карусель")

Сроки реализации проекта:

Цель внедрения:

Планограмма – схема выкладки товара на стеллажах и витринах торговых точек, которая составляется на основе анализа требований поставщика товара, возможностей ритейлера и поведения покупателей. Это один из эффективных инструментов мерчендайзинга и управления продажами в торговом зале.

Что сделано:

X5 RetailGroup внедрила технологию автоматического создания детализированных планограмм для гипермаркетов, чтобы не создавать их вручную. Умные планограммы учитывают свойства торгового оборудования, предпочтения покупателей, исторические данные о скорости продаж отдельных видов продукции, данные об ассортименте по категориям, размер и вид упаковки товаров и другие факторы. Технология позволяет автоматически создавать схемы выкладки для каждого стеллажа в гипермаркете и оперативно вносить изменения в них.

В основе внедренного решения лежит технология JDA Software, дополненная функцией учета индивидуальных принципов выкладки товара в каждом гипермаркете. Технологический модуль интегрирован с ERP-системой, SAP BI и обменивается данными с JDA Floor Planning.

Тестирование генератора планограмм завершилось в декабре 2017 г., а в июне 2018 г. разработка переведена в постоянную эксплуатацию. Планограммы автоматически формируются для категории "Напитки" в 30 гипермаркетах, а для категорий "Стиральные порошки", "Кофе", "Чай" и "Водка" - в 59 гипермаркетах.

До конца 2018 г. в умных планограммах будет учитываться до 100% ассортимента в категориях "Бакалея", "Кондитерские изделия", "Сопутствующие товары", "Алкоголь", "Напитки", "Товары для животных" во всех гипермаркетах сети "Карусель". До конца 2019 г. сеть планирует перевести на работу с улучшенными планограммами до 85-90% ассортимента и автоматизировать контроль выкладки товара на полки в соответствии с внедренным решением.

Результаты проекта:

Благодаря внедренному решению продажи в некоторых категориях выросли до 10,5% по итогам первых трех месяцев использования. Так, рост продаж в гипермаркетах "Карусель" с января по март 2018 года по отношению к итогам первых трех месяцев 2017 года составил 3-8% в категории "Сопутствующие товары", 5% - в категории "Чай и кофе" и 10.5% - среди средств для бритья. Такой эффект был достигнут благодаря учету в планограммах максимального количества товаров в категории с точностью до SKU. Наилучшее место на полке для каждого товара определяется на основе покупательского опыта, правил мерчендайзинга торговой сети.

Помимо повышения продаж за счет работы с новыми планограммами, оптимизируются трудозатраты сотрудников, появляется возможность точно отслеживать и планировать ввод и вывод товара из ассортимента, настраивать логистику, планировать презентационный запас и объём продукции на складе. В совокупности эти возможности снижают операционные затраты.

3D-моделирование оборудования для магазинов

розничная сеть "Магнит" (АО "Тандер")

розничная сеть "Магнит" (АО "Тандер")

2017 г. – июнь 2018 г. – пилотное тестирование

Цель внедрения:

"Магнит" ведет работу по внедрению современных инструментов и решений в компании. Это позволяет оптимизировать процессы во многих сферах и в частности повышать качество открытий торговых точек, и, как следствие, уровень сервиса для покупателей.

Что сделано:

Розничная сеть "Магнит" успешно завершила тестирование технологии 3D-моделирования оборудования. Решение предусматривает создание трехмерного изображения разрабатываемых прототипов, начиная от внешнего вида конструкций и материала, из которого они изготовлены, и заканчивая деталями: расположение источника света, наличие бликов и отражения, соответствие элементов дизайна оформлению магазина и другие. Технология является новой для отечественного ритейла и к нынешнему моменту массово не используется.

С помощью специализированных инженерных программ для создания и обработки моделей эксперты компании могут расставлять и перемещать макеты в торговом зале, подбирать оптимальные варианты оснащения в соответствии со стандартами компании и анализом покупательских предпочтений.

До этого специалисты использовали классические графические редакторы, которые строили двухмерное изображение.

По данным на июль 2018 г., с помощью 3D-моделирования оборудованы магазины в Рязани, Краснодаре, Темрюке.

Результаты проекта:

Трехмерное моделирование дает ритейлеру и производителю оборудования единую картинку, помогает избежать неточностей еще на этапе проектирования, оперативно внести корректировки без существенных затрат.Новая технология позволяет сокращать временные, финансовые и трудовые затраты. Визуализировать макеты торгового оборудования сотрудники могут в течение нескольких часов в онлайн-режиме.По подсчетам экспертов компании уже на стадии внедрения за счет использования технологии розничная сеть может ежегодно уменьшать число тестовых образцов и экономить средства.

Аудиовизуальные решения с интеллектуальной системой

Bosch в России

Addreality, ЗАО "Крок Инкорпорейтед"

январь-июнь 2018 г.

Цель внедрения:

Крупный ритейл активно переходит на цифровые коммуникации с посетителями. Эта тенденция связана с желанием сократить расходы на традиционные рекламные материалы и получить прогнозируемый результат от вложений в маркетинг и рекламу.

Что сделано:

Компания Addreality помогла магазину Bosch в Москве выстроить эффективные real-time коммуникации с покупателями. В рамках проекта Addreality совместно с компанией "Крок" создали digital-инфраструктуру магазина Bosh.

Комплексное мультимедийное решение включает систему озвучивания, 23 интерактивных цифровых экрана и видеостену из 9 экранов под управлением облачной платформыAddreality. Вывод информации о продукции Bosch на мультимедийные поверхности осуществляется через Р2Р-модуль. Это позволяет посетителям магазина комфортно совершать покупки, например, самостоятельно изучать каталог продукции, сравнивать функциональность моделей техники.

Магазин бытовой техники Bosch реализован в формате живого взаимодействия с потребителем: торговое пространство рассчитано не только на шоппинг, но и на получение впечатлений. Всем посетителям доступны персональные консультации от сотрудников магазина и наглядная демонстрация возможностей приборов. Потребители могут самостоятельно познакомиться с брендом: экраны показывают информацию о продуктах и рассказывают историю Bosch, с помощью тач-панелей в зале можно оформить заказ.

Результаты проекта:

Реализация проекта позволила заказчику снизить затраты на передачу трафика, а также значительно повысить скорость распространения контента. Внедренные аудиовизуальные решения с интеллектуальной системой управления контентом позволили привлечь дополнительное внимание покупателей к бренду, повысить уровень их информированности о продуктах Bosch, обеспечить высокое качество обслуживания и увеличить кросс-продажи.

Система аналитики поведения посетителей

Inventive Retail Group

ООО "НПО Аналитика"

2017-2018 гг.

Цель внедрения:

Inventive Retail Group внедряет цифровые технологии с целью лучшего понимания пути движения клиента между разными каналами продаж и для увеличения эффективности бизнес-процессов.

Что сделано:

Inventive Retail Groupи ООО "НПО Аналитика" внедрили систему аналитики поведения посетителей в магазинах группы. Ритейлер первый раз опробовал систему аналитики летом 2017 г. В рамках эксперимента в нескольких магазинах были установлены Wi-Fi-сенсоры компании "НПО Аналитика", позволяющие отслеживать перемещение пользователей со смартфонами с включенным Wi-Fi.

Wifi-аналитика позволяет анализировать поведение посетителей магазинов в режиме реального времени. Технология "НПО Аналитика" предоставляет возможность, в том числе, фактически измерить, насколько эффективна реклама в интернете.

Основу технологии составляет аналитическая платформа, умеющая по сигналам Wi-Fi от смартфонов посетителей магазинов вырабатывать автоматические рекомендации по улучшению различных бизнес-процессов ритейлеров. В торговых точках устанавливаются специальные сенсоры, передающие данные в облако, а ритейлер получает доступ к информации о состоянии потоков посетителей в магазинах в режиме реального времени с помощью интуитивных дэшбордов. Информация является полностью агрегированной и анонимизированной, персональные данные не собираются и не передаются.

Технологии "НПО Аналитика", совмещённые с возможностями платформ для таргетирования рекламы онлайн, позволяют таргетировать такую рекламу на любой сегмент посетителей определённых физических локаций.

С помощью внедренного решения компания может обогатить CRM-систему, накапливая новый слой данных о тех, кто уже зарегистрирован в программе лояльности. К нынешнему моменту есть несколько возможных применений этого механизма – от гиперлокальной коммуникации до более глубокого анализа того, как себя ведут лояльные покупатели, каково пересечение аудиторий различных брендов. Система позволяет понимать не только то, как и когда покупают в магазинах, но и как и когда в них не совершают покупок, находясь какое-то время в магазине.

Результаты проекта:

Система "НПО Аналитика" позволила получить картину поведения посетителей магазинов и того, какой реальный эффект производят рекламные кампании онлайн на поведение в офлайн. Во время некоторых рекламных кампаний "заходимость" в магазин (конверсия витрины) среди видевших рекламу повышается в разы относительно среднего уровня "доходимости", что позволяет прямо во время проведения рекламной кампании оставить только те аудиторные сегменты, которые действительно приносят посетителей из онлайна в офлайн.

Платформа дляоценки локаций для открытия новых магазинов

ООО "МКШВ" ("МАВТ-Винотека")

ООО «Единыйфактор»(oneFactor)

май – ноябрь 2018 г.

Цель внедрения:

"МАВТ-Винотека" - сеть алкогольных магазинов в Челябинской области. Компания внедряет новые технологии на основе искусственного интеллекта, чтобы снизить инвестиционные риски при открытии новых магазинов.

Что сделано:

Компания oneFactor и алкогольный ритейлер "МАВТ-Винотека" реализовали проект по оценке локаций для открытия новых магазинов.Облачная платформа oneFactor идентифицирует и профилирует покупателей на основе аналитики собственных данных ритейлеров в объединении с данными мобильных операторов, Интернет-компаний и Wi-Fi-провайдеров.

В рамках пилотного проекта oneFactor проанализировал текущую клиентскую базу "МАВТ-Винотеки" для выявления ядра целевой аудитории и основного паттерна посещения торговых точек ритейлера. Анализ профиля покупателей показал, что целевой аудиторией "МАВТ-Винотеки" являются мужчины в возрасте 35-44 лет с уровнем дохода выше среднего по анализируемому городу. При этом 86% покупателей живут не дальше 300 м от существующих торговых точек ритейлера.

В ходе второго этапа работы с помощью платформы oneFactor была построена модель для оценки новых локаций "МАВТ-Винотеки" с учетом выявленной целевой аудитории заказчика и основного паттерна поведения покупателей при приобретении товаров ритейлера. Для каждой точки проводился анализ количества мужчин в возрасте 35-44 лет с уровнем дохода выше среднего по городу, проживающих в радиусе 300 м от локации. Дополнительно в учет брались более 200 других внешних факторов. В ходе работы модель на основе алгоритмов машинного обучения переводила все входящие факторы о торговой точке в единый показатель – средний месячный товарооборот, который зарабатывал бы заказчик, если бы открыл в этой точке магазин.

Построенная модель была внедрена в существующий бизнес-процесс "МАВТ-Винотеки" по оценке локаций перед открытием новых торговых точек. На следующем этапе сотрудничества рассматривается возможность интеграции разработанной oneFactor модели с сайтом "МАВТ-Винотеки" в разделе "Предложить локацию для аренды". Это позволит оптимизировать существующие процессы взаимодействия с собственниками коммерческой недвижимости, минимизировать трудозатраты и снизить риски при выборе локации.

Результаты проекта:

В рамках полевого тестирования приемлемым считалось отклонение прогноза от фактической выручки не более, чем на 10%. В ходе проекта c помощью платформы oneFactor подобный результат был достигнут в 82% случаев. Для сравнения, в среднем по рынку данный показатель составляет 21%. Подобного уровня точности удалось достичь за счет технологии компании, агрегирующей обезличенные данные из различных источников. Использование платформы oneFactor также позволило сократить процесс оценки локаций до 48 часов по сравнению с 3 неделями при "ручном режиме".

"Всевидящее око" для ритейла

X5 RetailGroup

IntelligenceRetail

ноябрь 2017 г. – апрель 2018 г.

Цель внедрения:

Холдинг X5 RetailGroup тестирует технологии видеоаналитики и компьютерного зрения, работающих на основе нейронных сетей и искусственного интеллекта, в целях повышения товарооборота.

Что сделано:

С помощью различных технологий X5 проконтролировал правильность выкладки и количество товаров на полке, отследил количество людей в очередях, определил самые посещаемые отделы в магазинах, а также распознавал лица, пол, возраст и настроение покупателей. В результате ритейлер выбрала самые рентабельные способы применения видеоаналитики: контроль наличия и правильности выкладки товаров на полках, оценка количества людей в очередях и предотвращение краж в магазинах.

Х5 протестировала разработки, определяющие наиболее посещаемые зоны в магазине, эмоции, пол и возраст покупателей, а также несколько разработок, которые помогли вдвое снизить количество краж в магазинах.

В этом году X5 расширит тестирование некоторых технологий на десятки магазинов, интегрировав компьютерное зрение в реальные бизнес-процессы и ИТ-системы.

Результаты проекта:

Технология резидента ИТ-кластера "Сколково" IntelligenceRetail показала точность на уровне 93,7% в распознавании товаров на полках. Эту разработку протестировали в пяти супермаркетах "Перекресток" московского региона. В случае нехватки продукции сотрудники получали сигнал о необходимости добавить товар. За время пилота технология научилась распознавать около 1500 товаров. Аналогичную технологию тестировали в торговой сети "Пятерочка". Продажи товаров, которые участвовали в тестировании, выросли.

Кроме этого видеоаналитика помогла улучшить качество обслуживания на кассах. В гипермаркетах "Карусель" уже приступили к внедрению, а в 20 московских супермаркетах "Перекресток" продолжают испытывать технологию, определяющую количество покупателей в очереди. Когда она фиксирует, что более пяти человек стоят в очереди, руководству магазина поступает уведомление о необходимости открыть дополнительную кассу.

"Всевидящее око" в десятки раз ускоряет контроль планограмм, сокращает на 10% количество людей, уходящих из магазина без покупок, и на 20% — потери магазинов. Эти улучшения положительно влияют на товарооборот, особенно если работают в режиме реального времени. По предварительным оценкам, уже сегодня видеоаналитика и компьютерное зрение могут принести выгоду примерно 60% магазинов холдинга.

Автоматизации процесса прогнозирования спроса на алкогольную продукцию

группа компаний "Алвиса"

группа компаний "Корус Консалтинг"

август 2015 г. – ноябрь 2017 г.

Цель внедрения:

Группа компаний "Алвиса" – российский дивизион AlvisaGroup – специализируется на производстве и реализации алкогольной продукции. Точность прогнозирования спроса на алкоголь напрямую влияет на финансовые показатели компании, поэтому ей важно иметь качественный прогноз спроса, не тратя недели и месяцы на подготовку данных для прогнозирования и корректировку результатов.

Что сделано:

Группа компаний "Корус Консалтинг" завершила проект по автоматизации процесса прогнозирования спроса на алкогольную продукцию на базе решения OracleDemantraDemandManagement в группе компаний "Алвиса". Созданная система позволяет строить прогнозы по всем SKU (идентификатор товарной позиции) компании, на любых уровнях агрегации данных: по каналам, дистрибуторам, федеральным сетям и торговым точкам. Полученные прогнозы одновременно учитывают сезонность, тренды, промо-акции и другие факторы. Самообучающиеся алгоритмы прогнозирования автоматически адаптируются к изменяющимся внешним данным, подключая необходимые статистические модели и влияющие факторы.

В процессе внедрения системы были определены группы факторов, влияющих на точность прогнозирования, выстроен процесс прогнозирования первичных и вторичных продаж, унифицированы справочники с товарной и клиентской иерархией и реализован механизм загрузки данных (планов промо-акций, планов развития, цен).

При настройке модели прогнозирования "Корус Консалтинг" проанализировала множество факторов, которые потенциально могли повлиять на точность прогнозирования спроса, и использовала наиболее значимые.

Результаты проекта:

В результате внедрения системы каждый участник процесса прогнозирования работает в единой среде, имеет доступ к единому прогнозу спроса, планам развития и планам проведения промо-активностей, что позволяет быстро реагировать на изменения и своевременно вносить корректировки в существующие планы.

HR-трансформация в сети гипермаркетов

"Ашан Ритейл Россия"

MOLGA Consulting

сентябрь 2016 г. - май 2018 г.

Цель внедрения:

"Ашан" реализует цифровую трансформацию бизнеса, используя, в том числе, единые платформы для работы с персоналом. Ритейлер внедряет решения для оптимизации и интеграции HR процессов в единую систему, которая позволит достигать стратегических целей компании и легко интегрируется с уже существующим ПО.

Что сделано:

"Ашан Ритейл Россия", SAP и MOLGA Consulting завершили первый этап масштабной HR-трансформации в сети гипермаркетов.

Изначально бизнес-процессы управления персоналом были сосредоточены в разных ИТ-системах. Сотрудникам отделов по работе с кадрами приходилось тратить много времени на выполнение рутинных задач вручную: ввод данных в разные системы, консолидация информации для отчетов и проверка их корректности. Поддержка законодательных изменений, многочисленных для сферы кадровой деятельности в РФ, осуществлялась самостоятельно с большими трудозатратами.

На базе решения SAP HumanCapitalManagement (HCM) автоматизированы процессы администрирования персонала, организационного менеджмента, учета рабочего времени и расчета заработной платы. Также реализован функционал личного кабинета 42 500 сотрудников, оптимизирован процесс сбора и хранения данных, налажен информационный обмен между руководителями и сотрудниками HR-отделов.

Результаты проекта:

С помощью решения SAP HumanCapitalManagement (HCM) и решений MOLGA была создана единая система учета рабочего времени и расчета заработной платы, сократилось количество ИТ-систем, которые необходимо было использовать в процессе кадрового делопроизводства. Кроме этого выросла прозрачность кадровых процессов, а эффективность работы HR-департамента увеличилась в 2 раза. За счет устранения двойного ввода данных в разные системы удалось снизить временные затраты на обработку информации о сотрудниках при приеме, переводе и увольнении, на заполнение фактического табеля и его проверку для расчета зарплаты. Благодаря появлению личных кабинетов, стало возможно упростить обмен информацией между руководителями и отделом по работе с персоналом. В результате экономия для бизнеса компании составила 266 млн руб.

Selfscan

торговая сеть "Перекресток" (X5 RetailGroup)

NCR

с июля 2018 г. – пилотные испытания

Цель внедрения:

Использование технологий Selfscan помогают ритейлерам увеличить скорость обслуживания покупателей. Компаниям не требуется содержать значительный штат кассиров, что также дает выгоду магазину. За счет того, что в процессе отбора товаров покупателю может предлагаться какой-то дополнительный товар из числа сопутствующих уже купленному или исходя из проанализированных покупательских предпочтений, средний чек покупки увеличивается.

Что сделано:

X5 RetailGroup начала пилотирование технологии Selfscan в торговой сети "Перекресток". Технология Selfscan позволяет совершить покупку, сканируя штрих-код товара с помощью сканера, а затем - QR-код электронной корзины на экране кассы самообслуживания.

На первом этапе пилота самостоятельное сканирование покупки будет возможно с помощью портативного сканера. Со временем покупки можно будет совершать как с помощью специального сканера, так и с помощью персонального мобильного телефона с установленным на нем приложением, которое сейчас находится в разработке.

Воспользоваться сервисом с применением технологии Selfscan могут покупатели - участники программы лояльности "Клуб Перекресток". Чтобы приступить к покупке такому посетителю супермаркета необходимо в зоне "Сканеры для самостоятельных покупок" отсканировать физическую или виртуальную карту "Клуба Перекресток", после чего на автоматизированной стойке выдачи терминалов будет назначен сканер. Для совершения покупки необходимо отсканировать штрих-код товара с помощью сканера. Весовой товар должен быть взвешен, после чего необходимо отсканировать напечатанный штрих-код. Алкоголь и табак сканируется в зоне касс самостоятельных покупок.

По мере сканирования товары добавляются в "электронную корзину", которая отображается на экране сканера. На экране сканера отображается также общая сумма покупок, артикулы и наименования товаров, стоимость каждой позиции и наличие скидки, что позволит покупателю контролировать сумму будущего чека в процессе совершения покупки. Из списка покупок можно удалить любой товар. Для этого в общем списке покупок необходимо выбрать товар и в его карточке нажать кнопку "удалить".

Для оплаты покупки, для чего можно использовать банковские карты и наличные, необходимо пройти в зону касс самостоятельных покупок и отсканировать QR-код на экране кассы. Совершить покупку, в составе которой есть алкоголь или табак, снять защитные метки с товара или отсканировать товар, у которого ранее не был считан штрих-код, поможет ассистент супермаркета.

Технология Self scan от NCR внедрена в ИТ-системы и бизнес-процесс компании силами внутренней команды ИТ-специалистов X5 и консультантов NCR. Торговые сети X5 в постоянном режиме сотрудничают с консультантами NCR, поэтому процесс интеграции новых разработок уже хорошо отлажен.

В X5 RetailGroup рассчитывают, что в период пилотного тестирования технологией Selfscan будут пользоваться порядка 10-30% клиентов.

Успешность пилота будет оцениваться по ряду параметров, в том числе с учетом мнения покупателей - пользователей системы. В случае подтверждения эффективности пилота будет принято решение о масштабировании проекта на еще 90 супермаркетов с высоким трафиком.

Результаты проекта:

Проект стартовал в одной из точек сети - супермаркете, расположенном по адресу: ул. Олимпийская Деревня, д.3, корп.1 (ТРЦ "Фестиваль"). Затем еще пять московских супермаркетов были оборудованы технологией самостоятельного совершения покупок.Решение позволяет оптимизировать работу кассовой линии и сократить очереди. Кроме этого, использование технологии Selfscan позволяет делать покупателю различные предложения в момент совершения им покупок, что может способствовать росту среднего чека в среднем на 10%.

Мобильное приложение для склада

ООО "Вкусвилл"

ООО «Автоматизация и консалтинг»

октябрь 2017 г. – март 2018 г.

Цель внедрения:

Количество магазинов "ВкусВилл" растет и перед компанией встала необходимость автоматизации складских операций. Основной задачей для разработчика программного обеспечения стало создание простого, удобного приложения.

Что сделано:

Компания "ВкусВилл" запустила мобильное приложение для склада, которое позволило отойти от бумажных носителей. Складское ПО для сети было разработано на мобильной платформе "1С:Предприятие" — универсальной платформе, которая позволяет создавать приложения для различных бизнес-задач. "ВкусВилл" уже пользуется похожим решением для торгового зала. Данная программа — это приложение для автоматизации основных складских операций (приемки товара, сборки, отгрузки и т. д.), которое интегрировано со складским оборудованием: сканером штрихкодов и принтером этикеток. В качестве аппаратной части был выбран мобильный телефон на системе Android, который крепится в специальном чехле на руке.

Само мобильное приложение разбито на два модуля — складские операции и операции технолога. Технолог может решать такие задачи, как контроль принимаемого товара, дегустация, списание товара.

Для сотрудников склада предусмотрены приемка, сборка, отгрузка, перемещение между зонам, бой, палетирование товаров, проверка штрихкодов и этикеток, инвентаризация.

Все задачи, которые встают перед персоналом, решаются с помощью сканера: сотрудник сканирует штрихкод задания, которое приходит из центральной базы, и на экране мобильного устройства появляется подробное описание того, что требуется сделать.

Через сканер проходит авторизация персонала – у каждого есть индивидуальный штрихкод, поэтому необходимость ввода данных на самом терминале отсутствует. Если произойдет аварийное завершение работы системы, то при следующем входе, программа продолжит работу с прерванной операции.

В разработке мобильного приложения участвовали руководитель проекта и один программист, на ряде этапов привлекались дополнительно Android-программисты.

Программа адаптирована под низкоквалифицированный персонал, поэтому, на самом терминале не хранится и не отображается ничего лишнего – только справочник и текущее задание.

Складское приложение "ВкусВилл" используется на двух распределительных центрах, задействовано около 300 мобильных устройств.

Результаты проекта:

Мобильное приложение позволило повысить качество сборки товаров, в разы снизить "пересорт", когда коробка для одного магазина уезжает в другой магазин или вместо одного товара отгружается другой. После внедрения решения ошибки комплектовщика составляют 0,3%. Увеличилась скорость работы сотрудников на распределительных центрах. Программа также позволила уйти от бумажного документооборота.

Запуск программы лояльности в облаке

Сеть гипермаркетов "Глобус"

ООО "Мастердата"

декабрь 2017 г. – август 2018 г.

Цель внедрения:

Программы лояльности – это система вознаграждений постоянных покупателей. Они помогают производителям справляться с конкуренцией, привлекать и формировать пул постоянных клиентов.

Что сделано:

SAP и сеть гипермаркетов "Глобус" создали в России программу лояльности на базе платформы SAP CustomerExperience, включающей решения для управления процессингом лояльности, маркетингом и взаимоотношениями с клиентами в облаке SAP HANA EnterpriseCloud (HEC).

По данным на август 2018 г., 40% всех транзакций российских покупателей совершаются с картой "Мой Глобус". Суммарно количество участников программы лояльности в России может превысить 1 200 000 человек.

Программа лояльности запущена в 9 гипермаркетах сети, до конца года планируется распространение на все российские магазины. Она объединяет работу с клиентами по нескольким направлениям: бонусы, скидки, накопления и акции.

Проект в "Глобусе" – первое в России внедрение SAP для управления лояльностью, персонализированным и контекстным маркетингом в частном облаке. С точки зрения технической реализации "Глобус" создал омниканальный подход к коммуникациям и автоматизировал переключение с одного канала взаимодействия на другой в зависимости от реакции клиента. Кроме этого, настроена автоматическая работа с предотвращением оттока покупателей.

В ходе реализации проекта автоматизированы бизнес-процессы: обработка данных клиентов, сегментация клиентской базы и построение целевых групп, триггерные коммуникации, а также массовые рекламные кампании.

Результаты проекта:

Разработанный омниканальный подход в маркетинговых коммуникациях помогает эффективно взаимодействовать с клиентами и улучшать основные экономические показатели бизнеса. В будущем информация, собираемая в рамках программы лояльности, может быть использована для персонализированных предложений клиентам и создания индивидуальных условий для покупки товаров в магазинах "Глобус".

Аналитическая система для анализа и визуализации показателей

сеть гипермаркетов "Лента"

ГК "Корус Консалтинг"

январь – июль 2018 г.

Цель внедрения:

В компании "Лента" давно используются отчёты на основе хранилища данных, однако эти отчёты представляют собой статичные выгрузки в формате MS Excel и часто требуют ручных доработок, что существенно замедляет процессы анализа и выработки управленческих решений. Компании потребовалось новое решение, для того, чтобы ускорить процесс сбора отчетности и сделать отчеты максимально интерактивными.

Что сделано:

"Лента" внедрила информационную систему для анализа и визуализации численных показателей по продажам, управлению финансами, эффективностью и производительностью сети. Система создана на платформе QlikView, она анализирует всю информацию о деятельности "Ленты": от коммерческих результатов сети и товарных запасов магазинов до показателей эффективности работы персонала.

На старте проекта рабочая группа выделила пять предметных областей, данные из которых должны быть представлены в отчётах и информационных панелях QlikView. Дополнительно BI-решение позволяет анализировать факторы, влияющие на продажи (количество покупателей, маржа, доступность товара в магазине, упущенные продажи и др.) и результаты промо-акций.

Кроме того, новый инструмент предназначен для анализа данных об уровне исполнения заказов поставщиками и распределительными центрами, уровне доступности товаров и упущенных продаж, запасе товаров для продажи. Он также способен дать качественную оценку товара с точки зрения недостаточности/избыточности и ликвидности.

Система интегрирована с хранилищем данных на базе SAP BusinessWarehouse.

BI-решение на платформе QlikView решает не только текущие задачи по бизнес-аналитике, но и позволяет прогнозировать различные события в будущем.

Результаты проекта:

Новая система, пользователями которой уже стали около 700 сотрудников ритейлера, позволила оперативно получать информацию о коммерческих результатах сети по отдельным статьям отчета о прибылях и убытках, продажах (в рублях и в натуральных единицах), выполнении плановых показателей по видам затрат, продуктивности персонала. Также позволила проводить анализ значительного массива данных в среднем за пять секунд. При этом руководители могут начать анализ с информационных панелей и графиков, помогающих выявить отклонения на верхних уровнях: на уровне сети, форматов, дивизионов, товарных направлений, а затем перейти к анализу на более детальных уровнях, чтобы получить ответы о причинах тех или иных явлений.

Система бережливого планирования графиков сотрудников

сеть магазинов "М.Видео - Эльдорадо" (входит в группу "Сафмар Михаила Гуцериева")

ООО "Инвент Консалтинг", Verme

июль-декабрь 2017 г. – пилотный проект в "М.Видео", январь-июль 2018 г. – внедрение в "М.Видео", август-октябрь 2018 г. – внедрение в "Эльдорадо"

Цель внедрения:

Правильный расчет количества персонала и бережливое построение их графиков играют большую роль в работе розничных магазинов. Благодаря грамотно спрогнозированному количеству продавцов можно значительно увеличить эффективность работы — оптимизировать расходы на ФОТ и увеличить выручку за счет лучшего клиентского сервиса. "М.Видео" уже несколько лет использует гибкие графики при планировании рабочего времени сотрудников. Такой подход позволяет директорам розницы формировать график смен таким образом, чтобы магазин работал эффективно, в каждой зоне всегда находилось оптимальное количество персонала, а покупатели получали оперативную и профессиональную помощь по выбору товаров и оформлению покупки. Ритейлер решил автоматизировать этот процесс.

Что сделано:

"М.Видео" внедрила разработку российского стартапа Verme для эффективного планирования гибких графиков розничных сотрудников. В декабре 2017 г. "М.Видео" завершила пилотный проект по использованию сервиса Verme в 20 магазинах в разных регионах России. Умное программное обеспечение рассчитывает суточную потребность в продавцах по часам, анализируя информацию о трафике, сезонности, объёмах продаж и предпочтениях самих сотрудников.

Пилотный проект с Verme был призван не только испытать стартап-разработку, но и проверить работу нового ПОв экосистеме "М.Видео". Была выполнена интеграция с ИТ платформой ритейлера, проведены пользовательское и нагрузочное тестирование с учётом роста сети. По итогам пилота было принято решение развернуть сервис на всю сеть магазинов в течение первого полугодия 2018 г.

В апреле 2018 г. сеть "М.Видео" приобрела сеть "Эльдорадо". С 1 августа 2018 г. магазины сети "Эльдорадо" также начали использовать систему бережливого планирования графиков Verme. С ее помощью менеджеры компании будут строить графики сотрудников в одном формате с отслеживанием единых метрик эффективности. Внедрение и переход магазинов на работу с Verme займет 3 месяца. После этого все магазины сети "Эльдорадо" будут в автоматическом режиме рассчитывать потребность в персонале с точностью до часа, а также составлять для них гибкое расписание

Результаты проекта:

Технологии WorkforceManagement эффективно распределяют время сотрудников магазинов, а также делают процесс оплаты труда и премирования продавцов прозрачным и планируемым. Как показал пилот, точность расчёта потребности в продавцах выросла на 20%, в результате, выросло качество обслуживания покупателей и продажи. Сотрудничество с Verme позволило повысить точность планирования занятости продавцов до 90%, решение делает работу более удобной для людей, и повышает эффективность компании. Как итог – текучесть среди розничного персонала в "М.Видео" в полтора-два раза ниже, чем в среднем по рынку.

Система управления цепочками поставок

X5 RetailGroup

Accenture

2016-2018 гг.

Цель внедрения:

Торговые сети X5 активно растут, вместе с ними развивается логистическая инфраструктура, поэтому для эффективной работы требуются системы для автоматизации процессов аналитики и логистики. Система прогнозирования спроса и планирования пополнения товарного запаса нужна для того, чтобы как можно более точно учитывать меняющиеся предпочтения клиентов и оперативно адаптировать ценностное предложение магазинов.

Что сделано:

X5 RetailGroup завершила масштабный проект по автоматизации бизнес-процессов прогнозирования спроса и планирования пополнения товарного запаса в магазинах и на распределительных центрах торговых сетей "Перекресток" и "Карусель". В рамках проекта в X5 была внедрена новая сквозная система управления цепочками поставок на основе программного продукта американской компании JDA Software.

Внедрение и запуск в постоянную эксплуатацию системы JDA 9.2 в X5 проведено за 24 месяца. Проектирование и настройку базовой версии JDA проводила компания Accenture и более 100 экспертов от бизнес-подразделений X5.

В процессе внедрения в X5 был скорректирован подход к работе с ИТ-ресурсами: создан институт ключевых пользователей - основных носителей знания о функционале, возможностях и правилах использования системы, а также сформирована команда специалистов по прогнозированию. Также были подготовлены квалифицированные сотрудники для второй и третьей линий поддержки пользователей.

X5 внедрила в работу торговых сетей "Перекресток" и "Карусель" модули Demand (прогнозирование спроса) и Fulfillment (пополнение товарного запаса) системы JDA версии 9.2. Система JDA стала основным инструментом для прогнозирования спроса и планирования поставок для супермаркетов и гипермаркетов X5.

До реализации рассматриваемого проекта, по данным X5, в компании существовал ряд разрозненных систем для прогнозирования спроса и управления цепочками поставок, а часть операций выполнялись в ручном режиме.

Для прогнозирования спроса внедренное решение JDA использует данные компании о продажах, маркетинговых и рыночных активностях за два года, а также рыночные знания: информацию о катаклизмах и стихийных бедствиях, массовых мероприятиях и других событиях, влияющих на поведение людей и работу магазинов. Сопоставляя эти данные, система прогнозирует объем продаж каждого товара в каждом магазине и планирует поставки таким образом, чтобы заранее и в полном объеме удовлетворить спрос на эти товары. Система позволяет управлять настройками и логикой расчета - это дает возможность более гибко настраивать систему под специфику каждой группы товаров.

Помимо стандартного функционала JDA X5 использует собственные доработки. Один из примеров - оперативное реагирование прогноза во время или после изменения цены, промо, расширенной выкладки и т.п. Поскольку спрос во время таких событий может значительно изменяться, система производит анализ изменения продаж и ежедневно корректирует прогноз без вмешательства пользователей, что повышает точность без дополнительных трудозатрат.

Программное решение также позволяет управлять товарным запасом на всей цепочке от поставщика до магазина, анализировать ситуации дефицита, автоматизировать заказ и поставки промо с учетом фактических продаж и автоматически корректировать заказы для соблюдения условий поставки поставщиков.

Результаты проекта:

В результате реализации проекта X5 получил новый подход к организации процессов в логистике. Возврат инвестиций от внедрения проекта произошел за два месяца вместо планируемых восьми. Благодаря внедренному решению на 17% повысилась точность прогноза, за счет чего на 5% возросла фактическая доступность товара на полках. Кроме того, компании удалоcь снизить уровень товарного запаса на 13%.

Автоматизация процессов эксплуатации техники

розничная сеть "Магнит" (АО "Тандер")

ГК "Деснол Софт"

2016 г. – июнь 2018 г.

Цель внедрения:

Торговые сети стремятся стандартизировать операции по обслуживанию оборудования и инфраструктуры, так как это - один из путей сокращения издержек. Техническое обслуживание - перспективное направление для снижения затрат, причем не только за счет их минимизации на самообслуживание, но и за счет снижения простоев на производстве или в бизнес-процессах.

Что сделано:

Розничная сеть "Магнит" (АО "Тандер") совместно с ГК "Деснол Софт" внедрила у себя в торговых точках решение по автоматизации процессов эксплуатации техники через приложение в смартфонах - "1С:ТОИР 2 КОРП". Оно позволяет сотрудникам подразделений эксплуатации оперативно получать задания на ремонты и техническое обслуживание, узнавать детали и отчитываться о выполнении.

Благодаря "1С:ТОИР 2 КОРП" сформирована единая централизованная база данных, которая контролирует работу отделов эксплуатации в 74 филиалах сети "Магнит" в семи федеральных округах России. Масштабная электронная библиотека содержит более 50 миллионов экземпляров техпаспортов с информацией о каждой единице оборудования. Также ведется учет ремонтов зданий, сооружений и инженерной инфраструктуры.

ТОИР синхронизирован с различными информационными системами "Магнита", так что сотрудники через смартфон имеют доступ к необходимым документам. Главным инструментом системы является мобильное приложение.

Сотрудники по обслуживанию объектов получают push-уведомление в смартфоне с заявкой на ремонт, где указана вся информация: адрес объекта, контакты директора, описание проблемы и сроки выполнения. Через мобильное приложение можно сразу зарезервировать необходимые запчасти на складе.

Для удобства на каждое оборудование нанесен штрих-код, при его считывании в мобильном приложении ТОИР появляется информация о том, когда и кем ремонтировалась техника, какие работы проводили. Также настроен чат для обсуждения конкретной задачи с функцией передачи фотографий. По результатам ремонта данные поступают в центральную базу. Это позволяет контролировать время работ, видеть трудоемкость каждой операции и количество участников, что помогает оптимально распределять материальные и людские ресурсы.

Разработчики системы также предусмотрели режим "единого окна". В один клик можно поставить задачу по всем магазинам - ответственные мгновенно получат заявки, а в головной компании проконтролируют выполнение работ.

Система разработана так, что ее можно постоянно дополнять, включать необходимые опции в зависимости от потребностей розничной сети.

Совместный с компанией "Деснол Софт" проект по автоматизации ремонтов и обслуживанию объектов ретейлера внедрялся на протяжении двух лет. Со стороны "Магнита" запуском занимался департамент по эксплуатации, со стороны "Деснол Софт" - проектная команда разработчика решения "1С:ТОИР 2 КОРП".

Результаты проекта:

По данным на август 2018 г., более 2,2 тыс. специалистов компании используют смартфоны с приложением. Данные сотрудники работают по всей географии сети. За месяц в систему поступает до 40 тыс. заявок по всей сети.

Благодаря системе оптимизирована и автоматизирована часть внутренних бизнес-процессов в сети. При этом внедрение ТОИР позволило эффективно планировать расходы на ремонты, сокращать возможные потери из-за простоев оборудования. Помимо того, использование смартфонов сделало возможным упразднить функцию диспетчера, которую выполняли инженеры, и высвободить до 25% рабочего времени специалистов. Также увеличилась скорость реагирования. Ранее на передачу заявки непосредственному исполнителю уходило до двух часов, теперь в среднем 5 минут. Это сократило время простоя оборудования. За счет внедрения учета запчастей снизился риск потерь и нецелевого использования материалов. На складах находится то количество материалов, которое необходимо для планируемых и аварийных ремонтов, ведется геолокационный контроль за работниками - мониторинг перемещений и расхода топлива.

Внедрение блокчейна в ИТ-системы

группа компаний"Обувь России"

ООО «ИнфоСофт»

февраль-март 2018 г.

Цель внедрения:

"Обувь России" внедряет технологию блокчейн для обеспечения сохранности персональных данных и всей информации о транзакциях по договорам с клиентами.

Что сделано:

Компания"Обувь России" внедрила блокчейн в ИТ-системы для управления проектами финансовых сервисов компании — предоставление рассрочки платежа на покупку обуви и денежных займов. Внедренное решение - собственная разработка компании, полностью адаптированная под ИТ-системы ритейлера и интегрированная с ERP-системой "Обуви России", которая построена на базе 1С. Партнером и консультантом ритейлера по реализации данного проекта стала компания "ИнфоСофт".

Блокчейн необходим для управления взаимодействия с покупателями, которые пользуются дополнительными сервисами компании. Это постоянные клиенты, с которыми у "Обуви России" долгая история сотрудничества. По данным на июнь 2018 г. база таких покупателей насчитывает более 1,2 миллиона человек. Популярность дополнительных услуг растет: по итогам 2017 года портфель по рассрочке у ритейлера вырос на 20,7% и составил 3,24 млрд руб., портфель по денежным займам вырос на 11,9 % — до 1,45 млрд руб. Перед ритейлером встала задача обеспечить безопасность, надежность и достоверность информации, касающейся всей истории взаимодействия с клиентами, обеспечить защиту персональных данных. Любое несанкционированное изменение информации несет денежные и репутационные риски.

Все данные о взаимодействии с клиентами шифруются и распределенно хранятся в трех ЦОДах компании — в Новосибирске (центральный дата-центр), Хабаровске и Москве. В "Обуви России" используют двухуровневую систему шифрования: сначала каждому договору присваивается уникальный ключ (хеш), а потом договоры, оформленные в течение дня, объединяются в блоки и также шифруются. Каждый хеш договора и блока содержат в себе ссылку на предыдущий блок или договор. Таким образом, обеспечивается сохранность информации и целостность системы.

"Обувь России" рассматривает и другие сферы применения блокчейна. По данным на июнь 2018 г., компания анализирует возможности использования технологии в бухгалтерском учете и CRM (системе лояльности).

Результаты проекта:

Благодаря новой платформе и блокчейну повысилась скорость оформления договоров, а время принятия решения о выдачи займа или рассрочки уменьшилось. Также упростилась процедура контроля за сотрудниками, которые занимаются оформлением договоров в регионах. Внедрение блокчейна обеспечило безопасность, надежность, актуальность и достоверность информации по всем трансакциям (договорам) и исключило возможность любого несанкционированного внесения изменений. Речь идет как о вмешательствах извне (хакерские атаки, сбои в работе каналов связи и т.п.), так и изнутри. Также значительно упростился контроль на местах за сотрудниками, которые задействованы в оформлении договоров рассрочки и денежных займов.

Система предсказания поведения покупателей

сеть магазинов "Рив Гош"

АО "ИнфосистемыДжет"

2017 г. – апрель 2018 г.

Цель внедрения:

Применение технологий BigData и MachineLearning открывает новые перспективы в развитии взаимоотношений ритейлера с клиентами. Они могут повысить эффективность таргетированных коммуникаций с покупателями, а следовательно уровень продаж компании.

Что сделано:

"ИнфосистемыДжет" разработала для сети "Рив Гош" обучаемую систему предсказания поведения покупателей на базе MachineLearning (ML). Разработанное решение выполняет два ключевых сценария. Первый – выявление из всех держателей карт лояльности (2,6 млн человек) тех, кто потенциально может совершить покупку в ближайшие две недели. В рамках второго сценария система делает прогноз топ–2 покупок по каждому из этих клиентов, определяя из десятков тысяч товарных наименований конкретные позиции до уровня артикула (SKU). Обладая этими данными, ритейлер может повысить вероятность тех или иных продаж, своевременно предлагая скидки интересующему сегменту клиентов, а также снизить затраты на их привлечение. При этом размер самой скидки в рамках допустимых значений система рассчитывает для каждого покупателя индивидуально.

Прогностическое решение использует комплекс методов машинного обучения (градиентный бустинг, randomforest, коллаборативную фильтрацию и др.). На первом этапе проекта математическая модель обучалась на данных, консолидированных в CRM-системе, включающих информацию о транзакциях за 2017 год, товарных позициях, товарообороте и поставках, а также историю покупки и демографические данные держателей дисконтных карт. Анализируя скрытые закономерности, ML-система выделила целевой сегмент покупателей и предсказала вероятные позиции в их чеках. Следующим этапом была произведена контрольная рассылка по требуемой категории клиентов, а затем – анализ фактических результатов (покупок).

По данным на июнь 2018 г. "Рив Гош" продолжает развивать направление персонализированных товарных рекомендаций за счет более тесной интеграции инструментов ML в ИТ-ландшафт и бизнес-процессы. В ближайших планах компании – построение отдельного DataLake для проведения более глубокой аналитики данных, а также совершенствование системы лояльности.

"Рив Гош" совместно с "ИнфосистемыДжет" также рассматривает возможность добавить неиспользуемые ранее показатели (информацию о складах, рейтинги товаров и пр.) для расширения выборки и круга решаемых задач. Еще одно направление сотрудничества связано с анализом эффективности различных каналов взаимодействия с группами клиентов для оптимизации расходов на маркетинговые кампании.

Проект охватил более 220 торговых точек по всей России, а также интернет-магазин "Рив Гош". Полный цикл рабочего процесса с применением ML реализован за 1,5 месяца.

Результаты проекта:

В рамках проекта в выявленной группе клиентов повторные обращения за покупками составили около 47% (тогда как в среднем по клиентской базе этот показатель равен 22%). Кроме того, их средний чек оказался на 42% больше, чем у остальных покупателей. Таким образом, методами машинного обучения удалось определить "золотой сегмент" держателей карт лояльности. За выбранный промежуток времени они принесли компании порядка 7% дохода, составляя всего 1% от общей клиентской базы. Состав, численность и параметры данного сегмента меняются динамически, и система учитывает это в режиме реального времени. По первым результатам тестирования точность персональных товарных рекомендаций по конкретным артикулам составила около 33%. Ритейлер получил возможность повысить лояльность клиентов, увеличить продажи и снизить издержки на маркетинговые акции за счет адресной работы с потенциальными покупателями.

"Выручай-кассы"

X5 RetailGroup

NCR

июнь - декабрь 2018 г. – тестирование технологии

Цель внедрения:

Технологии самообслуживания становятся очень востребованы в ритейле. С их помощью можно сократить число кассиров, а в определенные часы оставить их самый минимум, что уменьшает операционные расходы.

Что сделано:

X5 RetailGroup начал тестировать в торговой сети "Пятерочка" "Выручай-кассы" - новые устройства для самостоятельной оплаты товаров, которые предусматривают голосовое сопровождение покупки. Первые аппараты для самостоятельной оплаты покупок установлены в двух магазинах в Москве. До конца 2018 г. в 10 универсамах "Пятерочка" в Москве планируется создание специальных зон для самостоятельной оплаты товаров, в каждой из которых установят до шести таких аппаратов.

Тестирование проекта завершится в декабре 2018 г., к этому моменту порядка 50 касс самообслуживания появятся в 10 магазинах "Пятерочка" в Москве. В рамках пилота эксперты X5 оценят работоспособность и отказоустойчивость систем, определят самые эффективные механики информирования о маркетинговых акциях, окончательно настроят голосовой интерфейс и определят, какие способы оплаты будут наиболее востребованными среди пользователей "Выручай-касс".

Интерфейс "Выручай-кассы" разработан с учетом покупательского опыта и в стилистике торговой сети. Для иностранных покупателей в интерфейсе кассы есть также английский и китайский языки. Помогать покупателям оплатить покупки на "Выручай-кассах" будет сотрудник магазина. Он будет проверять документы при покупке алкоголя и сигарет.

"Выручай-касса" принимает к оплате наличные деньги, банковские карты всех платежных систем, баллы различных программ лояльности и купоны. Касса также позволяет накапливать и тратить бонусные баллы программы лояльности "Выручай карта".

Срок и порядок внедрения "Выручай-касс" будет определен только по итогам пилота.

Результаты проекта:

Установка "Выручай-касс" в магазинах увеличивает количество постоянно работающих касс в магазинах, сокращает очереди, особенно в часы пик, и организует более активную работу сотрудников в торговых залах. По предварительным прогнозам, после тестирования с помощью касс самообслуживания будут оплачивать порядка 50% покупок. Применение автоматических касс может сократить расходы на персонал на 15-25%.