Ритейл-маркетинг: Практики и исследования - Йенс Нордфальт

Резюме

Таким образом, результаты этих последних исследований привносят в общую картину некоторую неоднозначность. Сначала были доказаны преимущества ситуации, когда потребители хорошо помнят месторасположение товаров в торговом зале. В частности, это мешает им забыть или не вспомнить вовсе о том, что они собирались купить. Однако последующие исследования показали, что здесь есть и определенный риск. Когда покупатели слишком хорошо знают планировку магазина, они избавлены от необходимости внимательно изучать, что находится на полках, а это ведет к уменьшению средней суммы чека.

Возможно, решение кроется в том, чтобы хорошо спланировать маршрут покупательского потока, расположив отделы в соответствии с надлежащей логикой, и вдобавок к этому разнообразить торцевые выкладки, а также презентации торговых марок в различных отделах, чтобы создать более стимулирующую среду, привлекающую внимание.

Измерение потока покупателей при помощи технических средств

На сегодняшний день существует два основных технических способа сбора информации о перемещении покупателей в магазине. Во-первых, это компьютерная обработка данных, поступающих с видеокамер и лазерных устройств слежения; во-вторых, использование технологии радиочастотной идентификации через установку на тележки RFID-меток.

Изучение покупательского поведения при помощи видеокамер

Одним из самых известных маркетологов, изучавших покупательские потоки, является Пако Андерхилл. В 1999 году он опубликовал свою знаменитую книгу «Почему мы покупаем, или Как заставить покупать» (Why we buy)[4]. П. Андерхилл использовал антропологический подход, изучая поведение покупателей так же, как другие исследователи изучают незнакомые культуры. На практике он опирался на видеозаписи перемещения людей в магазине. В связи с исследованиями П. Андерхилла чаще всего упоминаются такие результаты, как наличие «тормозного пути» на входе в торговый зал и внутри него, возникающий вследствие того, что каждый заходит в магазин и перемещается по нему с разной скоростью; паттерны распределения покупателей друг относительно друга в торговом зале; а также специфика принятия решений о покупке после того, как потребитель увидел или попробовал товар.

Выводы П. Андерхилла, безусловно, представляют собой интерес и могут служить источником целого ряда рекомендаций, применимых непосредственно на практике: например, крупные магазины способны увеличить среднюю сумму чека, используя бо́льшие по размеру тележки. Однако идеи П. Андерхилла почти не подвергались тщательной проверке. Разумеется, не всегда требуется проводить тестирование так, как это принято в академической практике, но все же было бы полезно знать, при каких условиях ритейлер может ожидать получения заявленных результатов.

Академические исследования с использованием камер наблюдения

Наряду с множеством практикующих маркетологов, исследования которых так и не были опубликованы, британский ученый Эндрю Ньюман и его коллеги (Э. Ньюман и др., 2002, 2003) предприняли попытки разработать компьютерный метод анализа данных, собираемых посредством видеозаписи. Чтобы применение последней действительно было эффективнее непосредственного наблюдения, требуется каким-то образом упростить или облегчить анализ. Например, П. Андерхилл использовал функцию ускоренного воспроизведения.

Несмотря на многообещающие попытки, Э. Ньюману пока не удалось разработать полностью успешный метод. В целях экономии объема памяти он использует скорость съемки пять кадров в секунду. Однако основная проблема состоит в том, как научить камеры наблюдения распознавать разных покупателей. Ньюман опубликовал несколько статей с описанием попыток использования этого метода, и, как следует из его работ за 2002–2003 гг., компьютерный анализ показывал, что в магазин входило больше людей, чем выходило из него (!). Уровень соответствия с результатами непосредственных наблюдений составлял порядка 94 %.

Джордж Джил и его коллеги (Д. Джил и др., 2009) осуществили анализ перемещений людей, снятых системой скрытого видеонаблюдения, в большом супермаркете. Ученых интересовало, как и в какой степени планировка магазина влияла на поведение покупателей. Для этого они проанализировали траекторию их движения, а также взаимодействие с товарами (перед какими из них они останавливались).

Изначально было выдвинуто три предположения о том, каким образом планировка способна влиять на поведение покупателей. Во-первых, расстояние от входа может частично определять характер перемещения и взаимодействия с товарами. Во-вторых, более заметные участки торгового зала сильнее притягивают потребителей и заставляют их уделять больше внимания находящимся здесь товарам. В-третьих, траектория движения покупателей в наибольшей степени зависит от размещения товаров.

В результате анализа Д. Джил и его коллеги обнаружили, что «пространственная доступность», т. е. комбинация визуальной доступности зоны и расстояния от входа, может объяснить 26 % перемещений покупателей. В то же время анализ не выявил никакой корреляции между пространственной доступностью и тем, как потребители взаимодействовали с ассортиментом. Следовательно, из этого исследования можно сделать грубый вывод, что люди склонны использовать для перемещения более доступные зоны, но размещение там товаров, которые хочет продать ритейлер, не имеет смысла. Если продолжить эту цепочку рассуждений, можно сказать, что оптимальным вариантом для размещения в доступных зонах будут лидеры продаж. В пользу этого вывода свидетельствует и исследование Х. Соренсена, о котором я расскажу чуть позже. Несмотря на то что Д. Джил и его коллеги (2009) использовали слишком небольшую выборку, чтобы получить надежные результаты, их метод выглядит многообещающим. Если выделить паттерны перемещения потребителей, используя данные с камер скрытого наблюдения, и сравнить их с планировкой магазина, можно получить ценные знания о возможностях управления покупательским потоком.

К настоящему моменту использование видеосъемки для оценки передвижения покупателей дало ряд интересных гипотез, хотя и ограниченное количество обобщаемых знаний. Коммерческие компании, такие как британская Footfall и шведская Cognimatics, предлагают на рынке свои решения, эффективность которых, правда, пока не подтверждена академическими исследованиями. Шведский ритейлер ICA сотрудничает с Cognimatics и тестирует ее технологии, чтобы оценить их преимущества. Например, Cognimatics предлагает такое интересное решение, как комбинация маленькой камеры и программного обеспечения для распознавания лиц. Камера может быть расположена на специальной выкладке, где она подсчитывает количество проходящих мимо покупателей, а также процент повернувшихся к ней лицом. Тем не менее в ходе тестирования, осуществленного мной вместе с IKEA, мы обнаружили несколько проблем. Одна касалась того, куда направить камеры. Дело в том, что для правильной работы оборудования все покупатели должны смотреть на него под одинаковым углом с одинакового расстояния. В жизни такое случается редко, поэтому данная технология, при всей своей перспективности, пока требует значительной доработки.