Jak v obchodech co nejefektivněji vystavit zboží? Chytré police od Adastry pomáhají Plzeňskému Prazdroji umístit pivo tam, kde se ho prodá nejvíc.
Kde vystavovat novinky? Která sekundární vystavení se vyplatí a která naopak nefungují? Do jaké výšky musíte naskládat karton plechovek, aby se co nejrychleji prodal? Jak počasí ovlivňuje chuť nakupovat nápoje? A proč se to mění od prodejny k prodejně? Odpověď na tyto otázky představuje zlatý grál nejen v pivovarnictví, ale v retailu obecně. Plzeňský Prazdroj proto do prodejen implementoval chytré police od Adastry, které trackují, co vše ovlivňuje kupní chování zákazníků.
Zisk přesných dat
„Chtěli jsme zjistit, co můžeme pro prodej našich nápojů dělat lépe. Zjednodušeně řečeno — umíme uvařit dobré pivo a musíme ho také umět nabídnout na správném místě, tedy tam, kde ho zákazník hledá. Vzdělávali jsme se v tom, jakým způsobem uspokojit spotřebitelské požadavky. Zajímalo nás například, co se lépe prodává v regálech, co na paletách nebo v lednicích. Proto jsme si řekli: změřme, jaké vystavení v rámci retailu funguje nejlépe,“ vysvětluje commercial excellence manager Plzeňského Prazdroje Pavel Císař.
Aby pivovar zjednodušil a zrychlil nakupování lidí, rozhodl se přesně a do detailu mapovat, kde nakupující pivo v obchodě hledají, a dokonce na jakém místě v rámci lednic či palet produkty preferují. K tomu mu pomáhají chytré police od společnosti Adastra.
V Prazdroji tak nyní vědí například, která značka z portfolia produktů se prodává nejvíce a která kampaň sekundárního umístění funguje nejlépe. Chytré police tak pomáhají lépe vyhodnocovat kampaně, plánovat nové a ušít zákazníkům nabídku konkrétní prodejny zcela na míru.
Musíte vědět, co od dat chcete
Nejdůležitější a zároveň nejtěžší fází implementace projektu chytrých polic byla změna nastavení ve firmě. „Plzeňský Prazdroj je obrovská firma, kolos, který je tady stovky let. První, co jsme museli udělat, byla změna ‚mindsetu‘ — toho, že používáme jiné nástroje, které jsme doposud nepoužívali a musíme jim věřit,“ říká Pavel Císař.
Přiznává, že tento proces trval skoro rok. „Potřebovali jsme si jasně definovat, jaká data přesně chceme získávat a co s nimi na konci uděláme. Jakou změnu přinesou. Z toho důvodu jsme museli interně propojit i většinu našich oddělení.“ Spolupráce a sdílení dat napříč firmou byly podle něj zpočátku tak kritické, že kvůli tomu postavili dvě nová „business intelligence“ oddělení. A vytvořili tak základ pro budoucí digitalizaci Prazdroje.
Konec „pocitologie“
V Prazdroji nyní kombinují data z chytrých polic se znalostí konkrétního prostředí. Každý supermarket je v jiném regionu, má jiné spotřebitele preferující rozdílné produkty, značky, balení. K tomu přidávají data z výzkumů.
„Pokud děláte výzkum třeba na ochucený Birell, který se v letních měsících prodává lépe, a pokud vám zrovna ten týden, kdy se průzkum dělal, proprší, tak prodeje jsou velmi ovlivněné. I chuť nakupovat tyto produkty je velmi ovlivněna.“
Pavel Císař, commercial excellence manager Plzeňského Prazdroje
Dříve data nahrazovali „pocitologií“. Výzkumné agentury, s nimiž jsou zvyklí pracovat, totiž při in‑store kvalitativních i kvantitativních výzkumech využívají lidi. A s jejich povahou či náladou pak výsledky stojí nebo padají. Výzkum navíc v agentuře zpracovávají a předávají Plzeňskému Prazdroji. „My jsme je pak na základě našich zkušeností a know‑how interpretovali a dělali z nich závěry. To je celý princip ‚pocitologie‘, která podle mě už dávno nestačí,“ říká Pavel Císař a dále konkrétněji vysvětluje: „Pokud děláte výzkum třeba na ochucený Birell, který se v letních měsících prodává lépe, a pokud vám zrovna ten týden, kdy se průzkum dělal, proprší, tak prodeje jsou velmi ovlivněné. I chuť nakupovat tyto produkty je velmi ovlivněna. Díky kontinuitě měření pomocí chytrých polic — přes léto, mimo léto, v sezonách, máme propojená data i s počasím — dokážeme eliminovat výkyvy a chyby.“
Další výzvou, jak získaná data využít, je one‑to‑one marketing. Pokud má zákazník potřebu si pivo koupit, chce ho najít tam, kde právě je, v balení, které zrovna potřebuje, a za cenu, jakou chce. Tam se snaží dostat i Plzeňský Prazdroj.
„Jeden příklad za všechny. V Praze na Můstku přímo v metru je supermarket. Vyznačuje se tím, že je tam možný i nákup v bednách, ve kterých standardně supermarket zásobujeme. Dokážete si představit, že si tam koupíte bednu a potáhnete ji metrem? Přesně s řešením podobných situací nám pomáhají data z chytrých palet,“ říká Pavel Císař a téma doplňuje tím, že získaná data velice pomáhají také s predikcí: „Cokoliv se stane na trhu, díky datům vyhodnocujeme, jestli je to náhlá změna, nebo je to trend. Nebo dostaneme další data, která nám pomáhají být přesnější v předpokladech. Jakmile už data máte a jsou nějakým způsobem strukturovaná, můžete je kdykoliv použít na odpovědi pro další byznysové ‚use cases‘,“ uzvírá Pavel Císař.
