Ежегодно на магазинные акции, маркетинг и мерчандайзинг уходит более $600 млрд. Цифра впечатляющая, но если бы удалось подсчитать, сколько денег теряется из-за неправильного ценообразования, отсутствия товаров на складе, плохо выполненных промостендов, эта сумма впечатляла бы не меньше.
Важным фактором тут является то, что бренды распространяют свою продукцию розничным торговцам. В итоге тысячи децентрализованных розничных точек, каждая на свой лад, пытаются организовать акцию. Результат неутешительный: бренд платит за размещение промостенда, а 49% времени он отсутствует. Рассчитываются и планируются условия спецпредложений — но 22% времени эти цены недействительны. А ещё есть немаловажный фактор человеческих ошибок, который порой может доходить до абсурда, неорганизованная работа мерчандайзеров, и т. д., и т. п.
Эти печальные результаты радуют только одну компанию — Quri. Именно она решила использовать силу «больших данных» и мобильного краудсорсинга, чтобы оперативно находить причины неэффективной работы магазинов. И компания обещает, что с помощью её инструментов бренды и розничные партнёры наконец-то смогут договориться, устранить текущие проблемы и значительно увеличить продажи.
Первое, что сделала Quri, — наняла целую армию удалённых наёмных работников, которые обходят супермаркеты вроде Walmart или Target со смартфоном, выполняя простые задачи. В частности, они проверяют, установлены ли промостенды в соответствии с инструкцией (и установлены ли вообще), имеет ли менеджер по продажам представление о ценах и акциях и так далее. Выявленные проблемы немедленно фиксируются при помощи смартфона и передаются в центр для проверки и обработки.
Для эффективного сканирования штрихкодов и оперативной съёмки проблем в качестве рабочего инструмента был выбран, конечно же, iPhone, для которого в Quri разработали приложение под названием EasyShift.
Множество таких проверяющих «в хаотичном порядке» ежедневно посещают тысячи магазинов и собирают информацию, которую в противном случае компании никогда не получили бы в случае структурированных и планируемых заранее проверочных акций.
Да, денег такой удалённый работник берёт совсем немного. Те, кто использует EasyShift для эпизодической случайной подработки, получают около сотни долларов в месяц. Впрочем, существуют приверженцы Quri, которые превратили обход магазинов в постоянный заработок, получая ежемесячно $500–1 000. Экономия же средств клиентов по итогам проверок составляет миллиарды.
Нельзя сказать точно, сколько именно информаторов трудится в данный момент на благо Quri и её клиентов. Однако руководство компании утверждает, что в настоящее время их достаточно для того, чтобы охватить 99% ритейлеров, то есть десятки тысяч магазинов. Ещё год назад этот показатель недотягивал до 40%.
Накопленные данные обрабатываются при помощи компьютерных алгоритмов и наглядно визуализируются для клиента. Заказчик может в реальном времени лицезреть, кто именно из распространителей его продукта на сегодня халатно относится к акциям и впустую тратит его деньги. Это позволяет своевременно реагировать на проблему — возможно, сменить кадры или провести тренинги и разъяснительную работу. В клиентские сервисы Quri входит система оповещения, которая незамедлительно отправляет сообщение по электронной почте после обнаружения проблемы. Когда она оказывается устранена, получатель оповещает об этом систему или же указывает, что именно мешает решить данный вопрос.
Quri не ограничивается «мелким шпионажем». Собранные данные система не только передаёт клиентам, но и сопоставляет с другими источниками — к примеру, информацией о точках продаж, лояльности клиентов и т. д. Это в итоге позволяет оценить влияние разных показателей на розничные продажи. Все выводы базируются на реальных результатах конкретного магазина. Кроме того, Quri даёт возможность наблюдать динамическую картину — следить за происходящим в течение длительного времени и выявлять систематические причины неэффективной работы.
Таким образом, в арсенале Quri присутствуют и общие практические знания о промышленных и рекламных тенденциях, и наборы частной информации, связанной с продавцом или магазином.
В данный момент Quri работает с крупными брендами — такими как Procter & Gamble, Nestle, Unilever — и амбициозно заявляет, что поможет им не только улучшить отслеживание того, что происходит с их товаром на данный момент, но и прогнозировать продажи нового продукта. Внушительный список именитых клиентов тем более удивителен, если учесть, что компания находится на рынке менее двух лет, а её штат пока не превысил тридцати сотрудников. По словам владельцев, рост компании за второй год существования составляет 1 000%.