Визуальная аналитика выкладки товаров в магазине здорового питания
Запрос клиента:
Сеть магазинов здорового питания активно развивала премиальные категории: органические продукты, суперфуды, витамины. Но конверсия в покупку не превышала 12% при ожидании(бизнес модели) 20%, а средний чек падал на –7%.
Руководство предполагало, что проблема — в самой выкладке: премиальные товары просто «терялись» на полке. Но стандартные аудиты не давали объективных данных. Управление приняло решение использовать современные решения на базе ИИ для объективных и эффективных решений.
Решение SCG:
Мы внедрили систему AI Shelf Vision, которая анализировала реальное поведение покупателей у полки. Клиент получил объективные данные: на какие зоны падает внимание, какие товары игнорируются, где происходят «разрывы» в процессе выбора. На основе аналитики мы перестроили выкладку и протестировали новые схемы размещения.
Техническая реализация:
- Компьютерное зрение для фиксации взаимодействия покупателей с товарами.
- Heatmap-аналитика для построения тепловых карт внимания.
- Кластеризация паттернов для выделения групп покупателей по стилю поведения.
- A/B тесты выкладки с автоматическим расчётом uplift продаж.
- Масштабируемая инфраструктура через ML-ops пайплайн.
Результат:
- Конверсия «подход → покупка» выросла на +18%.
- Продажи премиальных категорий — на +25%.
- EBITDA сети увеличилась на +1,7 п.п..
- Компания впервые получила точные данные о том, как покупатели реально ведут себя у полки. Это позволило выстроить новый стандарт мерчандайзинга, основанный на данных, а не на субъективных гипотезах.
Команда SCG приняла вызов и реализовала весь проект от стратегии до полного внедрения за 4.5 месяца, что позволило клиенту получить результаты в текущем году и нивелировать ожидаемую просадку.
