Lohturuokaa, niksikkyyttä, terveyspäivitettyä retroruokaa, täsmähyvinvointia ja vartissa valmista -filosofiaa. Ruokatrendit ja elämäntaparemontit samoin kuin vaivattomuutta korostava ruoan verkkokauppakin elävät alueellisesti omaa elämäänsä. S-ryhmä rakentaa täsmätarjontaansa Hangosta Ivaloon asiakastietoihin pohjautuvalla valikoimaoptimoinnin työkalulla.

S-ryhmän teettämän tutkimuksen mukaan puolet suomalaisista uskoo, että tarkka tieto omista ostoksista vaikuttaa heidän ostokäyttäytymiseensä.

Data on mukana kaikessa. Asiakkaiden saatavilla on tietoa päivä päivältä enemmän. Samoin kaupoilla itsellään. Parhaiten pärjäävät ne, jotka kykenevät hyödyntämään kasvavien datavirtojen tietoa asiakastarpeiden ymmärtämiseksi ja niiden ratkaisemiseksi entistä osuvammin. Asiakkaat puolestaan tekevät entistä analyyttisempiä ostopäätöksiä ja lähettävät kokemuksensa verkon vietäväksi eteenpäin.

Ruokakorin ravintolaskuri, ruokaostosten kotimaisuusaste tuoteryhmittäin, hiilijalanjäljen vaihtelut, hedelmien ja vihannesten kulutuskäyrä sekä verkkokaupan älykäs ostoslista, joka muistuttaa ruokatarvikkeista, joita saatan keittiössäni lähipäivinä tarvita. Nämä ovat esimerkkejä arkea helpottavista mobiilipalveluista, joita

S-ryhmässä on kehitetty kiihtyvään tahtiin viimeisten vuosien aikana asiakkaiden ostotietoja hyödyntäen.

"Pyrimme vastaamaan koko ajan entistä paremmin siihen, että jokaisessa myymälässämme olisi asiakaskysyntää parhaiten vastaava valikoima."

SOK:n tuoteryhmäjohtaja Heidi Salmi tietää täsmävalikoimien syntyvän tarkan tiedon pohjalta.
– Asiakastiedon hyödyntäminen osana osuvampien valikoimien tekemistä on kytketty tiiviiksi osaksi kaupparyhmän perustekemistä. Pyrimme vastaamaan koko ajan entistä paremmin siihen, että jokaisessa myymälässämme olisi asiakaskysyntää parhaiten vastaava valikoima.

Kaivattu työkalu valikoimaräätälöintiin

Entistä tarkempaa myymäläkohtaista valikoimaa on S-ryhmässä tuottanut jo kohta vuoden verran uusi valikoimaoptimoinnin työkalu (Assortment Optimization and Clustering). Kehittyneeseen analytiikkaan sekä tuotteiden tuoteominaisuuksiin ja algoritmeihin perustuvan työkalun pohjana on S-ryhmän kuittidata.
– Tämä tarpeidemme mukaan räätälöity työkalu on ehdottoman hyvä tapa hyödyntää isoa datamassaa. Karkeasti yksikertaistaen kerätyistä ostotiedoista yhdessä tuoteominaisuuksien kanssa tulostuu työkalun toisesta päästä myymäläkohtaisesti mukautettu valikoimaehdotus.

S-ryhmän teettämän tutkimuksen mukaan puolet suomalaisista uskoo, että tarkka tieto omista ostoksista vaikuttaa heidän ostokäyttäytymiseensä.

Samankaltaisen asiakaskäyttäytymisen perusteella myymälät voidaan jaotella eri ryhmiin.
– Jos havaitsemme käyttäytymisessä tarpeeksi suuria eroja, myymälöistä luodaan klustereita eli ryhmiä, joille muodostetaan oma optimoitu valikoima ostokäyttäytymisen pohjalta.
– Esimerkiksi Ivalon ja Hangon myymälöissä sama hyllymetrimäärä voi täyttyä hyvin erilaisista tuotteista, mikäli myymälöiden kysyntä poikkeaa merkittävästi toisistaan. Työkalu analysoi tuotemassan ja antaa valikoimaehdotuksen, jota valikoimasta vastaavat henkilöt muokkaavat tarpeen mukaan.

Salmi toteaa valikoiman hiotumman optimoinnin hyödyttävän eniten pienimpiä myymälöitä.
– Jos hyllyssä on tilaa 30 tuotteelle, niiden on oltava sen myymälän kannalta osuvimpia tuotteita ja näyttäydyttävä asiakkaalle selkeänä kokonaisuutena.
– Valikoimamuutoksia on tullut työkalun käyttöönoton myötä kategorioista riippuen vaihteleva määrä. Erityisesti ensimmäisillä optimointikierroksilla niitä on voinut tulla runsaastikin.

Liikenteen solmukohtiin leipiä, maaseutupitäjiin lihapullia

S-ryhmässä ostotietoja käsitellään pääsääntöisesti asiakasryhmätasolla. Ketjuohjauksen asiantuntijat eivät näe yksilöllisiä asiakastietoja eli ostotietoja ei voi yhdistää johonkin tiettyyn henkilöön.
– Työkalun myötä voimme vastata aiempaa paremmin myymäläkohtaisiin tarpeisiin. Esimerkiksi liikenteen solmukohtien myymälöissä korostuu heti syötävät, toisaalla taas aterian osa -tyyppinen valmisruoka tai vaikkapa tietty brändi. Valikoimaoptimoinnin työkalu ei vedä automaattisesti paikkakuntia omiksi klustereikseen. Näemme kuitenkin, että samantyyppinen kysynnän rakenne keskittyy paikkakunnittainkin – esimerkiksi suurten kaupunkien myymälöissä on samankaltaista kulutuskysyntää.

"Työkalun myötä voimme vastata aiempaa paremmin myymäläkohtaisiin tarpeisiin."

Asiakastiedon kasvavasta liiketoiminnallisesta roolista on puhuttu jo kauan. Vaikka tästä tiedosta kyetään hyödyntämään vasta pieni osa, on sitä nimitetty bisneksen uudeksi öljyksi.
– Tietenkin myynnin ja kannattavuuden paraneminen on asiakastyytyväisyyden ohella uuden työkalun, analyysin ja algoritmien tähtäimessä. Työkalun kehitystyö jatkuu, mutta jo tässä vaiheessa vaikutukset myyntiin näyttävät odotusten mukaisilta ja lupaavilta.

Teksti: Lea Penttilä

Lue myös:
Ratinan K-Supermarket: menestysvalikoimaa rakentamassa