Egy kereskedelmi cég életében az adat gyakorlatilag „aranyat ér”. A SPAR Magyarország Kft.-nél a friss termeléstől az üzletpolcig vezető út – logisztikával, minőségirányítással és értékesítési visszajelzésekkel kísérve – egy hatalmas és folyamatosan bővülő adathalmazt termel. Horváth Ferenc előadásában mutatta be, hogyan épül be az adat a mindennapi döntéshozatalba – és hogyan formálja a jövőben a kereskedelem világát.
A hálózat szerkezete és működése
A SPAR Magyarország rendszerében több mint 650 üzlet működik, ezek között franchise szupermarketek és 36 nagyobb nemzetközi formátumú hiper/szupermarket szerepel. A cég két logisztikai központja (Bicskén és Üllőn) szolgál ki mindent, és emellett saját húsüzemek, convenience termékeket gyártó egységek, valamint oktatóközpont is működik az értékesítés és minőségirányítás támogatására.
Az üzemeikben évente mintegy 27 000 tonna friss hús kerül feldolgozásra, plusz készételek, szeletelt sajtok és készítmények előállítása. A hálózat több mint 14 000 munkavállalót foglalkoztat, és napi szinten közel 1 millió vásárlói tranzakció érkezik – ez éves szinten akár 6 milliárd adatpontot jelent.
Adatgyűjtés és -feldolgozás: az értékesítés pillanatai
A kasszarendszeren keresztül valós időben gyűjti a cég az információkat: termék, darabszám, akciós arány, vásárlói szokások. Több mint 5000 kasszából érkezik adat, ami alapján azonnali reakció lehetséges: például egy akció sikeressége, vevői preferencia vagy vásárlási szegmens alapján.
A kasszaadat mellett a hűségprogram / digitális kártyarendszer fontos bővítmény: a vásárlók regisztrációval életkort, lokációt, vásárlási preferenciát és érdeklődési köröket kötnek a saját profiljukhoz. Ez lehetővé teszi a vevőalapú szegmentálást, személyre szabott ajánlatokat, és mindemellett a digitális MySPAR applikációval egyszerűsíti a pontgyűjtést, nyereményjátékokat – és az adatkezelés automatizmusát.
Adattól akcióig: az értékesítés adaptív rendszere
A cég erőteljesen épít a szortimentoptimalizálásra és előrejelzési eszközökre: a különféle profilú üzletekhez más-más kínálati mix szükséges, amit ezek az adatok segítenek összeállítani. A forecast (előrejelzési) rendszer figyelembe veszi az előző hetek eladásait, akciókat, külső paramétereket (pl. új bolt nyitása, útlezárás, évszakváltozás), így intelligens rendelési javaslatot ad.
A rendszer automatizált: a boltoknak kiküldött rendelési javaslatot a bolt el is fogadhatja automatikusan, vagy minimális felülírással. A cél az, hogy ezek a javaslatok működjenek emberi beavatkozás nélkül is – mert minél kevesebb emberi módosítás történik, annál tisztább adatok kerülnek visszacsatolásra, ami még jobb előrejelzést tesz lehetővé.
A feldolgozott adat mennyisége lenyűgöző: naponta akár 1–1,2 millió vásárló, minden vásárlás egy adatpont, és ezek éves szinten több tízmilliós adatsorozatokká állnak össze. A korábbi rendszerekhez képest ma már nem napok, hanem percek alatt tudják lekérdezni, mely termék volt népszerű vagy kevésbé népszerű egy adott időszakban.
Termelésre ható adatok
A termelőüzemekbe behúzott értékesítési előrejelzések révén a húsfeldolgozó vagy convenience üzemben nagyon pontosan tervezhető a gyártás, a csomagolás, a kiszállítás. A cél itt a veszteség minimalizálása és a frissesség megtartása: plakátokat vagy polcokat nem kell hónapokkal előre betárazni – az aktuális eladási pályát követik.
A logisztikai műveletek optimalizálhatók: ha egy boltban előre tudják, milyen árucikkből mennyire van szükség három nap múlva, akkor hatékonyan szervezhető a szállítás, a raktárkészlet is. Mindez csökkenti a hulladékot, lerövidíti az időt, amelyek hagyományosan értékromlást eredményeznek.
Adatok + mesterséges intelligencia = folyamatos fejlődés
A rendszer egyre intelligensebb: korábbi adathalmazokra, viselkedésmintákra építve a forecast motor képes „magától tanulni”. Minimális emberi beavatkozással finomítja saját előrejelzéseit – így hetes és napi szinten növekszik a pontosság. Ehhez azonban elengedhetetlen a tiszta, nem torzított adatsor: ha valaki manuálisan módosít egy rendelést, az már „szennyezheti” az algoritmus tanulási folyamatát.
A cégvezető megjegyezte: az első években még csak papírra és egyszerű táblázatokba gyűjtötték az adatokat; ma már a mesterséges intelligencia mellett egy teljes motor dolgozik a döntéstámogatásban.
Hol tartunk ma – és merre tartunk a jövőben?
A SPAR Magyarország értékesítési folyamataiban már ma jelen van a teljes adatkövetés a kiskereskedelmi tranzakciótól egészen a termelésig. A vevői igények alakulását valós időben figyelik, és ezek alapján képesek rugalmasan reagálni: készletet átcsoportosítani, akciót indítani, új árucikkeket feltenni, vagy épp visszahúzni bolti kínálatból. A forecast alapú rendelésoptimalizálásnak köszönhetően minimális emberi munkával tiszta adatokat használhatnak – és ezáltal jobb minőségű döntéseket.
A következő cél: az emberi beavatkozás minimalizálása, és az AI alapú rendszer önálló működése. Ez nem azt jelenti, hogy az ember eltűnik – sőt, a jövőben a munkavállalók feladata a rendszer felügyelete, stratégiai gondolkodás és emberközpontú vevői élmény biztosítása lehet.
