Выводы П. Андерхилла, безусловно, представляют собой интерес и могут служить источником целого ряда рекомендаций, применимых непосредственно на практике: например, крупные магазины способны увеличить среднюю сумму чека, используя бо́льшие по размеру тележки. Однако идеи П. Андерхилла почти не подвергались тщательной проверке. Разумеется, не всегда требуется проводить тестирование так, как это принято в академической практике, но все же было бы полезно знать, при каких условиях ритейлер может ожидать получения заявленных результатов.

Наряду с множеством практикующих маркетологов, исследования которых так и не были опубликованы, британский ученый Эндрю Ньюман и его коллеги (Э. Ньюман и др., 2002, 2003) предприняли попытки разработать компьютерный метод анализа данных, собираемых посредством видеозаписи. Чтобы применение последней действительно было эффективнее непосредственного наблюдения, требуется каким-то образом упростить или облегчить анализ. Например, П. Андерхилл использовал функцию ускоренного воспроизведения.

Несмотря на многообещающие попытки, Э. Ньюману пока не удалось разработать полностью успешный метод. В целях экономии объема памяти он использует скорость съемки пять кадров в секунду. Однако основная проблема состоит в том, как научить камеры наблюдения распознавать разных покупателей. Ньюман опубликовал несколько статей с описанием попыток использования этого метода, и, как следует из его работ за 2002–2003 гг., компьютерный анализ показывал, что в магазин входило больше людей, чем выходило из него (!). Уровень соответствия с результатами непосредственных наблюдений составлял порядка 94 %.

Джордж Джил и его коллеги (Д. Джил и др., 2009) осуществили анализ перемещений людей, снятых системой скрытого видеонаблюдения, в большом супермаркете. Ученых интересовало, как и в какой степени планировка магазина влияла на поведение покупателей. Для этого они проанализировали траекторию их движения, а также взаимодействие с товарами (перед какими из них они останавливались).

Изначально было выдвинуто три предположения о том, каким образом планировка способна влиять на поведение покупателей. Во-первых, расстояние от входа может частично определять характер перемещения и взаимодействия с товарами. Во-вторых, более заметные участки торгового зала сильнее притягивают потребителей и заставляют их уделять больше внимания находящимся здесь товарам. В-третьих, траектория движения покупателей в наибольшей степени зависит от размещения товаров.

В результате анализа Д. Джил и его коллеги обнаружили, что «пространственная доступность», т. е. комбинация визуальной доступности зоны и расстояния от входа, может объяснить 26 % перемещений покупателей. В то же время анализ не выявил никакой корреляции между пространственной доступностью и тем, как потребители взаимодействовали с ассортиментом. Следовательно, из этого исследования можно сделать грубый вывод, что люди склонны использовать для перемещения более доступные зоны, но размещение там товаров, которые хочет продать ритейлер, не имеет смысла. Если продолжить эту цепочку рассуждений, можно сказать, что оптимальным вариантом для размещения в доступных зонах будут лидеры продаж. В пользу этого вывода свидетельствует и исследование Х. Соренсена, о котором я расскажу чуть позже. Несмотря на то что Д. Джил и его коллеги (2009) использовали слишком небольшую выборку, чтобы получить надежные результаты, их метод выглядит многообещающим. Если выделить паттерны перемещения потребителей, используя данные с камер скрытого наблюдения, и сравнить их с планировкой магазина, можно получить ценные знания о возможностях управления покупательским потоком.

К настоящему моменту использование видеосъемки для оценки передвижения покупателей дало ряд интересных гипотез, хотя и ограниченное количество обобщаемых знаний. Коммерческие компании, такие как британская Footfall и шведская Cognimatics, предлагают на рынке свои решения, эффективность которых, правда, пока не подтверждена академическими исследованиями. Шведский ритейлер ICA сотрудничает с Cognimatics и тестирует ее технологии, чтобы оценить их преимущества. Например, Cognimatics предлагает такое интересное решение, как комбинация маленькой камеры и программного обеспечения для распознавания лиц. Камера может быть расположена на специальной выкладке, где она подсчитывает количество проходящих мимо покупателей, а также процент повернувшихся к ней лицом. Тем не менее в ходе тестирования, осуществленного мной вместе с IKEA, мы обнаружили несколько проблем. Одна касалась того, куда направить камеры. Дело в том, что для правильной работы оборудования все покупатели должны смотреть на него под одинаковым углом с одинакового расстояния. В жизни такое случается редко, поэтому данная технология, при всей своей перспективности, пока требует значительной доработки.

Еще одно техническое решение для измерения потока покупателей состоит в том, чтобы прикрепить под тележки небольшие RFID-метки, которые передают радиосигналы на приемник, установленный на потолке магазина. Эта технология уже дала некоторые интересные результаты. Одним из исследователей-предпринимателей, стоящим за ее разработкой, является Хёрб Соренсен. Его система под названием PathTracker была приобретена исследовательской компанией TNS. Недостаток данного метода состоит в том, что он определяет местоположение тележки, а не человека. Это означает, что в магазинах с большим потоком покупателей, где люди часто оставляют тележки в стороне, пока сами выбирают товары, точность измерений будет страдать.

Я нашел три опубликованных исследования, опирающихся на данные, полученные при помощи данной технологии. Это исследования Х. Соренсена (2003), Д. Ларсона, Э. Брэдлоу и П. Фейдера (2005) и С. Уи, Э. Брэдлоу и П. Фейдера (2009). Все они будут рассмотрены нами ниже.

Х. Соренсен (2003) провел анализ, основанный на наблюдениях за 200 000 покупателями в 150 разных магазинах. Возможно, такого рода измерения помогут нам разрушить некоторые глубоко укоренившиеся мифы. Например, Х. Соренсен утверждает, что, если вход находится справа, покупатели, как правило, предпочитают обходить торговый зал против часовой стрелки (это было обнаружено в 100 магазинах). Если же вход расположен слева, поток движется по часовой стрелке. Интересным открытием является то, что в первом случае средняя сумма покупок увеличивается на $2. Это может объясняться так называемым пристеночным шопингом (Ф. Баттл, 1984). Поскольку большинство людей правши, когда они движутся по торговому залу, им гораздо проще брать товары с полок, находящихся справа.

Таким образом, Х. Соренсен поддерживает гипотезу о локациях, о которой мы говорили выше. Покупатели движутся по определенной схеме, и ритейлеры должны размещать товары в соответствии с ней. Этот подход можно противопоставить другому: когда ритейлер располагает отделы так, чтобы направить людей в «правильном» направлении. Х. Соренсен приводит доводы в пользу своей гипотезы, утверждая, что определенные модели покупательского поведения объясняются «географическими» факторами, независимо от того, какие товары расположены в данном месте.