Как правило для полевого контроля используется три формы контроля: компьютерное распознавание, проверка фотоотчетов контролером и полевые аудиты.
Компьютерное распознавание эффективно работает только при тотальной оценке занимаемой доли на полке и OSA. А вот проверку по фотоотчетам и полевые аудиты из-за высокой стоимости контроля рекомендуется проводить выборочно. Особенно это касается тех случаев, когда есть большие матрицы и большая адресная программа.
Как можно решить этот вопрос? Существует алгоритм, где система автоматически отбирает визиты по ряду критериев для точечной проверки аудиторами. Вот некоторые из них:
1. Каждый мерчандайзер должен быть проверен в течение месяца X раз (параметр задает сервис). Вне зависимости от того, хорошо или плохо он работал.
2. Количество проверок автоматически будет увеличено, если были допущены ошибки. Это будет происходить до тех пор, пока качество не перестанет вызывать вопросы.
3. Все новички, проходящие курс обучения, проверяются первые 10 визитов подряд.
4. Мерчандайзер сообщил, что он не смог выполнить задание по независящим от него обстоятельствам, выбрав из меню приложения причину. Но при этом другие мерчандайзеры с такими трудностями в магазине не сталкивались. Тогда назначается аудит.
Список критериев алгоритма довольно длинный, и он постоянно пополняется. При этом количество проверяемых визитов никогда не превышает 15–25% от общего числа визитов, так как выборка такого размера статистически релевантна. Это позволяет четко бюджетировать затраты на контроль качества и снижать себестоимость услуги для заказчика.
Такой подход формирует у мерчандайзеров понимание того, что они постоянно находятся под контролем. При этом комбинация критериев такова, что мерчандайзер даже представить себе не может, когда именно его проверили, сколько раз, кто и когда. Часто мы проводим аудит с фотофиксацией по горячим следам, и обратная связь по нему предоставляется максимально оперативно.