Protegendo o autoatendimento: um desafio complexo que exige soluções combinadas

Publicado por NCR Voyix (https://www.ncrvoyix.com/resource/securing-self-checkout-a-complex-challenge-requiring-combined-solutions)

Nos últimos anos, o autoatendimento evoluiu de um recurso suplementar para um componente essencial da experiência de varejo, transformando a forma como os clientes compram. De acordo com o relatório RBR 2024 Global Self-Checkout, 2023 foi um ano recorde para remessas de terminais de autoatendimento, principalmente para a Europa Ocidental, destacando sua crescente importância no varejo. O autoatendimento oferece maior eficiência, maior acessibilidade e mais caixas de checkout sem os custos adicionais de mão de obra. No entanto, para proprietários e gerentes de lojas, o autoatendimento também pode aumentar a vulnerabilidade em torno da perda de mercadorias.

Os métodos tradicionais de prevenção de perdas utilizam medidas baseadas em alertas como uma abordagem fundamental para esse problema, o que aumenta os obstáculos ao roubo e geralmente leva a melhores resultados de perdas em toda a loja. No entanto, quando aplicada ao autoatendimento, essa abordagem tem várias falhas críticas:

• Ela pressupõe que a maior parte da perda de encolhimento em autoatendimento é a mesma que em toda a loja.
• Ela ignora formas mais sutis de encolhimento por clientes que inicialmente não pretendem roubar.
• Ela afeta uma grande maioria de clientes, correndo o risco de afastar clientes honestos e custando ao varejista mais do que apenas uma redução em seus lucros.
• Mais importante, essas medidas geralmente operam assumindo que toda a perda é devido a roubo intencional. Na realidade, uma parcela substancial da redução no autoatendimento não é intencional. Pesquisas feitas pelo ECR Loss Group e Adrian Beck em 2018 e 2022 revelaram que 52% da redução é acidental, ofuscando os 48% atribuídos à intenção maliciosa.

Entender a distinção entre roubo não intencional e intencional é crucial para uma prevenção eficaz no autoatendimento, pois afetará todos os compradores. A Dra. Emmeline Taylor, do Departamento de Sociologia da City, University of London, introduziu o termo “swipers” para descrever clientes aparentemente bem-intencionados que se envolvem em furtos de rotina. Esses indivíduos podem sair acidentalmente da loja sem pagar por algo e, ao perceber o quão fácil é, continuar a explorar o sistema roubando. Eles também podem justificar suas ações devido a experiências negativas na loja ou como compensação por aumentos de preços ou redução de pessoal.

As estratégias tradicionais de prevenção de perdas geralmente não conseguem lidar com comportamentos de swiper. Com a pressão adicional dos aumentos globais no custo de vida, há um risco maior de comportamentos de golpistas pela primeira vez na zona de autoatendimento. Essa tendência é agravada pelas mídias sociais, reforçando a facilidade e a aceitabilidade social desse desafio em uma escala mais rápida do que o setor de varejo pode contê-lo. Lidar com isso requer uma mistura de soluções, incluindo tecnologia de IA, como PickList Assist e Everseen da NCR Voyix, e treinamento operacionalizado de encolhimento direcionado que ofereça atendimento excepcional ao cliente. Um simples sorriso, uma saudação amigável, resolução rápida de problemas e um adeus caloroso podem impactar significativamente o comportamento do cliente, transformando perdas potenciais em interações positivas e limitando riscos adicionais. Ao se concentrar em estratégias de soluções combinadas, os varejistas podem combater efetivamente o encolhimento acidental e intencional, aprimorando a experiência geral de autoatendimento em vez de perseguir o risco de movimentação na área de autoatendimento.

As 3 principais fontes comuns de risco de autoatendimento resultando em perda

Como estudos recentes indicam que o comportamento do swiper é cada vez mais comum, os varejistas estão prestando mais atenção às vulnerabilidades em seus sistemas. Os varejistas que usam soluções combinadas com tecnologia de IA globalmente estão vendo até 5% das transações incluírem pelo menos um desses comportamentos mais comuns listados abaixo. Essas estatísticas refletem o desafio significativo que os varejistas enfrentam para impedir que os clientes saiam da loja sem pagar por todas as suas mercadorias, acidentalmente ou propositalmente, mesmo quando são compradores habituais e potencialmente familiarizados com a interface. Abordar corretamente a prevenção de perdas no autoatendimento requer inovação, informada por toda a gama de comportamento do comprador.

1. Itens não escaneados
Itens não escaneados representam o maior desafio e o maior volume de perdas no autoatendimento, geralmente respondendo por mais de 60% do problema. Não importa se os compradores intencionalmente ou não não estão escaneando itens, 3% das transações incluem mercadorias não escaneadas, o que leva a uma perda significativa de receita, mas também apresenta uma oportunidade de melhoria para clientes e funcionários, além de melhorar a lucratividade final.

Motivadores de itens não escaneados:

• Desafios de acessibilidade: Interfaces personalizadas e designs exclusivos de UI (User Interface) podem confundir compradores pouco frequentes.
• Problemas de embalagem: Itens não escaneados na primeira tentativa ou produtos não listados, resultando em erros de “item desconhecido”.
• Interferência de código QR: Códigos QR em produtos interrompem leitores de código de barras.

Pontos-chave para prevenção eficaz:

• Alertas de peso ineficazes: 77% dos gerentes de prevenção de perdas veem os alertas de peso como a melhor solução para esse problema hoje, de acordo com o relatório do ECR. No entanto, alertas falsos geralmente ocorrem porque o peso do produto não está alinhado com o banco de dados, levando a intervenções desnecessárias. Além disso, embora a equipe possa atender a esses alertas, eles geralmente não conseguem resolver o problema subjacente.
• Aprendizado com base em dados: ferramentas como a Everseen analisam dados reais de alto volume de 140.000 caixas de autoatendimento diariamente para capturar comportamentos reais do varejo e criar alertas não escaneados precisos. O sistema deles emprega “empurrões suaves”, usando GIFs para gentilmente estimular e corrigir o comportamento do cliente, criando uma experiência positiva para clientes e funcionários.
• Responsabilidade do cliente: entender os desafios do cliente e corrigir comportamentos é essencial. Ao tomar medidas para corrigir roubos acidentais ou intencionais, os varejistas podem converter riscos e perdas potenciais em transações de pagamento, garantindo uma experiência de autoatendimento mais segura e eficiente agora e no futuro.

2. Uso indevido de códigos de consulta de preço
O uso múltiplo de PLUs (códigos de consulta de preço) é um problema comum em que os clientes usam o código de um item para registrar um item diferente. Por exemplo, um cliente pode usar o código para cebolas ou batatas para escanear vários itens que, em alguns casos, custam significativamente mais. Esse comportamento, seja intencional ou devido a erros genuínos, geralmente passa despercebido, levando a perdas substanciais de receita e imprecisões de estoque.

Moivadores do uso indevido de PLU:

• Uso intencional: alguns clientes podem usar deliberadamente um código PLU mais barato para economizar dinheiro em itens mais caros.
• Erros genuínos: barreiras de idioma, opções de menu pouco claras, imagens de itens ruins e interfaces de varejo inconsistentes podem levar a erros honestos. Os clientes podem ter dificuldade para encontrar os códigos corretos e usar inadvertidamente o errado, resultando em redução não intencional.
• Implementação de soluções eficazes: para combater esse problema, é essencial aproveitar a tecnologia avançada de IA e combinada com o treinamento da equipe. Soluções como o PickList Assist da NCR Voyix podem detectar itens e reduzir as opções de escolha para os clientes. Permitir que uma maçã mostre apenas as opções de maçã reduz a oportunidade de abuso do sistema. Isso também significa que não há necessidade de alertas para a equipe e menos atrito para os clientes, a partir de uma simples mudança que beneficia a todos.

Além disso, o treinamento operacionalizado de redução alinhado com as soluções móveis RAP (Remote Attendant Program) equipa e capacita os anfitriões de autoatendimento com as habilidades necessárias para reconhecer e lidar com comportamentos ruins adicionais. Essa abordagem combinada de tecnologia e vigilância humana pode reduzir significativamente a ocorrência de redução relacionada à PLU, seja intencional ou não.

Pontos-chave para prevenção eficaz:

• Detecção com tecnologia de IA: o PickList Assist e o Everseen da NCR Voyix utilizam análise de dados em tempo real para identificar e sinalizar transações suspeitas envolvendo uso indevido de PLU.
• Treinamento da equipe: processo operacionalizado usando dispositivos portáteis informativos e treinamento de redução alinhado ajuda a equipe a se tornar adepta a detectar e responder à manipulação de PLU, aumentando sua capacidade de intervir adequadamente.
• Interfaces de usuário aprimoradas: garantir que os sistemas de autoatendimento tenham suporte claro e multilíngue e imagens precisas do produto pode ajudar a reduzir erros não intencionais dos clientes.
• Interação com o cliente: envolver os clientes com interações e assistência positivas pode impedir comportamento fraudulento e promover transações honestas.

3. Saída sem pagamento (“walk off”)
“Walk-off” é quando um cliente inicia o checkout em uma fila de autoatendimento, mas sai antes de pagar. Isso pode acontecer devido a genuína falta de supervisão, problemas técnicos como tempo limite de pagamento ou roubo intencional. Às vezes, os clientes podem levar mercadorias não pagas com eles, representando uma perda direta. Mesmo quando a mercadoria é deixada para trás, é necessário que os funcionários coletem e reabasteçam esses itens, levando a ineficiências operacionais.

Motivadores de abandonos:

• Alertas inaudíveis: quando os alertas programados são muito silenciosos ou ausentes, os clientes podem perdê-los ou ir embora sem chamar a atenção da equipe.
• Distrações visuais: quando as mensagens na tela são confusas, os compradores podem entender mal ou se distrair.
• Falta de portões de saída: embora pareça simples, uma barreira física pode efetivamente evitar abandonos.
  Supervisão passiva da equipe: se os membros da equipe não forem devidamente treinados, eles podem não perceber comportamentos suspeitos ou incorretos do cliente.
• Sistemas de pagamento confusos: quando os clientes não entendem o sistema de pagamento, eles podem ficar frustrados e abandonar a transação. em dificuldades técnicas, resultando em clientes frustrados

Pontos-chave para prevenção eficaz:

• Alerta com tecnologia de IA: usar a tecnologia de IA para monitorar o comportamento do cliente e detectar potenciais abandonos em tempo real pode ajudar a equipe a intervir prontamente.
• Treinamento de equipe: O treinamento operacionalizado de encolhimento equipa a equipe para reconhecer e lidar com desistências de forma eficaz, garantindo que eles saibam como ajudar os clientes e evitar perdas.
• Experiência do usuário aprimorada: Agilizar o processo de autoatendimento com instruções claras e tecnologia confiável pode reduzir desistências não intencionais.

O primeiro passo para lidar com essas fontes comuns de risco no autoatendimento é entendê-las. Então, com a combinação das soluções estratégicas destacadas neste artigo, como PickList Assist e Connected Associate da NCR Voyix, bem como os portões de saída Everseen e ITab, e a camada adicional de equipes de atendimento ao cliente bem treinadas, os varejistas podem criar uma defesa robusta contra desistências acidentais e intencionais.