Регистрация прошла успешно

Регистрация прошла успешно

На ваш e-mail пришло письмо с подтверждением

На вашу почту отправлена ссылка для восстановления пароля

Восстановление пароля
Все новости
17:34, 02 Февраля
«Магнит» стал первым ритейлером с собственным органическим производством в России
16:10, 02 Февраля
Средний чек на товары для дома в январе 2023 года вырос на 41%
15:50, 02 Февраля
Альфа-Банк и «нетмонет» представили первый ресторанный рейтинг на основе данных по чаевым
14:20, 02 Февраля
В 2023 году ADAMAS намерен открыть более 50 новых торговых точек
13:20, 02 Февраля
Ozon открыл сервис для продавцов «Деньги на закупки»
12:37, 02 Февраля
Число участников программы лояльности Fix Price выросло до 22 миллионов
11:46, 02 Февраля
Владельцы ТЦ станут развивать собственные бренды одежды
10:52, 02 Февраля
Фальсификата сыра и масла стало в три раза меньше благодаря маркировке
10:29, 02 Февраля
Торговым сетям запретят штрафовать производителей за срыв заказов ритейла
09:41, 02 Февраля
На Яндекс Маркете появились витамины и БАДы СТМ iHerb
30 Ноября 2022, 09:55
1173 просмотра

Большие данные и искусственный интеллект: как технологии помогают управлять ассортиментом

Большие данные и искусственный интеллект: как технологии помогают управлять ассортиментом

Ритейлеры и поставщики FMCG управляют широким портфелем разнообразных товаров — и это непростая задача. Она усложняется логистическими трудностями, изменением пула партнеров, неравномерным ростом цен, сменой потребительского поведения. Какие подходы и инструменты категорийного менеджмента помогут увеличить продажи, рассказывает Евгений Нагорный, старший консультант практики «Ритейл» компании Axenix (ex-Accenture).

Управление широким ассортиментом, множеством групп, категорий и субкатегорий требует глубокого понимания покупательского поведения. Уже не идет речь о том, какие печенья нравятся покупателям больше или какой вкус сока сегодня более популярен. Задача стоит шире и более многогранно: нравятся ли вообще печенье вашим покупателям, не замещается ли их потребление вафлями? А может, конфетами с желейной основой? Или покупатель вообще отказывается от сахаросодержащей продукции и движется в сторону ЗОЖ?

Та же история и с соками: пусть даже яблоко популярнее апельсина, а апельсин выбирает больше людей, чем томат. Но перераспределение вкусовых предпочтений может происходить на фоне сокращения соковой категории как таковой и роста категории воды в сегменте ароматизированных вариаций.

И это только отдельные тренды внутри пусть и не маленьких, но все же не якорных категорий товаров. А таких категорий сотни. Помимо этого актуальны вопросы управления промо и ценообразованием, оценки эффективности ассортимента в целом и на уровне отдельных SKU, определение перспектив роста продаж и оценка результатов ввода новинок.

Управлять товарами и группами товаров, категориями и группами категорий нужно комплексно — чтобы промо не обрушивало регулярные продажи, а новинки не перегружали полки в категориях, теряющих по тем или иным причинам актуальность для покупателей.

В последние 10 лет быстро развивались цифровые решения в области категорийного менеджмента. В последние годы они преследуют одну понятную цель: поиска «волшебной кнопки», нажатие которой сразу даст ответы на все комплексные вопросы управления широким ассортиментом товаров народного потребления. Система должна показать неэффективные товары, дать рекомендации по изменению цены и доли промо по ключевым товарам — причем точно и молниеносно.

Но обладать информацией и уметь ей пользоваться – не одно и то же. Ключевой задачей для всех, кто изучает потребителя ради улучшения его покупательского опыта, является способность определять важное, отсеивая лишнее. Это позволит рассматривать все процессы управления категорийным менеджментом в организации комплексно, не выделяя и не упуская отдельные блоки этой системы.

Первый блок — анализ ассортимента

В первую очередь, важно видеть картину в целом и иметь возможность декомпозировать ее до уровня частностей. Для этого необходимо идентифицировать в потоке транзакций конкретного покупателя, подсчитать сколько уникальных клиентов посещают торговые точки сети, сколько из них покупают товары собственных брендов. Чтобы уловить причинно-следственную связь изменения общих продаж в штуках и деньгах, важно знать:

●     сколько в целом тратит отдельный покупатель в определенный период времени,

●     каков средний размер его корзины в штуках,

●     сколько таких корзин он успел набрать и оплатить за это время.

А если дополнить это данными по средней стоимости одного SKU в его корзине, определить долю промо в пересчете на штуки купленной продукции и общую сумму затрат на эту промо-продукцию, то будет вообще замечательно.

С этого начинается настройка той «волшебной кнопки» категорийного менеджмента, которую давно пытаются найти ритейлеры и поставщики FMCG. Она позволит не сидеть часами, изучая общие продажи, «проваливаясь» до уровня категорий, субкатегорий и отдельных товаров. Вместо этого система сама подсветит проблемные индикаторы и покажет ассортимент, который оказал преимущественное влияние на изменение таких показателей.

Для решения этой задачи потребуется создание и отладка алгоритмов. Они смогут реализовывать математические модели и всевозможные типы статистического анализа, учитывать пользовательский опыт работы с данными живых людей, интегрируя их в моделях машинного обучения, просчитывать возможные сценарии на основе зафиксированных трендов продаж.

Все это позволяет увидеть ассортимент в комплексе и декомпозировать данные до уровня конкретных покупателей, прописать и настроить «сигнальную систему» изменения динамики продаж и ключевых показателей эффективности.

Второй блок — управление промо

В последние годы доля акционных продаж в отдельных категориях могла достигать 90% со средним показателем до 60% по всей сети. В течение 2022 года мы наблюдали схлопывание масштабных промокампаний. Однако сейчас стал заметен тренд на возвращение промо в повседневную рутину ритейла — ведь лучшей мотивации для покупателей пока никто не придумал. Все видят, как меняются цифры исходных регулярных цен, но не все замечают, что реальная инфляция на промотовары только за последние полгода составила по меньшей мере 35%.

Несмотря на свою популярность промо — очень сложный и опасный инструмент. Когда доля покупок по акции приближается к 45-50% от общих продаж категории, остальные инструменты категорийного менеджмента перестают работать. Остается управлять исключительно промопродажами.

На первый план выходит управление прибыльностью промо и моделирование различных сценариев в связке «цена — полученный объем продаж — целевая прибыль». Настройка соответствующих алгоритмов, внедрение сценарного планирования приближает нас еще на один шаг к нашей «волшебной кнопке» категорийного менеджмента.

Чрезмерное увлечение промо способно быстро уничтожить прибыльность всей категории, продажи которой будут зависеть от величины скидки на ценнике. Поэтому важно изучать реакции покупателей на промо и анализировать эластичность изменения спроса от промоцены.

Кроме этого, стоит понимать взаимосвязи и покупательское поведение «внутри» промо и «вне» его. Часто за сиюминутным объемом продаж, порадовавшем ритейлера и производителя, теряется общий результат для сети и бренда. А он считается не количеством проданных штук и достигнутым товарооборотом, а в общих тратах покупателя на более длительном интервале времени, в его готовности покупать товар из промо не только по спеццене, но и после того, как распродажа закончится.

Третий блок — ввод-вывод позиций

На процесс ввода и вывода ассортимента производитель товаров и продавец смотрят диаметрально противоположно. Конечно, у всех есть KPI по прибыльности, объему допустимой поддержки на уровне инвестиций в полку и другим показателям. Но подход различается концептуально: производитель заинтересован, чтобы его SKU продавались на полках ритейлера как можно дольше и с максимальной представленностью, а ритейлер заинтересован в максимальной оборачиваемости и высокой марже.

Оптимальным подходом является золотая середина. Наполняя ассортимент, ритейлеру не стоит ориентироваться исключительно на прибыльность. Это чревато потерей продаж, т.к. половина ассортимента потребует немедленного вывода вследствие сравнительно невысокой прибыльности. Базовые овощи, подсолнечное масло, традиционные молочные изделия, хлеб — при таком подходе все надо будет выводить. Если часть потребностей не будет удовлетворяться, покупатели уйдут в соседний магазин. Именно поэтому стратегически важно закрепить определенные площади под разные категории товаров — доля полки отдельных потребностей должна соответствовать гайдлайнам.

Помимо расчетных моделей эффективности продаж на основе клиентской аналитики, стоит обратить внимание на расчетные диапазоны, внутри которых даются рекомендации по неэффективному ассортименту. Это позволит действовать в границах заданных диапазонов, избегая исключения одной категории в пользу другой.

Система с помощью алгоритмов синхронизирует ограничения с расчетными переменными эффективности и дает рекомендации в режиме реального времени внутри релевантных потребностей. В итоге весь ассортимент поделен по принципу светофора: красным подсвечены товары, требующие быстрой реакции по выводу, зеленым — позиции, которые демонстрируют максимальный эффект и могут быть расширены.

Четвертый блок — управление ценами

Блок управления ценами стоит интегрировать в общую систему управления ассортиментом, основывая свою рекомендательную модель не только на внутренних данных, но и на внешних данных рынка. Здесь также важны гайдлайны, которые будут определять логику работы системы.

В первую очередь, анализ внутренних транзакционных данных поможет привести ассортимент в соответствии с целевыми ценовыми сегментами внутри каждой категории. Соотношение этих сегментов будет следствием роли той или иной категории для ритейлера: как с точки зрения его стратегических целей, так и с точки зрения средней прибыльности продаж, которую можно достичь сегодня. Где-то будет выше доля товаров первой цены, где-то основной акцент постараются сделать на высоком ценовом сегменте (что сложно в нынешних условиях). Основная конкуренция разворачивается в среднем ценовом диапазоне, доля которого доминирует в общем объеме продаж.

Мечта любого специалиста, работающего в группе ценообразования — получить динамическую модель, которая могла бы автономно в рамках заданных ценовых коридоров постоянно просчитывать эластичность спроса по каждому SKU для выставления цены, которая даст максимальную прибыль. Кроме этого, такая система могла бы обновлять принадлежность конкретных SKU их целевым диапазонам в зависимости от динамики цен полки конкурентов.

Здесь также важна настройка логики системы. К примеру, конкуренты резко повышают цену на товар, что могло бы означать необходимость повышения цен на нашей полке. Но если такое движение превышает допустимые показатели, система должна запросить ручную корректировку диапазона. Если же движение цен конкурентов происходит в заложенных в модель диапазонах, цены должны корректироваться автоматически.

На сегодняшний день существуют доступные технологии, которые позволяют в режиме безостановочного серфинга внешних данных считывать заявленные цены других игроков на рынке. Вопрос лишь в грамотной и эффективной интеграции этих данных в сбалансированную систему управления категорийным менеджментом.

Понравился материал? Поделись.

Подписывайтесь на наши группы,
чтобы быть в курсе событий отрасли.
Станьте нашим автором.
Увеличьте лояльность своих читателей