IT + ЧЕЛОВЕК
Современный Retail в странах СНГ – это отрасль контрастов. Судите сами, где еще передовые технологии и искусственный интеллект так близко соседствует с невероятным влиянием человеческого фактора. Все, кто сталкивался с розничной торговлей изнутри, знает много примеров, когда рядовой сотрудник, который «так делал всегда», «привык так делать» или «подумал, что так лучше», может нивелировать эффект от внедрения IT.
Менеджмент сетует на таких сотрудников, вкладывает инвестиции в повышение уровня автоматизации бизнес процессов для оптимизации работы компании. Однако, существуют и упущения менеджмента. Самая распространенная проблема менеджмента розничных компаний — «второстепенные вопросы». Из практики, самым распространенным «второстепенным» вопросом является ведение справочников в учетной системе. Менеджмент розничных компаний не задумывается, что, инвестируя в современные учетные системы, на выходе розничная компания получит качественную автоматизацию некачественных данных.
Проиллюстрируем это на примере АВС- анализа. Отчеты АВС-Анализ по обороту, прибыли, совмещенные являются базовым в аналитике продаж категорий и групп товаров. АВС-Анализ ранжирует совокупность товаров в рамках определенного объединения (товарной категории, группы). И если товарная группа объединяет совокупность товаров, которые не имеют 100%-х общих характеристик, то что тогда ранжирует такой отчет?
Для примера в справочнике номенклатуры есть группа «Варенье, повидло, какао»: топ продаж в «группе» определяют паста «Нутелла» и какао «Несквик». Соответственно, остальной товар просто «выпадает» из внимания в рамках такой группы.
Таким образом, сеть тратит существенный бюджет на покупку современной ERP-системы с широким функционалом аналитики и получает отрицательный результат.
Второй распространённой проблемой организации справочников номенклатуры является недостаточная детализация категорий товаров. Такая классификация номенклатурных категорий не позволяет вести корректную аналитику ассортимента и соответственно не позволяет управлять ассортиментом. Вытекающая проблема — детализация групп и подгрупп ассортимента, что не позволяет вести работу по росту категории. Отсутствие разделений категорий является барьером для выполнения анализа потребительских предпочтений и как следствие «потеря» покупателя. Например, отсутствие категорий видов чая, круп по видам упаковки и т.д. не позволяет управлять этим ассортиментом. Примером для управления товаров нун-фуд категории может быть отсутствие категоризации товаров по уходу за животными – для собак/для кошек.
Также на практике, имеют место факты абсолютно некорректного отнесения товара к категории. Например, творожная масса «Творожная масса с ароматом ванили 90гр.» — в группе «Йогурты».
Данные ошибки категоризация, искажают, что же продается по факту в категории. Количество таких ошибок, чревато некорректностью принимаемых управленческих решений.
Некоторые позиции в справочнике номенклатуры не содержат информацию о весе/объеме штучного товара, например «Увелка рис длиннозерный обработанный паром», «Макароны Увелка Вермишель Любительская», «Чай Curtis Sunny Lemon пакет пирамидки», что критически усложняет анализ продаж товара, его ценового позиционирования.
Проблемой может быть и отсутствие стандартов написания наименований элементов справочника номенклатуры. Сокращенные названия или названия, которые содержат артикул в самом названии (а не отдельной строчкой в ценнике, что допустимо), являются абсолютно неинформативным для покупателей.
В розничной торговле нет второстепенных вопросов, а качество ведения номенклатурного справочника – один из ключевых факторов организации качественной аналитики в компании.
Не обесценивайте результаты автоматизации! Аналитики и категорийные менеджеры компании Upgrade Capital помогут Вам.
Компания Upgrade Capital проводит разработку структуры справочника номенклатуры, адаптированного именно под конкретный формат розничной торговли, а также выполняет полностью поэлементную классификацию и упорядочивание справочников. Подробно о классификации справочников номенклатуры для розничных компаний читайте здесь.
Работайте с качественными данными!
