Прогнозирование промо: повышайте эффективность распределения товаров!
Промо – эффективный инструмент для стимулирования продаж и весомая статья расходов производителей и ритейлеров. Прогнозирование промо позволяет оптимизировать цепочку поставок для акционной продукции и снизить расходы бизнеса. Как получить качественный прогноз, и какие подводные камни встречаются на разных этапах процесса, – рассказывает Антон Цемеров, специалист по прогнозированию и старший консультант ERP в Consulting for Retail.
Немного из теории промо
Бывают различные механики промо: скидка на товар, 1+1, такие, как «купи один товар, получи второй в подарок» либо при покупке первого, второй – со скидкой в 50%, предложение купить набор товаров либо три одинаковые единицы по цене двух или же, покупая на какую-то сумму, клиенты получают баллы, которые потом можно использовать при дальнейших покупках, и другие варианты. Инициатором акции могут быть как поставщики, выступающие с предложением продвижения товара, так и сети, с целью стимулирования спроса и привлечения клиентов.
Способы взаимодействия с покупателями могут быть самые разные: буклет, каталог, рассылка по базе подписчиков через почтовые сервисы или мессенджеры.
Также сети предстоит определить количество позиций товара, которое должно участвовать в рекламе на бигбордах, сколько ячеек следует отвести под рекламу в каталоге, сколько должно быть акций от поставщиков, глубину скидки, актуальность предложения для покупателя. То есть сеть устанавливает правила проведения акции.
В дальнейшем ритейлер определяет сроки проведения промо, согласует цены, и дальше возникает вопрос: какой объём товаров следует закупить? Тут обычно существует три варианта решения:
- Объём закупки, который рекомендует поставщик.
- Закупщик определяет объём на основе своего предыдущего опыта.
- Рекомендуемый объём рассчитывается в рамках прогнозирования и заказа (рассчитывают специальные системы на основе аналитических моделей).
Что очень важно учитывать, так это коэффициент прироста промо относительно регулярных продаж. Как один из подходов к его расчётам может применяться принцип эластичности цены. Показатель эластичности спроса по цене отображает степень реакции покупателя на изменение стоимости SKU. К примеру, сеть обычно продаёт 10 мешков сахара. Если стоимость единицы будет снижена на 10%, получим увеличение продаж в 3 раза. При скидке в 20% прирост увеличится в 5 раз. Именно поэтому, чем раньше сеть договорится с поставщиком об акции и получит более выгодную цену на товар, тем больше у нее получится «зазор» для максимально возможной эластичности цены. Следовательно, более точно можно рассчитать коэффициенты прироста от регулярных продаж. Обычно все расчёты строятся на истории предыдущих акций.
На данном этапе используют возможные средства для просчёта объёма для разных типов промо. Скажем, для промоакции 1+1 нужно просчитать количество дополнительного SKU, спрогнозировать и заказать его. По результатам вычислений получаем прогнозное количество товара. В дальнейшем сеть делает заказ на склад и распределяет продукцию по магазинам в соответствии с определёнными в сети правилами.
Эти правила зависят от того, какие уровни продаж обеспечивают магазины, их формата и местоположения. Уместно отметить, что есть магазины промозависимые, в которых SKU продаются только при наличии акционного предложения. Также распределение сильно зависит от географического расположения. Вероятнее, что в сельском магазине кофейные стики даже по очень выгодной промоцене останутся невостребованными.
Если резюмировать, то при организации промо важно обеспечить закупку нужного объёма промотовара до начала акции, выполнить распределение и потом поддерживать его запас в течение всего периода действия предложения. Немаловажным при прогнозировании промо является планирование выхода из промоакции. Обо всём этом поговорим подробнее.
Приглашаем проверить бизнес-процессы пополнения и автозаказа: скачайте чек-лист «Управления цепочками поставок» и посмотрите, где и что можно улучшить.
С чего начинать прогнозирование промо?
В любых расчетах важны входные данные. Какую информацию нужно собирать и хранить, чтобы прогнозирование промо было максимально точным?
Во-первых, нужно вести маркетинговый календарь или, другими словами, календарь причинно-следственных связей, в котором фиксируются данные о проведённых акциях. Скажем, конкретный товар в определенные недели или дни участвовал в промо со скидкой 5%, и какие реальные продажи были по итогам акции.
Во-вторых, нужно классифицировать все промоакции, то есть разбить их на типы. Каждому виду акций присваивается свой идентификатор. В итоге систематизируются типы промо.
В-третьих, необходимая статистика для прогнозирования промо обязательно включает в себя исторические данные, в которые входят:
- история продаж промотоваров, обеспечивающая понимание, как продавались SKU в прошлом. В компании обязательно должен вестись промокалендарь (фиксироваться промопериоды, какие товары и магазины участвовали, какие были коэффициенты прироста);
- история продаж SKU, постоянно задействованных в промо. Чтобы её транслировать/объяснить, можно использовать специальную переменную – impact (импакт). С помощью импакта можно пояснить системе произошедшее или случившееся событие/промо в прошлом. То есть импакт отображает тенденцию продаж товара в прошлые периоды и позволяет предполагать, что такой же результат будет достигнут в будущем.
Также при прогнозировании промо необходимо учитывать влияние промоакции на регулярные продажи.
- Прямое влияние – когда учитываем историю продаж промо в прошлом и можем спрогнозировать будущую потребность.
- Косвенное влияние промотовара на продажи других SKU может иметь эффекты поглощения (каннибализация) или цепной реакции (эффект домино). Простой пример: продажи капсульного порошка по обычной цене могут заметно снизиться, если в акции будет участвовать весовой порошок по привлекательной промоцене. Такой эффект также называют каннибализацией или переключением спроса. Влияние может иметь противоположный эффект домино (цепная реакция), когда хорошая цена промотовара побуждает к покупке другого сопутствующего SKU. Самый простой и успешный «тандем» – это пиво и орешки/сухарики.
В итоге на основе всех этих данных можно корректно рассчитать прогноз промоакции на будущее. Вручную делать расчёты трудозатратно и долго, в отличие от специализированной системы, где весь расчёт автоматизирован и обеспечивает высокую точность.
Механика прогнозирования промо в системе максимально упрощена. Пользователю достаточно выбрать акцию, для которой на предыдущем этапе назначен идентификатор (импакт). Далее следует определить товар, магазин, неделю, для которых будет рассчитываться промопрогноз на основе исторических данных и импакта, объясняющего системе тенденции продаж в прошлом.
При необходимости система прогнозирования может учитывать такие факторы, как:
- дополнительную выкладку на полке;
- дополнительные места выкладки;
- другие факторы, влияющие на объём.
Полученный результат прогнозирования будет содержать регулярную потребность, учёт сезонности, специальных периодов и промопродвижения. Весь процесс расчётов автоматизирован, за пользователем всегда остаётся право вносить корректировки.
Все вопросы о решениях и системах прогнозирования спроса и автозаказа задавайте нашим специалистам: пишите на почту [email protected] или заполняйте форму для заказа обратного звонка.
Оптимальное распределение объёма промотоваров
По итогам прогнозирования формируется заказ, поставляется общий объём товара на склад. Но как правильно его распределить по магазинам? Для оптимального распределения товарных запасов в автоматизированном режиме C4R поставляет специальное решение на основе ПО известного вендора. Система учитывает множество факторов, таких как план и ключи распределения: какой магазин и в каком приоритете, по какому коэффициенту должен получить тот или иной товарный объём под промо.
Ключ – это, по сути, правило распределения. Оно обозначает, например, форматы магазинов или другие признаки торговой точки. Если магазин соответствует этому правилу, то и товарная партия к распределению будет скорректирована в соответствии с ним.
Без специализированного решения для прогнозирования сети приходится полагаться на опыт сотрудников, размер магазинов, объемы продаж и другие показатели работы торговых точек. Такой подход нередко приводит к ошибкам, а те, в свою очередь – к дополнительным расходам на перераспределение и транспортировку грузов между магазинами.
Выходите из промо правильно
Фаза выхода – завершающий этап. Его основная задача – обеспечить торговой сети выход из промоакции с минимальными товарными запасами. Данная фаза может начинаться в самый разгар действия акционного предложения.
Важно учитывать:
- Сроки начала фазы: определяются индивидуально в каждом случае. Это обусловлено спецификой SKU, логистикой для его перераспределения и т.п. Время выхода из фазы зависит от истории и сезонности продаж. Например, чтобы ускорить и стимулировать продажи фреш-продуктов, к концу промо следует давать более глубокую скидку.
- Динамику продаж: это помогает вовремя перераспределить закупленный объем промотоваров. Если в одном магазине или группе торговых точек товар не продаётся, то его можно переместить в торговые точки, где реализация происходит быстрее.
Прогнозирование промо неразрывно связано с распределением товарных запасов по всей цепочке поставок. В свою очередь, правильный прогноз позволяет сократить расходы на логистику и обслуживание остатков после проведения акций. В масштабах торговой сети – это большие бюджеты, которые отражаются на маржинальности бизнеса. Менеджмент сети подбирает способы для оптимизации таких затрат.
Команда C4R внедряет современные решения для автоматизации процессов ритейла, оказывает услуги аудита розницы и построения бизнес-процессов. Чтобы больше узнать, чем наша команда полезна вашему бизнесу, пишите на [email protected] или заполняйте форму ниже.
Автор статьи Антон Цемеров,
ERP Consultant Consulting for Retail
