Izlaganje na policama: problemi prodaje. “Crno” i “bijelo” merchandising: rat za prostor na policama Za što je potreban prostor na policama

Prilikom planiranja prodajnog prostora trgovine, njen se vlasnik suočava s nizom pitanja. Kako izlog proizvoda učiniti raznolikim, ali ne suvišnim? Kako osigurati da izlog privuče što više kupaca, a da proizvodi koji se loše prodaju ne zauzimaju mjesto na polici? Kako izračunati optimalnu zalihu na polici kako ne bi “zamrznuo” višak novca, ali istovremeno da proizvod koji kupac treba bude uvijek prisutan u trgovini i na vidiku? Alati za optimizaciju prostora na policama uspješno rješavaju ove probleme.

Izrada planograma korištenjem GOLD Space Planning i GOLD Space Automation

Optimiziranje prostora na policama na policama poboljšava dostupnost proizvoda i pomaže u smanjenju broja proizvoda koji se slabo okreću na policama. Asortiman je izložen na polici u skladu s jedinstvenim pravilima trgovanja tvrtke. Tijekom optimizacije uzimaju se u obzir čimbenici kao što su specifičnosti opreme trgovine, jedinstveni podaci o prodaji i karakteristike lokalne trgovine.

Alati se koriste za optimizaciju prostora na policama GOLD planiranje prostora i GOLD automatizacija prostora.

GOLD Planiranje prostora– alat za izradu planograma i analizu njihove učinkovitosti.

GOLD svemirska automatizacija– alat za automatsko generiranje jedinstvenih planograma za svaku trgovinu na temelju predložaka ili pravila.

Pomoću GOLD Planiranje prostora moći ćete vizualizirati maloprodajnu opremu i plasman proizvoda u 2D i 3D. Program vam omogućuje određivanje potrebne razine zaliha za procjenu i optimizaciju prikaza.

Korisniku se pružaju brojne mogućnosti za izradu merchandising izvješća i upravljanje maloprodajnom opremom.

Stvaranje planograma je najjednostavnije moguće: proizvode iz baze podataka jednostavno povučete i ispustite na police.

Kao iu GOLD makro planiranju prostora, "vruća" i problematična područja u planiranju prostora su istaknuta. To pomaže optimizirati plasman stavki proizvoda.

GOLD Space Planning ima naprednu funkcionalnost za održavanje raznih izvješća o prodaji. Program nudi funkciju za usporedbu planograma različitih trgovina ili planograma jedne trgovine u različitim razdobljima. Fleksibilni analitički alati omogućit će vam identificiranje proizvoda s viškom prostora na policama i preraspodjelu prostora prema proizvodima s velikim prometom ili profitom.

Sva izvješća mogu se izvesti u Excel formatu.

GOLD svemirska automatizacija– alat za automatsku izradu planograma. Ovo rješenje bit će potrebno tvrtkama koje rade s velikim brojem planograma. Značajno će smanjiti vrijeme za izradu i održavanje planograma i omogućiti tvrtki da podržava individualne planograme trgovina s ograničenim brojem stručnjaka odjela prodaje.

Pomoću GOLD svemirska automatizacija moći ćete izraditi pojedinačne planograme za svaku trgovinu koristeći jedan skup pravila, optimizirati dijelove čiji se dizajn promijenio, dodavati i uklanjati proizvode.

GOLD svemirska automatizacija– alat s kojim možete brzo poboljšati izlaganje svoje trgovine i smanjiti izgubljenu prodaju zahvaljujući plasmanu prema potražnji. Program će vam ponuditi rješenje koje odgovara vašoj prodajnoj strategiji. Ovaj softverski proizvod tvrtke Symphony GOLD optimizirat će prikaze posebno za vas na temelju poslovnih pokazatelja robe u trgovinama, smanjiti vrijeme odgovora na strateške i taktičke odluke te smanjiti zalihe i gubitke. Prijateljsko sučelje pomoći će korisniku da brzo razumije program.

Optimizacija prostora na policama usmjerena je na povećanje prodaje, optimizaciju troškova skladištenja robe i oslobađanje zamrznutih sredstava. U početku je potražnja kupaca zadovoljena proširenjem maloprodajnog prostora i asortimana. Međutim, kao i sve u poslu, prostor na policama i količina novca uložena u zalihe ograničeni su resursi.

Sustav upravljanja prostorom na policama omogućuje vam inteligentnu optimizaciju i automatizaciju upravljanja prostorom na policama i prodajnim prostorom te praćenje KPI-ja.

Praćenje (dobit po kvadratnom metru police i sl.) i optimizacija regala omogućavaju prodavačima i dobavljačima povećanje prodaje i dobiti, zadovoljenje potreba kupaca bez fizičkog širenja police. Polica u trgovini ima ograničen prostor, stoga je važno prezentirati asortiman koji će povećati promet i maksimalizirati prihod od police u trgovini. Najefikasnija takozvana "zlatna polica" je prostor u razini očiju i ruku kupca (na visini od 1,2-1,7 m od poda), kao i desno od planiranog protoka kupaca.

Za optimizaciju raspodjele prostora na policama preporuča se proučavanje potražnje kupaca i partnera te korištenje suvremene maloprodajne opreme.

Sustavi za upravljanje prostorom na policama u trgovinama, koji uključuje ABM Shelf, pomažu plasirati samo one kategorije proizvoda za kojima postoji potražnja, povećavaju prodaju, profit, profitabilnost asortimana i optimiziraju raspodjelu prostora na policama. Implementacija sustava upravljanja prostorom na policama također vam omogućuje:

• smanjiti potrebu za popustima, smanjiti zalihe robe i troškove transporta robe,
• pojednostaviti donošenje menadžerskih odluka,
• optimizirati raspodjelu prostora na policama,
• regulirati odnose s dobavljačima.

Definirajmo pojmove

SKU(Stock Keeping Unit, doslovni prijevod s engleskog - jedinica za čuvanje zaliha) je jedna jedinica grupe robe ili robnih marki, predstavljena u jednoj vrsti pakiranja i spremnika (na primjer, jedna marka kefira može sadržavati nekoliko jedinica različitih stupnjeva masnoće sadržaj 0,5%, 1% , 2,5%).

Suočavanje- proizvod koji je vidljiv i unutar pristupnog prostora za kupce.

Cilj asortimana— odrediti broj pozicija proizvoda koje proizvođač ili dobavljač želi predstaviti na polici prodajnog mjesta.

Cjelokupni asortiman, prema lojalnosti kupaca, podijeljen je na: 20% prioritetnih artikala, koji se prodaju 3-5 puta češće, bez obzira na cijenu, 60% glavnih stabilnih artikala za kojima postoji stalna potražnja i 20% dodatnih artikala.

Optimizirajte stopu prometa, osigurajte visoku vjerojatnost kupnje, povećajte vizualnu percepciju proizvoda - prostor na polici ciljevi.

Pravilo stranog merchandisinga “prostor za prodaju” navodi da prednja strana robne marke treba zauzimati isti postotak prostora na policama koji zauzima u prodaji sve robe izložene na maloprodajnom prostoru. Sukladnost s ovim pravilom pridonosi ravnomjernom uklanjanju robe s polica, smanjujući troškove rada za održavanje izlaganja proizvoda.

Video prikaz trgovačkog lanca FIRKAN koji je implementirao ABM Shelf za optimizaciju prostora na policama

Kako odrediti optimalnu veličinu zaslona i kako vam može pomoći sustav upravljanja prostorom na policama ABM Shelf

Zbrojem površina svih ravnina namijenjenih izlaganju robe na prodajnom katu trgovine možemo dobiti ukupnu površinu izlaganja.

Prostor za robu na polici, identificiranje nedostajuće robe, određivanje dana isporuke, uzimajući u obzir zahtjeve kupaca, ukupne dimenzije, sezonske oscilacije i trenutke povećane potražnje, mogu se mjeriti u dužnim metrima, četvornim metrima i kubičnim metrima.

• Postavite proizvode visoke potražnje u razinu očiju kupaca.
• Što je ambalaža proizvoda veća, to je niže na polici.
• Postavite nove proizvode malo iznad razine očiju kupaca.
• Stavite modnu i skupu robu na gornje police.
• Proizvode s rokom valjanosti smjestite bliže kupcu, a one s kasnijim rokom trajanja – dublje na polici.
• Oznake s cijenama trebaju biti lako čitljive i sadržavati točne podatke o cijeni i proizvodu.
• Omogućite jednostavan pristup robi.
• Vertikalni raspored homogene robe poboljšava vidljivost.
• Prikaz bi trebao biti raznolik u asortimanu, bojama i veličinama.
• Rjeđe mijenjajte lokacije proizvoda.

Slika lijevo prikazuje horizontalni raspored robe po dužini police.
Na slici desno prikazano je vertikalno postavljanje homogenih proizvoda što je učinkovitije za brzo snalaženje i lakši odabir robe.

Funkcije koje obavlja sustav za optimizaciju prostora na policama:

• Vizualno oblikovanje planograma prodajnog prostora i polica, različitih konfiguracija i složenosti
• Arhiva povijesti planograma
• Odobravanje planograma
• Centralizirano i decentralizirano upravljanje izlaganjem proizvoda
• Korištenje karakteristika komercijalne opreme
• Primjena različitih algoritama za izračun izlaganja robe: horizontalni i vertikalni raspored robe, dimenzije pakiranja, robne marke, rezultati ABC analize asortimana
• Vizualizacija prodajnih rezultata na planogramima hala i polica
• Snažna analitička jedinica za raspodjelu prostora na policama među policama, grupama proizvoda i trgovinama
• Razmjena s AutoCAD-om

Je li ova funkcionalnost za optimizaciju prostora na policama često prisutna u sustavu poslovnog računovodstva trgovine? međutim, korištenje specijalizirane usluge omogućuje korištenje mnogo više funkcija i mogućnosti upravljanja.

Optimiziranje prostora na policama u ABM polici
Analiza učinkovitosti prodajnog prostora

Druga opcija je izračunati broj SKU-ova uz istovremeno prilagođavanje (ako je potrebno) količine prostora na policama dodijeljenog kategoriji ili potkategoriji proizvoda. Naravno, ova metoda je radno intenzivnija, ali i preciznija. U ovom slučaju prvo je potrebno analizirati učinkovitost maloprodajnog prostora, uspoređujući udio kategorije ili potkategorije u prihodu s udjelom u prodajnom prostoru (za velike formate) ili s udjelom u instaliranoj površini store (za male formate). Normalno, trebalo bi postojati približno podudaranje ovih dionica (za više detalja, pogledajte Poglavlje 3). Zatim, nakon izračuna optimalne količine prostora na policama, određujemo optimalan broj SKU-ova. Treće, izračunavanje ekonomski izvedivog broja SKU-ova. Da biste to učinili, potrebni su vam isti podaci koji se koriste za ABC analizu - dionice s kumulativnim zbrojem po SKU-u. Pogledajmo primjer iz stvarne prakse (sl. 2. 6).

Optimiziranje prostora na policama

Prodavač je radikalno riješio pitanje prostora na policama za svoj asortiman u jednom od maloprodajnih objekata, premještajući konkurentski asortiman na polupraznu donju policu, praktički nevidljivu kupcima. Kao odgovor, prodajni predstavnik konkurentske tvrtke počeo je bacati asortiman prekršitelja s polica u svim maloprodajnim objektima na teritoriju.

Počeo je rat u kojem su oba prodajna predstavnika bila više zaokupljena restauracijom svojih vitrina nego prodajom novog asortimana. Sastanak u jednoj od trgovina doveo je zaraćene strane do međusobnog napada, nakon čega su se uspjeli ne samo dogovoriti, već i formirati partnerstva kako bi zaštitili svoje police od akcija prodajnih predstavnika trećih tvrtki... Koncept blizak Shelf Shareu je Forward Stock Share, tj.

Polica dijeli

Cjelokupni asortiman, prema lojalnosti kupaca, podijeljen je na: 20% prioritetnih artikala, koji se prodaju 3-5 puta češće, bez obzira na cijenu, 60% glavnih stabilnih artikala za kojima postoji stalna potražnja i 20% dodatnih artikala. Optimiziranje stope prometa, osiguranje visoke vjerojatnosti kupnje, povećanje vizualne percepcije proizvoda ciljevi su prostora na policama.

Važno

Pravilo stranog merchandisinga “prostor za prodaju” navodi da prednja strana robne marke treba zauzimati isti postotak prostora na policama koji zauzima u prodaji sve robe izložene na maloprodajnom prostoru. Sukladnost s ovim pravilom pridonosi ravnomjernom uklanjanju robe s polica, smanjujući troškove rada za održavanje izlaganja proizvoda.

Enciklopedija marketinga

Pažnja

Ako je osoba dobila recept za određeni lijek, tada u pravilu jednostavno priđe zaposleniku ljekarne i pita je li lijek dostupan. Ako takvog lijeka nema u prodaji, to znači da osoba odlazi u drugu ljekarnu ili odlučuje uz pomoć ljekarnika zamijeniti lijek propisan u bolnici drugim lijekom.

U ovom slučaju, bilo bi sasvim logično ukloniti s brojača one SKU-ove čija impulzivna kupnja ima minimalnu vjerojatnost. Time će se prostor u izložbenom prostoru raspodijeliti na one grupe i pozicije roba za koje se potrošač može odlučiti samostalno, bez pomoći ljekarnika.

Grupe proizvoda kao što su tkanine, cipele, odjeća, pribor za pisanje, posuđe, tapete, pločice i tako dalje također sadrže ogroman broj SKU-ova.

Asortiman i organizacija prostora na policama trgovina

Saga o šest jutara (iz knjige “Moderni supermarket”) Jedna osoba je kupila šest jutara zemljišta i smatrala da na tom zemljištu nema potrebe graditi klasičnu kuću-saunu-sjenicu, već se baviti komercijalnom djelatnošću. Otišao je na tržnicu, razgovarao s prodavačima i odlučio uzgajati i prodavati jabuke.
Zapravo, kako sam odlučio, tako sam i napravio, kupio i zasadio voćnjak s jabukama na vlastitih šest jutara zemlje. Žetva se pokazala prilično dobrom, au jesen je čovjek za to dobio dobar novac. No, kada je prodavao svoj urod jabuka na tržnici, primijetio je da su i kruške prilično popularan proizvod među potrošačima. Čovjek je dio zarade potrošio na kupnju stabala kruške, nakon čega ih je počeo saditi u blizini stabala jabuka.

Ulaz

Prosječna širina jednog pakiranja soka je 8 cm, odnosno na jednu policu može stati 12 pakiranja, a na stalak 60 pakiranja. Naravno, ne možemo postaviti 60 SKU-ova na 60 "sjedećih" mjesta, jer neke od najpopularnijih pozicija moraju dobiti udvostručenje ili utrostručenje obloga (jedna strana je linija proizvoda istog imena (SKU) širine jednog paketa, postavljena od rub police, okrenut prema kupcu, u dubini police u količini od nekoliko komada). U pravilu, trgovine postavljaju prosječan broj obloga po SKU-u na 2 ili 3 ili više (za diskonte); supermarketi mogu napraviti izračun na temelju 1–1,5 obloga po SKU-u. Razmotrimo postupak za izračun broja SKU-ova na temelju kapaciteta komercijalne opreme postojeće trgovine. Ovdje treba napomenuti da postoje dvije mogućnosti.

Upravljanje prostorom na policama

Međutim, za takvu prilagodbu bit će potrebno u određenom smislu "platiti". Prodavač ili merchandiser morat će češće nadopunjavati zalihe artikala visokog prioriteta.

Info

Dugoročno se takav pristup može smatrati potpuno opravdanim u onim trgovinama koje se oslanjaju na širinu asortimana. U ostalim maloprodajnim objektima, odluka o smanjenju broja SKU-ova kako bi se povećala izloženost visokoprioritetnih i glavnih pozicija ima prilično jednostavno objašnjenje.

Od dva zla morate izabrati manje - neka trgovina izgubi dva kupca koji više vole sok od šljive ili nara nego sedam kupaca koji više vole piće od naranče. Trening merchandisinga Treba reći da je analiza prodaje i donošenje odluka o potrebi raspodjele prostora na policama prilično složen proces.

Nadalje, unutar svake skupine proizvoda određuju se udjeli kategorija, na primjer, proizvodi od zlata bez umetaka dijele se na: lanci - 25%; privjesci – 20%; prstenje – 20%; naušnice – 15%; narukvice – 10%; ogrlica – 7%; piercing - 3% Sljedeća važna točka je identifikacija glavnih karakteristika proizvoda, istih onih koji su čimbenici odabira u stablu potrošačkih odluka. Klasifikator, ograničen na 3-5 razina hijerarhije, ne pokriva sve važna svojstva proizvoda - karakteristike proizvoda trebale bi se odražavati na kartici proizvoda u informacijskom sustavu tvrtke. To je potrebno kako bi se analizirala prodaja po svim bitnim karakteristikama te sukladno tome prilagodio i formirao asortiman robe unutar kategorije i potkategorije. Pogledajmo karakteristike na primjeru potkategorije “Prašci za pranje rublja” u kategoriji “Deterdženti za pranje rublja” (tablica 2.5) Tablica 2.5. Neprehrambeni proizvodi.

Izračun troškova regala

U drugom slučaju mjeri se potencijalna PRODAJA: na kraju krajeva, kupac kupuje jedinicu proizvoda (naličje, a ne određeni broj centimetara). Dakle, ako je cilj vizualne dominacije postignut, potrebno je prijeći na cilj dominacije u prodaji i ocjenjivati ​​u facama, a ne u centimetrima. Odnos između obloge i SKU-a (ciljevi za asortiman i prostor na policama) Facing igra ulogu neke konvencionalne mjerne jedinice za prostor na policama. U tom smislu, prilikom postavljanja ciljeva za asortiman, potrebno je razumjeti KAPACITET prostora na policama, mjeren u oblogama. Ako cilj asortimana (broj SKU-ova) premašuje cilj prostora na policama (broj lica), tada trgovina neće moći izložiti cijeli asortiman na prodajnom mjestu. To će dovesti do izgubljene dobiti i zamrzavanja novca u proizvodima koji se ne prodaju.
Budući da je merchandising sustav jedna od glavnih komponenti unapređenja prodaje, a time i uspješnog poslovanja trgovine, važno je stalno ocjenjivati ​​njegovu učinkovitost. Razmotrimo glavne pokazatelje učinkovitosti korištenja maloprodajnog prostora: o promet (prihod) po kvadratnom metru maloprodajnog prostora; o dobit po kvadratnom metru prodajnog prostora.

Treba pratiti upravo ova dva pokazatelja: promet i dobit. Često uprava trgovine analizira samo promet po m2.

To je prihvatljivo ako trebate usporediti dvije trgovine s istim asortimanom i približno jednakom površinom. No, za detaljnu i cjelovitu analizu potrebne su informacije o učinkovitosti korištenja maloprodajnog prostora za svaku kategoriju proizvoda, au ovom slučaju treba koristiti oba pokazatelja.

Trenutna stranica: 9 (knjiga ima ukupno 49 stranica) [dostupan odlomak za čitanje: 12 stranica]

Font:

100% +

Sustavski alati za optimizaciju maloprodajnog i regalnog prostora

Ponekad se može naići na tvrdnju da je literatura o učinkovitosti organizacije maloprodajnog i regalnog prostora podijeljena u tri kategorije. To mišljenje, posebice, dijeli i vrsni istraživač na ovom području Marcel Corstjens. Te tri kategorije su: izvješća o empirijskim studijama (poput onih o kojima smo raspravljali u ovom poglavlju); knjige o komercijalizaciji razvoja istraživanja, i to: o softverskim proizvodima elektroničke prodaje; i akademski rad matematičara i statističara koji žele optimizirati modele za organiziranje polica i prodajnog prostora.

Softverski proizvodi Planogram često se oslanjaju na pravilo da se plasman proizvoda određuje na temelju dobiti ili količine prodaje koju generira. Slična rješenja se na tržištu nude od 1970-ih; Među prvima su bili sustavi SLIM (Store Labor and Inventory Management) i COSMOS (Computer Optimization and Stimulating Model for Supermarkets). Nisam namjeravao dati potpuni pregled svih algoritama razvijenih od tada, do modernih alata za konstruiranje planograma, ali sam smatrao potrebnim opisati najvažnije prekretnice u njihovoj evoluciji. Treba napomenuti da su mnoge komercijalne alate kreirali istraživači koji više vole akumulaciju kapitala nego akumulaciju znanja, tako da su njihovi razvoji često pojednostavljene verzije modela optimizacije koji se nalaze u akademskim radovima.

Ovdje ću se usredotočiti na potonje jer uvijek prethode komercijalnim odlukama. Da bi bili korisni u praksi, programi kao što su Spaceman i Appollo moraju se temeljiti na značajnom pojednostavljenju stvarnosti - što je detalj za koji se čini da istraživačku zajednicu malo zanima.

Tri ključne prekretnice, koje će ukratko biti opisane u nastavku, pokazuju kako su istraživači postupno riješili problem optimizacije uključivanjem sljedećih novih čimbenika:

Različita elastičnost prikaza različitih linija proizvoda;

Križna elastičnost rasporeda;

Izravni troškovi robe.

Različite linije proizvoda imaju različitu elastičnost prikaza

Evan Anderson i Henry Amato (1973.) razvili su jedan od prvih algoritama za rješavanje problema optimizacije prostora na policama. Kako kažu među trgovcima, pristupili su problemu "sa strane potražnje". Istraživači su pošli od tada dostupnih spoznaja, naime od činjenice da različite linije proizvoda imaju različitu elastičnost prikaza. Jednostavno rečeno, njihov se model temeljio na logističkim regresijama koje su izračunavale beta koeficijente za različite linije proizvoda. Upravo je ovaj tip računalstva u osnovi spomenutih SLIM i COSMOS sustava.

Elastičnost unakrsnog prikaza i izravni troškovi robe

Sljedeći važan korak napravili su Francuz Marcel Corstiens i Englez Peter Doyle (1981.). Isti Peter Doyle koji je, ako se sjećate, kritizirao istraživanja u području maloprodajnog marketinga zbog nedostatka napretka. Model koji su predložili bio je opsežniji od prethodnih i o njemu se raspravlja do danas. Među ostalim, uključivali su mogućnost izračuna izravnih robnih troškova (vezanih uz nabavu, skladištenje i manjak robe na policama, tzv. van zaliha), učinci potražnje i faktori unakrsne elastičnosti. Upravo je uključivanje posljednjeg pokazatelja donijelo slavu njihovom modelu.

Testirali su svoj model u pet linija proizvoda u 140 trgovina koje prodaju slatkiše, sladoled i poklon kartice, s godišnjom prodajom od 30 milijuna dolara. Elastičnost rasporeda bila je reda veličine 0,19, izvijestili su istraživači, što je u skladu s onim što su raniji eksperimenti pokazali. Također je utvrđeno da je unakrsna elastičnost prikaza negativna između različitih vrsta slatkiša (ako su trgovine prodavale više čokolade, potražnja za karamelom je pala), a pozitivna između slatkiša i darovnih kartica.

Osim toga, izračunati su izravni troškovi robe povezani s kupnjom (naručivanje i transport), rukovanjem (skladištenje, osiguranje i gubici proizvoda) i zalihe izvan zaliha. Izračuni su se temeljili na prosječnim podacima iz 10 trgovina, ali su korišteni za sva prodajna mjesta obuhvaćena istraživanjem. Prema nalazima, predmeti s većim prometom (kao što su čokolade u odnosu na darovne kartice) iziskuju veće troškove obrade.

Zatim su M. Corstjens i P. Doyle izvršili izračune za planograme (1) koji se trenutno koriste u trgovinama, (2) razvijeni na temelju podataka o prodaji i (3) razvijeni na temelju bruto dobiti; kako biste ih usporedili s rezultatima vašeg novog modela. Usporedba je pokazala da potonji potencijalno daje 128.000 dolara više neto dobiti od trenutno korištenih planograma, 104.000 dolara više od planograma temeljenih samo na podacima o prodaji i 97.000 dolara više od planograma temeljenih na bruto dobiti. To je prvenstveno zbog toga što su praktički modeli dodijelili premalo prostora za dodatne proizvode kao što su sladoled i darovne kartice. U postotcima to je značilo povećanje neto dobiti manje od 0,5%.

Nedostatak robe na policama ( van zaliha) predstavlja ozbiljan problem za trgovce. Kupci na to reagiraju na jedan od pet načina: 1) odlaze u drugu trgovinu, 2) odgađaju kupnju, 3) odustaju od kupnje, 4) kupuju pakiranje druge veličine ili sličan proizvod iste marke ili 5) prebacuju se na druga marka. David Grant i John Fernie (2008.) izvješćuju da je studija IGD-a iz 2003. pokazala da 65% kupaca u Ujedinjenom Kraljevstvu odabire jednu od prve tri opcije kada proizvoda koji žele nema na zalihama.

Učinak kanibalizacije

Ideju ove vrste unakrsne elastičnosti predložio je francuski istraživač Alain Boultes, a njegov pokušaj da ugradi učinak kanibalizacije u modele planograma bio je uspješan. Drugim riječima, on je prvi razvio dobro rješenje za izračun pada prodaje marke B kao rezultat toga što je marka A dobila više prostora na policama i pokazala povećanu prodaju. Model A. Bultesa naziva se SH.A.R.P. i još uvijek ostaje funkcionalan (vidi dolje), kao što je pokazalo testiranje u belgijskim trgovinama mješovitom robom.

Na prvi pogled uključivanje faktora unakrsne elastičnosti u model izgleda trivijalno, ali nije sve tako jednostavno kao što se čini. Koliko su npr. riža i špageti komplementarni i/ili konkurentni? Dodajte proso, krumpir, pomfrit, druge žitarice i korjenasto povrće u ovu jednadžbu, i složenost raste eksponencijalno. Međutim, imajte na umu da unakrsna elastičnost varira od parova proizvoda, kao i od vremena i situacije. Proizvodi koji se međusobno natječu u jednoj situaciji (hamburgeri i mesne okruglice mogu se smatrati alternativama za večeru) ispadaju komplementarni u drugoj (ako pozivate prijatelje na roštilj).

Natjecanje s praktičnim pravilima

Nakon što su temeljni modeli razvijeni, istraživači su svoju energiju posvetili njihovom daljnjem optimiziranju, često eliminirajući različite ograničavajuće uvjete. Na primjer, ako je raniji model uključivao faktor križne elastičnosti ( M. Corstjens i P. Doyle 1981., 1983), zatim ga je kasnije isključio iz razmatranja kako bi se usredotočio na drugi aspekt, kao što je, na primjer, okomiti ili vodoravni položaj ( A. Lim, B. Rodriguez i K. Zang, 2004). Potrošeno je mnogo vremena pokušavajući matematički riješiti problem zašto ambalaža različitih proizvoda izgleda tako kako izgleda. Naravno, matematičari nisu navikli uzimati u obzir neke činjenice, na primjer, da neki proizvodi (isto pakiranje kave) po definiciji moraju imati veće pakiranje od drugih (paket kvasca).

S jedne strane, modeli su patili od toga što nisu bili dovoljno jednostavni za korištenje u praksi. S druge strane, interes za njih nikada nije jenjavao. Istraživači su nastavili pokušavati stvoriti učinkovite algoritme za optimizaciju prostora na policama koji se mogu natjecati s praktičnim pravilima koja raspoređuju obloge na temelju udjela u ukupnoj prodaji ili bruto dobiti. Godine 1988. Francuz Alain Boultes i Belgijac Philippe Naert predstavili su model nazvan SH.A.R.P. (Shelf Allocation for Retailers’ Profit - raspodjela prostora na policama za profit trgovaca). Tvrdili su da to daleko nadilazi empirijski princip " izložbena površina/udio u prodaji". No, godinu dana kasnije A. Bultes morao je progutati gorku pilulu. Ispostavilo se da je nakon uključivanja učinka kanibalizacije (SH.A.R.P. II) u model većina njegovih prednosti u odnosu na ovo pravilo nestalo ( A. Bultes i sur., 1989). Međutim, A. Bultes procjenjuje da će trgovina izgubiti približno 2,7% bruto dobiti ako ne optimizira prostor na policama koristeći SH.A.R.P. II. Kao rezultat toga, zbog svoje sposobnosti da osiguraju razinu profitabilnosti usporedivu s cjelokupnom neto dobiti koju primi trgovac na malo, optimizacijski modeli nastavljaju privlačiti velik interes istraživača.

Povrat napora u osiguravanju učinkovitog korištenja maloprodajnog prostora

Do sada sam vas upoznao sa znanstvenicima koji su bili pioniri u uvođenju novog pristupa razvoju planograma. Među njihovim suvremenim sljedbenicima želio bih spomenuti talentiranog istraživača Ming-Hsien Yanga iz Tajvana. Razvio je modele za smanjenje računalne snage potrebne za optimizacijske algoritme i proveo studije isplativosti planograma.

Zajedno sa svojim kolegom ( M.-H. Yang i W.-C. Chen, 1999. (monografija).) proveo je istraživanje čija je svrha bila proučiti kako trgovci rade na učinkovitom korištenju maloprodajnog prostora. Vlasnici trgovina trebali su odgovoriti na pitanja koliko vremena i truda troše na (1) strateški i (2) operativni rad. Svaka stavka (strateški/operativni rad) sadržavala je pet pitanja. Istraživači su zatim povezali odgovore s ekonomskim pokazateljima trgovaca: ukupna prodaja, prodaja po kvadratnom metru, dobit po kvadratnom metru.

Utvrđen je jasan obrazac: kvaliteta operativnog rada na osiguravanju učinkovite upotrebe prodajnog prostora u najvećoj se mjeri ogledala u prodaji po kvadratnom metru, dok je kvaliteta strateškog rada utjecala na visinu bruto dobiti po kvadratnom metru prodajnog prostora.

Tablica 3.13. Tablica prikazuje rezultate ANOVA studije koristeći f-vrijednosti (i p-vrijednosti). Čini se da se napori trgovaca na strateškoj i operativnoj razini da poboljšaju učinkovitost svog maloprodajnog prostora isplate.

U nedavnoj studiji, Chase Murray, Abhijit Talukdar i Debu Gosavi (2010.) razvili su model optimizacije koji uzima u obzir faktore kao što su cijene proizvoda, položaj na policama, broj strana (površina izlaganja) i orijentacija pakiranja. C. Murray i njegovi kolege izvještavaju da su njihove tehnike upravljanja prostorom na policama dovele do poboljšanja prodaje u istim rasponima kao u prethodnim studijama koje smo pregledali. Međutim, oni tvrde da mnogi od modela koji se danas koriste predstavljaju značajnu apstrakciju u usporedbi sa stvarnim kontekstom u kojem trgovac donosi odluke. Razvoj 3D modeliranja za izradu planograma svakako je važan korak naprijed, posebno za one kategorije proizvoda gdje pakiranje nema prirodnu prednju stranu.

Unatoč naporima istraživača poput C. Murraya i suradnika (2009.) da stvore realističnije modele, mnogi trgovci na malo i proizvođači koriste planograme samo kao preliminarne skice kako bi prostor na policama mogao biti organiziran, ali se nikad u potpunosti ne oslanjaju na njih. Vlasnici trgovina ih modificiraju uključujući čimbenike kao što su specifičnosti skladištenja, vrsta prodajnog mjesta, komunikacijski ciljevi (na primjer, bolji prostor i više prostora može se dodijeliti onoj robi koju trgovci žele prodati, a ne onoj za kojom se već traži), susjedni smještaj srodnih kategorija proizvoda itd. Sve to u konačnici ima veliki utjecaj na konačni izgled planograma. Kao i empirijski princip raspodjele prostora na policama ovisno o udjelu proizvoda u prodaji (ili bruto dobiti).

Zaključak

Prikaz studije M.-H. Yang i W.-C. Chenya, zaključujem ovaj odjeljak o modelima optimizacije. Na temelju svega navedenog možemo izvući sljedeći zaključak: napori za optimizacijom prodajnog prostora svakako se isplate u vidu povećanja profita i prodaje, ali postoji određena granica koliko vremena i truda trgovac može potrošiti na ovu aktivnost . Stoga, unatoč pojavi sve naprednijih komercijalnih softverskih alata za planiranje maloprodajnog prostora, izazovi ostaju. Posebno se odnose na procijenjene vrijednosti koje model zahtijeva kao ulaz. Na primjer, ove se procjene odnose na unakrsnu elastičnost ili bilo koje strateške odluke u koje marketinški stručnjak mora unijeti subjektivne podatke. Zanimljivo istraživanje proveli su Norm Borin i Paul Farris 1995. godine. Znanstvenici su željeli testirati koliko se netočnih brojeva može unijeti u model, a da to ne utječe na rezultat. Nakon testiranja SH.A.R.P. II, otkrili su da ulazne vrijednosti koje ovise o subjektivnoj prosudbi donositelja odluka mogu značajno odstupati od stvarnih vrijednosti (do 50%), a da model ne popusti tehnikama pravila palca.

Drugi, možda i važniji problem je što optimizacijski modeli ne uzimaju u obzir strateške odluke. Algoritmi se temelje na povijesnim podacima, no trgovac može htjeti utjecati na ponašanje svojih kupaca tako što će ih preusmjeriti s proizvoda koje danas kupuju na neke druge. O ovom problemu raspravljat ćemo u sljedećem odjeljku.

Strateške odluke vezane uz trgovinske robne marke

Istraživanja u području optimizacije prostora na policama sve se više primjenjuju. Kao primjer, dva se odnose na vlastita marka mreže i njihov smještaj na regalnom prostoru. Prvo istraživanje proveli su Marcel Corstjens i Rajeev Lal (1994.). Opisali su razliku u pristupu europskih i američkih trgovina mješovitom robom prema privatnim markama. Prvi su raspoređeni pod vlastita marka najprofitabilnijim lokacijama, često premašujući udio ovih proizvoda na lokalnom tržištu, dok potonji uglavnom koncentriraju svoje brendove u niskocjenovnim segmentima.

M. Corstjens i njegovi kolege u svojoj su studiji jasno pokazali da je na većini tržišta poželjno raditi po europskom modelu. To postavlja određene zahtjeve na kvalitetu proizvoda vlastita marka i cjenovne politike njihovih nacionalnih konkurenata, ali u svjetlu naše rasprave, najvažnija točka je da se strateško rješenje koje je predložio M. Corstjens ne može implementirati korištenjem postojećih planogramskih softverskih alata. U međuvremenu, istraživači inzistiraju da bi takvo rješenje trebalo uključivati ​​sve potrebne korake za njegovu implementaciju, sve do odgovarajuće organizacije prostora na policama.

Radije ću zadržati svoju ulogu objektivnog promatrača i neću ovdje iznositi svoje mišljenje o ovom pitanju. Tako su u drugoj primijenjenoj studiji Fernandez Nogales i Gómez Suarez (2005.) uspoređivali koliko prostora na policama različite trgovine dodjeljuju svojim markama (studija je obuhvatila razdoblja od 1998. do 1999. i 2003.). Dobiveni rezultati potvrdili su zaključak M. Corstjensa i njegovih suradnika da vlastita marka dobiti više prostora na policama nego što "zaslužuju" na temelju svog tržišnog udjela. Zanimljivo je da su istraživači također promatrali ukupne proizvodne linije u kojima su trgovine snažno promovirale vlastite robne marke i otkrili da je to utjecalo na njihovu profitabilnost, iako nisu sve trgovine imale isti negativan učinak. Zbog toga su neki trgovci na malo počeli smanjivati ​​izložbeni prostor svoje robne marke kako bi izbjegli gubitak prodaje. S druge strane, i dalje su nastavili izdvajati puno prostora za nova privatna marka.

Zaključak je sljedeći: nije uopće teško utjecati na odluke kupaca odgovarajućim organiziranjem prostora na policama, glavno je ne zlorabiti ovaj alat, iako su kupci rijetko svjesni promjena koje se događaju.

Usporedba elastičnosti prikaza između različitih odjela trgovine

Naravno, ovo pitanje je usko povezano s temom rasporeda prodajnog prostora, o čemu će biti riječi u poglavlje 8, ali odlučio sam o tome raspravljati ovdje jer se izravno odnosi na elastičnost zaslona.

Dva francuska istraživača, Pierre Desmés i Valerie Renaudin, slijedili su R. Kerhana (1972.) i proveli opsežnu studiju kako bi pokušali utvrditi uzroke elastičnosti zaslona. No, za razliku od R. Kerhana, Francuzi su odlučili uspoređivati ​​ne linije proizvoda, već različite odjele unutar jednog prodajnog mjesta. Godine 1998. objavili su rad o odnosu između namjenskog maloprodajnog prostora i prodaje u različitim formatima trgovina i odjelima. Studija je obuhvatila oko 200 univerzalni trgovine u Francuskoj.

Znanstvenici su pretpostavili da na elastičnost zaslona utječe vrsta utičnice, kao i proizvod. Ispitali su razlike između tri različita formata prodavaonica u odabranom lancu (mali, srednji i veliki), a također su kategorizirali cjelokupni asortiman proizvoda po odjelima (od nakita, modnih i kućnih potrepština do šest tipova odjela mješovite robe).

Studija je pokazala prilično jasnu sliku. Kako se pokazalo, postoje značajne razlike u elastičnosti prikaza između odjela. Najveće vrijednosti ovog pokazatelja tipične su za robu kao što su donje rublje, nakit, voće i povrće. Stoga je izdvajanje većeg prostora za ove odjele najisplativije. Kod modnih proizvoda utvrđena je negativna elastičnost, a većina asortimana relativno je neelastična. U teoretskom dijelu članka osvrnulo se na tezu njemačkog istraživača u kojoj je na temelju rezultata više od dvadeset eksperimenata došlo do zaključka da približno 40% asortimana u njemačkim supermarketima ima elastičnost izlaganja od manje od 5% (ako se sjećate, pravilo kaže oko 20%).

Lekcije za trgovce

Trgovci na malo također mogu naučiti brojne važne lekcije iz ovog istraživanja. Kao i kod privatnih marki, uspjeh ovisi o donošenju ispravnih strateških odluka. Na primjer, studija P. Desmea i V. Renaudina pokazala je da modni proizvodi imaju pozitivnu elastičnost prikaza u većim trgovinama. Vjerojatno potonje može stvoriti atmosferu koja potiče ljude na kupnju odjeće. Istodobno, u manjim maloprodajnim objektima prikazuje se ista kategorija proizvoda negativan elastičnost. Stoga je važno da trgovac točno zna što može očekivati ​​od određenog formata trgovine. Da istraživači nisu razdvojili prodajna mjesta po vrsti, gore navedene razlike možda ne bi bile tako očite i možda bi ostale neotkrivene. Jedna lekcija za trgovce jest da trenutni alati za optimizaciju prostora na policama mogu dobro funkcionirati za neke formate trgovina i kategorije proizvoda, ali ne i za druge.

Kerhan (1972.) iznio je još jedan razlog za oprez pri izračunavanju elastičnosti rasporeda. Činjenica je da se u mnogim slučajevima ovaj pokazatelj povećava kako se područje prikaza smanjuje i smanjuje kako se povećava. Sličan trend nalazimo u slučaju cjenovne elastičnosti, gdje empirijske studije ukazuju na nelinearnu prirodu funkcije potražnje. To znači da povećanje prodaje zbog pada cijene nije isto što i smanjenje prodaje zbog povećanja cijene. U našem slučaju to znači da je često nemoguće smanjiti površinu bilo kojeg odjela, čak i ako ima nisku elastičnost izgleda.

Program obuke uključivao je najnovije CM metode i alate - metode planiranja i kontrole; analiza i optimizacija asortimana ljekarničkog lanca; upravljanje profitabilnosti maloprodajnog i izložbenog prostora; razvoj i provedba strategije razvoja kategorije i još mnogo toga. Dakle, pogledajmo pobliže glavne analize QM-a.

ANALIZA ULOGA

Ova se analiza koristi za procjenu održivosti i konkurentnosti kategorije. Provodi se po kategorijama i skupinama istorodne robe (vrste, marke). Dinamika analize uloga odražava rotaciju asortimana u kategoriji. Kategorija sadrži sve proizvode 6 glavnih uloga (slika 1). Nakon što su sami proveli analizu uloga za određene kategorije proizvoda, sudionici su otkrili da u većini slučajeva kategorije ne sadrže niti jedan od 6 proizvoda s glavnom ulogom (bilo zaštitnik ili generator novca). Kako bi se ispravno provela analiza uloga, potrebno je za svaku marku odrediti trgovačku maržu i promet te dodijeliti ulogu (Tablica 1). Zatim, na temelju dobivenih vrijednosti, trebate izgraditi grafikon (slika 2) i analizirati jesu li markup i uloga ispravno određeni za sve pozicije.

Marka	Trgovačka marža, %		Značenje uloge
Marka A	8	1 860	Generator protoka
Marka B	25	1 500	Generator gotovine
Marka C	25	1 040	Generator gotovine
Marka D	18	835
Marka E	42	420	Generator profita
Marka F	36	540	Generator kupnje
Marka G	15	320	Delta*
Marka H	21	700
Marka I	24	800
Marka J	45	120	Generator slike
Ukupno		8 135

Delta je pozicija marke ili proizvoda koja se nalazi u donjem lijevom kutu matrice. Delta zadovoljava standarde EPP maloprodajne mreže

U prvoj fazi analize procjenjuje se „održivost“ i „dostatnost“ asortimana.

Poznato je da za ostvarivanje maksimalnog prometa i dobiti kategorija zahtijeva prisutnost robe 6 glavnih uloga.

Generatori protoka su brendirani, brendirani proizvodi koji su dobro poznati na tržištu zahvaljujući aktivnom marketingu proizvođača.

Budući da je ova roba prisutna u svim trgovačkim lancima u gradu, potrošač u pravilu dobro razumije prodajne cijene. Sukladno tome, marža za ovu robu postavljena je na razini "prosjeka" ili "malo ispod prosjeka" za tržište. Glavni zadatak generatora protoka je generirati protok kupaca u trgovine. Trgovački promet za generatore protoka je visok i iznad prosjeka u kategoriji.

Generatori gotovine manje su poznati, možda bez marke, proizvodi koji su analogni generatorima protoka.

Maloprodajne cijene za cash generator su nešto niže nego za flow generator; ali marža je puno veća. Zadatak menadžera je podići prodaju generatora gotovine na razinu generatora protoka i više.

Generatori kupnje - cjelokupni asortiman robe impulsne i pasivne potražnje; Povezani proizvodi.

Generatori kupnje imaju "iznadprosječnu" maržu za kategoriju proizvoda i rade na povećanju ukupne profitabilnosti i povećanju broja kupnji na računu.

Generatori dobiti su proizvodi s visokim maržama i značajnim udjelom u prodaji u kategoriji proizvoda. Većina generatora u kategoriji radi za njihovu podršku.

Generator(i) slika - proizvodi koji vam omogućuju pozicioniranje raspona kategorija na tržištu iu glavama potrošača. Može imati sljedeće karakteristike:

• maksimalna marža, neznatan obujam prodaje (rijetka, ekskluzivna roba); dostupan u asortimanu supermarketa;
• minimalna marža, značajan obujam prodaje (roba široke potrošnje, "lideri gubitaka"); dostupni u asortimanu diskonta.

Defender je proizvod koji prodaje samo jedan maloprodajni operater u regiji (ekskluzivni ugovor, privatna robna marka lanca) ili po jedinstvenim uvjetima. Omogućuje vam da zadržite glavni skup potrošača čak i uz agresivnu politiku asortimana konkurenata. Može imati fundamentalno različite karakteristike u smislu marže i obujma prodaje.

U drugoj fazi analize, područje figure procjenjuje se analizom uloga. Povećanje površine može ukazivati ​​na:

• promjene u obujmu prodaje generatora u kategoriji;
• promjena trgovačke marže za generatore kategorija;
• pojava novih generatora, odnosno rotacija asortimana.

Većina promjena u području figure prema analizi uloga povezana je s pojavom novih (dodatnih) generatora u kategoriji. Voditelj ili odmah uvodi vodeći proizvod s maksimalnim prometom i (ili) maržom u kategoriju; ili uvodi novi proizvod u asortiman planirajući da će se jednog dana preseliti u gornji desni dio matrice.

No, budući da police trgovina “nisu gumene”, uvođenje novih proizvoda u asortiman moguće je samo ako se iz matrice asortimana uklone neprikladne stavke proizvoda (donji lijevi kut prema analizi uloga).

Dakle, povećanje površine brojke jamči stalnu rotaciju asortimana i potvrđuje da je do povećanja prometa i dobiti došlo ne samo zbog marketinga, rasta potrošačkog tržišta ili inflacije, već i zbog optimizacije strukture asortimana.

strukturna analiza asortimana. optimalna dubina

Kako izračunati broj potrebnih jedinica proizvoda (SKU-jedinica zaliha) uključenih u kategoriju u kojoj će ljekarna ostvariti maksimalan promet ili maksimalni promet? Osim ABC analize, to je moguće učiniti i strukturnom analizom koju su polaznici edukacije također proveli u praksi. Strukturna analiza omogućuje izračunavanje optimalne strukture asortimana, odnosno broja grupa, podgrupa, marki, artikala; njihovo obnavljanje i omjer pri kojem se ostvaruje maksimalan promet i dobit.

Strukturna analiza temelji se na izračunu sljedećih pokazatelja asortimana:

• širina kategorije - broj skupina uključenih u kategoriju (podskupine, vrste, sorte);
• cjelovitost kategorije - broj marki uključenih u kategoriju (skupina, podskupina);
• dubina kategorije - ukupan broj stavki proizvoda (artikala, SKU);
• kategorija sklad - stupanj sličnosti stavki proizvoda u cjenovnom rangu;
• stabilnost kategorije - fluktuacije u glavnim pokazateljima asortimana kategorije za analizirano razdoblje;
• obnova kategorije - broj novih stavki proizvoda u strukturi asortimana (za analizirano razdoblje).

U prvoj fazi analize izračunavaju se optimalne vrijednosti pokazatelja. Da biste to učinili, tjedne vrijednosti prometa (ili bilo kojeg drugog pokazatelja, na primjer, dobiti, prometa) uspoređuju se s odgovarajućom vrijednošću pokazatelja asortimana. Podaci o dubini (broj SKU-ova) pružaju informacije o proizvodima koji su bili na zalihama u određenom tjednu. Usporedba se radi najmanje 12 tjedana unaprijed (Tablica 2). Na temelju rezultata usporedbe podataka konstruira se točkasti dijagram (slika 3). Grafikonu se dodaje linija trenda (polinomski trend). Na trendu se određuje prijelazna točka (nakon koje se usporava rast robnog prometa). Prijelazna točka je optimalna vrijednost indikatora za određenu sezonu.

Tjedan	Dubina, broj sku	Tjedni promet, tisuća rubalja.
1	102	5300
2	80	3500
3	110	4800
4	90	4500
5	75	3750
6	85	4250
7	100	5400
8	142	5100
9	125	4700
10	80	4000
11	135	5000
12	85	4250
13	135	4400
14	110	4870
15	130	4800
16	140	5050
16	118	4100

U ovom slučaju, optimalna dubina kategorije je u rasponu od 110 do 120 SKU (za određenu sezonu).

Strukturalnu analizu treba izračunati jednom u sezoni. Nakon izračuna optimalnih pokazatelja asortimana, voditelj kategorije tjedno izvještava komercijalnog direktora o odstupanjima trenutnih pokazatelja od optimalnih. Preporuča se koristiti analizu za homogenu skupinu proizvoda.

sklad u razini cijena

Kako odrediti koliko SKU-ova treba biti u niskom, srednjem i visokom cjenovnom segmentu u kategoriji proizvoda? Tradicionalna metoda određivanja je na zahtjev. I po kojoj ćemo strukturi ostvariti maksimalan promet ili prihod za određenu kategoriju proizvoda? Analiza usklađenosti asortimana po razini cijena (analiza cjenovne linije) po kategoriji i podskupini omogućuje nam da utvrdimo je li trošak robnih marki u kategoriji skladan.

Rezultat izračuna je vrijednost harmonije za 1 tjedan za određene proizvode. Kao primjer odabrana je proizvodna linija piva (tablica 3). U prvoj fazi potrebno je navesti sve artikle koji se nalaze u određenoj grupi proizvoda. Zatim biste trebali odabrati proizvod s minimalnom cijenom - u ovom slučaju to je pivo Stary Melnik s cijenom od 18 rubalja. Zatim izračunajte omjer troška svakog proizvoda i minimalne cijene i odredite aritmetički prosjek. Dakle, da biste analizirali harmoniju po cijeni, morate znati:

Ne.	Naziv, "pivo, čaša, 0,5"	Trošak, rub.
1	Baltika broj 3	20
2	Baltika broj 5	25
3	Baltika broj 5	28
4	Stari mlinar	30
5	Klinskoe svjetlo	24
6	Klinskoe tamno	27
7	Staropramen	32
8	Zhigulevskoe	34
9	Stari mlinar	18
10	Heineken	38

• optimalna vrijednost obilježja (znaka);
• omjer svake karakteristike prema optimalnoj karakteristici;
• aritmetička sredina svih omjera (preko svih rezultata dijeljenja).

Tako je na primjeru proizvoda od piva izvedena formula za harmoniju cijena: Gm (Ai) = (20 / 18 + 25 / 18 + 28 / 18 + 30 / 18 + 24 / 18 + 27 / 18 + 32 / 18 + 34 / 18 + 18 / 18 + 38 / 18)/10.

U ovom slučaju usklađenost cijena bila je 1,5. Ako je harmonija oko 1, to znači da se sva roba prodaje po istoj cijeni i da su potrebe jednog cjenovnog segmenta potrošača zadovoljene. Što je usklađenost veća - 2, 10, 15 ili više, to je veća razlika u cijenama, što znači da je moguće zadovoljiti potrošače u različitim cjenovnim segmentima. Optimalna harmonija je ona pri kojoj možete ostvariti najveći promet ili dobit. Jedan pokazatelj harmonije za 1 tjedan (1,5) nije dovoljan. Na isti način potrebno je izračunati harmoniju za 2., 3., 4. tjedan itd. Na temelju dobivenih rezultata potrebno je provesti strukturnu analizu kako bi se na grafikonu vidjela točka u kojoj se može ostvariti maksimalni promet ili prihod za određenu sortu.

Broj tjedana bi trebao biti oko 16 (koliko tjedana ima sezona), zatim treba izračunati aritmetički prosjek. Na primjer, ako je optimalna vrijednost - vršna točka na grafikonu - 5, au trenutnom razdoblju usklađenost je 4,5, tada upravitelj kategorije ručno, prema analizi uloga, uključuje ili prikazuje neke artikle proizvoda kako bi „povukao gore” indikator harmonije na 5. Harmonija je neophodna kako ubuduće prilikom uvođenja ili uvođenja bilo koje kategorije proizvoda proizvodi ne bi bili pozicionirani.

ABC analiza

"Ako želite ubiti asortiman, napravite ABC analizu", rekla je V. Snegireva svojim studentima. No ova izjava ih nije šokirala. ABC analiza je statistička metoda analize koja se temelji na Paretovom zakonu - za većinu rezultata odgovoran je manji broj uzroka. ABC analiza omogućuje vam da shvatite koji su proizvodi vodeći u prodaji, a koji su, naprotiv, autsajderi. Ali ABC analiza nikada neće pokazati zašto su se neke stavke proizvoda pomaknule prema gore na ljestvici, dok su druge pale. Možda su to voditelji kategorija učinili na svoju ruku, premjestivši svoja područja pozicioniranja, ili je to možda uzrokovano sezonskim padom (ili se radilo o novom proizvodu itd.). I što je najvažnije, cilj ABC analize je optimizirati asortiman proizvoda. Logično je da se isključe one pozicije koje su pri dnu ljestvice po udjelu u kategoriji. Takva se uklanjanja mogu provoditi tjedno, ali kao rezultat mogu se dodatno optimizirati sve dok ne ostane samo jedna stavka proizvoda. V. Snegireva pokazala je fotografije snimljene u supermarketu, gdje se asortiman kategorije "suncokretovo ulje" sastojao isključivo od ulja "Oleina". ABC analiza je potrebna samo za određivanje i kontrolu zaliha, ali ne i za upravljanje prodajom. ABC analizu treba koristiti samo zajedno s XYZ analizom.

ABC analiza s merchandising indeksom

Kako razumjeti što je utjecalo na porast ili pad prodaje bezreceptnih proizvoda? Za to je potrebna ABC analiza s merchandising indeksom - ABCi, koji omogućuje uzimanje u obzir čimbenika kao što su broj police na kojoj se brend nalazi i udio prostora na policama koji brend zauzima u grupi. Omogućuje vam da vidite kako bi se brendovi mogli prodavati da su izloženi na istoj visini iznad poda i da zauzimaju jednak položaj na polici.

Indeks merchandisinga pomaže u izjednačavanju prodaje s različitih polica. Pokazuje kako bi se proizvodi prodavali da su na istoj polici. U pravilu, donja polica je jednaka 1,4, sljedeća je 1,0, u razini očiju 0,8 ili 0,6, gornja - 1,2. Ako je oprema s tri police i s 1. police je prodano 40 artikala, s 2. 100, a s 3. 80. Ukupno je 220 artikala, što je 100%. Zatim biste trebali izračunati udio svake police, što će biti merchandising indeks. Formula ABC analize s merchandising indeksom:

AVSm=T · im · 1 / DO, Gdje

T- tekući trgovinski promet;

im- merchandising indeks;

DO- udio izložbenog prostora koji proizvod (brand) zauzima na opremi.

Marka, SKU	Promet marke, tisuća rubalja.	Udio marke u prometu grupe	Udio iz akumuliranog kao rezultat	Grupa za analizu ABC	Grupa za analizu ABCi
Marka A	420,00	0,14	0,14	A	C
Marka B	380,00	0,12	0,26	A	B
Marka C	340,00	0,11	0,37	A	B
Marka D	290,00	0,09	0,47	A	C
Marka E	270,00	0,09	0,55	B	C
Marka F	250,00	0,08	0,63	B	B
Marka G	230,00	0,07	0,71	B	A
Marka H	220,00	0,07	0,78	B	C
Marka I	180,00	0,06	0,84	C	A
Marka J	165,00	0,05	0,89	C	C
Marka K	130,00	0,04	0,93	C	B
Marka L	120,00	0,04	0,97	C	A
Marka M	80,00	0,03	1,00	C	C
Ukupno	3 075,00	1,00

Marka, SKU	Promet marke, tisuća rubalja.	Raspored, linearan. metara	Broj police	Merchandising Index, im	Udio prostora na polici, K	Usporedne vrijednosti	Podijelite u usporedivim iznosima	Podijelite s kumulativnim ukupnim iznosom	Grupa, prema rezultatima ABCi analize
Marka L	120,00	0,50	1	1,4	0,02	8 400	0,162129745	0,162129745	A
Marka G	230,00	1,00	5	1,2	0,04	6 900	0,133178005	0,29530775	A
Marka I	180,00	1,00	1	1,4	0,04	6 300	0,121597309	0,416905059	A
Marka F	250,00	1,00	2	1	0,04	6 250	0,120632251	0,53753731	B
Marka K	130,00	1,00	1	1,4	0,04	4 550	0,087820279	0,625357588	B
Marka B	380,00	2,00	4	0,8	0,08	3 800	0,073344409	0,698701997	B
Marka C	340,00	1,50	3	0,6	0,06	3 400	0,065623944	0,764325941	B
Marka H	220,00	2,50	1	1,4	0,10	3 080	0,059447573	0,823773515	C
Marka A	420,00	3,00	4	0,8	0,12	2 800	0,054043248	0,877816763	C
Marka J	165,00	2,00	2	1	0,08	2 063	0,039808643	0,917625406	C
Marka E	270,00	4,00	5	1,2	0,16	2 025	0,039084849	0,956710255	C
Marka D	290,00	3,50	3	0,6	0,14	1 243	0,023988585	0,98069884	C
Marka M	80,00	2,00	2	1	0,08	1 000	0,01930116	1	C
Ukupno	3 075,00	25,00			1,0	51 810	1

Sudionici seminara prvo su proveli klasičnu ABC analizu s merchandising indeksom (Tablica 4). Nakon toga popunite tablicu. 5, gdje smo dodali promet, dužne metre i broj police za stavku proizvoda. Indeks merchandisinga izračunat je prema gore navedenoj formuli, uzimajući u obzir 5 prostora na policama. Stupac usporedivih vrijednosti izračunat je na sljedeći način:

trgovinski promet · merchandising indeks: postotak prostora na policama.

Na temelju dobivenih podataka provedena je klasična ABC analiza, gdje je zatim izračunat udio u usporedivim vrijednostima i kumulativnim zbrojem, te je na temelju njezinih rezultata svakom brendu dodijeljena grupa. Sudionici su potom usporedili rezultate klasične ABC analize s ABC analizom s merchandising indeksom. Ako je stavka proizvoda dobila drugu skupinu prema rezultatima dviju analiza (na primjer, u jednoj A, au drugoj - B), to znači da zauzima previše mjesta na polici. Ova se razlika mora koristiti u pregovorima s distributerima, smanjujući izlaganje robe i mijenjajući broj njezine police.

Marka	Promet marke, rub.	Prikaz marke, cm	EPP, rub.	<ЕПП	>EPP	Dostatnost, cm	Ekstra, vidi	Raspodjela, cm	Prikaz marke 2, cm	EPP 2, rub.	Trgovački promet marke 2, rub.
Marka A	7 800	260	30,0	26,3	0,0	139	121	0	139	56,3	7 800
Marka B	4 600	100	46,0	10,3	0,0	82	18	0	82	56,3	4 600
Marka C	12 000	160	75,0	0,0	18,7	0	0	37	197	75,0	14 812
Marka D	5 400	120	45,0	11,3	0,0	96	24	0	96	56,3	5 400
Marka E	16 000	200	80,0	0,0	23,7	0	0	48	248	80,0	19 801
Marka F	6 000	200	30,0	26,3	0,0	107	93	0	107	56,3	6 000
Marka G	12 000	160	75,0	0,0	18,7	0	0	37	197	75,0	14 812
Marka H	9 600	160	60,0	0,0	3,7	0	0	7	167	60,0	10 048
Marka I	6 600	100	66,0	0,0	9,7	0	0	19	119	66,0	7 886
Marka J	4 400	40	110,0	0,0	53,7	0	0	108	148	110,0	16 231
Ukupno	84 400	1 500	56,3		128		257	257	1 500		107 391

Matrična analiza

Matrična analiza omogućuje donošenje odluke o isključivanju pozicije iz asortimana, kao i o preraspodjeli resursa (police i maloprodajnog prostora) između stavki proizvoda uključenih u istu kategoriju. Matrična analiza se provodi i po kategoriji i po grupama homogene robe (vrste, marke, itd.). U prvoj fazi analize, sve stavke proizvoda se uspoređuju prema dvije karakteristike:

• Y-os prikazuje tjednu (mjesečnu) stopu rasta prometa određenog SKU-a;
• X-os prikazuje relativni udio prometa (RPT) SKU-a (omjer prometa SKU-a i prometa vodećeg u prodaji u grupi).

ODT udio izračunava se na sljedeći način: obujam prodaje artikla koji se proučava dijeli se s obujmom prodaje lidera u određenom segmentu.

Kao rezultat toga, svaka stavka proizvoda (SKU) spada u jedan od četiri sektora (slika 4):

Sektor A - visoke CCT i stope rasta trgovačkog prometa (povećanje trgovačkog prometa - iznad 1/4 u trgovačkoj mreži; CCT - iznad 0,6).

Sektor B - veliki tržišni udjel i relativno stabilne stope rasta (rast prometa u trgovini - ispod 1/4 maloprodajne mreže; CCT - iznad 0,6). Novčani tok koji generiraju znatno premašuje investicijske potrebe. No budući da je većina njih otišla iz sektora A, zadržavaju silazni trend stope rasta trgovačkog prometa. Stoga je primarni zadatak menadžera izgladiti ovaj trend što je duže moguće.

Sektor D - autsajderska roba (porast trgovačkog prometa - ispod 1/1 u trgovačkoj mreži; CCT - ispod 0,6). Podrška ovim proizvodima opravdana je utoliko što je njihovo postojanje u skladu s konceptom trgovačkog asortimana (specijalizacija poduzeća, imidž, želja da se asortimanu daju posebna svojstva). Međutim, budući da su ti elementi u završnoj fazi životnog ciklusa, oni su ti koji su podložni isključenju u slučaju nedovoljnog financiranja bilo kojeg sektora matrične analize.

Sektor C - visoke stope rasta i neznatan promet u trgovini (porast prometa u trgovini - iznad 1/4 u maloprodajnoj mreži; CCT - ispod 0,6). Ovi proizvodi imaju velike potrebe za financiranjem i niske razine prihoda (zbog nerazvijenog tržišta prodaje). Kako svi elementi prikazani u polju B neće moći prijeći u sektor A, postavlja se pitanje koliko je opravdano financiranje pojedinog elementa.

Ovisno o tome kako se roba ponaša u matrici (koordinate duž osi matrice rastu ili padaju; CCT i trgovinski promet rastu ili padaju itd.) u odnosu na prethodno razdoblje, svim elementima se dodjeljuje jedna od linija financiranja:

1. red - prioritet financiranja. Primanje 1. linije financiranja uključuje povećanje maloprodajnog i izložbenog prostora dodijeljenog proizvodu (minimalno, uz koeficijent 1,7); povećanje broja lica na zaslonu; umnožavanje robe na dodatnim prodajnim mjestima i sl.

2. red - financiranje stavke proizvoda ostaje nepromijenjeno. Količina resursa koju je proizvod primio u prethodnom razdoblju, nastavlja primati iu planiranom razdoblju.

3. linija - financiranje robe se svodi na početnu razinu (na razinu prije pojave 1. linije financiranja). Smanjuje se površina izlaganja i broj strana, a proizvod se uklanja s dodatnih prodajnih mjesta.

4. red - proizvod se priprema za uklanjanje s matrice (moguće privremeno). Upravitelj prestaje s narudžbama za ovaj proizvod, preostala sredstva prodaju se na mreži.

5. redak - proizvod treba isključiti iz matrice asortimana (prije početka sezone), osim ako se radi o imidž proizvodu.

6. redak - pojavljuje se za proizvod samo ako proizvod iz nekog razloga nije bio na akciji. Pojava 6. retka zahtijeva daljnje istraživanje.

Odluka o isključivanju artikla proizvoda ne može se donijeti kada se pojavi samo jedna “5”. Voditelj donosi odluku o povećanju financiranja ili isključivanju proizvoda na temelju rezultata 4-6 tjedana, analizirajući trenutni trend.

Sudionici seminara izračunali su i okvirni promet mreže za buduće razdoblje, na temelju njenog formata i površine. Njegova formula za izračun je:

T 2008 = (((Tm2 2007 * Sm2 2007 + Tm2 2007 * Sm2 2008 * (b-n)/12) + Inf. (%)) + RPR (%)) + Int. (%), Gdje, b- mjeseci preostalih do kraja godine od otvaranja trgovine; n- mjeseci dodijeljeni za promociju trgovine; Inf.. - postotak inflacije (približno); RPR- rast potrošačkog tržišta; Int. - intenzivno povećanje trgovačkog prometa.

Mogućnosti i izgledi

Polaznici edukacije naučili su kako provoditi različite vrste sveobuhvatne analize asortimana, dobili preporuke za optimizaciju strukture kategorija, te proučavali suvremene metode upravljanja asortimanom, metode njegove analize i optimizacije.

Nemoguće je govoriti o tako opsežnoj temi kao što je upravljanje asortimanom proizvoda u jednoj publikaciji. Na ovoj vrsti obuke možete dobiti praktičnu nastavu o CM-u. Istine radi, treba reći da je danas u javnosti vrlo malo iscrpnih informacija o CM-u u ljekarničkom poslovanju. To je lako objasniti konkurencijom u ovom segmentu. Međutim, jedno je jasno - neovisan i mukotrpan rad na proučavanju zamršenosti CM-a postat će neprocjenjiv alat za farmaceutske stručnjake u upravljanju prodajom.

Oksana Sergienko

Facebook

Cvrkut

U kontaktu s

Kolege

Google+