Shelf display: mga problema sa merchandising. "Black" at "white" merchandising: ang digmaan para sa shelf space Para sa anong shelf space ang kailangan

Kapag pinaplano ang retail space ng isang tindahan, nahaharap ang may-ari nito ng maraming tanong. Paano gawing iba-iba ang pagpapakita ng produkto, ngunit hindi kalabisan? Paano masisiguro na ang display ay umaakit ng maraming mga customer hangga't maaari, at ang hindi magandang pagbebenta ng mga produkto ay hindi kumukuha ng espasyo sa istante? Paano makalkula ang pinakamainam na stock sa istante upang hindi "mag-freeze" ng labis na pera, ngunit sa parehong oras upang ang produkto na kailangan ng mamimili ay palaging naroroon sa tindahan at nakikita? Matagumpay na nalulutas ng mga tool para sa pag-optimize ng espasyo sa istante ang mga problemang ito.

Paglikha ng mga planograma gamit ang GOLD Space Planning at GOLD Space Automation

Ang pag-optimize ng espasyo sa istante sa mga rack ay nagpapabuti sa availability ng produkto at nakakatulong na bawasan ang bilang ng mga produkto na mababa ang turnover sa shelf. Ang assortment ay ipinapakita sa shelf alinsunod sa unipormeng mga panuntunan sa merchandising ng kumpanya. Sa panahon ng pag-optimize, ang mga salik gaya ng mga detalye ng kagamitan sa tindahan, natatanging data ng benta, at mga tampok ng lokal na tindahan ay isinasaalang-alang.

Ginagamit ang mga tool upang i-optimize ang espasyo sa istante GOLD Space Planning at GOLD Space Automation.

GOLD Space Planning– isang kasangkapan para sa paglikha ng mga planograma at pagsusuri ng kanilang pagiging epektibo.

GOLD Space Automation– isang tool para sa awtomatikong pagbuo ng mga natatanging planogram para sa bawat tindahan batay sa mga template o panuntunan.

Sa pamamagitan ng paggamit GOLD Space Planning magagawa mong mailarawan ang mga retail na kagamitan at paglalagay ng produkto sa 2D at 3D. Binibigyang-daan ka ng programa na matukoy ang kinakailangang antas ng imbentaryo para sa pagtatasa at pag-optimize ng display.

Ang user ay binibigyan ng sapat na pagkakataon para sa paghahanda ng mga ulat sa merchandising at pamamahala ng retail equipment.

Ang paggawa ng mga planogram ay kasing simple hangga't maaari: i-drag at i-drop mo lang ang mga produkto mula sa database papunta sa mga istante.

Tulad ng sa GOLD Macro Space Planning, ang "mainit" at mga lugar na may problema sa Space Planning ay naka-highlight. Nakakatulong ito na ma-optimize ang paglalagay ng mga item ng produkto.

Ang GOLD Space Planning ay may advanced na functionality para sa pagpapanatili ng iba't ibang pag-uulat ng merchandising. Ang programa ay nagbibigay ng isang function para sa paghahambing ng mga planograms ng iba't ibang mga tindahan o planograms ng isang tindahan sa iba't ibang mga panahon. Ang flexible analytical tool ay magbibigay-daan sa iyo na matukoy ang mga produkto na may labis na espasyo sa istante at muling maglaan ng espasyo patungo sa mga produktong may mataas na turnover o kita.

Ang lahat ng mga ulat ay maaaring i-export sa Excel na format.

GOLD Space Automation- isang tool para sa awtomatikong paglikha ng mga planograms. Ang solusyon na ito ay kinakailangan para sa mga kumpanyang nagtatrabaho sa isang malaking bilang ng mga planograms. Ito ay makabuluhang bawasan ang oras para sa paglikha at pagpapanatili ng mga planogram at magbibigay-daan sa kumpanya na suportahan ang mga indibidwal na planogram ng tindahan na may limitadong bilang ng mga espesyalista sa departamento ng merchandising.

Sa pamamagitan ng paggamit GOLD Space Automation magagawa mong lumikha ng mga indibidwal na planogram para sa bawat tindahan gamit ang isang solong hanay ng mga panuntunan, i-optimize ang mga seksyon na nagbago ang disenyo, magdagdag at mag-alis ng mga produkto.

GOLD Space Automation– isang tool kung saan maaari mong mabilis na mapabuti ang display ng iyong tindahan at bawasan ang mga nawawalang benta salamat sa demand-driven na placement. Ang programa ay mag-aalok sa iyo ng isang solusyon na tumutugma sa iyong diskarte sa merchandising. Ang produktong software na ito mula sa Symphony GOLD ay mag-o-optimize ng mga display na partikular para sa iyo batay sa mga indicator ng negosyo ng mga kalakal sa mga tindahan, bawasan ang oras ng pagtugon sa mga madiskarteng at taktikal na desisyon, at bawasan ang mga imbentaryo at pagkalugi. Ang isang magiliw na interface ay makakatulong sa gumagamit na mabilis na maunawaan ang programa.

Ang pag-optimize ng shelf space ay naglalayon sa pagtaas ng mga benta, pag-optimize ng mga gastos para sa pag-iimbak ng mga produkto, at pagpapalaya ng mga nakapirming pondo. Sa una, ang pangangailangan ng customer ay natugunan sa pamamagitan ng pagpapalawak ng retail space at hanay ng produkto. Gayunpaman, tulad ng lahat ng bagay sa negosyo, ang espasyo sa istante at ang halaga ng perang namuhunan sa imbentaryo ay limitadong mapagkukunan.

Nagbibigay-daan sa iyo ang shelf space management system na matalinong i-optimize at i-automate ang pamamahala ng shelf space at sales floor, at subaybayan ang mga KPI.

Ang pagsubaybay (kita bawat metro kuwadrado ng istante, atbp.) at pag-optimize ng espasyo sa istante ay nagbibigay-daan sa mga nagbebenta at supplier na pataasin ang mga benta at kita, matugunan ang mga pangangailangan ng customer nang hindi pisikal na pinalawak ang istante. Ang istante ng tindahan ay may limitadong espasyo, kaya mahalagang magpakita ng assortment na magpapataas ng turnover at mag-maximize ng kita mula sa store shelf. Ang pinaka-epektibong tinatawag na "golden shelf" ay ang puwang sa antas ng mga mata at kamay ng mamimili (sa taas na 1.2-1.7 m mula sa sahig), pati na rin sa kanan ng nakaplanong daloy ng mga customer.

Upang ma-optimize ang pamamahagi ng espasyo sa istante, inirerekumenda na pag-aralan ang pangangailangan ng mga customer at kasosyo, at gumamit ng mga modernong kagamitan sa tingi.

Ang mga system para sa pamamahala ng espasyo sa istante ng tindahan, na kinabibilangan ng ABM Shelf, ay tumutulong na ilagay lamang ang mga kategorya ng produkto na in demand, pataasin ang mga benta, kita, kakayahang kumita ng assortment, at i-optimize ang pamamahagi ng espasyo sa istante. Ang pagpapatupad ng mga shelf space management system ay nagpapahintulot din sa iyo na:

• bawasan ang pangangailangan para sa mga diskwento, bawasan ang imbentaryo ng mga kalakal at ang mga gastos sa pagdadala ng mga kalakal,
• gawing simple ang paggawa ng desisyon sa pamamahala,
• i-optimize ang pamamahagi ng espasyo sa istante,
• ayusin ang mga relasyon sa mga supplier.

Tukuyin natin ang mga konsepto

SKU(Stock Keeping Unit, literal na pagsasalin mula sa English - stock retention unit) ay isang yunit ng isang pangkat ng mga produkto o tatak, na ipinakita sa isang uri ng packaging at lalagyan (halimbawa, ang isang tatak ng kefir ay maaaring maglaman ng ilang mga yunit ng iba't ibang antas ng taba nilalaman 0.5%, 1% , 2.5%).

Nakaharap- isang produkto na nakikita at nasa loob ng access area para sa mga mamimili.

Layunin ng assortment— tukuyin ang bilang ng mga posisyon ng produkto na gustong ipakita ng tagagawa o supplier sa istante ng outlet.

Ang buong assortment, ayon sa katapatan ng customer, ay nahahati sa: 20% priority item, na ibinebenta ng 3-5 beses na mas madalas, anuman ang presyo, 60% pangunahing stable item sa patuloy na demand, at 20% karagdagang mga item.

I-optimize ang turnover rate, tiyakin ang mataas na posibilidad ng pagbili, dagdagan ang visual na perception ng produkto - mga layunin ng espasyo sa istante.

Ang panuntunan sa dayuhang merchandising na "space to sale" ay nagsasaad na ang nakaharap sa isang trademark ay dapat sumakop sa parehong porsyento ng shelf space na sinasakop nito sa mga benta ng lahat ng mga kalakal na ipinapakita sa retail space. Ang pagsunod sa panuntunang ito ay nag-aambag sa pare-parehong pag-alis ng mga kalakal mula sa istante, na binabawasan ang mga gastos sa paggawa upang mapanatili ang pagpapakita ng produkto.

Pagsusuri ng video ng retail chain na FIRKAN, na nagpatupad ng ABM Shelf para i-optimize ang shelf space

Paano matukoy ang pinakamainam na laki ng display at kung paano makakatulong ang ABM Shelf shelf space management system

Ang kabuuan ng mga lugar ng lahat ng eroplano na inilaan para sa pagpapakita ng mga kalakal sa palapag ng pagbebenta ng isang tindahan ay nagpapahintulot sa amin na makuha ang kabuuang lugar ng pagpapakita.

Ang puwang para sa mga kalakal sa istante, pagtukoy ng mga nawawalang kalakal, pagtukoy ng mga araw ng paghahatid, isinasaalang-alang ang mga kinakailangan ng customer, pangkalahatang mga sukat, pana-panahong pagbabagu-bago at mga sandali ng pagtaas ng demand, ay maaaring masukat sa mga linear na metro, metro kuwadrado at metro kubiko.

• Maglagay ng mataas na demand na mga produkto sa antas ng mata ng customer.
• Kung mas mataas ang bigat ng packaging ng produkto, mas mababa ito sa istante dapat itong ilagay.
• Ilagay ang mga bagong produkto nang bahagya sa antas ng mata ng customer.
• Ilagay ang fashion at mga mamahaling produkto sa mga nangungunang istante.
• Ilagay ang mga produkto na may expiration date na mas malapit sa bumibili, at ang mga may expiration date - mas malalim sa shelf.
• Ang mga tag ng presyo ay dapat na madaling basahin at may kasamang tumpak na impormasyon tungkol sa presyo at produkto.
• Magbigay ng madaling pag-access sa mga kalakal.
• Ang patayong pag-aayos ng mga homogenous na kalakal ay nagpapabuti ng kakayahang makita.
• Ang display ay dapat na iba-iba sa assortment, kulay, at laki.
• Gawing mas madalas ang mga pagbabago sa mga lokasyon ng produkto.

Ang figure sa kaliwa ay nagpapakita ng pahalang na paglalagay ng mga kalakal sa kahabaan ng istante.
Ang figure sa kanan ay nagpapakita ng patayong paglalagay ng mga homogenous na produkto, na mas epektibo para sa mabilis na oryentasyon at kadalian ng pagpili ng mga kalakal.

Mga function na ginagawa ng system para sa pag-optimize ng espasyo sa istante:

• Visual na disenyo ng mga planogram ng lugar ng pagbebenta at mga istante, na may iba't ibang mga pagsasaayos at pagiging kumplikado
• Archive ng kasaysayan ng Planogram
• Pag-apruba ng planograms
• Sentralisado at desentralisadong pamamahala ng pagpapakita ng produkto
• Gamit ang mga katangian ng komersyal na kagamitan
• Application ng iba't ibang mga algorithm upang kalkulahin ang pagpapakita ng mga kalakal: pahalang at patayong pag-aayos ng mga kalakal, mga sukat ng pakete, mga trademark, mga resulta ng pagsusuri ng ABC ng assortment
• Visualization ng mga resulta ng mga benta sa planograms ng mga bulwagan at istante
• Napakahusay na analytical unit para sa pamamahagi ng shelf space sa mga rack, pangkat ng produkto, at tindahan
• Palitan sa AutoCAD

Ang functionality ba na ito para sa pag-optimize ng shelf space ay madalas na makikita sa store management accounting system? gayunpaman, ang paggamit ng isang espesyal na serbisyo ay nagbibigay-daan sa iyong gumamit ng marami pang mga function at mga opsyon sa pamamahala.

Pag-optimize ng espasyo sa istante sa ABM Shelf
Pagsusuri ng kahusayan ng retail space

Ang pangalawang opsyon ay ang kalkulahin ang bilang ng mga SKU habang sabay na inaayos (kung kinakailangan) ang halaga ng shelf space na inilalaan para sa isang kategorya ng produkto o subcategory. Siyempre, ang pamamaraang ito ay mas labor-intensive, ngunit mas tumpak din. Sa kasong ito, kailangan munang suriin ang kahusayan ng retail space, paghahambing ng bahagi ng kategorya o subcategory sa kita sa bahagi sa lugar ng pagbebenta (para sa malalaking format) o sa bahagi sa naka-install na lugar ng tindahan (para sa maliliit na format). Karaniwan, dapat mayroong tinatayang sulat ng mga bahaging ito (para sa higit pang mga detalye, tingnan ang Kabanata 3). Susunod, nang makalkula ang pinakamainam na dami ng espasyo sa istante, tinutukoy namin ang pinakamainam na bilang ng mga SKU. Pangatlo, pagkalkula ng matipid na bilang ng mga SKU. Upang gawin ito, kailangan mo ng parehong data na ginagamit para sa pagsusuri sa ABC - naibabahagi sa pinagsama-samang kabuuan ayon sa SKU. Tingnan natin ang isang halimbawa mula sa totoong pagsasanay (Larawan 2. 6).

Pag-optimize ng espasyo sa istante

Ang isang sales representative ay radikal na niresolba ang isyu ng shelf space para sa kanyang assortment sa isa sa mga retail outlet, na inilipat ang assortment ng kakumpitensya sa isang kalahating walang laman na istante sa ibaba, halos hindi nakikita ng mga customer. Bilang tugon, sinimulang itapon ng isang sales representative ng isang nakikipagkumpitensyang kumpanya ang iba't ibang uri ng nagkasala sa mga istante sa lahat ng retail outlet sa teritoryo.

Nagsimula ang isang digmaan, kung saan ang parehong mga kinatawan ng pagbebenta ay mas abala sa pagpapanumbalik ng kanilang mga display kaysa sa pagbebenta ng bagong assortment. Ang isang pagpupulong sa isa sa mga tindahan ay humantong sa mga naglalabanang partido sa pag-atake sa isa't isa, pagkatapos nito ay pinamamahalaan nila hindi lamang na magkaroon ng isang kasunduan, ngunit din upang bumuo ng mga pakikipagtulungan upang maprotektahan ang kanilang espasyo sa istante mula sa mga aksyon ng mga kinatawan ng mga benta ng mga ikatlong kumpanya... A ang konseptong malapit sa Shelf Share ay Forward Stock Share, ibig sabihin.

Bahagi ng istante

Ang buong assortment, ayon sa katapatan ng customer, ay nahahati sa: 20% priority item, na ibinebenta ng 3-5 beses na mas madalas, anuman ang presyo, 60% pangunahing stable item sa patuloy na demand, at 20% karagdagang mga item. Ang pag-optimize ng turnover rate, pagtiyak ng mataas na posibilidad ng pagbili, pagtaas ng visual na perception ng produkto ay ang mga layunin ng shelf space.

Mahalaga

Ang panuntunan sa dayuhang merchandising na "space to sale" ay nagsasaad na ang nakaharap sa isang trademark ay dapat sumakop sa parehong porsyento ng shelf space na sinasakop nito sa mga benta ng lahat ng mga kalakal na ipinapakita sa retail space. Ang pagsunod sa panuntunang ito ay nag-aambag sa pare-parehong pag-alis ng mga kalakal mula sa istante, na binabawasan ang mga gastos sa paggawa upang mapanatili ang pagpapakita ng produkto.

Encyclopedia of Marketing

Pansin

Kung ang isang tao ay nabigyan ng reseta para sa isang partikular na gamot, kung gayon, bilang panuntunan, lalapit lang siya sa empleyado ng parmasya at magtatanong kung magagamit ang gamot. Kung ang naturang gamot ay hindi ibinebenta, nangangahulugan ito na ang tao ay bumisita sa ibang parmasya o nagpasya na palitan ang gamot na inireseta sa ospital ng ibang gamot sa tulong ng isang parmasyutiko.

Sa kasong ito, magiging lohikal na alisin mula sa counter space ang mga SKU na ang impulse purchase ay may kaunting posibilidad. Bilang resulta, ang espasyo sa display space ay ibabahagi sa mga pangkat at posisyon ng mga kalakal na maaaring magpasya ang mamimili na bilhin nang nakapag-iisa, nang walang tulong ng isang parmasyutiko.

Ang mga pangkat ng produkto gaya ng mga tela, sapatos, damit, stationery, pinggan, wallpaper, tile, at iba pa ay naglalaman din ng malaking bilang ng mga SKU.

Assortment at organisasyon ng espasyo sa istante ng tindahan

Ang alamat ng anim na ektarya (mula sa aklat na "Modern Supermarket") Ang isang tao ay nakakuha ng anim na ektarya ng lupa at naisip na hindi na kailangang magtayo ng isang klasikong bahay-sauna-gazebo sa lupaing ito, ngunit upang makisali sa mga komersyal na aktibidad. Pumunta siya sa palengke, nakipag-usap sa mga nagbebenta at nagpasyang magtanim at magbenta ng mansanas.
Sa totoo lang, habang nagpasya ako, ginawa ko iyon, bumili at nagtanim ng isang halamanan na may mga puno ng mansanas sa aking sariling anim na ektarya ng lupa. Ang ani ay naging napakaganda, at sa taglagas ang lalaki ay nakatanggap ng magandang pera para dito. Gayunpaman, noong ibinebenta niya ang kanyang pananim na mansanas sa palengke, napansin niya na ang mga peras ay isang medyo popular na produkto sa mga mamimili. Ginugol ng lalaki ang ilan sa mga nalikom sa pagbili ng mga puno ng peras, pagkatapos ay sinimulan niyang itanim ang mga ito malapit sa mga puno ng mansanas.

Pagpasok

Ang average na lapad ng isang pakete ng juice ay 8 cm, iyon ay, 12 mga pakete ay maaaring ilagay sa isang istante, at 60 mga pakete sa isang rack. Siyempre, hindi kami makakapaglagay ng 60 SKU sa 60 na lugar na "upuan", dahil ang ilan sa mga pinakasikat na posisyon ay dapat makatanggap ng pagdodoble o tripling ng mga facings (ang isang nakaharap ay isang linya ng mga kalakal na may parehong pangalan (SKU) isang pakete ang lapad, na inilagay mula sa ang gilid ng istante, nakaharap sa bumibili, sa lalim ng istante sa dami ng ilang piraso). Bilang panuntunan, itinatakda ng mga tindahan ang average na bilang ng mga nakaharap sa bawat SKU sa 2 o 3 o higit pa (para sa isang discounter); ang mga supermarket ay maaaring gumawa ng kalkulasyon batay sa 1–1.5 na mga nakaharap sa bawat SKU. Isaalang-alang natin ang pamamaraan para sa pagkalkula ng bilang ng mga SKU batay sa kapasidad ng komersyal na kagamitan ng isang umiiral na tindahan. Dapat pansinin dito na mayroong dalawang pagpipilian.

Pamamahala ng espasyo sa istante

Gayunpaman, para sa naturang pagsasaayos ay kinakailangan na "magbayad" sa isang tiyak na kahulugan. Kakailanganin ng nagbebenta o merchandiser na lagyang muli ang stock ng mga item na may mataas na priyoridad.

Impormasyon

Sa mahabang panahon, ang ganitong diskarte ay maaaring ituring na ganap na makatwiran sa mga tindahan na umaasa sa lawak ng kanilang hanay ng produkto. Sa iba pang mga retail outlet, ang desisyon na bawasan ang bilang ng mga SKU upang mapataas ang pagharap sa mataas na priyoridad at pangunahing mga posisyon ay may medyo simpleng paliwanag.

Sa dalawang kasamaan, kailangan mong piliin ang mas maliit - hayaan ang tindahan na mawalan ng dalawang customer na mas gusto ang plum o pomegranate juice kaysa sa pitong customer na mas gusto ang orange na inumin. Pagsasanay sa pangangalakal Dapat sabihin na ang pagsusuri sa mga benta at paggawa ng mga desisyon tungkol sa pangangailangan na ipamahagi ang espasyo sa istante ay isang medyo kumplikadong proseso.

Dagdag pa, sa loob ng bawat pangkat ng produkto, ang mga bahagi ng mga kategorya ay tinutukoy, halimbawa, ang mga produktong ginto na walang mga pagsingit ay nahahati sa: mga kadena - 25%; pendants - 20%; singsing - 20%; hikaw - 15%; mga pulseras - 10%; kuwintas - 7%; piercing - 3% Ang susunod na mahalagang punto ay ang pagkilala sa mga pangunahing katangian ng produkto, ang parehong mga salik sa pagpili sa puno ng mga desisyon ng mamimili. Ang classifier, na limitado sa 3-5 na antas ng hierarchy, ay hindi sumasaklaw sa lahat ang mahahalagang katangian ng produkto - ang mga katangian ng produkto ay dapat na makikita sa card ng produkto sa sistema ng kumpanya ng impormasyon. Ito ay kinakailangan upang pag-aralan ang mga benta sa mga tuntunin ng lahat ng mahahalagang katangian at, nang naaayon, ayusin at mabuo ang assortment ng mga kalakal sa loob ng isang kategorya at subcategory. Tingnan natin ang mga katangian gamit ang halimbawa ng subcategory na “Washing powders” sa kategoryang “Laundry Detergents” (Talahanayan 2. 5) Talahanayan 2.5. Mga produktong hindi pagkain.

Pagkalkula ng halaga ng espasyo sa istante

Sa pangalawang kaso, sinusukat ang mga potensyal na SALES: pagkatapos ng lahat, bumibili ang mamimili ng isang yunit ng produkto (nakaharap, at hindi isang tiyak na bilang ng mga sentimetro). Samakatuwid, kung ang layunin ng visual na pangingibabaw ay nakamit, ito ay kinakailangan upang lumipat sa layunin ng pangingibabaw sa mga benta at suriin sa mga mukha, at hindi sa sentimetro. Ang ugnayan sa pagitan ng nakaharap at SKU (mga layunin para sa assortment at shelf space) Ang facing ay gumaganap ng papel ng ilang karaniwang yunit ng pagsukat para sa shelf space. Sa pagsasaalang-alang na ito, kapag nagtatakda ng mga layunin para sa assortment, kinakailangang maunawaan ang KAPASIDAD ng espasyo sa istante, na sinusukat sa mga nakaharap. Kung ang layunin ng assortment (bilang ng mga SKU) ay lumampas sa layunin ng shelf space (bilang ng mga mukha), hindi maipapakita ng tindahan ang buong assortment sa punto ng pagbebenta. Ito ay mangangailangan ng nawalang kita at pagyeyelo ng pera sa mga produktong hindi ibinebenta.
Dahil ang sistema ng merchandising ay isa sa mga pangunahing bahagi ng promosyon ng mga benta at, bilang resulta, ang matagumpay na operasyon ng tindahan, mahalagang patuloy na suriin ang pagiging epektibo nito. Isaalang-alang natin ang mga pangunahing tagapagpahiwatig ng kahusayan ng paggamit ng retail space: o turnover (kita) bawat square meter ng retail space; o tubo bawat metro kuwadrado ng retail space.

Ito ang dalawang tagapagpahiwatig na dapat subaybayan: turnover at tubo. Kadalasan, sinusuri lamang ng pamamahala ng tindahan ang turnover bawat m2.

Ito ay katanggap-tanggap kung kailangan mong ihambing ang dalawang tindahan na may parehong assortment at humigit-kumulang pantay na lugar. Ngunit para sa isang detalyado at kumpletong pagsusuri, kailangan ang impormasyon sa kahusayan ng paggamit ng retail space para sa bawat kategorya ng produkto, at sa kasong ito ang parehong mga tagapagpahiwatig ay dapat gamitin.

Kasalukuyang pahina: 9 (ang aklat ay may kabuuang 49 na pahina) [available reading passage: 12 pages]

Font:

100% +

Mga tool ng system para sa pag-optimize ng retail at shelf space

Minsan maaari mong makita ang pahayag na ang literatura sa kahusayan ng pag-aayos ng retail at shelf space ay nahahati sa tatlong kategorya. Ang opinyon na ito, sa partikular, ay ibinahagi ng natitirang mananaliksik sa larangang ito, si Marcel Corstjens. Ang tatlong kategoryang ito ay: mga ulat ng mga empirikal na pag-aaral (tulad ng mga tinalakay natin sa kabanatang ito); mga libro sa komersyalisasyon ng mga pag-unlad ng pananaliksik, katulad ng: sa mga produktong electronic merchandising software; at akademikong gawain ng mga mathematician at statistician na naglalayong i-optimize ang mga modelo para sa pag-aayos ng shelf at retail space.

Ang mga produkto ng software ng Planogram ay madalas na umaasa sa panuntunan ng thumb na ang paglalagay ng produkto ay tinutukoy batay sa tubo o dami ng benta na nabuo nito. Ang mga katulad na solusyon ay inaalok sa merkado mula noong 1970s; Kabilang sa mga una ay ang SLIM (Store Labor and Inventory Management) at COSMOS (Computer Optimization and Stimulating Model for Supermarkets) system. Hindi ako nagtakda upang magbigay ng kumpletong pangkalahatang-ideya ng lahat ng mga algorithm na binuo mula noon, hanggang sa mga modernong tool para sa pagbuo ng mga planogram, ngunit itinuturing kong kinakailangan upang ilarawan ang pinakamahalagang milestone sa kanilang ebolusyon. Dapat pansinin na marami sa mga komersyal na tool ay nilikha ng mga mananaliksik na mas gusto ang akumulasyon ng kapital kaysa sa akumulasyon ng kaalaman, kaya ang kanilang mga pag-unlad ay madalas na pinasimple na mga bersyon ng mga modelo ng pag-optimize na matatagpuan sa mga akademikong papel.

Itutuon ko dito ang huli dahil lagi silang nauuna sa mga komersyal na desisyon. Upang maging kapaki-pakinabang sa pagsasanay, ang mga programa tulad ng Spaceman at Appollo ay dapat na nakabatay sa isang makabuluhang pagpapasimple ng katotohanan-isang detalye na tila hindi gaanong nababahala sa komunidad ng pananaliksik.

Tatlong pangunahing milestone, na maikling ilalarawan sa ibaba, ay nagpapakita kung paano unti-unting nalutas ng mga mananaliksik ang problema sa pag-optimize sa pamamagitan ng pagsasama ng mga sumusunod na bagong salik:

Iba't ibang pagkalastiko ng pagpapakita ng iba't ibang linya ng produkto;

Cross elasticity ng layout;

Direktang gastos sa kalakal.

Ang iba't ibang linya ng produkto ay may iba't ibang pagkalastiko ng display

Si Evan Anderson at Henry Amato (1973) ay bumuo ng isa sa mga unang algorithm upang malutas ang problema sa pag-optimize ng espasyo sa istante. Tulad ng sinasabi nila sa mga marketer, nilapitan nila ang problema "mula sa panig ng demand." Ang mga mananaliksik ay nagpatuloy mula sa kaalaman na magagamit sa oras na iyon, lalo na mula sa katotohanan na ang iba't ibang mga linya ng produkto ay may iba't ibang pagkalastiko ng pagpapakita. Sa madaling salita, ang kanilang modelo ay batay sa mga logistic regression na kinakalkula ang mga beta coefficient para sa iba't ibang linya ng produkto. Ang ganitong uri ng computing ang sumasailalim sa mga nabanggit na SLIM at COSMOS system.

Cross display elasticity at direktang mga gastos sa kalakal

Ang susunod na mahalagang hakbang ay ginawa ng Pranses na si Marcel Corstiens at ang Englishman na si Peter Doyle (1981). Ang parehong Peter Doyle, na, kung naaalala mo, ay pinuna ang pananaliksik sa larangan ng retail marketing para sa kakulangan ng pag-unlad nito. Ang modelo na kanilang iminungkahi ay mas malawak kaysa sa mga nauna at tinatalakay pa rin hanggang ngayon. Kabilang sa iba pang mga bagay, kasama nila ang kakayahang kalkulahin ang mga direktang gastos sa kalakal (na may kaugnayan sa pagkuha, pag-iimbak, at kakulangan ng mga kalakal sa mga istante, ang tinatawag na out-of-stocks), mga epekto ng demand at mga salik ng cross-elasticity. Ito ay ang pagsasama ng huling tagapagpahiwatig na nagdala ng katanyagan sa kanilang modelo.

Sinubukan nila ang kanilang modelo sa limang linya ng produkto sa 140 na tindahan na nagbebenta ng kendi, ice cream at gift card, na may $30 milyon sa taunang benta. Ang pagkalastiko ng layout ay nasa pagkakasunud-sunod ng 0.19, iniulat ng mga mananaliksik, at sa gayon ay pare-pareho sa ipinakita ng mga naunang eksperimento. Napag-alaman din na negatibo ang cross display elasticity sa pagitan ng iba't ibang uri ng sweets (kung nagbebenta ng mas maraming tsokolate ang mga tindahan, bumaba ang demand para sa caramel) at positibo sa pagitan ng mga sweets at gift card.

Bilang karagdagan, ang mga direktang gastos sa merchandise na nauugnay sa pagbili (pag-order at transportasyon), paghawak (imbak, insurance, at pagkalugi ng produkto), at stock-out-of-stock ay kinakalkula. Ang mga kalkulasyon ay batay sa average na data mula sa 10 mga tindahan, ngunit ginamit para sa lahat ng mga outlet na sakop sa pag-aaral. Ayon sa mga natuklasan, ang mas mataas na turnover item (tulad ng mga tsokolate kumpara sa mga gift card) ay nagkakaroon ng mas mataas na gastos sa pagproseso.

Susunod, nagsagawa ng mga kalkulasyon sina M. Corstjens at P. Doyle para sa mga planograms (1) kasalukuyang ginagamit sa mga tindahan, (2) binuo batay sa data ng mga benta, at (3) binuo batay sa kabuuang kita; upang ihambing ang mga ito sa mga resulta ng iyong bagong modelo. Ipinakita ng paghahambing na ang huli ay potensyal na nagbibigay ng $128,000 na higit pa sa netong kita kaysa sa kasalukuyang ginagamit na mga planogram, $104,000 higit pa sa mga planogram na nakabatay lamang sa data ng mga benta, at $97,000 na higit pa sa mga planograma batay sa kabuuang kita. Pangunahin ito dahil masyadong maliit na espasyo ang inilaan ng mga rule-of-thumb na modelo para sa mga karagdagang produkto gaya ng ice cream at gift card. Sa mga terminong porsyento, nangangahulugan ito ng pagtaas ng netong kita na mas mababa sa 0.5%.

Kakulangan ng mga kalakal sa mga istante ( out-of-stock) ay isang malubhang problema para sa mga retailer. Reaksyon ito ng mga customer sa isa sa limang paraan: 1) pumunta sa ibang tindahan, 2) antalahin ang pagbili, 3) abandunahin ang pagbili, 4) bumili ng ibang laki ng package o katulad na produkto ng parehong brand, o 5) lumipat sa ibang brand. Iniulat nina David Grant at John Fernie (2008) na natuklasan ng isang pag-aaral noong 2003 ng IGD na 65% ng mga mamimili sa UK ang pipili ng isa sa unang tatlong opsyon kapag ang isang produkto na gusto nila ay wala nang stock.

Epekto ng cannibalization

Ang ideya ng ganitong uri ng cross-elasticity ay iminungkahi ng Pranses na mananaliksik na si Alain Boultes, at ang kanyang pagtatangka na isama ang epekto ng cannibalization sa mga modelo ng planogram ay matagumpay. Sa madaling salita, siya ang unang nakabuo ng magandang solusyon para sa pagkalkula ng pagbaba ng mga benta ng Brand B bilang resulta ng pagkakaroon ng Brand A ng mas maraming espasyo sa istante at pagpapakita ng tumaas na mga benta. Ang modelo ni A. Bultes ay tinatawag na SH.A.R.P. at nananatiling gumagana (tingnan sa ibaba), tulad ng ipinapakita ng pagsubok sa mga grocery store sa Belgian.

Sa unang sulyap, kasama ang cross-elasticity factor sa modelo ay tila walang halaga, ngunit ang lahat ay hindi kasing simple ng tila. Paano komplementaryo at/o pakikipagkumpitensya, halimbawa, kanin at spaghetti? Magdagdag ng dawa, patatas, french fries, iba pang butil at ugat na gulay sa equation na ito, at ang pagiging kumplikado ay tumataas nang husto. Tandaan, gayunpaman, na nag-iiba-iba ang cross elasticity sa mga pares ng produkto, gayundin sa panahon at sitwasyon. Ang mga produktong nakikipagkumpitensya sa isa't isa sa isang sitwasyon (maaaring ituring na mga alternatibo ang mga burger at meatballs para sa hapunan) sa isa pa (kung nag-iimbita ka ng mga kaibigan para sa barbecue).

Kumpetisyon sa mga patakaran ng hinlalaki

Sa sandaling nabuo ang mga pangunahing modelo, itinalaga ng mga mananaliksik ang kanilang mga lakas upang higit na ma-optimize ang mga ito, kadalasan sa pamamagitan ng pag-aalis ng iba't ibang mga kundisyon na naglilimita. Halimbawa, kung ang isang naunang modelo ay may kasamang cross elasticity factor ( M. Corstjens at P. Doyle 1981, 1983), pagkatapos ay ibinukod ito sa ibang pagkakataon mula sa pagsasaalang-alang upang tumuon sa isa pang aspeto, gaya ng, halimbawa, patayo o pahalang na pagkakalagay ( A. Lim, B. Rodriguez at K. Zang, 2004). Maraming oras ang ginugol sa pagsubok na mathematically na lutasin ang problema kung bakit ganito ang hitsura ng packaging ng iba't ibang produkto. Siyempre, hindi sanay ang mga mathematician na isaalang-alang ang ilang mga katotohanan, halimbawa, na ang ilang mga produkto (kaparehong pakete ng kape) ayon sa kahulugan ay dapat na may mas malaking pakete kaysa sa iba (isang pakete ng lebadura).

Sa isang banda, ang mga modelo ay nagdusa mula sa hindi sapat na simple upang magamit sa pagsasanay. Sa kabilang banda, hindi nawala ang interes sa kanila. Patuloy na sinubukan ng mga mananaliksik na lumikha ng mahusay na mga algorithm para sa pag-optimize ng espasyo sa istante na maaaring makipagkumpitensya sa mga patakaran ng hinlalaki na naglalaan ng mga facing batay sa bahagi ng kabuuang benta o kabuuang kita. Noong 1988, ipinakilala ng Frenchman na si Alain Boultes at Belgian Philippe Naert ang isang modelo na tinatawag na SH.A.R.P. (Shelf Allocation for Retailers’ Profit - pamamahagi ng shelf space para sa kita ng mga retailer). Nagtalo sila na ito ay higit na lumampas sa empirikal na prinsipyo " display area / bahagi ng mga benta". Gayunpaman, pagkaraan ng isang taon, kinailangan ni A. Bultes na lumunok ng mapait na tableta. Ito ay lumabas na pagkatapos isama ang cannibalization effect (SH.A.R.P. II) sa modelo, karamihan sa mga pakinabang nito sa panuntunang ito ng hinlalaki ay nawala ( A. Bultes et al., 1989). Gayunpaman, tinatantya ng A. Bultes na ang isang tindahan ay mawawalan ng humigit-kumulang 2.7% ng kabuuang kita kung hindi ito mag-o-optimize ng shelf space gamit ang SH.A.R.P. II. Bilang resulta, dahil sa kanilang kakayahang magbigay ng antas ng kakayahang kumita na maihahambing sa buong netong kita na natanggap ng retailer, ang mga modelo ng pag-optimize ay patuloy na nakakaakit ng matinding interes mula sa mga mananaliksik.

Balikan ang mga pagsisikap upang matiyak ang mahusay na paggamit ng retail space

Sa ngayon, ipinakilala ko sa iyo ang mga siyentipiko na mga pioneer sa pagpapakilala ng isang bagong diskarte sa pagbuo ng mga planogram. Sa kanilang mga modernong tagasunod, nais kong pangalanan ang mahuhusay na mananaliksik na si Ming-Hsien Yang mula sa Taiwan. Gumawa siya ng mga modelo upang bawasan ang computational power na kinakailangan para sa mga algorithm ng pag-optimize at nagsagawa ng mga pag-aaral sa pagiging epektibo sa gastos sa mga planogram.

Kasama ang kanyang kasamahan ( M.-H. Yang at W.-C. Chen, 1999) nagsagawa siya ng pag-aaral na ang layunin ay pag-aralan kung paano gumagana ang mga retailer upang epektibong magamit ang retail space. Ang mga may-ari ng tindahan ay hinilingan na sagutin ang mga tanong tungkol sa kung gaano karaming oras at pagsisikap ang kanilang ginugugol sa (1) estratehiko at (2) pagpapatakbo ng trabaho. Ang bawat aytem (strategic/operational work) ay naglalaman ng limang katanungan. Pagkatapos ay iniugnay ng mga mananaliksik ang mga tugon sa mga tagapagpahiwatig ng ekonomiya ng mga nagtitingi: kabuuang benta, benta bawat metro kuwadrado, tubo bawat metro kuwadrado.

Ang isang malinaw na pattern ay natagpuan: ang kalidad ng pagpapatakbo ng trabaho upang matiyak na ang mahusay na paggamit ng retail space ay makikita sa pinakamalaking lawak sa mga benta sa bawat square meter, habang ang kalidad ng estratehikong trabaho ay naiimpluwensyahan ang halaga ng kabuuang kita bawat square meter ng retail space.

Talahanayan 3.13. Ipinapakita ng talahanayan ang mga resulta ng isang pag-aaral ng ANOVA gamit ang mga f-values ​​​​(at p-values). Lumilitaw na ang mga pagsisikap ng mga retailer sa parehong estratehiko at mga antas ng pagpapatakbo upang mapabuti ang kahusayan ng kanilang retail space ay nagbubunga.

Sa isang kamakailang pag-aaral, si Chase Murray, Abhijit Talukdar, at Debu Gosavi (2010) ay bumuo ng isang modelo ng pag-optimize na isinasaalang-alang ang mga kadahilanan tulad ng mga presyo ng produkto, pagkakalagay ng istante, bilang ng mga nakaharap (lugar ng display), at oryentasyon ng packaging. Iniulat ni C. Murray at ng kanyang mga kasamahan na ang kanilang mga diskarte sa pamamahala sa shelf space ay nagresulta sa mga pagpapabuti ng mga benta sa parehong mga hanay tulad ng sa mga nakaraang pag-aaral na aming sinuri. Gayunpaman, pinagtatalunan nila na marami sa mga modelong ginagamit ngayon ay kumakatawan sa isang makabuluhang abstraction kumpara sa tunay na konteksto kung saan ang isang retailer ay gumagawa ng mga desisyon. Ang pagbuo ng 3D modeling upang lumikha ng mga planogram ay tiyak na isang mahalagang hakbang pasulong, lalo na para sa mga kategorya ng produkto kung saan ang packaging ay walang natural na mukha sa harapan.

Sa kabila ng mga pagsisikap ng mga mananaliksik tulad ni C. Murray at mga kasamahan (2009) na lumikha ng mas makatotohanang mga modelo, maraming mga retailer at mga tagagawa ang gumagamit ng mga planograms bilang mga paunang sketch lamang kung paano maaaring ayusin ang espasyo sa istante, ngunit hindi kailanman ganap na umaasa sa kanila. Binabago sila ng mga may-ari ng tindahan sa pamamagitan ng pagsasama ng mga salik gaya ng mga partikular na imbakan, uri ng outlet, mga layunin sa komunikasyon (halimbawa, mas magandang espasyo at mas maraming espasyo ang maaaring ilaan sa mga produktong iyon na gustong ibenta ng mga retailer, sa halip na yaong mga hinihiling na), katabi lokasyon ng mga kaugnay na kategorya ng produkto, atbp. Ang lahat ng ito sa huli ay may malaking epekto sa huling hitsura ng mga planogram. Pati na rin ang empirical na prinsipyo ng paglalaan ng shelf space depende sa bahagi ng produkto sa mga benta (o gross profit).

Konklusyon

Pagsusuri sa pag-aaral ni M.-H. Yang at W.-C. Chenya, tinatapos ko ang seksyong ito sa mga modelo ng pag-optimize. Batay sa lahat ng nasa itaas, maaari nating gawin ang sumusunod na konklusyon: ang mga pagsisikap na i-optimize ang retail space ay tiyak na magbubunga sa anyo ng pagtaas ng kita at mga benta, ngunit may tiyak na limitasyon sa kung gaano karaming oras at pagsisikap ang maaaring gastusin ng isang retailer sa aktibidad na ito. . Samakatuwid, sa kabila ng pagdating ng lalong advanced na mga tool sa komersyal na software para sa pagpaplano ng retail space, nananatili ang mga hamon. Sa partikular, nauugnay ang mga ito sa mga tinantyang halaga na kailangan ng modelo bilang input. Halimbawa, ang mga pagtatantya na ito ay nauugnay sa cross-elasticity o anumang mga madiskarteng desisyon kung saan dapat magpasok ang marketer ng subjective na data. Isang kawili-wiling pag-aaral ang isinagawa nina Norm Borin at Paul Farris noong 1995. Nais ng mga siyentipiko na subukan kung gaano karaming mga maling numero ang maaaring maipasok sa modelo nang hindi kapansin-pansing nakakaapekto sa resulta. Ang pagkakaroon ng pagsubok sa SH.A.R.P. II, nalaman nila na ang mga halaga ng pag-input na nakasalalay sa pansariling paghuhusga ng mga gumagawa ng desisyon ay maaaring lumihis nang malaki mula sa aktwal na mga halaga (hanggang sa 50%) nang walang modelo na nagbubunga sa mga diskarte sa panuntunan.

Ang isa pa, marahil mas mahalagang problema ay ang mga modelo ng pag-optimize ay hindi isinasaalang-alang ang mga madiskarteng desisyon. Ang mga algorithm ay batay sa makasaysayang data, ngunit maaaring gusto ng isang retailer na impluwensyahan ang gawi ng mga customer nito sa pamamagitan ng muling pag-orient sa kanila mula sa mga produktong binibili nila ngayon patungo sa iba pa. Tatalakayin natin ang problemang ito sa susunod na seksyon.

Mga madiskarteng desisyon tungkol sa mga pribadong label ng tindahan

Ang pananaliksik sa larangan ng pag-optimize ng shelf space ay lalong ginagamit. Bilang halimbawa, dalawa sa kanila ang nauugnay sa Pribadong tatak mga network at ang kanilang pagkakalagay sa espasyo ng istante. Ang unang pag-aaral ay isinagawa nina Marcel Corstjens at Rajeev Lal (1994). Inilarawan nila ang pagkakaiba sa diskarte ng European at American grocery store sa pagharap sa mga pribadong label. Ang mga una ay inilalaan sa ilalim Pribadong tatak ang pinaka-pinakinabangang mga lokasyon, kadalasang lumalampas sa bahagi ng mga produktong ito sa lokal na merkado, habang ang huli ay pangunahing nakatuon sa kanilang mga tatak sa mga segment na mababa ang presyo.

Sa kanilang pag-aaral, malinaw na ipinakita ni M. Corstjens at ng kanyang mga kasamahan na sa karamihan ng mga merkado ay mas mainam na magtrabaho ayon sa modelong European. Naglalagay ito ng ilang mga pangangailangan sa kalidad ng mga produkto Pribadong tatak at ang mga patakaran sa pagpepresyo ng kanilang mga pambansang kakumpitensya, ngunit sa liwanag ng aming talakayan, ang pinakamahalagang punto ay ang estratehikong solusyon na iminungkahi ni M. Corstjens ay hindi maipapatupad gamit ang mga kasalukuyang tool ng software ng planogram. Samantala, iginiit ng mga mananaliksik na ang ganitong solusyon ay dapat magsama ng lahat ng kinakailangang hakbang para sa pagpapatupad nito, hanggang sa naaangkop na organisasyon ng espasyo sa istante.

Mas gusto kong panatilihin ang aking tungkulin bilang isang layunin na tagamasid at hindi ipahayag ang aking opinyon sa isyung ito dito. Kaya, sa isa pang inilapat na pag-aaral, inihambing nina Fernandez Nogales at Gómez Suarez (2005) kung gaano kalaki ang espasyo sa istante ng iba't ibang tindahan na inilaan sa kanilang mga tatak (sinaklaw ng pag-aaral ang mga panahon mula 1998 hanggang 1999 at 2003). Kinumpirma ng mga resultang nakuha ang konklusyon ni M. Corstjens at ng kanyang mga kasamahan na Pribadong tatak makakuha ng mas maraming espasyo sa istante kaysa sa "nararapat" nila batay sa kanilang bahagi sa merkado. Kapansin-pansin, tiningnan din ng mga mananaliksik ang pangkalahatang mga linya ng produkto kung saan ang mga tindahan ay labis na nagpo-promote ng kanilang sariling mga tatak at nalaman na nakaapekto ito sa kanilang kakayahang kumita, bagama't hindi lahat ng mga tindahan ay nakaranas ng parehong negatibong epekto. Bilang resulta, sinimulan ng ilang retailer na bawasan ang display space ng kanilang sariling mga brand upang mapanatili ang mga benta. Sa kabilang banda, nagpatuloy pa rin sila sa paglalaan ng maraming espasyo para sa bagong pribadong label.

Ang konklusyon ay ito: hindi mahirap impluwensyahan ang mga desisyon ng mga mamimili sa pamamagitan ng naaangkop na pag-aayos ng espasyo sa istante; ang pangunahing bagay ay hindi abusuhin ang tool na ito, kahit na ang mga mamimili ay bihirang alam ang mga pagbabagong nagaganap.

Paghahambing ng pagkalastiko ng display sa pagitan ng iba't ibang departamento ng tindahan

Siyempre, ang isyung ito ay malapit na nauugnay sa paksa ng layout ng mga benta sa sahig, na tatalakayin sa kabanata 8, ngunit nagpasya akong talakayin ito dito dahil direktang nauugnay ito sa pagkalastiko ng display.

Dalawang Pranses na mananaliksik, sina Pierre Desmés at Valerie Renaudin, ang sumunod kay R. Kerhan (1972) at nagsagawa ng malakihang pag-aaral upang subukang itatag ang mga sanhi ng pagkalastiko ng display. Ngunit, hindi tulad ng R. Kerhan, nagpasya ang Pranses na ihambing hindi ang mga linya ng produkto, ngunit iba't ibang mga departamento sa loob ng isang outlet. Noong 1998, naglathala sila ng papel tungkol sa kaugnayan sa pagitan ng nakalaang retail space at mga benta sa iba't ibang format at departamento ng tindahan. Sinasaklaw ng pag-aaral ang humigit-kumulang 200 unibersal mga tindahan sa France.

Ang mga siyentipiko ay nag-hypothesize na ang pagkalastiko ng display ay naiimpluwensyahan ng uri ng outlet, pati na rin ang produkto. Sinuri nila ang mga pagkakaiba sa pagitan ng tatlong magkakaibang format ng tindahan sa isang napiling chain (maliit, katamtaman at malaki) at ikinategorya din ang buong hanay ng mga produkto ayon sa departamento (mula sa alahas, fashion at mga gamit sa bahay hanggang sa anim na uri ng mga departamento ng grocery).

Ang pag-aaral ay nagpakita ng isang medyo malinaw na larawan. Sa lumalabas, may mga makabuluhang pagkakaiba sa pagkalastiko ng display sa pagitan ng mga departamento. Ang pinakamataas na halaga ng tagapagpahiwatig na ito ay tipikal para sa mga kalakal tulad ng damit na panloob, alahas, prutas at gulay. Samakatuwid, ang paglalaan ng mas maraming espasyo sa mga departamentong ito ay pinaka-epektibo sa gastos. Ang negatibong pagkalastiko ay natagpuan para sa mga produktong fashion, at karamihan sa mga assortment ay natagpuan na medyo hindi nababanat. Sa teoretikal na bahagi ng artikulo, ang sanggunian ay ginawa sa isang tesis ng isang Aleman na mananaliksik, kung saan, batay sa mga resulta ng higit sa dalawampung eksperimento, napagpasyahan na humigit-kumulang 40% ng assortment sa mga supermarket ng Aleman ay may display elasticity ng mas mababa sa 5% (kung naaalala mo, ang panuntunan ng hinlalaki ay nagsasabi tungkol sa 20%).

Mga aralin para sa mga nagtitingi

Ang mga retailer ay maaari ding matuto ng ilang mahahalagang aral mula sa pangkat ng pananaliksik na ito. Tulad ng mga pribadong label, ang tagumpay ay nakasalalay sa paggawa ng mga tamang madiskarteng desisyon. Halimbawa, ipinakita ng isang pag-aaral nina P. Desme at V. Renaudin na ang mga produktong fashion ay may positibong pagkalastiko sa pagpapakita sa malalaking tindahan. Sa lahat ng posibilidad, ang huli ay maaaring lumikha ng isang kapaligiran na naghihikayat sa mga tao na bumili ng mga damit. Kasabay nito, sa mas maliliit na retail outlet ay ipinapakita ang parehong kategorya ng produkto negatibo pagkalastiko. Kaya, mahalagang malaman ng isang retailer kung ano mismo ang aasahan mula sa isang partikular na format ng tindahan. Kung hindi pinaghiwalay ng mga mananaliksik ang mga outlet ayon sa uri, maaaring hindi gaanong halata ang mga pagkakaiba sa itaas at maaaring hindi natukoy. Ang isang aral para sa mga retailer ay ang kasalukuyang mga tool sa pag-optimize ng shelf space ay maaaring gumana nang maayos para sa ilang format ng tindahan at kategorya ng produkto, ngunit hindi sa iba.

Binalangkas ni Kerhan (1972) ang isa pang dahilan upang maging maingat sa pagkalkula ng pagkalastiko ng isang layout. Ang katotohanan ay na sa maraming mga kaso ang tagapagpahiwatig na ito ay tumataas habang ang lugar ng display ay bumababa at bumababa habang ito ay tumataas. Ang isang katulad na trend ay matatagpuan sa kaso ng pagkalastiko ng presyo, kung saan ang mga empirical na pag-aaral ay nagpapahiwatig ng hindi linear na katangian ng demand function. Nangangahulugan ito na ang pagtaas ng mga benta dahil sa pagbaba ng presyo ay hindi katulad ng pagbaba ng mga benta dahil sa pagtaas ng presyo. Sa aming kaso, nangangahulugan ito na madalas na imposibleng bawasan ang lugar ng anumang departamento, kahit na ito ay may mababang pagkalastiko ng layout.

Kasama sa programa ng pagsasanay ang pinakabagong mga pamamaraan at tool ng CM - mga pamamaraan sa pagpaplano at pagkontrol; pagsusuri at pag-optimize ng assortment ng chain ng parmasya; pamamahala ng kakayahang kumita ng retail at exhibition space; pagbuo at pagpapatupad ng diskarte sa pagpapaunlad ng kategorya at marami pang iba. Kaya, tingnan natin ang mga pangunahing pagsusuri sa QM.

PAGSUSURI NG TUNGKULIN

Ang pagsusuri na ito ay ginagamit upang masuri ang pagpapanatili at pagiging mapagkumpitensya ng kategorya. Isinasagawa ito ng mga kategorya at pangkat ng mga homogenous na kalakal (mga uri, tatak). Ang dynamics ng pagsusuri sa tungkulin ay sumasalamin sa pag-ikot ng assortment sa kategorya. Ang kategorya ay naglalaman ng lahat ng mga produkto ng 6 na pangunahing tungkulin (Larawan 1). Pagkatapos magsagawa ng self-conducted role analysis para sa mga partikular na kategorya ng produkto, nalaman ng mga kalahok na sa karamihan ng mga kaso ang mga kategorya ay hindi naglalaman ng alinman sa 6 na pangunahing produkto ng papel (alinman sa tagapagtanggol o cash generator). Upang maisagawa nang tama ang pagsusuri ng tungkulin, kinakailangan upang matukoy ang margin ng kalakalan at turnover para sa bawat tatak at magtalaga ng tungkulin (Talahanayan 1). Susunod, batay sa mga nakuhang halaga, dapat kang bumuo ng isang graph (Larawan 2) at pag-aralan kung ang markup at tungkulin ay wastong natukoy para sa lahat ng mga posisyon.

Tatak	Trade margin, %		Kahulugan ng tungkulin
Tatak A	8	1 860	Daloy generator
Tatak B	25	1 500	Generator ng pera
Tatak C	25	1 040	Generator ng pera
Tatak D	18	835
Tatak E	42	420	Generator ng kita
Tatak F	36	540	Bumili ng generator
Tatak G	15	320	Delta*
Brand H	21	700
Tatak I	24	800
Tatak J	45	120	Generator ng imahe
Kabuuan		8 135

Ang Delta ay isang tatak o posisyon ng produkto na matatagpuan sa ibabang kaliwang sulok ng matrix. Natutugunan ng Delta ang mga pamantayan ng retail network ng EPP

Sa unang yugto ng pagsusuri, ang "sustainability" at "sufficiency" ng assortment ay tinasa.

Ito ay kilala na upang makabuo ng maximum na turnover at kita, ang kategorya ay nangangailangan ng pagkakaroon ng mga kalakal ng 6 na pangunahing tungkulin.

Ang mga flow generator ay branded, branded na mga produkto na kilala sa merkado dahil sa aktibong marketing ng manufacturer.

Dahil ang mga kalakal na ito ay ipinakita sa lahat ng mga retail chain sa lungsod, ang mamimili, bilang panuntunan, ay may mahusay na pag-unawa sa mga presyo ng pagbebenta. Alinsunod dito, ang markup sa mga kalakal na ito ay nakatakda sa antas ng "average" o "medyo mas mababa sa average" para sa merkado. Ang pangunahing gawain ng mga generator ng daloy ay upang makabuo ng isang daloy ng mga customer sa mga tindahan. Ang trade turnover para sa mga flow generator ay mataas at higit sa average sa kategorya.

Ang mga generator ng pera ay hindi gaanong kilala, marahil ay walang tatak, mga produkto na kahalintulad sa mga generator ng daloy.

Ang mga retail na presyo para sa cash generator ay bahagyang mas mababa kaysa sa flow generator; ngunit ang markup ay mas mataas. Ang gawain ng manager ay itaas ang mga benta ng cash generator sa antas ng flow generator at mas mataas.

Mga generator ng pagbili - ang buong hanay ng mga kalakal ng salpok at passive demand; Kaugnay na Mga Produkto.

Ang mga generator ng pagbili ay may markup na "mas mataas sa average" para sa kategorya ng produkto at nagtatrabaho upang pataasin ang kabuuang kakayahang kumita at pataasin ang bilang ng mga pagbili sa isang resibo.

Ang mga generator ng tubo ay mga produktong may mataas na markup at malaking bahagi ng mga benta sa kategorya ng produkto. Karamihan sa mga generator sa kategorya ay gumagana upang suportahan ang mga ito.

Image generator (s) - mga produkto na nagbibigay-daan sa iyong iposisyon ang hanay ng kategorya sa merkado at sa isip ng mga mamimili. Maaaring magkaroon ng mga sumusunod na katangian:

• maximum na markup, hindi gaanong dami ng benta (bihirang, eksklusibong mga kalakal); magagamit sa assortment ng supermarket;
• minimum na markup, makabuluhang dami ng benta (mga kalakal ng consumer, "mga pinuno ng pagkawala"); available sa assortment ng discounter.

Ang Defender ay isang produktong ibinebenta lamang ng isang retail operator sa rehiyon (eksklusibong kontrata, pribadong label ng chain) o sa mga natatanging termino. Binibigyang-daan kang mapanatili ang pangunahing pool ng mga mamimili kahit na may agresibong patakaran sa assortment ng mga kakumpitensya. Maaaring may iba't ibang katangian ito sa mga tuntunin ng markup at dami ng benta.

Sa ikalawang yugto ng pagsusuri, ang lugar ng pigura ay tinatantya gamit ang pagtatasa ng papel. Ang pagtaas ng lugar ay maaaring magpahiwatig ng:

• mga pagbabago sa dami ng benta ng mga generator sa kategorya;
• pagbabago ng trade markup para sa mga generator ng kategorya;
• ang paglitaw ng mga bagong generator, iyon ay, ang pag-ikot ng assortment.

Karamihan sa mga pagbabago sa lugar ng isang figure ayon sa pagtatasa ng papel ay nauugnay sa hitsura ng mga bagong (karagdagang) generator sa kategorya. Ang manager ay maaaring agad na ipakilala ang nangungunang produkto na may pinakamataas na turnover at (o) markup sa kategorya; o nagpapakilala ng bagong produkto sa hanay, na nagpaplano na balang araw ay lilipat ito sa kanang itaas na bahagi ng matrix.

Ngunit dahil ang mga istante ng tindahan ay "hindi goma," ang pagpapasok ng mga bagong produkto sa assortment ay posible lamang kung ang mga hindi naaangkop na item ng produkto ay aalisin mula sa assortment matrix (ibabang kaliwang sulok ayon sa pagsusuri sa tungkulin).

Kaya, ang pagtaas sa lugar ng figure ay ginagarantiyahan ang patuloy na pag-ikot ng assortment at kinukumpirma na ang pagtaas ng turnover at kita ay naganap hindi lamang dahil sa marketing, paglago ng consumer market o inflation, kundi dahil din sa pag-optimize ng assortment structure.

pagsusuri ng istruktura ng assortment. pinakamainam na lalim

Paano makalkula ang bilang ng mga kinakailangang item ng produkto (SKU-Stock Keeping Unit) na kasama sa kategorya kung saan ang botika ay makakatanggap ng maximum turnover o maximum turnover? Bilang karagdagan sa pagsusuri ng ABC, maaari itong gawin gamit ang pagsusuri sa istruktura, na isinagawa din ng mga kalahok sa pagsasanay sa pagsasanay. Pinapayagan ka ng pagsusuri sa istruktura na kalkulahin ang pinakamainam na istraktura ng assortment, iyon ay, ang bilang ng mga pangkat, subgroup, tatak, artikulo; kanilang pag-renew at ratio, kung saan ang pinakamataas na turnover at tubo ay nakakamit.

Ang pagsusuri sa istruktura ay batay sa pagkalkula ng mga sumusunod na tagapagpahiwatig ng assortment:

• lawak ng kategorya - ang bilang ng mga pangkat na kasama sa kategorya (mga subgroup, species, varieties);
• pagkakumpleto ng kategorya - ang bilang ng mga tatak na kasama sa kategorya (grupo, subgroup);
• lalim ng kategorya - ang kabuuang bilang ng mga item ng produkto (mga artikulo, SKU);
• pagkakatugma ng kategorya - ang antas ng pagkakapareho ng mga item ng produkto sa hanay ng presyo;
• katatagan ng kategorya - pagbabagu-bago sa mga pangunahing tagapagpahiwatig ng assortment ng kategorya para sa nasuri na panahon;
• pag-renew ng kategorya - ang bilang ng mga bagong item ng produkto sa istraktura ng assortment (para sa nasuri na panahon).

Sa unang yugto ng pagsusuri, ang pinakamainam na halaga ng mga tagapagpahiwatig ay kinakalkula. Upang gawin ito, ang lingguhang halaga ng turnover (o anumang iba pang tagapagpahiwatig, halimbawa, kita, paglilipat) ay inihambing sa kaukulang halaga ng tagapagpahiwatig ng assortment. Ang depth data (bilang ng mga SKU) ay nagbibigay ng impormasyon tungkol sa mga produktong nasa stock sa isang partikular na linggo. Ang paghahambing ay ginawa nang hindi bababa sa 12 linggo nang maaga (Talahanayan 2). Batay sa mga resulta ng paghahambing ng data, ang isang tuldok na plot ay binuo (Larawan 3). Ang isang linya ng trend (polynomial trend) ay idinagdag sa graph. Ang transition point ay tinutukoy sa trend (pagkatapos nito ay bumagal ang paglago sa trade turnover). Ang transition point ay ang pinakamainam na halaga ng indicator para sa isang partikular na season.

Isang linggo	Lalim, bilang ng sku	Lingguhang turnover, libong rubles.
1st	102	5300
ika-2	80	3500
ika-3	110	4800
ika-4	90	4500
ika-5	75	3750
ika-6	85	4250
ika-7	100	5400
ika-8	142	5100
ika-9	125	4700
ika-10	80	4000
ika-11	135	5000
ika-12	85	4250
ika-13	135	4400
ika-14	110	4870
ika-15	130	4800
ika-16	140	5050
ika-16	118	4100

Sa kasong ito, ang pinakamainam na lalim ng kategorya ay nasa hanay mula 110 hanggang 120 SKU (para sa isang partikular na season).

Dapat kalkulahin ang pagsusuri sa istruktura isang beses sa isang season. Matapos kalkulahin ang pinakamainam na mga tagapagpahiwatig ng assortment, ang manager ng kategorya ay nag-uulat linggu-linggo sa komersyal na direktor para sa mga paglihis ng kasalukuyang mga tagapagpahiwatig mula sa mga pinakamainam. Inirerekomenda na gamitin ang pagsusuri para sa isang homogenous na grupo ng mga produkto.

pagkakaisa sa antas ng presyo

Paano matukoy kung gaano karaming mga SKU ang dapat nasa mababang, katamtaman at mataas na mga segment ng presyo sa isang kategorya ng produkto? Ang tradisyunal na paraan ng pagpapasiya ay sa pamamagitan ng demand. At sa ilalim ng anong istruktura tayo makakakuha ng pinakamataas na turnover o kita para sa isang partikular na kategorya ng produkto? Ang pagsusuri sa pagkakatugma ng assortment ayon sa antas ng presyo (pagsusuri ng linya ng presyo) ayon sa kategorya at subgroup ay nagpapahintulot sa amin na matukoy kung ang halaga ng mga tatak sa kategorya ay magkakasuwato.

Ang resulta ng pagkalkula ay ang halaga ng pagkakaisa para sa 1 linggo para sa mga partikular na produkto. Bilang halimbawa, napili ang linya ng produkto ng beer (Talahanayan 3). Sa unang yugto, kinakailangang ilista ang lahat ng item ng produkto na kasama sa isang partikular na pangkat ng produkto. Susunod, dapat kang pumili ng isang produkto na may pinakamababang presyo - sa kasong ito, ito ay ang Stary Melnik beer na may halagang 18 rubles. At pagkatapos ay kalkulahin ang ratio ng gastos ng bawat produkto at ang pinakamababang presyo at matukoy ang average na arithmetic. Kaya, upang pag-aralan ang pagkakaisa ayon sa presyo, kailangan mong malaman:

Hindi.	Pangalan, "serbesa, baso, 0.5"	Gastos, kuskusin.
1	Baltika No. 3	20
2	Baltika No. 5	25
3	Baltika No. 5	28
4	Matandang Miller	30
5	Klinskoe liwanag	24
6	Klinskoe madilim	27
7	Staropramen	32
8	Zhigulevskoe	34
9	Matandang Miller	18
10	Heineken	38

• pinakamainam na halaga ng katangian (sign);
• ang ratio ng bawat katangian sa pinakamainam na katangian;
• ang arithmetic mean sa lahat ng ratios (sa lahat ng resulta ng division).

Kaya, ang isang pormula para sa pagkakatugma ng presyo ay nakuha gamit ang halimbawa ng mga produktong beer: Gm (Ai) = (20 / 18 + 25 / 18 + 28 / 18 + 30 / 18 + 24 / 18 + 27 / 18 + 32 / 18 + 34 / 18 + 18 / 18 + 38 / 18)/10.

Sa kasong ito, ang pagkakatugma ng presyo ay 1.5. Kung ang pagkakatugma ay tungkol sa 1, nangangahulugan ito na ang lahat ng mga kalakal ay ibinebenta sa parehong presyo at ang mga pangangailangan ng isang segment ng presyo ng mga mamimili ay nasiyahan. Kung mas malaki ang pagkakaisa - 2, 10, 15 o mas mataas, mas malaki ang pagkakaiba sa mga presyo, na nangangahulugang posible na masiyahan ang mga mamimili sa iba't ibang mga segment ng presyo. Ang pinakamainam na pagkakaisa ay ang isa kung saan maaari kang makakuha ng maximum na turnover o kita. Ang isang tagapagpahiwatig ng pagkakaisa para sa 1 linggo (1.5) ay hindi sapat. Sa parehong paraan, kinakailangan upang kalkulahin ang pagkakaisa para sa ika-2, ika-3, ika-4 na linggo, atbp. Batay sa mga resultang nakuha, dapat magsagawa ng structural analysis upang makita sa graph ang punto kung saan maaaring makuha ang maximum turnover o kita para sa isang partikular na variety.

Ang bilang ng mga linggo ay dapat na mga 16 (kasing dami ng mga linggo sa season), pagkatapos ay kailangan mong kalkulahin ang average na arithmetic. Halimbawa, kung ang pinakamainam na halaga - ang peak point sa graph - ay 5, at sa kasalukuyang panahon ang harmony ay 4.5, kung gayon ang manager ng kategorya ay manu-mano, ayon sa pagsusuri sa tungkulin, ay nagsasama o nagpapakita ng ilang mga item ng produkto upang "hilahin pataas” ang tagapagpahiwatig ng pagkakatugma sa 5. Ang pagkakaisa ay kinakailangan upang sa hinaharap, kapag ipinakilala o ipinakilala ang anumang mga kategorya ng produkto, ang mga produkto ay hindi nakaposisyon.

Pagsusuri ng ABC

"Kung gusto mong patayin ang assortment, gawin ang ABC analysis," sinabi ni V. Snegireva sa kanyang mga estudyante. Ngunit hindi sila ikinabigla ng pahayag na ito. Ang pagsusuri sa ABC ay isang istatistikal na paraan ng pagsusuri batay sa batas ni Pareto - isang mas maliit na bilang ng mga dahilan ang responsable para sa karamihan ng mga resulta. Binibigyang-daan ka ng pagsusuri ng ABC na maunawaan kung aling mga produkto ang mga pinuno ng benta at kung saan, sa kabaligtaran, ay mga tagalabas. Ngunit hindi kailanman ipapakita ng pagsusuri sa ABC kung bakit tumaas ang ilang item ng produkto sa mga ranggo, habang ang iba ay bumaba. Marahil ay ginawa ito ng mga tagapamahala ng kategorya sa kanilang sarili, inilipat ang kanilang mga lugar sa pagpoposisyon, o marahil ito ay sanhi ng isang pana-panahong pagbaba (o kung ito ay isang bagong produkto, atbp.). At higit sa lahat, ang layunin ng pagsusuri sa ABC ay i-optimize ang hanay ng produkto. Lohikal na ang mga posisyong iyon na nasa ibaba ng listahan sa mga tuntunin ng bahagi sa kategorya ay dapat na hindi kasama. Ang ganitong mga pag-aalis ay maaaring isagawa linggu-linggo, ngunit bilang isang resulta maaari silang higit pang ma-optimize hanggang sa isang item na lamang ng produkto ang natitira. Nagpakita si V. Snegireva ng mga litratong kinunan sa isang supermarket, kung saan ang uri ng kategoryang "langis ng mirasol" ay binubuo lamang ng langis na "Oleina". Ang pagsusuri sa ABC ay kinakailangan lamang para sa pagtukoy at pagkontrol ng imbentaryo, ngunit hindi para sa pamamahala ng mga benta. Ang pagsusuri sa ABC ay dapat lamang gamitin kasabay ng pagsusuri sa XYZ.

ABC analysis na may merchandising index

Paano mauunawaan kung ano ang nakaimpluwensya sa pagtaas ng mga benta ng mga over-the-counter na produkto o pagbaba ng mga ito? Nangangailangan ito ng pagsusuri sa ABC kasama ang merchandising index - ABCi, na nagbibigay-daan sa iyong isaalang-alang ang mga salik gaya ng bilang ng shelf kung saan matatagpuan ang brand at ang bahagi ng shelf space na inookupahan ng brand sa grupo. Binibigyang-daan ka nitong makita kung paano makakapagbenta ang mga brand kung ipinapakita ang mga ito sa parehong taas sa itaas ng sahig at nasa pantay na posisyon sa istante.

Nakakatulong ang merchandising index na ipantay ang mga benta mula sa iba't ibang istante. Ipinapakita nito kung paano magbebenta ang mga item kung sila ay nasa parehong istante. Bilang isang patakaran, ang ilalim na istante ay katumbas ng 1.4, ang susunod na pataas ay 1.0, sa antas ng mata 0.8 o 0.6, ang tuktok - 1.2. Kung ang kagamitan ay three-shelf at 40 item ang naibenta mula sa 1st shelf, 100 mula sa 2nd, at 80 mula sa 3rd. Ang kabuuan ay 220 item, na katumbas ng 100%. Susunod, dapat mong kalkulahin ang bahagi ng bawat istante, na magiging index ng merchandising. Formula ng pagsusuri ng ABC na may merchandising index:

АВСм=Т · Im · 1 / SA, Saan

T- kasalukuyang trade turnover;

Im- merchandising index;

SA- ang bahagi ng exhibition space na inookupahan ng isang produkto (brand) sa kagamitan.

Brand, SKU	Brand turnover, libong rubles.	Bahagi ng brand sa turnover ng grupo	Ibahagi mula sa naipon ang resulta	Grupo ng pagsusuri sa ABC	Grupo ng pagsusuri ng ABCi
Tatak A	420,00	0,14	0,14	A	C
Tatak B	380,00	0,12	0,26	A	B
Tatak C	340,00	0,11	0,37	A	B
Tatak D	290,00	0,09	0,47	A	C
Tatak E	270,00	0,09	0,55	B	C
Tatak F	250,00	0,08	0,63	B	B
Tatak G	230,00	0,07	0,71	B	A
Brand H	220,00	0,07	0,78	B	C
Tatak I	180,00	0,06	0,84	C	A
Tatak J	165,00	0,05	0,89	C	C
Tatak K	130,00	0,04	0,93	C	B
Tatak L	120,00	0,04	0,97	C	A
Tatak M	80,00	0,03	1,00	C	C
Kabuuan	3 075,00	1,00

Brand, SKU	Brand turnover, libong rubles.	Layout, linear. metro	Numero ng istante	Merchandising Index, Im	Bahagi ng espasyo sa istante, K	Maihahambing na mga halaga	Magbahagi sa mga maihahambing na halaga	Ibahagi sa pinagsama-samang kabuuan	Grupo, ayon sa mga resulta ng pagsusuri ng ABCi
Tatak L	120,00	0,50	1	1,4	0,02	8 400	0,162129745	0,162129745	A
Tatak G	230,00	1,00	5	1,2	0,04	6 900	0,133178005	0,29530775	A
Tatak I	180,00	1,00	1	1,4	0,04	6 300	0,121597309	0,416905059	A
Tatak F	250,00	1,00	2	1	0,04	6 250	0,120632251	0,53753731	B
Tatak K	130,00	1,00	1	1,4	0,04	4 550	0,087820279	0,625357588	B
Tatak B	380,00	2,00	4	0,8	0,08	3 800	0,073344409	0,698701997	B
Tatak C	340,00	1,50	3	0,6	0,06	3 400	0,065623944	0,764325941	B
Brand H	220,00	2,50	1	1,4	0,10	3 080	0,059447573	0,823773515	C
Tatak A	420,00	3,00	4	0,8	0,12	2 800	0,054043248	0,877816763	C
Tatak J	165,00	2,00	2	1	0,08	2 063	0,039808643	0,917625406	C
Tatak E	270,00	4,00	5	1,2	0,16	2 025	0,039084849	0,956710255	C
Tatak D	290,00	3,50	3	0,6	0,14	1 243	0,023988585	0,98069884	C
Tatak M	80,00	2,00	2	1	0,08	1 000	0,01930116	1	C
Kabuuan	3 075,00	25,00			1,0	51 810	1

Ang mga kalahok sa seminar ay unang nagsagawa ng isang klasikong pagsusuri sa ABC na may merchandising index (Talahanayan 4). Pagkatapos nito, punan ang talahanayan. 5, kung saan nagdagdag kami ng turnover, linear na metro, at numero ng istante para sa item ng produkto. Ang merchandising index ay kinakalkula gamit ang formula na ibinigay sa itaas, na isinasaalang-alang ang 5 shelf space. Ang mga maihahambing na hanay ng mga halaga ay kinakalkula tulad ng sumusunod:

kalakalan turnover · merchandising index: porsyento ng espasyo sa istante.

Batay sa data na nakuha, ang isang klasikong pagsusuri sa ABC ay isinagawa, kung saan ang bahagi ay kinakalkula sa maihahambing na mga halaga at may pinagsama-samang kabuuan, at batay sa mga resulta nito, ang bawat tatak ay itinalaga ng isang pangkat. Pagkatapos ay inihambing ng mga kalahok ang mga resulta ng klasikong pagsusuri ng ABC sa pagsusuri ng ABC sa index ng merchandising. Kung ang isang item ng produkto ay nakatanggap ng ibang pangkat ayon sa mga resulta ng dalawang pagsusuri (halimbawa, sa isang A, at sa isa pa - B), nangangahulugan ito na tumatagal ito ng masyadong maraming espasyo sa istante. Ang pagkakaibang ito ay dapat gamitin sa mga negosasyon sa mga distributor, na binabawasan ang pagpapakita ng mga kalakal at binabago ang bilang ng istante nito.

Tatak	Paglipat ng tatak, kuskusin.	Display ng brand, cm	EPP, kuskusin.	<ЕПП	>EPP	Sapat, cm	Dagdag, tingnan	Pamamahagi, cm	Display ng brand 2, cm	EPP 2, kuskusin.	Trade turnover ng tatak 2, kuskusin.
Tatak A	7 800	260	30,0	26,3	0,0	139	121	0	139	56,3	7 800
Tatak B	4 600	100	46,0	10,3	0,0	82	18	0	82	56,3	4 600
Tatak C	12 000	160	75,0	0,0	18,7	0	0	37	197	75,0	14 812
Tatak D	5 400	120	45,0	11,3	0,0	96	24	0	96	56,3	5 400
Tatak E	16 000	200	80,0	0,0	23,7	0	0	48	248	80,0	19 801
Tatak F	6 000	200	30,0	26,3	0,0	107	93	0	107	56,3	6 000
Tatak G	12 000	160	75,0	0,0	18,7	0	0	37	197	75,0	14 812
Brand H	9 600	160	60,0	0,0	3,7	0	0	7	167	60,0	10 048
Tatak I	6 600	100	66,0	0,0	9,7	0	0	19	119	66,0	7 886
Tatak J	4 400	40	110,0	0,0	53,7	0	0	108	148	110,0	16 231
Kabuuan	84 400	1 500	56,3		128		257	257	1 500		107 391

Pagsusuri ng matris

Ang pagsusuri sa matrix ay nagpapahintulot sa iyo na gumawa ng desisyon sa pagbubukod ng isang posisyon mula sa assortment, pati na rin sa muling pamamahagi ng mga mapagkukunan (shelf at retail space) sa pagitan ng mga item ng produkto na kasama sa parehong kategorya. Ang pagsusuri sa matrix ay isinasagawa kapwa ayon sa kategorya at ng mga pangkat ng mga homogenous na kalakal (mga uri, tatak, atbp.) Sa unang yugto ng pagsusuri, ang lahat ng mga item ng produkto ay inihambing ayon sa dalawang katangian:

• Ipinapakita ng Y-axis ang lingguhang (buwanang) rate ng paglago ng turnover ng isang partikular na SKU;
• Ipinapakita ng X-axis ang kaugnay na bahagi ng turnover (RPT) ng SKU (ang ratio ng turnover ng SKU sa turnover ng sales leader sa grupo).

Ang bahagi ng ODT ay kinakalkula tulad ng sumusunod: ang dami ng benta ng item ng produkto na pinag-aaralan ay hinati sa dami ng benta ng pinuno sa isang partikular na segment.

Bilang resulta, ang bawat item ng produkto (SKU) ay nabibilang sa isa sa apat na sektor (Larawan 4):

Sektor A - mataas na CCT at mga rate ng paglago ng trade turnover (pagtaas ng trade turnover - higit sa 1/4 sa network ng kalakalan; CCT - higit sa 0.6).

Sektor B - malaking bahagi ng merkado at medyo matatag na mga rate ng paglago (paglago ng trade turnover - mas mababa sa 1/4 ng retail network; CCT - higit sa 0.6). Ang cash flow na kanilang nabuo ay higit na lumalampas sa mga pangangailangan sa pamumuhunan. Ngunit dahil karamihan sa kanila ay bumaba mula sa sektor A, pinananatili nila ang isang pababang kalakaran sa rate ng paglago ng trade turnover. Samakatuwid, ang pangunahing gawain ng manager ay pakinisin ang trend na ito hangga't maaari.

Sektor D - mga kalakal sa labas (pagtaas ng turnover ng kalakalan - mas mababa sa 1/1 sa network ng kalakalan; CCT - mas mababa sa 0.6). Ang suporta ng mga produktong ito ay nabibigyang-katwiran sa lawak na ang kanilang pag-iral ay naaayon sa konsepto ng trade assortment (espesyalisasyon ng enterprise, imahe, pagnanais na bigyan ang assortment ng mga espesyal na katangian). Gayunpaman, dahil ang mga elementong ito ay nasa huling yugto ng ikot ng buhay, sila ang napapailalim sa pagbubukod kung sakaling kulang ang pondo ng alinman sa mga sektor ng pagsusuri ng matrix.

Sektor C - mataas na rate ng paglago at hindi gaanong halaga ng trade turnover (pagtaas sa trade turnover - higit sa 1/4 sa retail network; CCT - mas mababa sa 0.6). Ang mga produktong ito ay may mataas na pangangailangan sa pagpopondo at mababang antas ng kita (dahil sa hindi pa nabuong merkado ng pagbebenta). Dahil hindi lahat ng mga elementong ipinakita sa field B ay magagawang lumipat sa sektor A, ang tanong ay lumitaw kung gaano katuwiran ang pagpopondo ng isang partikular na elemento.

Depende sa kung paano kumikilos ang mga kalakal sa matrix (ang mga coordinate sa kahabaan ng matrix axes ay tumaas o bumaba; ang CCT at trade turnover ay tumaas o bumaba, atbp.) kumpara sa nakaraang panahon, ang lahat ng elemento ay itinalaga sa isa sa mga linya ng financing:

1st line - priyoridad sa pagpopondo. Ang pagtanggap ng 1st line of financing ay nagsasangkot ng pagtaas sa retail at exhibition space na inilaan para sa produkto (minimum, na may coefficient na 1.7); pagtaas ng bilang ng mga mukha sa isang display; pagdoble ng mga kalakal sa karagdagang mga punto ng pagbebenta, atbp.

2nd line - nananatiling hindi nagbabago ang financing ng item ng produkto. Ang halaga ng mga mapagkukunan na natanggap ng produkto sa nakaraang panahon, patuloy itong natatanggap sa nakaplanong panahon.

Ika-3 linya - ang financing ng mga kalakal ay nabawasan sa paunang antas (sa antas bago ang paglitaw ng unang linya ng financing). Ang lugar ng display at ang bilang ng mga nakaharap ay nababawasan, at ang produkto ay aalisin mula sa mga karagdagang punto ng pagbebenta.

Ika-4 na linya - ang produkto ay inihahanda para sa pag-alis mula sa matrix (posibleng pansamantala). Ang manager ay huminto sa paglalagay ng mga order para sa produktong ito, ang natitirang mga balanse ay ibinebenta online.

Ika-5 linya - ang produkto ay dapat na hindi kasama sa assortment matrix (bago ang simula ng season), maliban kung ito ay isang produkto ng imahe.

Ika-6 na linya - lilitaw lamang para sa produkto kung ang produkto ay hindi ibinebenta para sa ilang kadahilanan. Ang paglitaw ng ika-6 na linya ay nangangailangan ng karagdagang pagsisiyasat.

Ang desisyon na ibukod ang isang item ng produkto ay hindi maaaring gawin kapag isang "5" lang ang lalabas. Ang tagapamahala ay gumagawa ng desisyon na dagdagan ang pagpopondo o ibukod ang isang produkto batay sa mga resulta ng 4-6 na linggo, na sinusuri ang kasalukuyang trend.

Kinakalkula din ng mga kalahok sa seminar ang tinatayang turnover ng network para sa hinaharap, batay sa format at lugar nito. Ang formula ng pagkalkula nito ay:

T 2008 = (((Tm2 2007 * Sm2 2007 + Tm2 2007 * Sm2 2008 * (b-n)/12) + Inf. (%)) + RPR (%)) + Int. (%), Saan, b- mga buwan na natitira hanggang sa katapusan ng taon mula sa pagbubukas ng tindahan; n- mga buwan na inilaan para sa promosyon ng tindahan; Inf.. - porsyento ng inflation (humigit-kumulang); RPR- paglago ng merkado ng consumer; Int. - masinsinang pagtaas sa turnover ng kalakalan.

Mga pagkakataon at prospect

Natutunan ng mga kalahok sa pagsasanay kung paano magsagawa ng iba't ibang uri ng komprehensibong pagsusuri ng assortment, nakatanggap ng mga rekomendasyon para sa pag-optimize ng istraktura ng kategorya, at pinag-aralan ang mga modernong pamamaraan ng pamamahala ng assortment, mga pamamaraan ng pagsusuri at pag-optimize nito.

Imposibleng pag-usapan ang tungkol sa napakaraming paksa tulad ng pamamahala ng assortment ng produkto sa isang publikasyon. Maaari kang makakuha ng mga praktikal na aralin sa CM sa ganitong uri ng pagsasanay. Upang maging patas, dapat sabihin na ngayon ay napakakaunting komprehensibong impormasyon sa pampublikong domain tungkol sa CM sa negosyo ng parmasya. Madali itong ipinaliwanag ng kumpetisyon sa segment na ito. Gayunpaman, isang bagay ang malinaw - ang independiyente at maingat na trabaho sa pag-aaral ng mga salimuot ng CM ay magiging isang napakahalagang tool para sa mga espesyalista sa parmasya sa pamamahala ng mga benta.

Oksana Sergienko

Facebook

Twitter

Sa pakikipag-ugnayan sa

Mga kaklase

Google+