На сегодняшний день российский рынок розничной торговли является высококонкурентным и клиенто-ориентированным. Улучшение сервиса, повышение лояльности, доступность, качество оказываемых услуг – цели, которые ставят перед собой все без исключения участники рынка: от небольших магазинов «у дома» до крупных федеральных сетей. Используемый в ритейле арсенал инструментов для привлечения покупателей включает рекламу, маркетинговые акции, программы лояльности, применение информационных технологий и другие затраты на повышение узнаваемости. Однако все они могут не оправдать себя в случае, если опыт взаимодействия покупателя и ритейлера окажется негативным. Одним из наиболее важных факторов, влияющих на клиентский опыт, является возможность найти на полках магазина именно те товары, которые покупатель собирался приобрести.
Согласно совместному исследованию IHL Group и Wall Street Journal, суммарные потери ритейла во всем мире, вызванные отсутствием товара на полке, оцениваются в 600 млрд долларов ежегодно. И упущенная прибыль здесь выступает в качестве лишь одного из негативных факторов. В первый раз, когда клиент не находит нужный товар на полке магазина, он как правило выберет аналогичный товар. Во второй раз он может отказаться от приобретения данного вида товара либо вовсе отказаться от совершения покупки. Если же необходимый товар будет отсутствовать на полке в третий раз подряд, 70% клиентов, согласно опубликованному исследованию, откажутся от дальнейших посещений данной торговой точки.
Подобное положение вещей ведет к тому, что многие ритейлеры увеличивают маркетинговые бюджеты, затрачиваемые на привлечение новых клиентов, в то время как удерживать существующих клиентов зачастую намного дешевле. Таким образом, наличие необходимого и достаточного количества товара на полке магазина следует рассматривать в качестве одного из ключевых условий эффективного ведения бизнеса в сфере розничной торговли. В свою очередь возникновение ситуаций, когда необходимый потребителю товар отсутствует на полке торговой точки (для их обозначения используется термин Out-of-Shelf, “не на полке”), приводит к потерям продаж и снижению клиентской лояльности.
Причинами отсутствия товара могут быть неточность инвентаризации, незапланированно высокий спрос, недостаточная частота пополнения и/или непостоянный мониторинг представленности товаров на полке.
При этом возможности проверки и оценивания ситуаций Out-of-Shelf весьма ограничены, прежде всего, в связи с необходимостью визуального осмотра торговой точки. Ручные проверки не покрывают весь ассортимент и при этом обходятся очень дорого. Данные об остатках в учетных системах неточны слишком в большом количестве случаев, чтобы на основе данной информации можно было безбоязненно принимать управленческие решения. Кроме того, основываясь на информации об остатках, невозможно определить периоды дефицита внутри дня, а также отделить событие “отсутствие товара на полке” (Out-of-Shelf) от события “отсутствие товара на складе” (Out-of-Stock). В этой связи оптимальным решением может стать анализ данных о частотности продаж.
Наличие в торговой компании специализированного решения для автоматического обнаружения продуктов, отсутствующих на полке, и оперативного реагирования на подобные ситуации может стать решающим конкурентным преимуществом в борьбе за покупателя.
Система мониторинга упущенных продаж GoodsForecast.OSA (OSA, on shelf availability) основывается на прогнозе продаж, позволяет точно определять периоды дефицита в течение дня и оценивать упущенные продажи в натуральных единицах и в деньгах в различных разрезах: по отдельным SKU, по категориям, по магазинам и в целом по сети. Система анализирует данные об активном ассортименте, частотности продаж, остатках, проводимых промо-активностях и др. и на их основе выявляет причины отсутствия товара на полке, приведшие к упущенным продажам. Точное определение причин дефицита и аналитика Out-of-Shelf позволяют выявлять “болевые точки” и влиять на них адресно.
Функционал решения GoodsForecast.OSA также включает возможность получения оповещений о нестандартных ситуациях, которая позволяет оперативно реагировать на любые события, влияющие на коэффициент представленности товаров: выход KPI за нормативные значения, отрицательная динамика KPI, риски порчи товара или низкий уровень сервиса поставщика. Анализ представленности товаров с помощью GoodsForecast.OSA ведет к сокращению упущенных продаж и минимизации упущенной прибыли.