Вывести на рынок новый продукт, сократить ассортимент или добиться, чтобы в магазине всегда были топовые товары: эксперт-практик в области планирования продаж Игорь Гусаков об особенностях формирования и анализа минимальной товарной матрицы.
Крупные производители обычно имеют обширный ассортимент. Очевидно, что он не может быть представлен полностью в каждой торговой точке, особенно если эта точка небольшая. Возникает задача определить минимальный обязательный ассортимент (по-английски Minimum Must List, сокращенно MML) – список товаров, которые должны присутствовать в магазинах того или иного типа. Обычно MML определяется для мест продаж, сгруппированных по какому-либо признаку — типу торговой точки, каналу продаж, географии. При формировании MML компании, как правило, ориентируются на объем продаж или маржинальность, но могут быть и другие соображения.
Компания хочет, чтобы продукт постоянно присутствовал на полке, и торговому персоналу ставится цель — продать как можно больше товара из MML. Но отчет о продажах покажет только факт отгрузки в торговую точку. Поэтому под фактической продажей надо подразумевать не одну, а несколько отгрузок данного товара в торговую точку в месяц, особенно для продукции с короткими сроками годности. И наоборот, если срок годности у продукта длительный, а оборачиваемость низкая, отгрузку, осуществленную в прошлом месяце, можно засчитывать как фактическую продажу в месяце текущем.
«Побочный эффект» внедрения MML — плавная ротация ассортимента: торговому представителю выгоднее продавать продукты из MML, так как за это он обычно получает дополнительный доход. Товары, не входящие в список, начинают меньше продаваться и могут через некоторое время исчезнуть из ассортимента компании. Иногда именно для этого внедряется MML. Но когда преследуется другая цель, нужно помнить об этом.
Цели по MML выставляются по трем основным измерениям планирования: «время», «продукт», «клиент». Каждое измерение может определяться на разном уровне детализации. Чаще всего цель по MML выбирается для каждого канала или типа торговой точки, иногда добавляется регион или филиал. По измерению «время» обычно берется относительно длительный интервал: от месяца до года. По «продукции» иногда рассматриваются группы продуктов, но чаще — непосредственно продукты.
Приведем простой пример. Цели задаются по каждому продукту и по типам торговых точек. Единица в таблице ниже означает, что продукт обязательно должен быть в точке указанного типа (это и есть цель), ноль — не обязательно.
Для простоты мы не указываем измерение «время» (месяц): хотя план на следующий месяц может измениться, но незначительно. С точки зрения здравого смысла, было бы странно получить на следующий месяц совершенно другой план. Действительно, будет странно, если торговый представитель, упорно работая в текущем месяце, выполнил план MML на 80%, и в следующем месяце уже был готов выполнить его на 100%, как вдруг выяснится, что список MML полностью поменялся. Но незначительные изменения объяснимы. Например, запуском нового продукта.
Цели по MML могут быть отнесены к каждой конкретной торговой точке. В этом случае процент выполнения MML считается как отношение количества проданных в данную точку продуктов из ее списка MML к количеству всех продуктов в списке MML данной точки. Например, если в гастрономах должно продаваться 8 продуктов, а в гастрономе «Весна» были проданы только яблоки и абрикосы, то выполнение MML для этого конкретного гастронома составляет 25%.
Самые сложные вопросы при расчете MML — это вопросы агрегации и клиентской базы, к которой применяется расчет. Какие торговые точки нужно брать при расчете MML, например, за текущий месяц? Сначала кажется, что ответ очевиден: те, которые брали продукцию в этом месяце. Однако при таком подходе могут возникнуть некоторые проблемы.
Пример. В некоторой области есть 1000 торговых точек. Первый день нового месяца — суббота. Обычно в субботу бывает мало заказов, и мы предположим, что только один из тысячи магазинов заказал продукцию в первый день месяца, но зато сразу весь список MML. Выполнение MML в этом случае будет 100%, так как мы берем для расчета только этот магазин. На следующий день продукцию взял еще один магазин того же типа, но не из списка MML. Теперь выполнение равно уже 50%. Наконец, в понедельник, третий день месяца, продукцию купили все остальные магазины, и при этом только некоторые товары из списка MML. Выполнение MML упадет почти до нуля. Естественно, такая динамика покажется странной: 100%, 50%, 1%.
Решение. Что делать, чтобы избежать такой ситуации? Если в качестве начальной базы торговых точек использовать магазины, уже бравшие продукцию, то с начала месяца выполнение MML будет низким, но со временем будет только расти. Но у такого подхода также есть минус. Магазины, которые брали продукцию компании в прошлом месяце, но затем перестали ее покупать или закрылись, будут попадать в расчет MML и уменьшать его выполнение. Вариант решения, который представляется более правильным, — административный. Оставив методику расчета без изменений (то есть только по активным в текущем периоде магазинам), нужно запретить свободный доступ к отчету о выполнении MML до определенного момента, а еще лучше — рассылать его пользователям по определенным дням, начиная со второй половины месяца.
Измерение «клиент» Подход к агрегации по торговым точкам может быть разным. Один из вариантов — брать среднее значение. Например, в магазине «Весна» MML 25%, а в супермаркете «Лето» 75%. Среднее выполнение 50%. Представим, как это выглядит на практике. В небольшом городке находится всего две торговые точки. Одна из них — крупный супермаркет, целевой список MML для которого состоит из 100 позиций. Вторая — небольшой ларек, список MML для него — всего 1 продукт. В ларек продан 1 продукт (выполнение MML равно 100%), и в супермаркет тоже продан всего один продукт (выполнение MML равно 1%). Среднее значение MML 50,5%. Очевидно, такой подход некорректен. Более правильно (и просто) считать средневзвешенный процент, учитывающий размеры торговой точки. Вычисляя MML для нескольких торговых точек, мы сумму фактически проданных продуктов делим на сумму продуктов целевых. В нашем примере он будет считаться так: (1+1)/(1+100)*100%=1,98%. Иными словами, для агрегации MML по торговым точкам суммарное количество продуктов из целевого списка MML, проданных в несколько магазинов, нужно поделить на суммарное количество продуктов, присутствующее в целевых списках MML для этих магазинов. Причем под термином «суммарное» понимается именно сумма продуктов в списках, а не количество уникальных продуктов. Например, если нас интересует показатель выполнения MML, агрегированный по двум точкам одного типа, список MML для каждой из которых состоит из 10 (естественно, одинаковых) продуктов, то суммарное количество будет равно 20. Основной принцип агрегации MML по всем измерениям можно кратко сформулировать так: сумма фактов делится на сумму планов.
Источник: SYSTECH, от 9 декабря 2016 года.