Обычно обмен информацией между поставщиком и ритейлером проходит в режиме торговли: информация об условиях поставки — принятие решения о сделке. То есть мерчандайзер для поставщика и производителя — это только шаблонный продавец. При этом коммерческая деятельность этих двух сторон никак не способствует развитию маркетинга производителя. Прозводитель руководствуется в первую очередь своим видением, данными маркетинговых и медиа-исследований, потребительским откликом и данными о собственнных продажах. При этом самой качественной информацией является последнее, а остальное образует иллюзию достаточности сведений о рынке.
В то же время ритейлер может обладает такими ценными даными, о пользе которых поставщик даже не задумывается. Ведь сфера работы поставщика — это оперативные решения о поставках, логистике, условиях сделки, а потенциал решений от информации мерчандайзера стратегический, то есть он необходим производителю. То есть данная информация не востребована производителем по причине отсутствия прямого общения с мерчандайзером. Но есть и еще одна причина. Возьмем пример из финансовой сферы. Например через оценочную компанию проходит много информации об объектах оценки для сделок с разными банками. Оценочная компания здесь всего лишь посредник, но у него скопилось много данных. Он проводит анализ этих данных, но не понимает до конца нужды читателей отчета, не обладает аналитической грамотностью и отчет получается глупым и скучным. То есть в интересный анализ данных мерчандайзером поставщики верить не склонны. Так и получается: аналитика, которую предлагают ритейлеры крайне слабая и может заинтересовать лишь производителя, испытывающего катастрофический информационный голод. Поэтому такая практика находится на зачаточной стадии.
В чем стратегичность информационного обеспечения производителя мерчандайзером. В первую очередь в далеко идущих решениях — программы комаркетинга, улучшение качества продукта, изменение комплектации поставки, изменение рекламной практики и дизайна упаковки, организация pos-дисплеев, помощь в мерчандайзинге других ритейлеров и многое другое.
Что отличает полезную информацию от бесполезной, так это возможность ответить на сложные вопросы. Сколько чего продается за период – вопрос не сложный для поставщика. Сложный вопрос-это например как ассоциированы продажи данного бренда с другими брендами, данного продукта с другими продуктами, товаров данного отдела с другими отделами. Особенно это касается высоко диверсифицированного ритейла, где продукты могут быть ассоциированы друг с другом в порой причудливых комбинациях.
Производителю полезно знать ассоциативные цепочки его товара. Для ответа на эти вопросы, одномерной и двумерной статистиками не отделаться, поскольку анализ должен включать в себя все возможные ассоциации, как минимум от трех цепочек.
Как вы думаете, с чем чаще всего продаются плюшевые мишки? С праздничными свечками. Эти товары на первый взгляд слабо связаны. Но в предновогодний период они оказываются ассоциированы через третий товар — искусственную елку. На первом места с елкой ассоциированы свечки, а на втором — мишки.
Кому эта информация могла бы быть интересна. Ну в первую очередь производителям елок. Они могли бы разместить на картонной упаковке наклейку, с изображенной в собраном виде елкой и расположенным под ней мишкой и в качестве украшения новогодние свечки. Из-за одного дизайна упаковки эта елка будет выглядеть привлекательнее конкурентов. На следющий год поставщик елок должен продавать в комплекте новогодние свечки и игрушку-мишку, чтобы получать дополнительную маржу.
Ритейлер тоже может использовать эту информацию для осуществления мерчендайзинговых стратегий. Либо расположить в торговом зале между мишками и новогодными елками много сопутствующих товаров. Под сопутствующими мы будем понимать товары, которые наиболее часто пересекаются с данным профилем покупок. Профиль покупок – цепочка товаров (лобзик – шуруповерт – расходники) или (мишки-свечки-рюшечки-подставки-под-мандарины). Таким образом у профиля покупок есть основная часть и сопутствующая часть. И каждый профиль покупок может быть сопоствавлен профилю клиента. Профиль клиента — это однородная группа покупателей (кластер), то есть покупатели со схожими характеристиками, например молодая семья, которая интересуется профилем новогодних покупок.
Графически аналитик увидет профиль как ряд точек на диаграмме, которые расположены ближе всего друг к другу.
И наконец, что необходимо сделать, чтобы ритейлеры занялись такой деятельностью. За этими замечательными аналитическими бизнес-процессами стоят вполне ощутимые бизнес-проблемы ритейлера. Современные ритейлеры скорее организационно не готовы к проведению такого рода анализа. Организационным ограничением является отсутствие специально организованных данных для анализа данных. Ну а вторым ограничением является отсутствие методологии и технологии анализа и обработки данных для получения сколь нибудь важных выводов. Обычно ритейлеры имеют развитые информационные системы для хранения данных по кассовым операциям, которые управляются какой-либо СУБД, но статистическое ПО требует, чтобы данные были уже предварительно обработаны и не каждое ПО способно анализировать такое массивы данных. Огромный объем данных отсекает большинство статистических пакетов.
Для решения таких задач, как всегда, на первое место выходит база знаний и очень специфический персонал аналитиков, которые набили руку на ассоциативном анализе в розничном бизнесе. Таких аналитиков не хватит на покрытие даже 10% ритейлеров Москвы, не говоря о всей стране.
Если представить, что такая практика разовьется в лучшем случае через 5 лет, то на повестку дня встанут совсем другие вопросы, такие как объединение и ситематизация данных для вторичного анализа. И здесь ритейлерам надо будет преоодолеть не столь организационные стоклько психологические проблемы, ведь каждый ритейлер считает свои данные самыми секретными и особенными.
Этот барьер тоже должен быть пройден, потому что все равно выиграют не те компании, которые имеют больше информации, а те, которые сильны своими управленческими решениями.
Никита Михайлов, Вадим Колчинцев
www.retail.ru
Никита Михайлов – nikita.mikhailov.1@gmail.com
Вадим Колчинцев – vkochintzev@r-metrics.ru
