О том, как быстро можно получить отдачу от инвестиций в современные IT-решения, как повысить эффективность мерчендайзинга, когда проводить распродажи и почему ритейлеры по всему миру все еще используют для обработки данных Excel, в рамках SAS Forum Russia 2016 рассказал Боб Шафер, независимый бизнес-консультант в области розничной торговли.
– Концепции интегрированного бизнес-планирования, прогнозирования спроса и управления ассортиментом, клиентоориентированного подхода – все это существует уже больше 10 лет. Почему это до сих пор они мало где реализованы? В чем основные сложности?
– Есть 2 причины, по которым это происходит. Первая из них – это довольно непростой процесс сам по себе. Ритейлеры очень давно строят свой бизнес, основываясь на интуиции, поэтому они более консервативны в том, что касается внедрения новых технологий. Они занимаются всеми этими процессами, но насколько эффективно – вот это вопрос. Мы видим, что больше внимания уделяется планированию ассортимента, например, в США, где аналитика для прогнозирования ассортимента используется уже порядка 10 лет, возможно, больше. По крайней мере, больше 10 лет назад, еще в 2003 году, компания Market Max, в которой я тогда работал, искала партнера для реализации своих идей в области аналитики. В итоге этот поиск закончился тем, что наша компания слилась с SAS. На рубеже 1990-х – 2000-х годов аналитическое прогнозирование и другие подобные концепции как раз начинали развиваться. Сейчас многие ритейлеры не используют аналитическое прогнозирование для планирования ассортимента. Они используют ту или иную аналитику для пополнения запасов, например, но не для планирования. Причина проста – они пока не настолько продвинуты технологически. Я могу сказать, что у российских ритейлеров в этом смысле есть большое преимущество – они более сконцентрированы именно на технологических моментах. Однако сегодня аналитика в США становится все более популярной среди ритейлеров. Они смотрят на опыт таких онлайн-ритейлеров, как Amazon, Ebay, Google, видят, насколько сильна аналитика у них, и это подстегивает традиционных ритейлеров к тому, чтобы внедрять больше аналитических решений.
– Как эволюционировали идеи бизнес-планирования и прогнозирования с момента своего появления?
– Как я уже сказал, ритейлеры достаточно консервативны в том, что касается новых технологий. Они не привыкли использовать новые программы, и сегодня даже в США многие ритейлеры используют Excelдля рассылки отчетов и даже для планирования. Руководители привыкли получать данные в определенном формате, поэтому в итоге они выгружаются в Excel. Ритейлеры не используют Excelдля обработки данных, только для конечной рассылки отчетности. Ситуация меняется, но достаточно медленно. Более популярными становятся решения в тех областях, в которых ритейлеры традиционно не очень сильны. Например, это оптимизация расходов на пополнение и оптимизация размера упаковки, если речь идет о фэшн-ритейлере. Сегодняшние технологии облегчают задачу тем специалистам, кто отвечает за планирование: сотрудникам необходимо лишь указать цвет и разновидность товара, распределение по размерам возьмет на себя аналитическая система, которая основывается на данных по истории продаж, им больше не нужно решать эту задачу, основываясь лишь на своих знаниях и предположениях, которые часто бывают ошибочными.
– С какими сложностями традиционные ритейлеры сталкиваются при внедрении тех или иных IT-решений?
– Безусловно, возникают определенные сложности, особенно у традиционных ритейлеров с офлайн-магазинами. Зачастую они внедряют слишком много решений, что приводит к негативному опыту. Важно внедрять решения поэтапно, точечно, четко осознавая, в каких областях ритейлер нуждается в этом больше всего в данный момент. Кроме того, важно понимать, что инвестировать в саму технологию недостаточно. Для того чтобы она начала работать, необходимо обучать сотрудников, а люди тоже усваивают информацию постепенно.
– Какие решения наиболее популярны среди российских ритейлеров?
– Клиентская аналитика, системы оптимизации маркетинга, прогнозирование спроса становится все более и более популярными. Кроме того, оптимизация запасов. Инструменты прогнозирования и оптимизации запасов используются на протяжении всей цепочки поставок товара: от получения товара у производителя и далее по всем звеньям до конечного потребителя.
– Так или иначе любая оптимизация должна приводить к увеличению прибыли. Насколько быстро можно ощутить эффект от инвестиций в подобные решения?
– Различные решения требуют различных сроков окупаемости. Хороший пример – прогнозирование спроса, прогнозирование в области пополнения запасов. Таким образом можно понять, какие продукты и в каком объеме нужно отправлять в конкретный магазин. Так вы сможете устранить случаи, когда товара слишком много, или наоборот, нет в наличии. В таком случае результаты прогнозирования можно увидеть очень быстро. Еще один пример – реализация планирования закупок. Например, сегодня я планирую закупки на следующую весну. Я могу создать очень хороший план закупок, но не смогу понять, насколько он эффективен, пока не наступит следующая весна. Процесс планирования – это непростой процесс, качество которого с течением времени становится все выше и выше. Увидеть эффективность планирования можно не так быстро, как в случае внутрисезонной деятельности, например, пополнения запасов. С течением времени люди начинают понимать, как они правильно могут интерпретировать данные, и в конце концов планировать столько, сколько нужно. И когда они начинают рассматривать данные, накопленные за годы, они сталкиваются с еще одной проблемой – качество этих данных оставляет желать лучшего. Когда они используют их для прогноза, у них появляется стимул к тому, чтобы улучшить качество данных. Это очень важно.
– Но ритейлер, который вкладывается в те или иные решения, должен понимать, какой эффект и в какие сроки он может получить.
– Совершенно верно. Очень важно, чтобы ритейлер знал о своих болевых точках, тех областях, в которых ему есть над чем работать. Приведу пример. Проблема одного из моих клиентов была в том, что у них было слишком много товара в магазине из-за того, что мерчендайзеры, планируя распределение по точкам, просто отправляли одинаковое количество каждого наименования во все магазины. Но некоторым магазинам нужно было меньше товара, чем им доставляли. Мы реализовали план распределения ассортимента по различным точкам, то есть проводилась оптимизация запасов, и планы корректировались с учетом того, какова реально была емкость того или иного магазина и сколько им реально нужно было товара определенного рода. Таким образом за 6 месяцев удалось снизить уровень избыточных запасов на 17%.
– Поговорим о маркетинге. Сегодня он становится все более персонализированным и выигрывает тот, кто лучше всего знает своего потребителя.
– Да, именно так. Я очень много работал в направлении именно клиентской аналитики и того ее направления, которое сфокусировано на проблемах мерчендайзинга, а они во многом связаны с департаментом маркетинга. Как правило, вся клиентская аналитика находится в отделе маркетинга. И очень часто мерчендайзеры не имеют доступа к этой информации, когда они строят планы поставок. Наша задача – сделать так, чтобы мерчендайзеры имели доступ к той информации, которая есть у маркетологов при помощи создания некоего хаба данных, доступ к которому имеют все департаменты. Например, у меня в магазине есть 3 вида продуктов: высокой, средней и низкой цены. Я смотрю на поведение своих клиентов и вижу, что кто-то покупает дорогие, кто-то – средние, а кто-то наименее дорогие товары. И я вижу, что в одной группе магазинов люди приобретают дорогие товары, в другой группе больше приобретают дешевые товары. Обладая этими данными, я сохраняю все категории продуктов, но в тех магазинах, где спросом пользуются наиболее дорогие, я даю более широкий ассортимент именно дорогих. Я учитываю конкретный клиентский профиль, что в свою очередь приводит к более высокой эффективности, потому что я имею правильные продукты в правильных магазинах и в правильном количестве.
– В чем специфика работы с фуд и нон-фуд ритейлерами для вас? Какие решения пользуются наибольших спросом у тех и других?
– Фуд ритейлеры сконцентрированы на эффективности товарных запасов. Как правило, они ориентированы не на большие товарные запасы, а на то, чтобы это соответствовало конкретной конфигурации магазина и того, как там расположены полки, как все будет выглядеть. Кроме того, у них есть проблемы со скоропортящимися продуктами. Такого рода продукты, как правило, приобретаются у местных фермеров и поставщиков. Мы предлагаем ритейлерам планирование, исходя из объема, который выделяется, к примеру, на яблоки и клубнику, чтобы эти запасы автоматически пополнялись по мере того, как продукты распродаются. Для фэшн-ритейлеров более актуальна привязка к сезонам. Перед началом сезона они планируют, какие модели и каких цветов они будут продавать. Система выдает им распределение по размерам, они закупают и далее работает система распределения по магазинам. Кроме того, в течение сезона ведется мониторинг, какие товары лучше распродаются в одном или другом магазине. И в связи с этим даются рекомендации по распродажам. Здесь также работает оптимизация скидок с помощью аналитической системы: система предлагает, что следует сейчас поставить скидку 20%, иначе на следующей неделе придется поставить 30%. Однако здесь нужно принимать во внимание эластичность спроса по цене – если на какие-то товары сбросить цены, они не будут лучше продаваться, какие-то – наоборот. Эти два направления – оптимизация размеров внутри партии и оптимизация скидок позволяют получить достаточно быстрый возврат инвестиций в IT-решения.
– Расскажите о конкретном кейсе применения аналитики в России и как решения повлияли на работу ритейлера?
– Я знаю, что SAS начала активно сотрудничать с «Азбукой вкуса». «Азбука вкуса» уделяет большое внимание маркетингу и давно запустила программу лояльности. На деле программа была не очень эффективной, поскольку в основном предполагала скидки по карте постоянного покупателя. Они сделали большой шаг на пути к персонализированному маркетингу, внедрив решение SAS Marketing Automation. С его помощью маркетологи сети создают целевые кампании, ориентированные на мельчайшие микросегменты покупателей, запускают и оценивают эффективность этих кампаний. Программа лояльности была полностью переформатирована. И это дало результаты на уровне продаж. Прошлым летом они начали запускать первые кампании и задействовали для этого свое мобильное приложение. В первый месяц отклик на персональные предложения в смартфонах составил 20%, во второй — уже 40%. При этом оборот по клиентам, которые совершили покупки, воспользовавшись маркетинговой акцией, вырос на 70%. На мой взгляд, это очень хорошие результаты. На SASForumRussiaбыл впервые представлен опыт компании X5 RetailGroup. Они тоже рассказывали о том, как строят на SASаналитический CRM, причем у них облачная реализация, которая обеспечивает большую гибкость.
Валерия Зайкова, специально для Retail.ru
