Оптимізація асортименту мережі: як не допустити помилки?

Асортимент - одна з найголовніших конкурентних переваг мережі. Якщо в магазині немає потрібного клієнту товару, то він піде незадоволеним і надалі буде купувати у ваших конкурентів.

І тут вже не так важливо, що магазин має зручне розташування, в ньому грамотна викладка товарів, привабливі ціни та привітний персонал. Це все лише додаткові переваги, які не в змозі задовольнити головної потреби клієнта - купити бажаний товар.

Що таке оптимальний асортимент?

Оптимальний асортимент - той перелік товарів, який покриває потреби покупців, приносить мережі бажаний розмір прибутків, достатньо швидко продається і "не заморожує" кошти в надлишках.

Сьогодні в умовах кризи оптимізація асортименту як ніколи важлива для кожного ритейла. Вона дозволить:

✅ - Успішно конкурувати з сусідніми торговими мережами.

✅ - Сприяти створенню постійного купівельного трафіку.

✅ - Перетворити випадкових покупців на постійних клієнтів.

✅ - Покращити репутацію мережі та запустити "сарафанне радіо".

✅ - Мінімізувати неліквідні товари.

✅ - Не допускати втрачених продажів через нульові залишки чи відсутні товари в асортиментній матриці.

✅ - Грамотно планувати закупівлю і налагоджувати ефективну логістику.

Як оптимізація асортименту вплине на ваші показники продажів? 

Грамотно сформована асортиментна матриця дозволить вам:

• збільшити продажі мережі до 20%;
• забезпечити ріст спонтанних покупок ваших покупців на 40%;
• збільшити конверсію до 35%;
• сприяти росту середнього чека в 1,5 рази;
• прискорити оборотність на 7-10%;
• отримати більшу величину прибутку.

Такі результати дозволять ритейлеру успішно прийняти всі виклики сьогодення.

Помилки, які найчастіше допускають ритейлери в управлінні асортиментом

Досвід роботи з різними торговими мережами дозволив нам сформувати список найпопулярніших помилок в процесі формування товарної номенклатури:

❌ - Не вивчають потреби покупців і не прогнозують попит, а формують асортименту матрицю інтуїтивно.

❌ - "Ведуться" на переконання та пропозиції постачальників, забуваючи про потреби магазину;

❌ - Роблять асортимент надто широким чи надто вузьким.

❌ - Не враховують сезонність окремих товарних позицій.

❌ - Забувають про особливості торгової точки: формат, місце розташування, цільову аудиторію покупців.

❌ - Не відстежують новітні тенденції та тренди на ринку.

❌ - Не коригують асортимент тривалий проміжок часу, залишаючи його сталим.

❌ - Вводять нові товарні позиції, замінюючи ними SKU-бестселери.

Як правильно оптимізувати асортимент? 

Прогнозування попиту - відправна точка для планування асортименту. Оскільки важливо розуміти, хто ваші клієнти та що їм буде потрібно найближчим часом.

Цей процес непростий і потребує врахування чималої кількості факторів:

• зміни товарообігу LFL (Like for like); 
• сезонність товарів; 
• наявність та результативність промо акцій; 
• властиві крос-ефекти: гало та канібалізація; 
• коливання пенетрації категорій, товарів, брендів;
• демографічні особливості цільової аудиторії магазину.

Зрозуміло, що вручну врахувати всі ці фактори практично неможливо, або точність таких розрахунків буде гранично низькою. Для вирішення такого надскладного завдання рекомендуємо використовувати аналітичні платформи, що використовують алгоритми штучного інтелекту (АІ). 

Передові методи штучного інтелекту дають змогу обробляти величезний масив даних за лічені хвилини, відстежувати тенденції, що непомітні людському оку, пропонувати серед безлічі можливих варіантів найкраще рішення.

Замість тисячі показників…

Ми не будемо зараз пропонувати вам показники та підходи для аналізу клієнтської поведінки чи прогнозування попиту. Їх є чимало і складність їх застосування буде потребувати вашого дорогоцінного часу.

Наша пропозиція - готове рішення для ритейлерів!

КомандаDatawizспільними зусиллями з ритейл експертами створили спеціальний звіт "Рекомендований асортимент". Він, використовуючи інструменти машинного навчання (Machine learning - ML), пропонує користувачам вже готові рішення для оптимізації асортименту.

❗ З його допомогою можна:

• виявляти товари, які доречно ввести в асортимент певних магазинів;
• прогнозувати показники продажів з урахуванням рекомендованого оновлення асортименту;
• збільшити прибуток мережі, обравши найбільш ефективну асортиментну політику.

Алгоритм звіту використовує кластеризацію магазинів мережі та всесторонньо вивчає наявний асортимент в кожному кластері, його показники продажів та тенденції змін. 

В основі такої кластеризації враховується:

1. Концепція магазину: тип, формат. Штучний інтелект збирає всю необхідну інформацію для того, щоб зрозуміти, який напрям розвитку та спосіб обслуговування обрано для магазину. Адже від цього буде залежати перелік категорій та товарів, які варто розміщувати на полицях. 

2. Портрет цільової аудиторії та її уподобання. Для АІ-алгоритмів доступний величезний масив даних, які формують загальне уявлення про клієнтів мережі. І вже відштовхуючись від такої інформації, система буде формувати рекомендації для оптимізації асортименту. Так, якщо магазин знаходиться в районі, де є багато офісів, то в якості запропонованих товарних позицій будуть продукти для здорових та ситних перекусів. У випадку, коли цільова аудиторія магазину - сімейні пари з дітьми, то система буде пропонувати ходові товари для щоденного приготування повноцінних страв та дитячого харчування.

3. Внутрішні параметри магазину:розмір торгової площі, наявність/відсутність складу, тип обладнання, перелік постачальників і умови співпраці з ними тощо. Такі нюанси мають прямий вплив на формування оптимальної асортиментної матриці та враховуються штучним інтелектом. 

4. Конкурентне середовище. Ця інформація є важко доступною, але АІ-алгоритми можуть зібрати потрібні дані з різних зовнішніх джерел та інтернет-майданчиків. І вже знаючи, що продають конкуренти, за якими цінами, які їх асортиментні "прогалини", аналітична система буде формувати грамотні пропозиції для покращення вашої товарної матриці кожного магазину в кластері.

З допомогою такого звіту ви будете щоденно отримувати рекомендації по оптимізації асортименту, відстежувати реакцію покупців на зміну товарних позицій, виявляти SKU, які 100-відсотково зацікавлять покупців та принесуть магазинам додаткові доходи.

Настав час, коли можна передати складні задачі потужним системам штучного інтелекту!

І наостанок хочеться завершити цитатою Евана Шеехана (Deloitte Global Retail Leader): "Ті роздрібні продавці, які можуть запропонувати споживачам те, що вони хочуть, там, де вони цього хочуть і коли вони цього хочуть, будуть завжди вигравати!"