Сегодня один из важнейших показателей эффективности для ретейлеров — обеспечение высокой доступности на полке (On-Shelf Availability, OSA), а одна из самых серьезных проблем — ситуация Out-of-Stock (OOS), когда потребитель не находит продукт на полке, в то время когда он хочет его купить.
Как сообщает Wall Street Journal, из-за недоступности товара на полке ретейлеры теряют $634 млрд ежегодно. Основные причины, приводящие к OOS, — неточность инвентаризации, неожиданно высокий спрос, недостаточная частота пополнения товарных запасов и плохой мониторинг полок. При этом возможности для обнаружения и измерения ситуации вне склада достаточно ограничены и не все успели доказать свою эффективность.
Потребитель не ждет
Доступность на полке — это показатель количества продуктов, которое потребитель может приобрести в том месте, в котором он ожидает это сделать, и в то время, когда он хочет купить продукт. Торговые сети тратят на логистику в среднем до 5% прибыли. Большая часть этих расходов приходится на управление складом и хранение в точках продаж. Таким образом, улучшение управления товарными запасами в магазине имеет важное значение для рентабельности.
По статистике, 31% покупают продукт, который им нужен, в другом месте (в другом магазине или в Интернете), 26% покупают товар другого бренда, 19% выбирают тот же бренд, но продукт другого размера или с другим вкусом, 9% ничего не покупают.
Поддержание OSA на хорошем уровне или сокращение OOS помогают грамотно управлять товарными запасами и, как следствие, являются главными индикаторами эффективности ретейлеров. Существует несколько причин для ситуации OOS. По данным Института маркетинга продуктов питания, количество товаров в среднем продуктовом магазине продолжает увеличиваться (38,9 тыс. в 2016 году по сравнению с 35,3 тыс. в 2014 году), что автоматически уменьшает площадь хранения как на полках, так и в складских помещениях. Вдобавок это сокращение совпадает с уменьшением площадей складских помещений и увеличением торговых площадей.
Еще одна важная причина для возникновения OOS — фантомная инвентаризация. Она возникает, когда система управления запасами показывает, что конкретный продукт доступен, даже когда фактически этого продукта нет. А на полке его нет потому, что он может быть поврежден или украден с полки, отозван или находится в корзине клиента. Если товар не в корзине клиента и на полке его нет, тогда все дело в задержке пополнения полки либо в плохом качестве продукта, который снят с полки из-за повреждения, отзыва поставки и т.д. Если же продукт продан и другого на полке не появилось, то случилось это по трем возможным причинам.
Продукт не заказан магазином из-за неточностей инвентаризации. Например, запасы ошибочно считаются существующими.
Продукт заказан, но в недостаточном количестве из-за неправильного прогноза потребления или обычной ошибки в заказе.
Задержка доставки продукта из-за недостаточного запаса у поставщика или проблем с логистикой.
В 25% случаев OOS товар имеется в наличии на складе, но его нет на полке, когда клиент хочет его купить. Эта ситуация особенно обидна, ведь продукция была заказана вовремя и в нужном объеме, поставщик выполнил свою функцию надлежащим образом, и с доставкой тоже не возникло никаких проблем, но почему-то товар не смог преодолеть эти несчастные 50 метров, находясь в торговой точке, чтобы попасть в корзину покупателя. Как же поступают клиенты, если не видят нужного им товара? По статистике, 31% покупают продукт, который им нужен, в другом месте (в другом магазине или в Интернете), 26% покупают товар другого бренда, 19% выбирают тот же бренд, но продукт другого размера или с другим вкусом, 9% ничего не покупают.
Борьба с пустой полкой
Россия активно идет вслед за европейскими и американскими рынками, бизнес все чаще выносит на повестку дня и реализует инициативы по повышению показателя OSA. В течение последних лет ведущие игроки российского ретейла начали активно разрабатывать in-house решения для анализа упущенных продаж либо приобретать специализированные продукты у разработчиков подобных решений. Например, торговая сеть «Дикси» осуществила пилотную программу с одним из ключевых поставщиков по оценке продукции на полках магазинов. Розничной сетью «О`Кей» было внедрено решение, осуществляющее независимый анализ продаж на основании детальной внутридневной статистики продаж по кассовым чекам. Все торговые сети, управляемые X5 Retail Group («Перекресток», «Пятерочка», «Карусель»), на постоянной основе ведут работу по увеличению показателя присутствия товара на полке и максимальному исключению ситуаций Out-of-Stock.
Основными технологиями для контроля OSA сегодня являются RFID-метки, системы умных полок, технологии big data и видеоаналитика.
Однако существует ряд препятствий, мешающих внедрению комплексных инструментов. В первую очередь это немалые инвестиции и отсутствие единых стандартов рынка. Действенная борьба с OOS в первую очередь предполагает набор взаимных действий торговой сети и поставщика. Все совместные проекты по повышению OSA начинаются с того, что ретейлер и поставщик приходят к договоренности о том, что они готовы потратить свои ресурсы на изучение ситуации и последующую работу по ее исправлению. Опыт подобных западных проектов говорит о том, что увеличение уровня OSA на 3 пункта повышает рост товарооборота на 1%. При среднем показателе OSA 91,7% потенциал для увеличения товарооборота ретейлера (а это более 2%) может быть очень существенным в денежном выражении (десятки миллионов рублей для сети).
После того как все участники проекта договорились о совместной работе над улучшением уровня доступности товара на полке, начинается самый проблематичный этап, связанный с определением способов измерения OSA и выявления OOS. Основными технологиями для контроля OSA сегодня являются RFID-метки, системы умных полок, технологии big data и видеоаналитика.
RFID-метки
RFID часто называют одной из важнейших технологий XXI века, поскольку она позволяет отслеживать любые объекты в реальном времени, в том числе и продукты в цепочке поставок. Метки RFID содержат небольшую микросхему и антенну и имплантируются в отдельные продукты, тем самым наделяя их уникальным средством идентификации и позволяя контролировать их по всей цепочке распространения.
Один из крупнейших ретейлеров России X5 Retail Group недавно открыл два распределительных центра в Екатеринбурге, где планирует применять EDI-системы для контроля OSA и планирования сбыта, а также RFID-маркировку товара для онлайн-отслеживания его перемещения.
На Западе пионером в использовании радиометок стала сеть Walmart. Корпорация в обязательном порядке перевела всех своих поставщиков на работу с RFID. Потоки заказов производителям оборудования образовали бум на соответствующем рынке. Только Walmart требуется около миллиарда радиометок ежегодно. Ретейлер получает колоссальную экономию благодаря сокращению ручного труда, снижению числа ситуаций с OOS и росту эффективности цепочек поставки.
Использование меток RFID помогает повысить точность инвентаризации, улучшить OSA и устранить OOS. Технология RFID привлекает больше всего тем, что она дает возможность ретейлерам в любой момент времени узнать точное местоположение и количество товаров, не тратя при этом время и ресурсы на физический аудит. Таким образом помогая сетям удовлетворять спрос клиентов, гарантируя, что товар находится в нужном месте в нужное время и в нужном количестве.
Пожалуй, главный минус этой технологии — цена RFID-меток, традиционно она же и является ключевым препятствием для ее широкого распространения в розничной торговле. Еще одна проблема, связанная с RFID, — конфиденциальность. Существует вероятность того, что после покупки продукта его можно продолжить отслеживать, таким образом отображая местоположение клиента и другую информацию.
Умные полки
Система умных полок позволяет обнаруживать изменение веса продуктов, стоящих на них, и его распределение по поверхности, тем самым можно легко определять количество оставшегося товара, а также то, как именно он расположен на полке. Если полку необходимо пополнить, то система отправляет уведомление о текущем статусе на смартфон сотрудника, чтобы он выставил товар. На российском рынке существует решение компании IntraMarket, которое позволяет не только исключать ситуацию, когда товар отсутствует на первой линии выкладки или вообще, но и сообщает о критическом снижении покупательского потока и низком уровне эффективности конкретной торговой точки.
К основным недостаткам этой технологии можно отнести высокую стоимость установки, а также возможные погрешности в данных. Так, умные полки могут определить, что товар закончился, или показать оставшееся количество, но они не могут идентифицировать, что на полку поставлен неправильный товар. Кроме того, эта система подходит далеко не для всех товарных категорий, например, если изделие слишком легкое, датчик веса может вообще не ощущать его.
Big data
При работе с технологиями big data собирается и анализируется огромный набор данных из внутренних и внешних источников. Это позволяет моделировать ожидаемый спрос и находить причины текущих ситуаций OOS.
Технология анализирует данные всей цепочки поставок, информацию от системы распознавания образов, кассовые данные о продажах, информацию, полученную от сотрудников торгового зала, а также информацию о товародвижении. После того как вся полученная информация агрегируется, за нее берется сложный набор алгоритмов машинного обучения, который максимально точно обнаруживает возможную или текущую проблему с доступностью товара на полке и уведомляет об этом.
На Западе и в России зарекомендовала себя технология, разработанная на базе ассоциации ECR, — Hybrid Platform. Механика работы OSA HP состоит из четырех шагов: анализа OSA в реальном времени, генерации алертов (сигналов, оповещений), показывающих проблему и ее причину, реагирования на алерт, устранение причины проблемы, пополнение товара на полке, контроля выполнения.
Система видеоаналитики
Для контроля доступности товара на полке все больше ретейлеров начали использовать систему видеоаналитики и оснащать свои магазины стационарными или подвижными камерами с внедренной системой распознавания образов. Недавно один из крупнейших российских ретейлеров X5 Retail Group провел пилотный проект по использованию данной технологии. Механика проекта проста: в течение теста специалисты при обнаружении отсутствия товара на полке в том или ином магазине высылают уведомления директорам точек с просьбой выставить SKU в зал магазина.
В рамках пилотного проекта технология научилась распознавать около 1500 товаров. Средняя точность распознавания составила 93,7%, а скорость формирования отчета — не более 30 секунд на один стеллаж. В тестируемых магазинах, где внедрялась система видеоконтроля OSA, сеть зафиксировала рост розничного товарооборота по наблюдаемым категориям.
Источник:
MarketMedia
