Крупные розничные сети ежедневно сталкиваются с необходимостью консолидации и анализа огромного количества информации. Это необходимо чтобы оставаться в рынке и наращивать оборот и прибыль. Крупные мировые и федеральные сети уже давно начали использовать в своей работе системы бизнес-аналитики, или BI (сокр. Business intelligence), которые позволяют эффективно справляться с этой задачей.
Руководитель направления департамента бизнес-решений группы компаний Softline в регионах Дмитрий Хливецкий назвал пять основных проблем, с которыми чаще всего сталкивается руководство торговой сети, вне зависимости от ее размера. Это неэффективность в планировании закупок, неоптимальное использование складских ресурсов, мошенничество со стороны персонала (теневые транзакции и списания товара), а также неоптимальное расположение товара на полках и работа касс. Все эти проблемы можно решить при помощи BI.
«Сотрудники и руководители торговых сетей вынуждены принимать очень быстрые и максимально эффективные решения на основе получаемых отчетов и опыта. Отчеты зачастую поступают на стол к менеджменту с определенной задержкой. К тому же по пути информация не раз дополняется и нередко искажается. Чаще всего, виной тому оказывается человеческий фактор: непреднамеренная ошибка при вводе данных или целенаправленная попытка ввести в заблуждение руководителей, чтобы скрыть факт злоупотреблений», — говорит Дмитрий Хливецкий.
Системы бизнес-аналитики могут в автоматическом режиме собрать все данные без исключения из систем заказчика, таких, как 1С, ERP, СКУД, кассовых терминалов, файлов EXEL и других источников. После сбора данные будут обработаны и представлены в удобной графической форме. Таким образом, все кому предоставлен доступ, будут получать аналитику о состоянии в удобном режиме, вплоть до режима реального времени. В системе можно настроить «светофоры» и «вехи», которые помогут с первого взгляда оценить ключевые показатели. Если мы хотим получить детализацию по тому или иному показателю, нам достаточно один раз кликнуть мышкой. В итоге значительно сокращается время и трудозатраты на подготовку отчетности, ее анализ и, как итог, принятие управленческого решения.
Большой урон работе торговой сети могут нанести ошибки планирования и прогнозирования будущей деятельности. Каждый предприниматель хочет понимать, каким будет спрос на его продукцию или услуги, особенно если при этом он имеет элементы собственного производства. Бизнес строит планы на месяц, квартал, полугодие, год, и чаще всего прогнозы весьма относительны и основаны прежде всего на прошлом опыте работы. Для создания достоверного прогноза необходимо построить довольно сложную аналитическую модель, учесть огромное количество факторов, особенно это тяжело, когда нужно буквально угадать те, или иные варианты развития ситуации на рынке.
Как следствие – проблема больших товарных остатков и невостребованных трудовых ресурсов, а значит, рост издержек, ведь товар надо хранить, оплачивать место на складе и труд обслуживающего персонала. BI упрощает процесс планирования, позволяя собрать данные за большой промежуток времени, и посмотреть, как изменялись показатели в зависимости от тех или иных условий. Это намного быстрее, проще и нагляднее, чем сводить данные в EXEL. Бизнес-аналитика избавляет от необходимости вводить данные вручную, самостоятельно собирая их из внутренней системы компании, что значительно сокращает риск ошибки. С помощью BI можно провести исследование по типу «Что, если», и посмотреть, как меняется, например, логистическая составляющая цены в зависимости от курса валюты, или определить корреляцию между спросом и стоимостью товара. Можно подключить внешний модуль и получить полноценный инструмент планирования внутри построенной аналитической системы, который сможет автоматически рассчитывать оптимальную товарную карту, планировать необходимое количество товара, выбирать поставщиков с наиболее выгодными ценами. Таким образом, вся рутинная работа сводится к минимуму, и повышается точность прогноза.
Часто ритейл сталкивается с проблемой неоптимального распределения товара по торговым точкам. Специалисты не всегда вовремя отслеживают, где какой товар продается лучше, и не успевают перераспределить товарный запас между торговыми точками для повышения оборота. Без специального инструмента это весьма проблематично и затратно. Системы BI в совокупности с модулем предиктивной аналитики могут собрать информацию по продажам каждой позиции во всех торговых точках сети, обработать ее в автоматическом режиме, используя встроенные алгоритмы, и выдать рекомендации по перераспределению товара. По опыту специалистов Softline, в одной из ювелирных сетей подобное решение помогло снизить количество неликвидного товара на 5% и повысить оборот за счет перераспределения.
Все торговые сети используют методы стимуляции покупательского спроса. И при реализации подобных задач зачастую сталкиваются с невозможности точно определить зависимости спроса от цены, положения на полке, наличия сопутствующих товаров. BI помогает решить эту задачу. Например, произведя анализ чеков за определенный период времени, можно понять, какие группы товаров наиболее популярны, проанализировать временные интервалы между покупками тех или иных позиций, обозначить основные тренды и использовать эти данные при выкладке товара. Понимая состав потребительской корзины той или иной группы покупателей, можно разместить взаимодополняемые товары недалеко друг от друга и тем самым стимулировать посетителей магазина тратить больше и оставаться при этом довольными.
BI может помочь избавиться от очередей, проанализировав загрузку каждой кассы и проходимость торговой точки в определенный момент времени. Подобным образом можно провести оценку эффективности своих сотрудников. Например, одна из торговых сетей с помощью анализа работы кассы обнаружила, что в дни работы одной из смен аптека позже открывалась и раньше закрывалась, что приводило к потере от 5% до 10 % оборота. Так за несколько минут руководство выяснило, с кем из сотрудников необходимо провести работу, и сумело быстро устранить проблему.
«Стоимость внедрения систем бизнес-аналитики может быть разным, в зависимости от величины и потребностей бизнеса. Самый недорогой из наших проектов обошелся заказчику всего в 300 тысяч рублей без учета стоимости лицензий. Сумма «подъёмная» даже для небольшой сети, особенно с учетом тех преимуществ, которые дают такие решения. К сожалению, небольшие сети в регионах пока только присматриваются к инструменту BI: широкому внедрению технологии мешает банальное непонимание сути технологии и боязнь изменить бизнес-процессы. Тем не менее, если привлечь грамотного ИТ-провайдера, можно заставить BI работать на вас и в короткие сроки увеличить оборот компании», — резюмирует Дмитрий Хливецкий.
Дмитрий Хливецкий, руководитель направления департамента бизнес-решений группы компаний Softline в регионах
