Что у вас на полках?

Правильно подобрать ассортимент непросто, но без этого не выстроить торговлю. В управлении товарными запасами и ценообразовании торговые сети могут опираться на массивы данных и аналитику, но оптимизация ассортимента — до сих пор скорее искусство, чем наука. И тут любая ошибка может оказаться роковой. Вот несколько примеров. *

По итогам опроса, показавшего, что покупатели магазинов Walmart недовольны скоплением товаров на полках, компания внедрила систему Project Impact и сократила на 15% количество ассортиментных позиций. Но вслед за тем уменьшился — и весьма существенно — объем продаж, так что от нововведения пришлось отказаться.

• Компания Super Fresh отказалась от многих неходовых бакалейных продуктов в пользу свежих. Но выяснилось, что часть покупателей, не обнаружив на полках привычных пакетов, просто ушла в другие магазины. Сеть обанкротилась.

• Сеть, торгующая товарами для дома, решила впредь лучше учитывать вкусы покупателей. Опираясь на демографические данные, она стала формировать для разных магазинов разный ассортимент. Начали с постельных принадлежностей, и — о чудо! — доходы подскочили на 18%. Потом перешли к товарам для ванной. Но доходы остались на том же уровне. И компания, разочаровавшись, отказалась от эксперимента.

• Гендиректор сети, продающей автопокрышки, решил сдвинуть ценовые рамки ассортимента в сторону более дорогих брендов — как будто не знал, насколько для покупателей важна цена. Это стало ему уроком на всю жизнь: через два года гендиректора уволили, а его преемник восстановил большую часть отмененных позиций. В этих и многих других случаях ассортиментную стратегию меняли наугад. Выявить неходовые позиции нетрудно по данным о сбыте, но вот чем их заменить, далеко не всегда очевидно. А вдруг тот товар, на который нет спроса и от которого вы откажетесь, очень важен для ваших лучших покупателей и вы сами толкнете их в объятия конкурентов? Ритейлеры знают: ассортимент — всегда результат компромисса; любое изменение вызывает серьезные последствия. Существует множество компьютерных программ для планирования ассортимента — они предсказывают, при каком сочетании товаров продажи будут максимальными. Но эти программы за редким исключением не помогают прогнозировать спрос на новинки и оценивать, насколько вырастет спрос на другие товары в случае отказа от каких-то неходовых. Они лишь чуть облегчают планирование, в целом все равно основанное на интуиции. А риски, связанные с любым решением по ассортименту, ничуть не уменьшаются. Чтобы восполнить этот недостаток, мы разработали методику, которая придает планированию ассортимента некую научную строгость. Разрабатывая ее, мы исходили из того, что по сути люди приобретают не товары, а некие их свойства. Вспомните, как вы покупали телевизор. Что вы говорили себе: «Я хочу такую-то модель»? Или вас интересовала величина экрана, четкость изображения, цена, марка, бренд, вы выбирали между ЖК и «плазмой»? По нашей методике спрос на различные свойства представленных у вас в ассортименте товаров оценивается по данным о продажах этих товаров. А уже дальше прогнозируется спрос на вероятные новые продукты. Обладая этой информацией, розничные сети смогут проверять свои догадки с более-менее научных позиций. Наша методика особенно пригодится магазинам, торгующим товарами длительного пользования, и супермаркетам. Продавцам модной одежды она подходит меньше — у них слишком быстро обновляется ассортимент. Сейчас продовольственные магазины получают огромное множество данных о рынке. Поэтому они знают, каких товаров — из тех, что хорошо расходятся у других ритейлеров, — у них нет и чем бы им следовало дополнить свой ассортимент. Но, как мы убедились, у нашей методики меньше допустимый предел ошибки.

Кроме того, она помогает розничным сетям ответить на несколько вопросов.

• Улучшим ли мы ассортимент, если плохо расходящиеся товары заменим иными? Каким будет спрос на потенциальный товар?

• Если покупатели не найдут на полках свой любимый товар, то какова вероятность, что они купят что-то другое взамен?

• Как изменится объем продаж, если мы увеличим или уменьшим количество товарных категорий?

• Имеет ли смысл локализовать ассортимент по каждому магазину (или группе магазинов)? Если да, о каких товарных категориях должна идти речь? Если мы поймем, что нужно разбить магазины на группы с разным ассортиментом, то на сколько и по каким критериям? Ставя во главу угла характеристики товаров, продавцы привлекут наибольшее количество покупателей, которые скажут: «Вот то, что мне нужно» или «Это не совсем то, но близко, так что я это куплю». Мы продемонстрируем метод на примере двух ритейлеров, торгующих запчастями для автомобилей: секции шин одной сети (наше исследование) и автокосметики другой (наша консультационная работа). Здесь процесс описан поэтапно, однако на самом деле он многомерен и цикличен. Значительная часть анализа выполняется c помощью компьютерной модели, которая выдает заключительные рекомендации.

Поймите, какие характеристики для потребителей важнее всего

Для работы с нашей моделью нужно сначала понять, какие свойства важны для покупателей и что они будут делать, если не обнаружат привычного товара. Вот как это можно узнать.

Выявить самые важные характеристики. Как правило, ритейлеры легко назовут вам самые значимые для покупателя качества. Это, например, цена, бренд, размер, вкус, цвет. Когда мы начинали наше «шинное» исследование, менеджер сети сказал нам, что для покрышек важным считается бренд, гарантийный пробег в километрах и размер. В магазине продавали шины нескольких производителей — их бренды широко рекламировались по всей стране; менеджер утверждал, что, по мнению потребителей, они взаимозаменяемы. Мы объединили их в группу «национальных брендов». Кроме того, магазин торговал тремя своими брендами разного качества и стоимости; мы будем их называть «стм (торговая марка)-1» — элитный бренд, «стм-2» — средний ценовой уровень, «стм-3» — дешевый бренд. Все они различались по гарантийному пробегу. Мы разделили «гарантийные пробеги» на три группы: малый (от 25 до 65 тысяч км), средний (от 65 до 100 тысяч км) и большой (от 100 тысяч км). Четыре бренда и три группы гарантийного пробега — итого 12 вариантов, которые теоретически мог предложить магазин. Но некоторые — например, большой пробег и низкая стоимость — не были представлены. Реально продавалось лишь шесть вариантов (перечислены в порядке ухудшения качества): «высокий национальный», «средний национальный», «стм-1 высокий», «стм-2 высокий», «стм-2 средний» и «стм-3 низкий». Третья важнейшая характеристика покрышек — размер — зависит от типа (например, радиальная шина) и от того, для какой машины она предназначена — для легковой, внедорожника или грузовика. Выпускаются шины 64 размеров. Значит, по идее, в магазине могли бы продаваться шины 384 категорий (64 размера, помноженные на 6 вариантов сочетания пробега и бренда), но почти во всех магазинах сети были представлены лишь 105.

Просчитайте, что сделают покупатели, не найдя привычного товара. Отказываясь от той или иной позиции в ассортименте, важно понять, захотят ли люди, которые не найдут в магазине привычного товара, покупать другой. Это во многом зависит от характеристик товаров. Вряд ли посетительница возьмет платье не своего размера, но она может купить голубое, если не окажется красного. Точно так же никто не станет приобретать 14-дюймовые шины для 15-дюймовых колес, но вместо одной комбинации бренда и гарантийного пробега можно выбрать другую. Поэтому, формируя ассортимент розничной сети, надо учитывать, что если покупатели не найдут того, что им идеально подходит, то кто-то купит товар «приблизительно» подходящий, а кто-то — нет. В истории с шинами нас интересовало, какой процент потребителей в отсутствие привычного товара выберет альтернативу более высокого качества, а какой — более низкого.

Проанализируйте нынешний и потенциальный объем продаж с точки зрения характеристик товаров

Теперь выясним, хорошо ли будут продаваться товары, которых у вас пока нет и как их появление в ассортименте отразится на общем объеме продаж. Тут к делу подключается наука. Соберите данные по продажам за последнее время. Начните с того, что знаете: количества проданных единиц товара текущего ассортимента и доля каждого варианта (бренд и пробег) в общем объеме продаж. Это — основа модели. Мы обычно берем данные за период от шести месяцев до года, а в ходе «шинного» проекта собрали данные о продажах по всем позициям для всех магазинов за последние полгода. Исходная информация нашего анализа представлена в таблице 1. Это — данные одного из магазинов о продажах шин 15 из 64 размеров (данные изменены в целях защиты коммерческой информации).

Спрогнозируйте спрос на все вероятные товары в ассортименте. Если товарная позиция плохо расходится, мысль о том, что ее надо чем-то заменить, кажется очевидной. Остается понять, на что. Для начала, опираясь на данные продаж, спрогнозируйте общий спрос на каждый размер — если в продаже он будет представлен для всех комбинаций бренда/ пробега. Поясним на примере — для него мы выбрали размер F (см. таблицу 2). Отметим, что сейчас торговая сеть продает шины этого размера в четырех из шести комбинаций бренда и пробега. Сложим доли общего объема продаж по каждой комбинации, представленной в размере F (7,7% + 2,6% + 19,2% + 57,5%). Получаем долю текущего спроса на размер F в данной сети (87%). Иными словами, теоретически ритейлер, не продавая две комбинации — «национальный средний» (2%) и «стм-3 низкий» (11%), недополучает 13%. Чтобы рассчитать общий спрос на размер F, просто разделим общий объем продаж на долю этого размера в общем спросе: 1204:87% = 1384 шины. Теперь, когда нам известен общий спрос на шины размера F, мы можем оценить спрос на каждую позицию этого размера, умножив общий спрос на размер на долю в общем объеме продаж каждого варианта (комбинации бренда и пробега). Например, общая доля «стм-3 низкий» — 11%; умножим это число на 1384 и получим вероятное количество продаж «стм-3 низкий» размера F — 152 покрышки.