Что такое oos в торговле
Пресс-центр
Аутофсток (out-of-stock) – это термин, обозначающий отсутствие товаров на полках. В подобной ситуации покупатели не получают желаемую продукцию, а магазин теряет существенную долю прибыли. По оценкам маркетологов, доход компании может снизиться приблизительно на 3%. Периодически и в разной степени с аутофстоком сталкиваются все компании, однако в большинстве случаев его можно упредить.
Что такое OOS в торговле и мерчандайзинге?
С понятием out-of-stock связаны случаи, когда конкретного SKU нет в наличии на торговой точке, а также на складе ритейлера, дистрибьютора или поставщика. При этом речь идет о складских единицах, информация о которых уже есть в отчетах, а на стеллажах вывешен ценник. Ситуация, когда продукция поступила на склад недавно и данные о ней еще не внесены в систему, не считается аутофстоком.
Почему случается out-of-stock?
Причины, по которым происходит OOS, часто связаны с некорректным прогнозированием. Также роль играют неверные действия ритейлера или поставщика. Рассмотрим каждую категорию детальнее.
Неправильное прогнозирование
Распространенная проблема при работе торговых точек – неверные прогнозы потребительского спроса. Отдельные позиции расходятся быстрее, чем было спрогнозировано изначально, например, в результате рекламной кампании. Так происходит и с сезонными продуктами: мандарины интенсивно скупают перед Новым годом, а квас – летом. Такие скачки спроса учитывают в аналитике, но классических методов не всегда достаточно. Если при прогнозировании произошли ошибки, вероятно и возникновение аутофстока.
Недочеты магазина
Часто это явление возникает из-за действий ритейлера и его сотрудников. Out-of-stock происходит в следующих случаях:
К неточностям учета также приводит фантомная инвентаризация. Система показывает наличие учетной единицы, но в действительности ее нет. Иногда имеют место хищение и повреждение части ассортимента, что приводит к аналогичным последствиям.
Ошибки поставщика
В эту группу относят следующие факторы:
Последний фактор часто не учитывают при раскрутке марки. Покупатели ожидают разрекламированную продукцию, которую производитель не успевает изготовить.
Возможные негативные последствия
Аутофсток – распространенное явление в сфере торговли. Всегда существует определенный порог OOS, который считается нормой для торговой точки. Так, для магазинов категории FMCG, которые специализируются на продаже быстро оборачиваемых потребительских товаров, допустимым показателем считается 5%. Если же ритейлер превысит этот процент, то неизбежно столкнется с рядом проблем, среди которых:
Чтобы не произошло неприятных последствий, необходимо минимизировать аутофсток.
Способы борьбы с OOS
Полностью искоренить это явление трудно, но улучшить ситуацию можно. Минимальный перечень мероприятий, которые помогут частично преодолеть out-of-stock, включает:
Упущенная прибыль розничной точки. Формула расчета
Упущенные продажи можно разделить на несколько типов:
Первый, когда покупатель не находит на полке товар, который присутствует в ассортименте магазина. Это может произойти как в розничном магазине, так и в оптовой фирме, если клиенту принципиально наличие товара здесь и сейчас и он не готов ждать.
Сюда же можно отнести работу по заявкам в оптовых фирмах, когда товар под заявку собирается со склада из наличия.
Для обозначения таких ситуаций служат термины:
— доступность на полке, представленность товаров, on-shelf availability (OSA)
— товар не в наличии, упущенные продажи, out-if-stoocks (OOS)
— уровень сервиса, уровень удовлетворённости клиета, Service Level
При отсутствии товара, поведение покупателей распределяется примерно так:
— 45% купят другой товар-заменитель (если он есть),
— 15% отложат покупку,
— 40% покупателей купят в другом месте или откажутся от покупки.
Отсутствие товара на полке это не только недополученная прибыль, но и значительный урон лояльности покупателей, вынужденных тратить время на дополнительные поиски.
Стоит различать два вида отсутствия товаров OSA и OOS (отсутствие на полке и отсутствие на складе)
В первом случае товар есть в наличии на складе и в учётной системе, но не выставлен на полку. Соответственно, продажи по нему падают до нуля. Заметив это, нужно немедленно разобраться и восстановить продажи. Для OSA важна оперативная реакция.
Для автоматического выявления таких ситуаций текущие продажи сравниваются с обычными и при проседании выдаётся сигнал о проблеме. Например такую систему используется в магазинах О’КЕЙ с 2015 года. Менеджеры онлайн отслеживают показатели представленности товаров на полках, используя их для снижения снижения упущенных продаж и управления магазинами.
Ручная проверка наличие товаров на полках, тоже имеет право на жизнь и применяется на практике.
В случае, если товар отсутствует на складе (OOS), немедленные действия уже не такие простые и быстро не помогут. Товар нужно заказать у основного поставщика, либо перекупить у близлежайшего по повышенной цене. В любом случае пройдёт некоторое время до того, как товар поступит на полки. Заниматься этим нужно заранее и большое количество таких ситуаций говорит о неэффективной работе менеджера по закупкам. Нужно обучение, изменение бизнес-процессов или дополнительная мотивация на более качественную работу. OOS — сигнал о некачественной работе сотрудников.
Самый простой способ оценить потери из второго случая — посчитать количество дней, в которых товар отсутствовал на полках магазина, опираясь на данные в учётной системе. Об этом и пойдёт речь ниже.
К сожалению, такой метод не помогает если товар присутствует на складе, но не выставлен на полку, либо если система содержит неправильные данные об остатках (товара нет, а в программе он числится).
Второй тип упущенных продаж характерен для случаев, когда товар по заявке клиента перезаказывается поставщику, а не находится в наличии на складе. Если фирма не смогла поставить товар, заказанный клиентом, возникает упущенная прибыль.
Оценить такие недопоставки можно, сравнив количество товаров в заявке с фактически отгруженными товарами.
Третий тип — это просьбы клиентов о расширении ассортимента магазина, когда они хотят приобрести товар, изначально не выставленный на полке и не включенный в ассортимент.
В этой статье мы сосредоточимся на первом типе упущенного спроса — отсутствие товара на полках магазина, которое можно отследить по остаткам в программе.
Причиной отсутствия может быть плохие бизнес-процессы (читай неумение сотрудников вовремя заказать заканчивающийся товар), недостаток оборотных средств (обеспечить наличие некоторого товара с длинным сроком поставки и нерегулярным спросом можно только за счёт больших вложений в страховые запасы, либо закупая его у близлижайших поставщиков по невыгодной цене), задержки со стороны поставщиков (задержал или не поставил заказ), неоперативная работа склада (не успели разгрузить и оприходовать товар).
Проконтролировать и обеспечить наличие товара прямая обязанность менеджера по закупкам. Отсутствие или наличие проблем с запасами во многом зависят от его умений и расторопности.
Естественно, руководитель хочет быть уверен, что его подчинённые справляются со своей работой и обеспечивают оптимальный размер запасов — без излишков и дефицита. Ему необходим объективный числовой показатель для контроля эффективности работы сотрудников, отражающий уровень обеспеченности фирмы важными для торговли товарами.
Особенно необходим такой контроль в крупных торговых компаниях с большим количеством сотрудников, вовлечённых в закупки.
При широкой ассортиментной матрице в любой момент времени можно обнаружить отсутствующий товар. Согласно исследованиям, в России уровень доступности товаров составляет примерно 80% (20% наименований отсутствуют на полках в любой произвольный момент времени). При этом увеличение уровня доступности на 2% ведёт к увеличению продаж на 1%. То есть в среднем торговые предприятия России недополучают 10% валовой прибыли.
Если отсутствует товар с низким оборотом, его влияние на прибыль несущественно, а потери небольшие.
Отсутствие же ходового товара, который продается в большом количестве влияет на прибыль гораздо сильнее. Это серьезное упущение менеджеров, отвечающих за закупки.
Для стабильного функционирования предприятия ходовой товар всегда должен быть в наличии и не заканчиваться.
Отсутствие товаров группы A в течение нескольких дней — ощутимая упущенная прибыль.
Не забываем, что дефицит ходовых товаров приводит не только к потере текущей выручки, но и негативно влияет на будущие продажи, снижая лояльность покупателей к предприятию.
Именно поэтому многие компании рассчитывают показатель упущенного спроса, включая его в систему мотивации. Чем он ниже, тем ситуация лучше.
Большинство федеральных сетевых магазинов давно внедрили систему отслеживания упущенного спроса. Небольшие сети и магазины тоже стараются не отставать:
Для меня критично, чтобы позиции, которые по ABC-анализу выходят в топ, всегда были в наличии и никогда не заканчивались. За этим следят менеджеры, от этого показателя зависят их бонусы. Если проглядели и товара один день не было на полке, могу и уволить. Потому что это ходовой товар, клиентов, которым он будет нужен только за день наберется сотни, и они уйдут ни с чем
Наличие такого показателя позволяет перейти от предположений и ощущений по уровню запасов в плоскость конкретных цифр. Помогает выстроить эффективное взаимодействие с менеджерами. Когда товарные категории не проседают, товар в наличии, есть аналоги — компания не теряет прибыль, а менеджер получает свои бонусы.
Мы делаем это так: товары, которые должны быть всегда в наличии, выделяются в отдельный сегмент, отдельно по нему формируется отчет, где мы видим количество дней отсутствия товара и вычисляем упущенную выручку в рублях. Эти данные подставляются в KPI матрицу, где рассчитывается премия для сотрудников.
Отслеживать упущенную прибыль можно по всему товару, включенному в ассортимент. Показатель будет выше для оборачиваемых и прибыльных товаров и ниже для редкопродающихся, поэтому простая сортировка покажет ТОП проблемных товаров.
Тем не менее, чтобы ускорить и упростить работу, отслеживать можно только избранные товары. Тогда в отдельный сегмент выделяют:
— маржинальные товары, приносящие основную прибыль (А-класс по сумме продаж)
— дешёвые, но хорошо продаваемые товары (А-класс по количеству сделок)
— отдельные позиции, наличия которых требует вендор или маркетинговые соображения
Не всегда остаток товара должен опуститься до нуля, чтобы считать продажи по нему упущенными.
В качестве такого уровня правильней выбрать среднюю скорость продаж в день и размер среднего чека.
В некоторых случаях минимальный уровень может быть назначен вручную. Например, для весовых товаров, по которым возможна усушка-утряска или погрешности при отгрузке.
При расчёте итогового показателя, в первую очередь нужно определить количество дней, когда остаток по товару опустился ниже минимальной нормы.
Обычно почасовые остатки внутри дня не используются (не всегда эти данные есть в программе, плюс это технически сложно, хотя и возможно). Вместо этого доступны к анализу только четыре цифры за каждый день: начальный остаток, приход, расход и конечный остаток.
Использовать для анализа конечный остаток на каждый день не совсем правильно.
Например, такой товар как свежее молоко, поступает каждый день и часто полностью распродаётся. Нулевой остаток на конец дня не говорит о том, что товар в течении дня был в дефиците. А вот нулевые начальный остаток и приход за день однозначно говорят о том, что продажи могли быть упущены.
Аналогичный пример (но не такой наглядный) для редкопродающимхся товаров: при скорости продаж 1 штука в месяц проблемными считаются дни с нулевыми остатками. Если товар был продан вчера, а сегодня уже поступил от поставщика, то при анализе конечного остатка, вчерашний день будет считаться проблемным. Сравнивая с нормой сумму начального остатка и поступления за день, проблемных дней не будет найдено. Второй способ даёт более адекватный результат.
При определении минимальной нормы также учитывается сезонные коэффициенты. Если незамерзайка отсутствует в автомагазине летом, это приносит гораздо меньше денежных потерь, чем её же дефицит зимой.
На одном дне отсутствия ходового товара компания может потерять десятки тысяч рублей, для других товаров цифра будет меньше.
Поэтому важно от дней отсутствия товара перейти к сумме потерь в денежном эквиваленте. Для этого достаточно количество дней отсутствия умножить на среднюю скорость продаж и прибыль (или выручку) на единицу продукции. Будет получена упущенная прибыль или выручка.
Упущенная прибыль = Количество дней отсутствия * Скорость продаж в день (штук) * Прибыль с продажи 1 штуки * Сезонный коэффициент
Формула имеет вероятностный характер, т.е. в частных случаях может иметь погрешность, которая исправляется на длинных промежутках анализа. Она достаточно точно передаёт порядок потерь и её можно использовать для регулярного расчёта общего показателя потерь по всей фирме или по каждому сотруднику.
Динамику показателя используют для управления магазинами и в системе мотивации — еженедельно формируется отчёт, потери по каждому товару суммируются и итоговая цифра выводится в график.
Если график устремился вверх — значит что-то пошло не так и нужно разбираться.
Обязательно нужно иметь возможность расшифровать список товаров, из которого была получена итоговая цифра. Зачастую, особенно в первое время, в отчёт попадают товары, ошибочно посчитанные как упущеный спрос. Например, крупные единичные продажи по тендерам могут попасть в А-класс, но при этом не быть включенными в основной ассортимент.
Поэтому результаты отчёта должны проверяться попозиционно, чтобы у менеджеров была уверенность в его правильной работе. Проверенные результаты включаются в дашборд руководителя или систему мотивации.
Отлично, если отчёт по упущенным продажи сможет расшифровать, как подсчитаны дни отсутствия товаров (чтобы не приходилось дополнительно открывать подневную ведомость движения остатков). Там также могут закрасться ошибки, например с неправильно проставленной датой поступления.
Важный показатель, который нужно учитывать дополнительно к сумме упущенной прибыли — это количество наименований товаров, которые отсутствовали на полках в отчётный период. Отсутствие одного ходового товара, совсем не то же самое, как отсутствие десяти менее ходовых товаров, даже если сумма потерь одинакова. Увеличение количества проблемных наименований, также как и рост суммы потерь, указывает на ухудшение качества работы менеджера.
Кто виноват в Out-of-stock?
Кто виноват в Out-of-stock?
Кто виноват в Out-of-stock?
о данным исследовательских компаний, в России показатель OOS (out-of-stock — отсутствие товаров на полках) в два раза больше, чем в Европе, что не может не беспокоить и простых потребителей, и производителей, и владельцев торговых сетей. Как сделать так, чтобы нужный покупателю товар всегда был на полке магазина? Сегодня эта едва ли не самая главная задача в концепции ECR («эффективный отклик на запросы потребителей») становится стратегической для наших торговых сетей, а ее решения приобретают глубокую методологическую основу и различные подходы к реализации.
Что такое OOS?
Случаи отсутствия товара на полке магазина (OOS) специалисты ECR классифицируют с точки зрения потребителя, что является правильным. Довольно часто документы и торговая система говорят, что товар есть, но на самом деле потребитель его не видит и, следовательно, не покупает. Во-первых, OOS — это тот случай, когда нужный товар вообще не найден покупателем, во-вторых — это ситуация, когда найден схожий продукт, но других качеств, например другой формы, вкуса или бренда, в-третьих, когда товар найден, но не пригоден к потреблению, и, в-четвертых, когда товар выложен в магазине в непривычном месте, то есть его покупают гораздо меньше потенциальных потребителей, чем могло бы.
Ответственность за сокращение OOS лежит как на розничной компании, так и на производителе. К сожалению, многие из них направляют свои усилия на решение этой проблемы только в рамках системы снабжения.
Кто виноват в Out-of-stock?
По данным исследовательских компаний, в России показатель OOS (out-of-stock — отсутствие товаров на полках) в два раза больше, чем в Европе, что не может не беспокоить и простых потребителей, и производителей, и владельцев торговых сетей. Как сделать так, чтобы нужный покупателю товар всегда был на полке магазина? Сегодня эта едва ли не самая главная задача в концепции ECR («эффективный отклик на запросы потребителей») становится стратегической для наших торговых сетей, а ее решения приобретают глубокую методологическую основу и различные подходы к реализации.
Случаи отсутствия товара на полке магазина (OOS) специалисты ECR классифицируют с точки зрения потребителя, что является правильным. Довольно часто документы и торговая система говорят, что товар есть, но на самом деле потребитель его не видит и, следовательно, не покупает. Во-первых, OOS — это тот случай, когда нужный товар вообще не найден покупателем, во-вторых — это ситуация, когда найден схожий продукт, но других качеств, например другой формы, вкуса или бренда, в-третьих, когда товар найден, но не пригоден к потреблению, и, в-четвертых, когда товар выложен в магазине в непривычном месте, то есть его покупают гораздо меньше потенциальных потребителей, чем могло бы.
Ответственность за сокращение OOS лежит как на розничной компании, так и на производителе. К сожалению, многие из них направляют свои усилия на решение этой проблемы только в рамках системы снабжения.
Причины и следствия
К отсутствию товаров на полках приводят порой банальные операционные проблемы поставщиков и ретейлеров, а также их ошибки в данных и прогнозах. Структура OOS в российских сетях показана на диаграмме (рис. 1). Структура OOS в других странах примерно такая же, правда, у нас пока существенно больше случаев, когда товар находится в магазине, но его нет на полках.
Со временем нерешенные проблемы с OOS постепенно начинают отражаться на прибыли магазина. Чем чаще покупатель сталкивается с проблемой OOS, тем вероятнее потеря лояльности к бренду поставщика и (или) магазина. Исследования ECR Europe показали, что при трех случаях OOS, риск потери покупателя возрастает каждый раз примерно на 20%, с 30% в первом случае до 70% при трехкратном повторении.
Эффект «последней мили»
Наиболее подвержены OOS дни высокой покупательской активности. Основной скачок показателя приходится на пиковые дни — пятницу, субботу, воскресенье, так как именно в эти дни наблюдается наиболее высокая активность покупателей.
Магазины разных форматов отличаются по уровню OOS. Качество обслуживания в универсамах и супермаркетах в среднем выше, чем в гипермаркетах. Это связано с менее широким ассортиментом в супермаркетах и большим количеством сотрудников торгового зала на единицу товара и площади. Сами по себе большой ассортимент и увеличение запасов не являются способом решения проблемы OOS. Они могут вести к низкой доступности, так как OOS будет увеличиваться вследствие затоваривания склада и замедления операций.
По мере приближения товара к потребителю уровень сервиса в цепочке «поставщик — ретейлер» резко снижается, потому что имеет место операционная проблема, связанная с эффектом «последней мили», то есть с качеством обслуживания в торговом зале. Полная и своевременная доставка не всегда гарантирует доступность товара для покупателя. Удовлетворение его запросов зависит от уровня сервиса во всей цепочке «производитель — склад магазина — полка». Поэтому «доступность товара на полке» является ключевым показателем (KPI) эффективности совместной работы производителя и ретейлера.
Основные причины OOS
1. Ошибки в данных и прогнозах:
• ошибки в процедурах прогнозирования;
• неверные данные об остатках;
• неверный график поставок;
• «грязные» мастер–данные о товаре.
2. Операционные проблемы ритейлеров:
• несвоевременное пополнение полок;
• удаление товара из ассортиментной матрицы;
• ошибки при формировании заказа;
• неэффективные операции РЦ;
• кражи и повреждения товара.
3. Операционные проблемы поставщиков:
• низкий уровень соотношения заказ/поставка;
• ненадежность поставщиков;
• ошибки дистрибьюции;
• кражи и повреждения товара.
По вине поставщиков
Товар в магазине, но нет на полке
Процедура заказов и ошибки прогнозирования
Рис. 1. Структура OOS в российских сетях, %
Источник: ESR-Rus
Кратчайший путь сокращения OOS
Чтобы сократить OOS, существует несколько подходов, самым известным из которых является ECR — проект OSA (Optimal shelf availability). Проекты OSA уже реализованы в нескольких европейских странах, первые положительные результаты были получены в 2002–2004 годах. Проект состоит из двух больших частей: «предпроект» (организация необходимых измерений и подготовки компаний к изменениям) и его реализация (изменения в системах управления заказами, данными, промоакциями и мерчандайзингом).
Ключевым фактором успеха борьбы с OOS считается внимание руководства. Только осознание проблемы на самом высоком уровне и последующая мотивация сотрудников на сокращение OOS приносят значительные результаты. Понятно, что успех внедрения таких проектов на 80 % зависит от людей и лишь на 20 % — от использования новых технологий.
В рамках проекта по сокращению OOS должны проводиться постоянные измерения. В мировой практике существует два метода измерения OOS — физический аудит и электронные POS-отчеты о продажах. Данные о физическом наличии товара на полках магазинов регулярно предоставляются аудиторской компанией. В комбинации с актуальными и регулярными электронными данными о запасах, заказах, поставках, продажах и потерях анализируется вся цепочка поставки — с момента отгрузки товара до корзины покупателя. Использование методологии ECR в сочетании с данными регулярного аудита создает прочную основу для совместного проекта поставщика и ретейлера.
Считается, что потенциал совершенствований в проекте должен реализовываться в первую очередь за счет самых простых решений (иногда просто за счет повышения элементарной исполнительской дисциплины): оптимизации графиков поставок, совершенствования процедур пополнения полок, повышения уровня сервиса, «очистки» мастер-данных, постановки необходимых бизнес-процессов и т. д. Внедрение высоких технологий по автоматизации заказов (например, vendor managed inventory) обязательно идет после решения базовых вопросов взаимодействия и реинжиниринга бизнес-процессов.
Ожидаемый экономический эффект от проекта OSA достигается только при его масштабном внедрении и улучшении. Поэтому знания и результаты, полученные в ходе реализации пилотного проекта, должны быть положены в основу последующих совместных внедрений лучших практик со старыми и новыми партнерами.
Основные задачи проекта OSA
• Измерение потерь поставщиков и магазинов из-за OOS.
• Оптимизация поставок товаров-бестселлеров в магазин, сеть, регион.
• Оптимизация товарных запасов в магазине, сети, регионе.
• Совместный операционный менеджмент по снижению OOS.
• Создание условий для перехода на VMI (Vendor Managed Inventory).
Рис. 2. Проект OSA. Уровень сервиса для сети «Лента»
Рис. 3. Проект OSA. Отчет «Наличие/отсутствие товара на полке/в магазине»
Данные по SKU полученные от ретейлера, окрашиваются в красный или желтый цвет:
красный – товара не было в магазине, желтый – товара не было на полке.
Цвет зависит от отклонения от средней величины за 11 недель. Кроме того, при раскраске учитываются дополнительные данные о поставках товара, заказах, промоакциях, блокировке товара и т.д.
Проект OSA в России
В сентябре 2005 года в России при поддержке ECR-Rus стартовал пилотный проект Optimal shelf availability (OSA) — «Доступность товара на полке». Целью проекта было сокращение показателя OOS на 50 % за три года при одновременном сокращении товарных запасов ретейлеров на 50 %. Методологическую поддержку проекту оказала организация ECR Europe. «В рамках проекта специалисты ECR-Rus хотели ответить на два основных вопроса: сколько теряют ретейлеры (производители) из-за отсутствия товара на полках и как можно увеличить продажи через снижение OOS, чтобы это было выгодно как ретейлеру, так и производителю, и в конечном счете — потребителю», — говорит Г. Смирнова.
Проект условно бессрочный, он будет продолжаться до существенного улучшения показателей по отобранным для измерений SKU (stock keeping unites). SKU является номенклатурной позицией запасов: например, сметана жирностью 10, 15 и 25 % в двух разных упаковках будет иметь 6 SKU. В проекте OSA анализируются только товары-бестселлеры, так как их отсутствие на полке дает наиболее ощутимые потери.
Участниками российского пилотного проекта стали 21 поставщик («Данон», «Крафт», «Нестле», «Юнилевер» и др.) и торговые сети «Лента», «Мосмарт», «Рамстор». Сети обеспечивают выгрузку данных, отобранных для измерений (по всем магазинам), и пересылают их в специализированную систему e-PоS для обработки. Участникам проекта оперативно предоставляются отчеты: «Полный/частичный OOS», «Нет на полке/в магазине», «Уровень сервиса» (рис. 2) и др.
Система отчетов работает по принципу «лего» — чем больше данных предоставил клиент, тем больше отчетов получил. По условиям соглашения часть данных (продажи, остатки, цены, и др.) не может передаваться конкурентам.
В зависимости от ситуации OOS имеет разную значимость. Отсутствие неходового товара не вызовет серьезных финансовых последствий по сравнению с отсутствием бестселлера. Кроме того, вероятность переключения с одного товара на другой (аналогичный) различается по категориям товаров и по-разному влияет на потери поставщика и ретейлера. Алгоритм проекта, реализованный в e-PoS, реагирует на падение продаж по SKU по сравнению со среднестатистическим значением в каждый день недели, которое рассчитывается за прошедшие 11 недель (рис. 3). Возможные причины спада продаж и OOS доводятся до сведения пользователей.
«OOS — это интегральный показатель, характеризующий отсутствие товара на полке для клиента. Он может измеряться на более общем уровне — полное (частичное) отсутствие товара в магазине (full/partial OOS), его также можно разбить на более частные показатели — отсутствие товара на полке/в магазине (out-of-store/out-of-stock). Последние показатели более сложные для измерения, но зато они самые ценные, так как дают понять: кто виноват (ретейлер или поставщик) в том, что покупатель не смог купить товар, за которым он пришел в магазин», — говорит о целях OOS-анализа Г. Смирнова.
Большое значение имеет продолжительность отсутствия товара на полках. Методика ее оценки относительно новая и еще не до конца апробирована. Потери из-за OOS в проекте OSA вычисляются отдельно для поставщика и для торговой сети. Анализируются потери от так называемых «свитчеров» («переключателей»), то есть покупателей, которые, не найдя нужный товар на полке, переключаются на аналогичный товар другого бренда — в этом случае деньги теряет производитель, но не ретейлер.
ИТ для проекта OSA
Российский пилотный проект OSA был реализован с сентября 2005 года по май 2008–го с целью обкатать функциональность системы: алгоритмы отчетов, их графическое представление, разделение конфиденциальных данных для сетей и поставщиков. Сейчас данные из магазинов — участников проекта — поступают через технического партнера (EDI-провайдера), который преобразует их в EDI-сообщение типа INVRPT (отчет об инвентаризации) стандарта EANCOM2002. Со стороны поставщиков передаются мастер-данные в виде электронного каталога (PRICAT). Совместная обработка данных ретейлера и поставщика происходит на ECR e-PоS платформе, где вычисляются KPI и создаются различные отчеты по OOS, уровню сервиса, статусу и другим параметрам SKU.
Долгое время самой главной проблемой проекта являлась ситуация с «грязными» мастер-данными, которые вызывали сбои во всей системе. Это, в свою очередь, требовало вмешательства персонала, что означало серьезные временные потери на перепроверку каждого числа. Теперь при синхронизированных данных весь процесс осуществляется автоматически через EDI.
По окончании пилотного проекта весной 2008 года от его участников был получен ряд пожеланий, реализация которых была завершена в августе 2008 года. Доработки в основном касались интерфейса программы. До конца 2008 года планируется запуск проекта OSA на ИТ-платформе e-PоS в промышленную эксплуатацию.
«Существенное сокращение OOS можно получить, одновременно увеличив эффективность использования ресурсов розничного бизнеса», — считает Андрей Калмыков, автор нескольких методик ретейл-аналитики и управляющий киевской компании Trade Help, специализирующейся на розничном консалтинге. А. Калмыков предложил ABC-методику оценки высокорейтинговых товарных позиций и групп. Она позволяет торговой компании наиболее эффективно распределять три своих главных ресурса: торговые площади, деньги компании и время работы ее сотрудников.
Если супермаркет имеет в ассортименте более 10 тыс. товарных позиций, то ABC-анализ позволяет определить 20 % позиций, дающих 80 % оборота, и выстроить их в правильной последовательности. Таких позиций будет около 2 тыс. На них следует обращать максимум внимания.
В этом случае отчет OOS является инструментом, точно определяющим потери, по высокорейтинговым, самым важным в обороте магазина товарам. Согласно данной методике, прежде всего, необходимо правильно определить те SKU (группы А, В и С), которые в совокупности дают 80 % результата (оборот, доход) розничной торговли. Четкая дифференцирование товаров на группы А (50 % от показателя АВС), В (30 % от АВС) и С (20 % от АВС) позволяет сбалансировать операционный менеджмент и ресурсы компании без избыточных затрат на товары, не вошедшие в АВС. Пример АВС-анализа А. Калмыкова приведен в табл. 2.
Фокус на самых важных позициях
Отчет OOS формируется с учетом определения товарного сквозного рейтинга по всем товарным позициям за прошедший календарный месяц (в соответствии с рейтинговой методикой и АВС-анализом А. Калмыкова). Большая величина OOS сигнализирует о солидном утерянном обороте и показывает отсутствие приоритетов в операционном менеджменте торговой компании (пример отчета — табл. 3). Алгоритм позволяет рассчитать потери, даже если продукта не было на полке всего несколько часов.
«Особое внимание следует уделить OOS по позициям рейтинговых групп А и В. Устранение причин OOS в этих группах является приоритетной задачей. Это приведет к последовательному уменьшению OOS и в остальных группах, так как решения закупщиков сети по товарам А и В, доведенные до поставщика, положительно скажутся на группе С и других», — считает А. Калмыков.
При формировании отчета OOS следует учитывать скорость оборота товарных позиций. Эта величина будет высокой для FMCG (fast moving consumer goods — товары повседневного спроса) и food-retail (более 17 раз в год) и низкой (около 6 раз в год) для nonfood-retail. Тогда анализ отчета OOS по количеству дней с нулевыми продажами при нулевых остатках дает возможность адекватно оценить работу отдела закупок.
В настоящее время OOS-анализ Trade Help внедрен в российских розничных компаниях: «Лента», сети супермаркетов «Корзинка» и гипермаркете «Мы» (Липецк), сеть гипермаркетов «Эссен» (Наб. Челны), розничных сетях «Райцен» и «Райцентр» (Н. Новгород) и др. Внедрение в 2008 году методик АВС- и OOS-анализа в продуктовой сети «Провиант» (124 магазина) позволили ей за три месяца избавиться от просроченной кредиторской задолженности в 103 млн руб. Из 83 тыс. SKU были сокращены 60 тыс., одновременно с этим из сети было выведено 130 поставщиков, чьи товары не попадали в рейтинги АВС. При этом доход сети вырос по сравнению с аналогичным периодом 2007 года на 37 %.