Как крупные поставщики используют данные торговых сетей для улучшения ключевых показателей бизнеса

Топ-7 крупнейших ритейлеров: «Ашан», «Магнит», «О’КЕЙ», «Дикси», Х5 Group, METRO C&C и «Лента», сегодня делятся с поставщиками официальными данными о товародвижении, промо, продажах и сотнях других фактов работы с товаром поставщика через открытые аналитические порталы. Поставщики уже активно используют эти данные. А для крупных поставщиков ретроспектива и планирование с опорой на датасеты ритейлеров — это уже не просто правило хорошего тона, а необходимость.

О том, как именно производители и ритейлеры настраивают промо и поставки в сети, планируют ассортимент и оптимизируют мерчандайзинг, выстраивают партнерство в области совместного прогнозирования, опираясь на информацию из официальных источников, рассказали крупнейшие производители, уже получившие обширный опыт в этой сфере.

Материал подготовлен на основе данных закрытой ежегодной конференции «Партнерство в данных», организуемой Retail Services.

«Балтика» настроила прогнозирование спроса и производства по данным сети «Магнит». Цель: иметь более точный производственный план, избежать переизбытка товара в распределительных центрах, а также уйти от влияния временных тенденций в заказах сети.

Прогноз спроса «Балтика» строит на основе данных продаж в торговых точках, а также используя модели машинного обучения. Оперативный прогноз заказов появляется уже из прогноза спроса. Для уточнения сценариев эксперты «Балтики» используют данные об остатках, фактических ценах, дистрибуции, планы автозаказа и прогнозы объемов промо.

Прогноз спроса и данные об уровне товарных запасов на распределительных центрах «Магнита» помогают определить период, на который хватит имеющейся продукции. На это время прогноз заказов обнуляется, чтобы не производить лишнюю продукцию и избежать избытка товара на складе.

Результаты:

• Рост точности прогноза спроса.
• Лучшее понимание оперативной ситуации благодаря тесной коммуникации с сетью «Магнит» с опорой на официальные данные в случаях, когда заказы сильно отличались от прогнозов.
• Эффективная загрузка производства и поддержка высокого уровня сервиса благодаря точному прогнозу.

Один из лидеров кондитерского рынка в России, компания Mondelēz, использует открытые данные «Магнита» с 2022 года. За это время в совместном проекте с сетью Mondelēz интегрировали данные сети со своими аналитическими платформами, внедрили инструментарий для полевых сотрудников, усилили автоматизацию для команды продаж, начали формировать отчетность на платформе Retail Services для быстрого расчета KPI.

Сейчас данные «Магнита» повышают качество больших активаций благодаря более точным прогнозам приходов (поставок) и спроса (продаж) в горизонте 3 месяцев. Уточнить прогнозы удалось в совместном проекте с командой «Магнита», где стороны обменивались расчетными данными и проводили совместный анализ отклонений.

В рамках проекта обработаны 28 версий прогноза спроса и 14 версий прогноза прихода, внесено более 100 корректировок. Благодаря детальному анализу данных ритейлера на платформе RS.Magnit стали понятны причины отклонений план/факт или ожидаемого изменения прогноза на 15 кейсах.

Результаты:

• Более точные прогнозы позволили более гибко планировать производство и улучшить производственный цикл, повысить уровень сервиса.
• Улучшились показатели «дефицит/профицит», что указывает на более эффективное управление запасами.
• Значительно сократилось число трудностей, связанных с логистическими показателями DIF/DIFOT.

Российский производитель бытовой химии Grass научился брать максимум из данных сети «О’КЕЙ»: повысил качество промо, улучшил доступность товаров на полке «О’КЕЙ», оптимизировал товарный запас, увеличил товарооборот и прибыль.
Grass начала получать официальные данные сети «О’КЕЙ» о продажах и остатках в магазинах через портал Retail Services. На основе данных сети Grass анализирует эффективность промо-акций, выявляет случаи отсутствия товаров в магазинах, магазины-лидеры по продажам и приоритетные регионы. Все это помогает оптимизировать поставки.

Результаты:

• Выявлены 45% упущенных продаж по итогам анализа товарных остатков в магазинах во время промо, к следующему промо запланированы поставки в двойном объеме.
• Определены регионы-лидеры по потреблению продукции Grass — это Юг России и Иркутск, а не Центральный или Северо-Западный округ, как предполагалось на старте одной из кампаний.
• Перенесен фокус маркетинговых активностей на более прибыльные регионы.

С помощью данных торговых сетей «Балтика» настроила систему мониторинга и анализа доступности товаров на полках магазинов, улучшила обратную связь с сетями. Это помогло снизить упущенные продажи и повысить прибыль.
В компании внедрили анализ ежедневных данных об остатках и продажах по каждому SKU и магазину. Согласно этому анализу, ежедневно строятся 10 видов различных алертов (сигналов) для торговых представителей о проблемах с наличием товара на полках.

Чтобы повысить эффективность работы мерчендайзеров с полкой, гибко корректировали дату посещения магазина согласно информации о дате прихода продукции в магазин с РЦ.

В разработанной системе работы с товарными остатками предусмотрели возможность отправить в сеть сигналы об острых проблемах, например, о виртуальных стоках, корректировки автозаказа и ошибки в ассортиментной матрице.

Результаты:

• Увеличены продажи в сети за счет улучшения доступности продукции на полках на 1.8-2,3%.
• Использование данных ритейлеров помогло скорректировать процессы производства и пополнения.
• Благодаря данным компания смогла оптимизировать маршруты торговых представителей и повысить эффективность их работы.

Компания «Останкино» использует различную аналитику в своей работе. Это и собственные показатели, и данные различных партнеров, в том числе отчеты торговых сетей. Вся необходимая информация интегрирована в различные инструменты компании, а также визуализирована в корпоративном BI инструменте.
Благодаря высокому уровню автоматизации ETL процессов (ETL — Extract, Transform, Load — комплекс операций по извлечению, преобразованию и загрузке данных из различных источников в целевую систему хранения), доступ к сведениям есть у самых различных отделов компании, при этом сотрудники не тратят время на обработку данных, а сразу используют её в своей работе, т.к. все отчёты подстроены под конкретные задачи.

Аналитика торговых сетей позволяет всесторонне оценивать эффективность совместной цепочки поставок, лучше планировать заказы, своевременно реагировать на возможные случаи OOS (Out-of-Stock — ситуация, когда определенный товар отсутствует в торговой точке и недоступен для покупки), отслеживать покупательское поведение и анализировать продажи по категории и конкурентам.

С помощью оперативных данных в «Останкино» контролируют изменения в ассортиментных матрицах, оборачиваемость товаров и эффективность полки. Всё это помогает выявлять зоны роста и составлять оптимальные маршруты для мерчандайзеров, и быть в продуктивном диалоге с ритейлом.

Информация используется и для повышения операционной эффективности, что означает достижение наилучшего соотношения между задействованными ресурсами и полученными итогами.

Результаты:

• «Останкино» оперативно реагирует на снижение доступности товаров. Этот показатель улучшен, особенно в период промо-акций.
• На 5% выросла точность планирования, сокращены сроки обработки заказов.
• Маршруты мерчандайзеров и их задачи оптимизированы.
• Поддерживается высокий уровень сервиса.

В ситуации, когда экстенсивные пути развития продаж товаров Вимм-Билль-Данн уже были исчерпаны, в компании нужны были способы повышения эффективности и роста бизнеса даже на один процентный пункт.

Для этого в компании использовали обширный список данных, включая данные из Retail Services от сети «Магнит». В поисках возможностей для развития сравнивали темпы роста категории в нескольких сетях, выявили потенциально развивающиеся категории.

Кроме того, анализировали доли продаж текущего ассортимента в сети с аналогичными товарами на рынке в целом, оценивали средний оборот на SKU в «Магните» и такой же показатель в целом по рынку. Также оценивали опережение роста рублевого оборота на SKU над ростом в штуках и закрытие ключевых моментов потребления.

Анализ данных показал, что в категории, где рост был ниже среднего, было создано «давление» к худшим SKU, и более дорогие и востребованные позиции проигрывали более дешевым.

Результаты:

• Компания предложила торговой сети сократить количество SKU в категории для повышения эффективности ассортимента. А торговая сеть «Магнит» распространила этот опыт и на другие блоки.
• Совместно с сетью «Магнит» удалось повысить темпы роста категории на 15%.
• Сокращено время переговоров с партнером, ускорен процесс принятия решений.
• Повышена эффективность ассортимента.

В рамках ежегодной конференции «Партнерство в данных», организуемой Retail Services, прошел круглый стол, посвященный использованию больших данных в российском ритейле. В нем участвовали представители крупнейших розничных сетей — «Магнит», «Дикси», «О’КЕЙ», «Лента», «Ашан» и METRO Cash & Carry, а также представитель экосистемы цифровых сервисов для партнеров «X5 Диалог».

За закрытыми дверями представители торговых сетей обсудили успешные кейсы использования данных для минимизации упущенных продаж, снижения списаний и улучшения логистики. Эксперты подчеркнули важность оперативного реагирования на изменения в предпочтениях покупателей и совместного продвижения новинок на рынке.

Кроме того, игроки пришли к общему мнению, что анализ данных — это инструмент, с помощью которого нужно выходить на переговоры с конкретными предложениями и решениями. В связи с этим участники обозначили ожидания от работы с поставщиками:

• Равноправное партнерство
• Совместная работа над увеличением товарооборота и прибыли
• Вдумчивая работа с данными
• Активный мониторинг ситуации в сети,
• Оперативное реагирование на отклонения
• Доверие и соблюдение соглашений по работе с данными
• Техническая подкованность и компетенции для анализа данных.

Важной темой стала высокая стоимость данных для партнеров. Участники подчеркнули, что инвестиции в данные не напрасны, так как приводят к сокращению издержек и увеличению прибыли. Представители сетей отметили, что пока сделать данные для поставщиков дешевле трудно из-за высоких расходов на аналитиков, поддержку IT-систем, обеспечение инфобезопасности.

Также обсудили неэтичность передачи партнерам данных о конкурентах. Одним из возможных решений была названа передача данных в обезличенном виде.

В обсуждении «серых» данных прозвучало общее мнение: ритейлеры не готовы вступать в переговоры с поставщиками с опорой на данные из неофициальных источников. Представители сетей подчеркнули недостоверность и потенциальные риски от использования «серых» данных и призвали поставщиков пользоваться только официальной аналитикой, инвестировать в развитие собственных компетенций.

Подводя итоги, участники круглого стола пришли к выводу, что будущее — за активным использованием данных и развитием партнерских отношений между торговыми сетями и поставщиками. Чтобы достичь этого, предстоит инвестировать в компетенции аналитиков, разработку инновационных решений на основе данных, а также переходить к совместному анализу информации и принятию решений. Кроме того, участники допустили создание в будущем единой базы данных, которая будет прозрачной и доступной для всех участников рынка.