Решение по прогнозированию спроса и оптимизации ассортимента для вендингового бизнеса.
О компании
Компания ВЕНДА ГРУПП с 1997 г. занимается вендинговым бизнесом — торговлей с помощью вендинговых аппаратов или микромаркетов самообслуживания, а также их установкой и обслуживанием.
На сегодняшний день компания имеет 1200 развитых точек продаж: в торговых центрах, офисах и объектах транспортной инфраструктуры.
Розничное направление представлено двумя основными блоками:
— автоматы (кофейные, снековые, баночные);
— микромаркеты самообслуживания.
ВЕНДА ГРУПП является одной из самых значимых в своем сегменте на российском рынке и активно сотрудничает с такими компаниями, как Яндекс. Лавка, Азбука вкуса, ВкусВилл, Грабли, а также рядом небольших производителей.
Ситуация до старта
Управление ассортиментом в вендинговом бизнесе имеет ряд особенностей из-за специфики спроса.
Концепция вендинговых аппаратов заключается в следующем:
- потребность в оперативном пополнении товаров;
- необходимость в управлении ассортиментом;
- наличие ограничений товаров: тип упаковки, срок годности;
- наличие ограничений торговых аппаратов: количество полок, ячеек, их габаритные размеры;
- потребность в постоянной ротации ассортимента.
Развитие вендинга сейчас направлено в сторону микромаркетов — небольших магазинов самообслуживания с более широким ассортиментом. Это смежное решение между традиционным ритейлом и horeca.
Концепция микромаркетов («выйти из офиса, не выходя из офиса») заключается в следующем:
- важность качества и соблюдения презентабельности;
- работа со скоропортящимися продуктами категории «фреш» и «ультрафреш»;
- потребность в постоянном изменении ассортимента.
С учетом перечисленных нюансов становится понятно, что чувствительность к ошибкам прогнозирования ассортимента является очень высокой, а некорректный прогноз для вендинговых товаров влечет существенные финансовые потери.
Таким образом, на входе в проект были обозначены основные проблемы для решения: просрочка (соблюдение сроков хранения), оперативное пополнение товаров, оптимизация ассортимента.
Почему компания ВЕНДА ГРУПП не стала заниматься управлением и оптимизацией ассортимента самостоятельно и обратилась к нам?
1. Увеличивается количества проектов, точек, широты ассортимента, числа поставщиков создает условия, при которых вести расчет вручную становится невозможным.
2. Прогнозирование и анализ в существующей учетной системе (такой, как 1С) является технически сложным и непрозрачным процессом.
3. Простого прогнозирования и определения оптимальной торговой матрицы для вендингов недостаточно — важно качественно заниматься управлением. Однако, развивать внутренний аналитический отдел является экономически нецелесообразным для компании.
Задачи проекта
ВЕНДА ГРУПП и Reshape Analytics совместно выявили и поставили задачи к реализации, вследствие которых были разработаны:
- техническое задание;
- решение по прогнозированию спроса;
- решение по оптимизации ассортимента.
По прошлому опыту работы с готовой системой оптимизации ассортимента (закрытое коробочное решение с большой погрешностью), ВЕНДА ГРУПП обозначили важность использования в новой системе low-code, чтобы иметь возможность понять логику решения, проанализировать и суметь разобраться во всем самостоятельно.
Что должна «уметь» программа?
Оперативно реагировать на входящие сигналы, исключая человеческий фактор: корректировать поставки, учитывать аномалии/всплески, восстанавливать упущенный спрос.
Почему нельзя взять готовое решение для ритейла и применить в вендинговой компании?
- Разница в ресурсах (на порядок меньше, чем у крупного ритейла).
- Разница подхода к ассортименту (в вендингах он более узкий и динамичный).
- Разница спрос (в вендингах клиент более импульсивен).
- Микромаркеты ближе к horeca, чем к ритейлу.
В итоге были сформулированы бизнес-требования и функциональные требования к проекту.
Бизнес-требования:
- Несколько типов точек продаж, разнообразие ассортимента, учет сезонности и других паттернов спроса
- Частая ротация ассортимента и ассортиментных групп
- Большое количество точек продаж (точек управления ассортиментом) и постоянное открытие новых
- Прозрачность и понятность вычислений
- Автоматизация
Функциональные требования
- Использование прогнозов и предобработанных исторических данных
- Анализ на уровне ассортиментных групп и позиций
- Кластеризация точек продаж по профилю потребления и по их параметрам
- Использование в основе решения ABC-анализа
- Формирование готовых рекомендаций: ввод и вывод позиций, изменение цен, промо
Ход проекта
Для решения задачи по прогнозированию спроса и оптимизации ассортимента была внедрена аналитическая low-code платформа Loginom.
Почему Loginom?
- Автоматизированный инструмент — позволяет проводить сложные вычисления больших наборов данных, исключая случайные ошибки.
- Low-code архитектура — обеспечивает низкий порог входа для пользователей без специальных знаний.
- Визуальный конструктор — дает возможность самостоятельно проектировать логику расчетов из уже готовых компонентов.
- Простота настройки — позволяет оперативно менять компоненты сценария исходя из быстро меняющихся потребностей бизнеса.
Опишем принцип функционирования готового решения в Loginom
Вначале необходимо установить параметры:
- период исследования (глубина истории, горизонт прогноза);
- период для группировки.
ШАГ 1. Подготовка данных — обогащение восстановленного спроса и прогноза выручкой и маржой, группировка периодов.
Используемые данные:
- модули прогнозирования на Loginom: история продаж и восстановленный спрос, прогноз спроса;
- 1C Предприятие: финансовые транзакции, текущий ассортимент, свойства торговых точек, свойства номенклатуры.
ШАГ 2. Выполнение динамической АВС-классификации (по выручке, по марже, по количеству, по количеству в группе, по частотности продаж) для каждого сгруппированного периода и точки продаж.
ШАГ 3. Проведение двухшаговой кластеризации точек продаж по профилю потребления: кластеризация транзакций с АВС-классами и входящим в них ассортиментом и кластеризация методом k-means результатов предыдущего шага.
ШАГ 4. Расчет рейтингов. Рейтинг — это формула, которая анализирует попадание товарных позиций в различные АВС-классы, и на основании приоритетов компании выдает какое-либо конечное значение.
ШАГ 5. Формирование рекомендаций. Выполняется ранжирование по рейтингам в пределах торговых точек и кластеров, фильтрация рекомендаций по пороговым значениям (чем ниже порог, тем больше рекомендаций).
Результаты
Общий вид результатов взаимодействия с системой для ВЕНДА ГРУПП выглядит так:
1. подготовка данных — расчет ABC-классификаций;
2. кластеризация торговых точек:
- OLAP-куб (позволяет проводить самостоятельный детальный анализ эффективности управления ассортиментом)
- расчет рейтингов (позволяет составлять и анализировать рейтинги по лидерам для ввода в ассортимент, аутсайдеров для вывода из конкретной ТТ, а также получать данные для проведения промо и изменения цены)
- формирование рекомендаций (Позволяет получать предложения программы о товарах: на вылет, на вылет или повысить цены, на вылет или промо, повысить цены, промо, ввести в ассортимент торговой точки из кластера и т. д.)
3. экспорт результатов — визуализация.
Карташов Саид (Исполнительный директор ВЕНДА ГРУПП):
«Экономический эффект мы считали еще до начала проекта. Пока нельзя назвать точные цифры, но первые результаты показали, что решение принято верно — система работает, просто нужно время и продолжение работы (уже введены новые товарные группы)».
Смотрите полное видео об оптимизации ассортимента для компании ВЕНДА ГРУПП с помощью Loginom.
Также ВЕНДА ГРУПП и Reshape Analytics наметили дальнейшие шаги сотрудничества:
- Автоматическое формирование заданий на изменение ассортимента в 1С;
- Интеграция с API 2GIS, ОФД, телеком-операторы.
Подробнее о решении →