IBM DemandTec Overview · 2013. 10. 23. · Эволюция ассортимента 1900-е 1950-е 1980-е 1990-е 2000-е Продовольствен ный магазин ПРОДАЮТСЯ

© 2012 IBM Corporation © 2013 IBM Corporation

IBM DemandTec Overview

October 2013


Современная розничная торговля находится под большим давлением

Ценовая конкуренция Онлайн прозрачность цен

Высокий таргетинг и персонализация

Меняется ценовая чувствительность

Демпинг

Электронная коммерция


Экономическая теория

Очень просто в теории…

3

Увеличение цены на этот SKU на 10% приведет к увеличению валовой маржи €, но будет генерировать -12% в объеме продаж

-12% Потери в шт.

Анализ ценовой эластичности

-100%

-80%

-60%

-40%

-20%

0

20%

40%

60%

80%

100.0%

-50% -40% -30% -20% -10% 0 10% 20% 30% 40% 50%

Цена

Вариация

Объем

MB€

4% Увеличение Дохода

10% Увеличение Цены


Но Реальный мир не так прост как кажется..

Каннибализация Родственность и дополняемость

Запас

Бонусы (e.g. Флаер, Реклама)

Мультипаки Дисплеи Купоны Программы лояльности

Тренды Сезонность Конкуренты

...ˆˆˆˆˆˆˆ

ln1

1)1(

,

1)1(

,

,

,

,

,,,

,

,

,

,

nnmt

mntr

ri

nmt

mntr

ri

ni

ti

ti

tiitiitii

ti

ti

ii

ti

ti

S

S

P

PXXM

P

P

S

S

B

4

© 2012 IBM Corporation © 2013 IBM Corporation DemandTec Confidential 5

Решения принимаются на основе

опыта и под влиянием

поставщиков

Excel / Access Ручная обработка Низкая скорость

Неточность

Цена, Промо, Ассортимент управляется на уровне групп и

форматов

Нет оценки эффективности решений из-за отсутствия надежных

механизмов прогнозирования

Оптимизация Мерчендайзинга на

основе науки управления спросом

Эффективность

принятия решений

подтверждается

мощной моделью

прогнозирования

Цена, Промо, Ассортимент

рассчитывается специфично на уровне

каждого SKU и магазина

Полная автоматизация аналитики.

Мгновенная реакция на изменения спроса

Фокус на

Покупателя

Новый механизм принятия решений


Задача: Оптимизация цен


Цель оптимизации: максимальная отдача

Оптимизация позволяет найти наилучшее сочетание цен в категории для увеличения финансовых показателей при соблюдении установленных бизнес-правил

Цена

0

10,000

20,000

30,000

40,000

50,000

0 12.00 12.50 13.00 13.50 14.00

500

1,000

1,500

2,000

2,500

Unités

Profit

Volume

Правило #1 Правило #2 Объем


$89

$119

$109

Эконом

Лучший

Большинство потребителей выбирают Лучшее или Хорошее

Уменьшив разрыв в цене между Лучшим и Эконом

Потребители Лучшего не перейдут на Хорошее

Эконом это низко прибыльный товар

Эконом Хорошая Лучшая

Объем продаж 11%

Без изменений

- 4%

$129

Увеличение прибыли за счет снижения цен. Это демонстрирует поставщикам влияние цен на изменение доли рынка

Хороший

Управление спросом через разрывы в ценах

8


Задача: Оптимизация промо-акций


Какие виды промо встречаются в магазине?

Скидки (временное

снижение цен)

Промо-

упаковки

In-Sore

visibility

Смотки

Мульти-

упаковки

Доп. объем (30% в

подарок)

Подарки

Дисплеи,

паллеты

Промоутеры /

семплинг

Листовки,

баннеры

Глубина

скидок

Длина

скидок

Частота

скидок

30%

free


Цель: Не поддерживать не эффективные Промо акции

Ритейлер запускает это Промо 5 лет подряд

Продажи SKU значительно вырастают и Промо считается прибыльным

Но с учетом каннибализации он с трудом проходит точку безубыточности

Как результат: Ритейлер перестал поддерживать не эффективное Промо и переключился на более

прибыльные варианты

11


Задача: Оптимизация Ассортимента

© 2013 IBM Corporation

Эволюция ассортимента

1900-е 1980-е 2000-е 1950-е 1990-е

Продовольствен

ный магазин

ПРОДАЮТСЯ

крекеры

брендов Ritz,

Wheat thins,

Triscott, Carr’s

и Tonn house

Гипермаркет

Отдел Ritz (150

разновидностей)

Я хочу просто крекер

Гипермаркет

Отдел Ritz (150

разновидностей)

Но

это должен быть

Крекер для МЕНЯ

ПРОДА

ЮТСЯ

крекеры

Лоточник

ПРОДАЮТСЯ

крекеры из

цельной

ржаной муки и

питьевой воды

Лавочник


Цель: учесть взаимодействие между продуктами при управлении ассортиментом

Стандартный подход Правильный подход

Общие продажи

• На основе истории транзакций можно расчитать структуру спроса и инкрементальность каждого SKU

• Используя только собственные данные

• Масштабируемый и возобновляемый процесс

Слабые SKU могут быть крайне инкрементальны

Сильные SKU могут нести слабую инкрементальность

Переключение

Инкерементальность


Оптимизация пространства на полке

25% 30% 35% 40% 15%

50 36 30 56 7.50

Что верно? Добавить новое SKU или добавить Фейсинг текущему?

200 120 86 140 50

Потенциальные продажи

Инк фактор

+10% +2%

Facing Elasticity

9.00 1.50

1 5 3 2 4

Доп продажи

VOF

OOS Impact

+8% +1%

Ценность фейсинга Ценность Доб/Удаления SKU

2nd 3rd

% Процент потерянных продаж пока позиции не было в

наличие

x Дополнительный доход

(OOS Impact

% продаж полученных или потерянных от увеличения и

уменьшения фейсингов

x Дополнительный доход

Facing Impact) Пример: Если на полке есть место только для 5 фейсингов, какая конфигурация будет наилучшей?

+ Ценность фейсинга =


Научное моделирование

Программное обеспечение

Массивная обработка данных

IBM DemandTec - это уникальный инструмент для повышения эффективности процессов маркетинга и мерчандайзинга в Ритейле


Выгоды от оптимизации

17

Ориентация всех

процессов на

потребности

покупателей

Точные и

аккуратные

прогнозы

основанные на

научной модели

Детализация

прогнозов и

аналитики до

уровня каждого

SKU/Магазина

Автоматизация

процессов

Финансы +1% to +3% повышение

валового дохода

Ценовой имидж Эффективное конкурентное

позиционирование

Процесс Производительность: 15% Сокращение времени: 25%

Последовательность Сокращение ошибок в ценах: 95%


Спасибо!

Maxim Morozov

IBM DemandTec

+79856434035

[email protected]

Documents

IBM DemandTec Overview · 2013. 10. 23. · Эволюция ассортимента 1900-е 1950-е 1980-е 1990-е 2000-е Продовольствен ный магазин ПРОДАЮТСЯ