Вопросы выбора асcортимента товара для универмагов и торговых центров
1. Что продавать?
Сегодня цепочку товаропотока в России можно разделить на четыре основные группы: производители, оптовые компании, розничные торговые организации (магазины, супермаркеты и т.п.) и конечные покупатели. До конца 1990-х годов все товаропотоки имели распределительный характер. После перехода объектов, участвующих в этом движении в частные руки, началось динамичное развитие рынка товаров. Предложение стало насыщать спрос, заметно возросло количество розничных торговых фирм, производители отлаживают сбыт, применяя новые маркетинговые методы.
Анализ посреднических предприятий современной России показывает, что им приходится работать с огромным количеством наименований товаров, а поэтому формирование ассортимента является одной из важнейших задач. Например, "Сибирская кондитерская компания" (кондитерские изделия; г.Красноярск) имеет в своем ассортименте около 1000 наименований, "Форс" (продукты питания; г.Красноярск) приблизительно 1700 наименований, "Русские продукты" (кондитерские изделия, продукция бакалейной группы; г.Москва) около 5000 наименований. Супермаркетам и гипермаркетам приходиться работать с номенклатурой в несколько десятков тысяч наименований. Зачастую посредническим предприятиям предлагается схожий товар (например, карамель Барбарис выпускает свыше 10 кондитерских фабрик). В условиях ограниченных торговых и складских площадей, а также экономии денежных средств посреднические компании постоянно стоят перед выбором тех товаров, которые будут включены в предлагаемый ими ассортимент. На практике такой вопрос часто решается интуитивно или на основе экспертных оценок специалистов отделов закупок и маркетинга, что привносит определенный субъективизм решений.
Данная статья ориентирована на разработку концепции формального решения вопроса выбора ассортимента, а также анализа поступающих предложений, на основе которых можно без затруднений принимать решения о добавлении новых позиций или удалении имеющихся из предлагаемого ассортимента. Существующие методики разбора ассортимента - принцип Парето, АВС анализ, матрица БКГ являются в большей степени классификаторами имеющегося ассортимента и не отвечают на все поставленные вопросы (например, анализ поступающих предложений). Предлагаемая концепция кроме ответов на поставленные вопросы позволяет делать комплексный анализ исследуемого сегмента рынка, в частности определять уровень продаж конкурентов и определять емкость рынка в целом. Методика также позволяет выявлять влияние различных параметров товара (для соков, например, объем упаковки, наличие мякоти в соке, рекламная поддержка, ценовой диапазон и т.д.) на уровень продаж, а также отвечать на ряд смежных вопросов.
В написании работы использовались методы структурного, факторного, сравнительного анализа, комплексный метод исследования ассортиментной политики, во взаимосвязи со смежными вопросами коммерческой деятельности, а также экономико-математические, статистические методы и методы решения задач оптимизации с применением компьютерного анализа.
Формализация ассортимента
Понятие ассортиментной политики вмещает в себя анализ имеющегося ассортимента, анализ поступающих предложений и корректировку ассортимента, причем этот процесс нужно рассматривать как итерационный, то есть после корректировки снова проводится анализ имеющегося ассортимента и т.д. К анализу ассортимента можно применить различные критерии оценки: уровень продаж, рентабельность, оборачиваемость и т.д. В рамках данной статьи мы ограничимся критерием уровня продаж, хотя предлагаемую методику можно расширить и применять для анализа ассортимента с разных точек зрения.
Параметры товаров
На количество продаж товаров влияет очень много несопоставимых факторов, таких как уровень цен, наличие рекламы на телевидении, внешний вид и пр. Учесть все эти факторы, можно лишь введя шкалу оценки каждого параметра (например, трехбалльную). Первым шагом формализации ассортиментной политики, как уже отмечалось, является анализ имеющегося ассортимента, поэтому применим такую схему к нему. Расценив каждый товар, получаем таблицу значений параметров по всему имеющемуся ассортименту:
Таблица 1. По товарам
По трехбалльной шкале уровень цен можно расценить так:
· высокий уровень цен - 1
· средний - 2
· низкий - 3
или рекламу на телевидении так:
· рекламы нет - 1
· реклама на региональных каналах - 2
· реклама на центральном телевидении - 3.
Предлагается ставить более высокий балл тому пункту, который способствует более высоким продажам. Понятно, что какие-то факторы на уровень продаж влияют сильнее, какие-то слабее, поэтому целесообразным будет введение весовых коэффициентов для каждого параметра:
Таблица 2. Весовые коэффициенты
Весовой коэффициент - это доля влияния параметра из всех предлагаемых на уровень продаж, определяемый пока что экспертно. Сумма всех весовых коэффициентов должна быть равна 1:
.
После такого задания таблиц можно каждому товару сопоставить число, итоговую оценку, его рейтинг, рассчитанный по классической схеме:
,
и проранжировать (отсортировать) получившийся список товаров по убыванию их коэффициентов Rj.
В верхних строках списка окажутся самые важные для фирмы и продаваемые товары, а в конце списка - менее продаваемые.
Оптимизация по весовым коэффициентам
Если параметры товаров на данном этапе можно оценить объективно, то весовые коэффициенты лишь интуитивно, или экспертно, что привносит субъективность, от которой можно избавиться следующим образом.
Проранжировав имеющийся ассортимент, получив рейтинги Rj, можно оценить точность задания весовых коэффициентов и полноту учета параметров товаров с помощью расчета коэффициента корреляции C(R, P) между получившимися рейтингами Rj и уровнем продаж товаров (обозначим Pj), R соответственно вектор рейтингов товаров, P - вектор уровня продаж (единица измерения, например, штук в день). Чем ближе коэффициент корреляции C(R, P) к 1, тем точность задания весовых коэффициентов выше, тем зависимость Rj от Pj будет более линейной.
Решая задачу оптимизации
находим весовые коэффициенты ki, оптимально подходящие под таблицу параметров товаров (Таблица 1). Решить такую задачу оптимизации на практике можно, например, применяя программу Microsoft Excel, опцию "Поиск решения":
В результате поиска решения приведенной задачи получаем оптимальные весовые коэффициенты:
Из полученных значений весовых коэффициентов можно видеть, что самые значимые для продаж Параметр 4 и Параметр 5, (свершение покупки на 30 с лишним процентов зависит от значения каждого из этих параметров), а Параметр 2 практически никак не влияет на продажи анализируемых товаров.
В результате решения задачи может возникнуть ситуация, когда один или несколько весовых коэффициентов будут иметь отрицательные значения, что свидетельствует о том, что при задании соответствующих параметров товаров более высокий балл ставился пункту, который способствует более низким продажам.
По коэффициенту корреляции C(R, P), получающемуся при этих весовых коэффициентах определяем полноту учета всех параметров Таблицы 1. Чем ближе C(R, P) к единице, тем полнее список параметров, влияющих на продажи.
При подстановке оптимальных весовых коэффициентов в задачу на Рис.1. коэффициент корреляции C(R, P) = 0,981, что говорит о достаточно полном задании таблицы параметров товаров.
Оценка сотрудников
С помощью решения такой задачи можно оценивать эксперта (сотрудника фирмы), первоначально расставляющего весовые коэффициенты или сравнить точности задания весовых коэффициентов нескольких экспертов, по разнице изначально заданных коэффициентов и полученных. Можно даже ввести оценку такого сотрудника, как среднюю квадратичную ошибку:
или как разницу коэффициента корреляции при оптимальных значениях и коэффициента корреляции, получающегося при задании весовых коэффициентов сотрудником:
Оценка сотрудника = Cопт(R, P)- Cсотр.j(R, P)
Прогнозирование уровня продаж новых товаров и корректировка ассортимента
Анализ поступающих предложений будет состоять из внесения параметров предлагаемого товара и получения нового ранжированного списка. Если коэффициент Rj нового товара выше уже имеющего схожего товара, то принимается решение о замене старого товара предлагаемым. Если наоборот, Rj имеющегося схожего товара выше, то нет необходимости вводить предлагаемый товар в ассортимент посреднической фирмы.
Полученному коэффициенту Rj можно поставить в соответствие уровень продаж, так как зависимость коэффициентов товаров и уровень продаж приближена к линейной зависимости. Этот показатель уровня продаж будет являться прогнозом уровня продаж нового товара.
Причины покупки
Понятно, что уровень продаж товаров меняется со временем (например, вследствие сезонности), что будет сказываться на весовых коэффициентах. В таком случае необходимо периодически решать оптимизационную задачу, получая новые весовые коэффициенты, которые говорят о силе влияния того, или иного параметра на уровень продаж. Анализ динамики изменения весовых коэффициентов позволяет делать выводы о причинах выбора покупателя тех или иных товаров и тенденциях изменения его потребностей.
Работа с поставщиками
На практике посреднические фирмы часто работают с большим ассортиментом, и большим количеством поставщиков и приходится решать задачу о необходимости работы не только по одному товару, но и по поставщику в целом. Для работы с поставщиками предлагается ввести таблицу параметров поставщиков, аналогичную таблице товаров (Таблица 1). Параметры таблицы поставщиков будут, конечно, другими, например, дней товара в пути, стабильность поставок, можно добавить среднее арифметическое коэффициентов производимых товаров, рассчитанных по таблице 1. В таком случае задача похожа на задачу выбора поставщика, разница лишь в том, что в рамках данной схемы задается таблица уже имеющихся поставщиков и оценивается необходимость работы с новым поставщиком при расчете уровня продаж производимых данным поставщиком товаров, что позволяет спрогнозировать объем продаж по новому поставщику.
Страницы: 1, 2
