Вопрос, который меня чрезвычайно интересует – какую часть процесса управления категорией можно автоматизировать, и в какой степени? Собственно, именно поэтому я люблю изучать IT-решения по управлению ассортиментом, ценообразованием, промо, мерчандайзингом и пр. Попробую рассуждать со стороны категорийного менеджера. Рассмотрим пример – немного искусственный, но всё же. Например, категорийный менеджер сделал анализ своей категории, и выделил позиции на вывод – товар ССС, слабые продажи, низкая маржа, есть аналоги. Категорийщик может сам сделать отчёт, или алгоритм софта по управлению ассортиментом ему подскажет: «посмотри на эти проблемные позиции, возможно, их надо вывести». А потом начинается (должен начинаться) мыслительный процесс: - Сделан ли анализ внутри ценового сегмента? Хорошие продажи для низкого сегмента – одни, для высокого – другие. Каковы средние продажи на один SKU в этом ценовом сегменте БЕЗ учёта продаж товаров ПЦ, KVI? - Какова ценовая эластичность спроса на данный товар? На каком уровне относительно конкурентов расположена наша цена? - Для кого этот товар – для какого типа наших покупателей? В какие чеки он попадает, с какими товарами соседствует? Нужна кассовая аналитика. Если товар плохо продаётся, но его покупают в основном наши целевые покупатели – с большим чеком, с высокой частотой посещения, с большим количеством позиций в чеке – это одно. Если товар покупают наши «случайно» забежавшие покупатели – это другое. - Почему наши не покупают этот товар? То есть какими другими товарами они закрывают потребность, которую удовлетворяет этот товар? - Каков мерчандайзинг этой позиции – на какой полке стоит, в какой зоне торгового зала? Иногда товар просто не виден, иногда он просто «затирается» между другими в выкладке – и продаж нет. - Почему маржинальность низкая? Сработала стандартная наценка, или поставили цену «по рынку»? Можно ли поднять цену без ущерба для продаж? - Какие потери по этой позиции (списания, брак, пр.)? Какой квант поставки? Насколько затратно нам его возить? Дополнительный аргумент за выведение из матрицы. - Не является ли товар специфическим? Как, например, масло оливковое спрей? Такой товар никогда не будет иметь высоких продаж, он нужен, что называется «для ассортимента». Такой товар нам нужен или не нужен в зависимости от нашего формата и роли категории. - Какова стадия жизненного цикла данного товара? Для каждой стадии – разные решения. - Что еще поставляет поставщик этой позиции? Возможно, у поставщика есть позиции-лидеры, и мы не сможем просто так вывести эту позицию, даже если поставщик согласится с фактом его низких продаж – ему же тоже нужно её куда-то девать? Иногда ритейлеру приходится соглашаться на неходовой «довесок» к ходовому товару. - Есть ли у товара аналоги? Каков тренд их потребления? Может, это зарождающийся тренд, о котором мы мало знаем? Если да, этот тренд актуален для наших целевых групп покупателей? - Как представлен данный товар в других сетях, у наших прямых конкурентов? Примерные прикидки, как он там продается? Это неполный список вопросов. Теперь давайте разделим вопросы по источнику ответа: 1 – дополнительные данные из ИС компании: кассовая аналитика, цена, потери, другие товары поставщика и пр. 2 - голова (мозг) категорийного менеджера: закупочная сила поставщика, гласные и негласные договорённости с поставщиками, знание микро-трендов потребления в категории, стратегия поставщика по развитию товарной линейки и пр. 3 – внешние данные: формат магазина, роль категории, данные рынка по потреблению данного товара; данные продаж этого товара в других сетях разных форматов, данные продаж/ доходности этого товара у поставщика относительно продаж/ доходности других позиций, планы производства данного товара у этого поставщика и пр. Мы знаем, что настройка алгоритма, который «подсказывает» категорийному менеджеру, или который принимает решение за категорийного менеджера, требует, чтобы вся информация, необходимая для принятия решения, была собрана и обработана.