Что такое «динамичная матрица», и как она помогает эффективно управлять товарными остатками?

Игорь Камельков, Коммерческий директор RALF RINGER, рассказывает о том, как динамичная матрица поможет сократить затраты на логистику и склады, не потеряв клиентов.

Сезонность некоторых товаров диктует производителям и ритейлерам свои условия. Одежда и обувь, пожалуй, один из самых ярких примеров зависимости спроса на товар от времени года и погодных условий.

В России же эта особенность усложняется существованием как множества климатических зон от сочинских субтропиков до субарктической Чукотки, так и непосредственно порой значительными расстояниями между производством и местом расположения магазина. Также производителю приходится учитывать ограниченные возможности торгового зала и складских помещений магазина, как и такие показатели как трафик (проходимость) в каждой конкретной торговой точке.

Таким образом, при разветвлённой сети магазинов опытные «обувщики» вынуждены тщательно рассчитывать свои затраты на реализацию товара и постоянно пытаются оптимизировать весь процесс доставки товара с производства конечному покупателю.

Традиционный подход

Большинство компаний, занимающихся продажей одежды или обуви, работают в рамках двух основных сезонов Весна-Лето, Осень-Зима. Для каждого сезона создается новая коллекция, модели из которой потом распределяются по магазинам с учетом статистической информации по продажам.

На каждый из двух периодов для каждого конкретного магазина традиционно создавались две «статичные» матрицы, состоящие из перечня артикулов и «глубины» размерного ряда. По этой матрице ассортимент и товарный запас сразу поставлялись в магазины. Далее, по мере убывания продаж, необходимый товар завозился в магазин по заранее утвержденному графику поставок.

Такая традиционная «статичная» матрица может быть удобна для мелких ритейлеров, в то время как крупные игроки рынка  с развитой сетью точек продаж и широким ассортиментом испытывают сложности.

Кто из нас не огорчался, зайдя в ближайший к дому сетевой магазин обуви и не найдя понравившуюся вещь, которую заметил ранее в другом магазине сети? В магазинах помимо мужской обуви представлены женская, детская коллекции, а также ассортимент сопутствующих товаров. Невозможно представить все модели каждой коллекции во всех магазинах – торговые площади не позволяют вместить единовременно всю матрицу.

Использование статичной матрицы не предполагает отслеживание продаж по размерам каждой SKU, поэтому невозможно запланировать поставку определенного размера и модели в магазин. Управление глубиной остатка по SKU – важнейшая функция прогноза продаж, благодаря ей создается планирование с учетом не только сезонности и климатических условий, но и с учетом маркетинговых мероприятий, направленных на продвижение конкретной группы товаров.

Продажи в магазинах идут неравномерно. Даже в рамках одного сезона некоторые магазины могут испытывать дефицит по размерному ряду, а другие не в состоянии распродать то, что было поставлено изначально. Это зависит и от расположения магазина, и от правильности расчетов прогнозов продаж. Но, как правило, такая ситуация характерна в период после пика продаж конкретной категории товара и в последнем случае (избыток) вероятность продажи имеющегося на остатке товара снижается. В такой ситуации компания вынуждена перебрасывать товар между магазинами. Этот процесс с точки зрения организации не выгоден и малоэффективен.

Решение проблемы

Внедрение «динамичной» матрицы позволяет более эффективно управлять товарным остатком магазина и с точки зрения потенциала продаж, и с учетом имеющихся ограничений по уровню продаж, площадям магазина и проч.

Главное преимущество: «динамичная» матрица в отличие от статичной дробится внутри сезона на более короткие промежутки времени и позволяет менять ширину представленного ассортимента и глубину остатка по основным признакам – прогноз продаж по категории в заданный период, целевой остаток на конец периода и соотносить эти показатели с рядом ограничений таких как, например, площадь магазина.

Еще одно важное преимущество перед традиционным подходом – наличие таких показателей, как дата и степень наполнения матрицы. При этом «дата» позволяет иметь остаток магазина, соответствующий текущему спросу, с учетом процессов логистики на подбор и доставку товара в магазины.  А степень наполнения матрицы служит информацией для формирования заказа и отправки товара в магазин.

Для еще большей оптимизации «динамической» матрицы и снижения риска увеличения общего количества перевозок и снижения так называемых «паразитных» (а, следовательно, увеличения затрат на логистику товара) в матрицу внедряются дополнительные параметры ограниченного количество единиц «неподсортируемого» товара, который поставляется в магазин единоразово и в случае его продажи больше не восполняется. Также выбирается список магазинов, в которые дополнительные поставки осуществляются и при  наличии большого спроса на товар. Так магазины с более высокой проходимостью и лучшими продажами получают приоритет перед остальными точками продаж.

«Динамическая» матрица на сегодняшний день одно из наиболее эффективных решений в области управления складскими запасами. При наличии широкой сети торговых точек по России этот инструмент помогает существенно экономить на дополнительных поставках. При этом покупатели не страдают от дефицита товаров в отдельно взятом магазине.

Создавая осознанный дефицит в части магазинов, на складе формируется запас обуви, необходимой для поставки в лучшие магазины, где вероятность продажи существенно выше. Таким образом, к концу сезона показатель % реализации как общий, так и на конкретную группу и модель обуви растет.