Business Intelligence 4: Analýza promocí
/
Přepis podcastu
Dnes se ve čtvrtém díle podcastu o Business Intelligence zaměříme na další důležité téma. A tím je analýza promocí, která úzce souvisí s obsahem, kterému jsme se věnovali už minule.
Na tuto oblast se můžeme dívat ze dvou úhlů. První se týká financí, kdy mluvíme o tom, jak se nám promoce vyplatila. V druhém pohledu se díváme na zásoby, co se s nimi dělo, tedy logistický pohled. Pokud se na logistiku zaměříme více do hloubky, můžeme se dostat ke dvěma extrémům. Jeden souvisí s tím, že nám zboží uprostřed promoce dojde a není fyzicky dostupné na regále. Může být ve skladu, ale není na prodejně. Druhý extrém, taky negativní, je naopak příliš velká zásoba na konci nebo i v průběhu promoce. Mezi dodavateli a obchodníky je v takovém případě běžně dohoda, která se týká tzv. exit strategy, tedy toho, co se stane se zbožím na konci promoce. Zda se prodá za vyšší cenu, zda se vrací dodavateli, zlikviduje – obvykle záleží na typu zboží.
Klíčovým ukazatelem, pomocí kterého se snažíme zabránit situaci s nedostatkem zboží, je doba pokrytí. Tzn. počet dní, na které nám ještě stačí aktuální zásoba na prodejně, když prodej půjde jako doposud, ale už nebudou další dodávky. To nám pomáhá Business Intelligence efektivně podchytit díky odhadu promočního množství. A je to skutečně důležité, protože pokud zboží dojde uprostřed nebo na začátku promoce, může to mít pro obchodníka následky, které povedou až k pokutě ze strany České obchodní inspekce. Těmto situacím nám analytický nástroj pomůže předcházet. Podobné je to také u druhého případu. Nedostatek zboží má ještě další negativní efekt v tom, že následně nedovedeme dobře odhadnout, kolik zboží by se prodalo a kolik ho potřebujeme na další dny, což zkresluje pohled na celkovou poptávku.
Promoční prodej může přesáhnout ten běžný i pětinásobně či více a takové extrémní navýšení může obchodníka překvapit. Předvídat podobné situace bez nástroje typu BI proto rozhodně není jednoduché. My k tomu problému přistupujeme ze dvou stran. Tou první a primární je cenová elasticita, tedy citlivost poptávky na změnu ceny. A další je pak minulost, historie prodejů, kdy těžíme z informací o sezonalitě a trendu. Je to nikdy nekončící proces a čím více dat máme, tím můžeme být přesnější. Na druhou stranu bychom neměli přehánět a jít v datech např. deset let nazpátek, optimální je v tomto ohledu tříletá historie.
U logistické části je důležité počítat také s tím, že se promoce v tomto ohledu dělají v úzké součinnosti s dodavateli. A je tedy potřeba, aby svou část práce odvedl i výrobce, distributor či dodavatel. Proto sledujeme pravidelnost a dodržování podmínek, které jsou s nimi domluvené. Naší specialitou ve spojení s BI je, že se snažíme eliminovat negativní vliv zboží, které v dodávce chybí. Příkladem může být situace, kdy si maloobchodní řetězec stanoví vybrané produkty, na které chce promoční akci, ale následně zjistí, že dodavatel neplní smluvené dodávky.
Ve spojení s hlavními ukazateli, ať už je to marže nebo obrat, je pro obchodníky důležité sledovat také prodej před akcí a v jejím průběhu. Když jde o oblast potravin, počítejme zhruba s horizontem 14 a více dní, pokud je to elektronika, budeme pracovat s delším úsekem, protože si zákazníci nechodí kupovat notebooky co dva týdny. Sledujeme tedy období např. několika měsíců, u potravin pak zhruba týden před akcí, během ní a těsně po skončení.
Je potřeba zmínit, že při zapojení Business Intelligence dokážeme zákazníkům z řad retailerů pomoci také ve sledování promočních nákupních cen. Pokud má obchodník desetitisíce artiklů a těch promočních jsou řádově stovky, není úplně snadné vše podrobně hlídat. Jestli nasmlouvané promoční zboží s dodavatelem skutečně v nižší ceně bylo, jak se promoční zboží prodávalo ještě před započetím akce a tak dále. BI to umožní.
Další možností je sledování finanční participace samotných dodavatelů tam, kde to zákon umožňuje — příspěvek dodavatele na akci bývá významným faktorem, který obchodníkovi nahrazuje případnou ušlou marži. Systém dokáže určit, o jakou participaci si máme u dodavatele říct. Důležité je to zejména v případě, kdy máme např. franšízové prodejny, které rovněž přicházejí o marži. Participaci pak totiž na jednu stranu sice dostáváme od dodavatele, ale na tu druhou ji musíme předat dalším dotčeným nebo zasaženým prodejcům, kteří jsou v naší síti. Toto přerozdělení participací není úplně triviální a bez BI systému je poměrně náročné vše správně uhlídat.
Takové jsou tedy přínosy Business Intelligence v oblasti promocí, kde nám nástroj pomáhá získat a analyzovat data pro lepší rozhodování — od výběru produktů, které se tradičně dobře prodávají dohromady, a tedy není nutné dávat promoci u obou položek, po přesnější odhad množství zboží, které pro plánovanou akci bude třeba naskladnit.
Další podcasty
Business Intelligence 5: Postřehy z praxe
05. října 2020Poslední podcast v této sérii věnujeme postřehům z naší mnohaleté práce s nástroji Business Intelligence. Můžete je brát i jako doporučení, která vám přijdou vhod v případě, kdy budete uvažovat o zapojení BI do svého provozu.
Business Intelligence 3: BI ve spojení s věrnostními systémy
14. září 2020Jak nám analytické služby typu Business Intelligence pomáhají ve spojení s věrnostními systémy? To je tématem třetího dílu této podcastové série.
Business Intelligence 2: BI odhaluje podvody i konkurenční výhody
09. září 2020Díky Business Intelligence pomáháme najít v datech skryté informace a odhalujeme údaje, které sice máte k dispozici, ale často nevíte, jak je správně propojit. To je úkol BI. V dnešní druhé epizodě se zaměříme na konkrétní příklady, jak toto analytické řešení pracuje.
Business Intelligence 1: Co umí BI?
20. srpna 2020Objem dat neustále roste a tím, jak se trh retailu rychle vyvíjí, rostou taky nároky na jejich zpracování. Manažeři musí denně provádět mnoho rozhodnutí, takže se zvyšuje i poptávka po aplikacích, které by dokázaly jejich práci podpořit.
