Business Intelligence 4: Analýza promócií

Business Intelligence

Business Intelligence 4: Analýza promócií

Play Episode


Pause Episode

Mute/Unmute Episode


Rewind 10 Seconds

1x

Fast Forward 30 seconds

00:00
/

5:49

Anchor


Apple Podcasts


Breaker


Google Podcasts


Overcast


PocketCasts


Radio Public


Spotify

RSS Feed

Share

Link

Embed

Prepis podcastu

Dnes sa vo štvrtom diele podcastu o Business Intelligence zameriame na ďalšie dôležité témy. A tou je analýza promocíí, ktorá úzko súvisí s obsahom, ktorému sme sa venovali už minule.

Na túto oblasť sa môžeme pozerať z dvoch uhlov. Prvý sa týka financií, keď hovoríme o tom, ako sa nám promócia vyplatila. V druhom pohľade sa pozeráme na zásoby, čo sa s nimi dialo, čiže logistický pohľad. Pokiaľ sa na logistiku zameriame viac do hĺbky, môžeme sa dostať k dvom extrémom. Jeden súvisí s tým, že nám tovar uprostred promócie dôjde a nie je fyzicky dostupný v regáli. Môže byť na sklade, ale nie je na predajni. Druhý extrém, čiže negatívny, je naopak príliš veľká zásoba na konci alebo aj počas promócie. Medzi dodávateľmi a obchodníkmi je v takomto prípade bežná dohoda, ktorá sa týka tzv. exit strategy, takže toho, čo sa stane s tovarom na konci promócie. Či sa predá za vyššiu cenu, či sa vráti dodávateľovi, zlikviduje – zvyčajne záleží na type tovaru.

Kľúčovým ukazovateľom, pomocou ktorého sa snažíme zabrániť situácii s nedostatkom tovaru, je doba pokrytia. Tzn. počet dní, na ktoré nám ešte stačí aktuálna zásoba na predajni, keď predaj pôjde ako doposiaľ, ale už nebudú ďalšie dodávky. To nám pomáha Business Intelligence efektívne podchytiť vďaka odhadu promočného množstva. A je to skutočne dôležité, pretože pokiaľ tovar dôjde uprostred alebo na začiatku promócie, môže to mať pre obchodníka následky, ktoré povedú až k pokute zo strany Českej obchodnej inšpekcie. Týmto situáciám nám analytický nástroj pomôže predchádzať. Podobné je to tiež v druhom prípade. Nedostatok tovaru má ešte ďalší negatívny efekt v tom, že následne nedokážeme dobre odhadnúť, koľko tovaru by sa predalo a koľko ho potrebujeme na ďalšie dni, čo skresľuje pohľad na celkový dopyt.

Promočný predaj môže presiahnuť ten bežný aj päťnásobne či viac a takéto extrémne navýšenie môže obchodníka prekvapiť. Predvídať podobné situácie bez nástroja typu BI preto rozhodne nie je jednoduché. My k tomu problému pristupujeme z dvoch strán. Tou prvou a primárnou je cenová elasticita, čiže citlivosť dopytu na zmenu ceny. A ďalšou je potom minulosť, história predajov, kedy ťažíme z informácií o sezonalite a trende. Je to nikdy nekončiaci proces a čím viacej dát máme, tým môžeme byť presnejší. Na druhú stranu by sme nemali preháňať a ísť v dátach napr. desať rokov naspäť, optimálna je v tomto ohľade trojročná história.

V logistickej časti je dôležité počítať tiež s tým, že sa promócie v tomto ohľade robia v úzkej súčinnosti s dodávateľmi. A vtedy je potrebné, aby svoju časť práce odviedol aj výrobca, distribútor alebo dodávateľ. Preto sledujeme pravidelnosť a dodržiavanie podmienok, ktoré sú s nimi dohodnuté. Našou špecialitou v spojení s BI je to, že sa snažíme eliminovať negatívny vplyv tovaru, ktorý v dodávke chýba. Príkladom môže byť situácia, keď si maloobchodný reťazec stanoví vybraté produkty, na ktoré chce promočnú akciu, ale následne zistí, že dodávateľ neplní zmluvné dodávky.

V spojení s hlavnými ukazovateľmi, či už je to marža alebo obrat, je pre obchodníkov dôležité sledovať tiež predaj pred akciou a v jej priebehu. Keď sa jedná o oblasť potravín, počítajme zhruba s horizontom 14 a viac dní, pokiaľ je to elektronika, budeme pracovať s dlhším úsekom, pretože si zákazníci nechodia kupovať notebooky každé dva týždne. Preto sledujeme obdobie napr. niekoľkých mesiacov, v prípade potravín potom zhruba týždeň pred akciou, počas nej a tesne po jej skončení.

Je potrebné spomenúť, že pri zapojení Business Intelligence dokážeme zákazníkom z radov retailerov pomôcť tiež v sledovaní promočných nákupných cien. Pokiaľ má obchodník desaťtisíce artiklov a tých promočných sú rádovo stovky, nie je úplne ľahké všetko podrobne ustrážiť. Či zazmluvnený promočný tovar s dodávateľom skutočne v nižšej cene bol, ako sa promočný tovar predával ešte pred začatím akcie a tak ďalej. BI to umožní.

Ďalšou možnosťou je sledovanie finančnej participácie samotných dodávateľov tam, kde to zákon umožňuje — príspevok dodávateľa na akciu býva významným faktorom, ktorý obchodníkovi nahradzuje prípadnú ušlú maržu. Systém dokáže určiť, o akú participáciu si máme dodávateľovi povedať. Dôležité je to najmä v prípade, kedy máme napr. franšízové predajne, ktoré takisto prichádzajú o maržu. Participáciu potom totiž na jednej strane síce dostávame od dodávateľa, ale na tej druhej ju musíme odovzdať ďalším dotknutým alebo zasiahnutým predajcom, ktorí sú v našej sieti. Toto prerozdelenie participácií nie je úplne triviálne a bez BI systému je pomerne náročné všetko správne ustrážiť.

Takéto sú totiž prínosy Business Intelligence v oblasti promócií, kde nám nástroj pomáha získať a analyzovať dáta pre lepšie rozhodovanie — od výberu produktov, ktoré sa tradične dobre predávajú dohromady, a teda nie je nutné dávať promóciu v prípade obidvoch položiek, pre presnejší odhad množstva tovaru, ktoré pre plánovanú akciu bude potrebné naskladniť.